在“双碳”目标背景下，能源材料创新已成为推动石油化工产业转型升级的重要抓手。中国石油大学（华东）材料科学与工程学院立足能源行业特色，构建“AI+能源材料”交叉学科体系，创新形成了以“四模块”课程为核心、以“四递进”实践为载体、以“四链融合”生态为保障的“AI+能源材料”人才培养模式，为培养具有人工智能素养的复合型材料创新人才提供了实践案例。

　　服务能源行业需求，构建“AI+能源材料”“四模块”交叉理论课程群。学院依托地质资源与地质工程、石油与天然气工程国家“双一流”学科与山东省智能能源材料重点实验室，聚焦油气勘探开发、电子信息材料、新能源材料与器件、油气装备等关键领域的人才需求，构建材料基因工程知识体系。通过建设“物质结构基础理论—材料信息学方法—数据驱动材料智能设计—智能材料制备和表征”“四模块”课程群，将机器学习算法、高通量计算、数字孪生、智能设计等AI技术深度融入传统材料学课程。开发“驱油用智能诱导材料分子设计”“半导体光刻电化学过程优化”“光—电—化学能转化关键材料设计”“油气设备腐蚀与防护数字孪生”等18个特色教学案例，从基础材料的智能设计出发，构建覆盖提高原油采收率、电子信息材料制备工艺、新能源转化与存储、油气田腐蚀防护等领域的能源行业特色资源库。将材料基础、工程和前沿科学问题转化为教学项目，形成“行业问题驱动—数字技术赋能—工程实践验证”的闭环培养路径。

　　创新“虚实双擎”教学模式，打造“四递进”沉浸式智慧模块实践课程。学院建成了面向石化能源材料的虚拟仿真教学平台，集成第一性原理计算、分子动力学模拟、材料基因数据库、AI辅助设计系统“四递进”模块。通过虚拟实验完成传统数月周期的材料研发流程，例如，利用高通量计算筛选出耐温耐盐采油压裂液成分，通过机器学习预测光电材料及器件性能，运用数字孪生技术验证新型腐蚀防护技术的工程适用性等。开发“超临界二氧化碳采油促混剂优化”“智能腐蚀监检测装置设计”等23个虚实结合的实训项目，建立“理论建模—虚拟仿真—实体验证”递进式实践体系。引入社会AI开发平台，构建包含2.6万组能源材料数据的知识图谱，有力支撑了学生的个性化学习和创新探索。

　　深化产教协同育人，构建“四链融合”创新教育生态圈。学院联合中国石化、中国石油、中国中车、中粮集团等21家单位构建“教育链、人才链、产业链、创新链”“四链融合”机制。以服务国家战略和产业发展为导向，打破高校与产业之间的壁垒。其中，教育链是基础，实现人才培养供给侧与产业需求侧的精准对接；人才链是纽带，实现人才在校园与产业间的双向流动和价值共创；产业链是目标，最终赋能能源材料产业链的数字化升级与高质量发展；创新链是核心，实现知识创新与技术创新的协同并进。共建“高性能纤维及复合材料联合研发中心”，将工程现场的材料失效案例转化为教学资源，开发“油气管道应力腐蚀开裂数字孪生系统”等教学工具。实施“双导师+项目制”培养模式，企业工程师全程参与“材料智能设计实践”“工业大数据分析”等课程建设。近3年，校企联合开发《材料基因与数据科学》等新形态教材5部，建设包括“材料物理”国家一流课程等课程7门，创立并主办国际学术期刊AI & Materials（《人工智能和材料》），毕业生在能源材料数字化研发岗位的任职比例提升至68%。 

　　建设跨学科师资团队，将AI技术应用能力纳入教师考核指标。学院组建由材料专业导师、数据工程师、企业技术专家构成的跨学科教学团队，实施“AI+能源材料”师资能力提升计划。通过材料信息学专题研修等方式，使95%的专业教师掌握材料大数据分析、机器学习建模等数字技能。建设能源材料理性设计、材料信息学等5个教学创新团队，开发“材料基因工程中的机器学习算法”等特色教学模块。建立了“数字技能认证—教学能力评估—工程实践考核”三维评价体系，将AI技术应用能力纳入教师考核指标。

　　学院材料基因工程专业毕业生在能源材料数字化研发领域展现了突出优势，该模式培养的毕业生不仅专业基础扎实，更具备运用AI技术解决复杂工程问题的能力，在就业市场展现出强劲的竞争力，近年来，80%的毕业生就职于中石油、比亚迪、中芯等领军企业。学院以承担的科研项目为载体，鼓励学生积极参与创新创业活动，产出的高性能聚合物冻胶、新能源电池材料、氢能材料等在油气行业和多个头部新能源企业获得大量应用。未来，学院将持续深化“AI+能源材料”教育改革，构建覆盖全产业链的数字化人才培养体系，为能源行业数字化转型提供强有力的人才支撑。

　　（任浩 戴昉纳 郭文跃 鲁效庆）