伴随智能制造产业的迅速发展，机器人视觉技术已经成为工业自动化、智能装备制造等领域的核心技术支撑，行业对高层次的应用型机器人视觉专业人才创新实践能力的要求也越来越高。目前，诸多应用型高校机器人视觉方向的学生培养模式存在着实训场景与真实工业需求相脱离、校内科研资源与产业创新需求衔接困难等问题，不能满足行业对于高层次应用型人才能力的要求。在此背景下，依托产教融合实训基地建立起来的集实践教学、科研攻关、创新孵化为一体的育人平台，成为破解该专业创新实践能力培养痛点的重要载体。基于此，本文以产教融合实训基地建设实践为依托，探讨产教融合实训基地赋能机器人视觉方向学生创新实践能力培养的路径，为高层次应用型机器人视觉专业人才培养提供参考。
　  一、重构工业实训场景，筑牢工程创新实践根基
　　产教融合实训基地首先要完成工业级实训场景的全要素搭建，联合头部机器人制造企业、机器视觉方案供应商，直接引入产线现役的工业相机、3D激光传感器、协作机器人本体等硬件设备，同步开放企业当前承接的汽车零部件缺陷检测、仓储货品智能分拣等真实生产项目，把工业现场的光照干扰、零件公差、弱纹理目标识别等实际技术难题完整复刻到实训场景中，让学生从虚拟仿真的理想实验环境走向贴近真实工况的工程环境。
　　在此基础上，实训基地按照项目进阶逻辑分层搭建场景。可在低年级阶段设置模块化基础训练场景，聚焦机器人视觉标定、边缘特征提取、算法移植调试等标准化工程流程复现与底层代码规范养成，帮助学生建立符合工业界标准的开发习惯与质量意识；在高年级阶段开放全流程项目实训场景，要求学生从需求对接开始，独立完成方案设计、原型调试、现场优化到交付验收的完整过程，让学生在解决真实工程问题的过程中，积累现场调试经验，养成工程思维习惯。
　  二、革新校企育人机制，拓展科研创新发展维度
　　传统培养模式下，机器人视觉方向学生的科研选题经常由校内导师依据理论研究设定，存在选题脱离产业一线真实技术需求的问题。对此，依托产教融合实训基地，首先要建立双导师联合选题机制，由企业导师基于当前产业转型中遇到的技术痛点提出选题方向，校内导师结合学生理论基础与研究兴趣做细化调整，确保选题既贴合产业实际需求，又符合学生的培养定位。
　　在此基础上，要建立动态化的项目过程管理机制，学生进入实训基地开展项目研究后，双导师每周联合开展技术研讨，校内导师侧重算法逻辑、理论创新层面的指导，企业导师侧重工程落地、现场调试层面的经验输出，及时解决学生研究过程中遇到的跨领域问题，推动创新成果快速迭代转化。
　　同时，实训基地可开放行业最新的技术研发资源，支持学生将大模型落地、小样本学习等前沿算法作为工具变量，嵌入前述真实项目的复杂工况中进行适配性验证与性能调优，在“新技术+真场景”的耦合试错中，提升面向产业痛点的技术迁移与原始创新能力。
　　三、重塑创新能力培育生态，激活自主创新内生动力
　　产教融合实训基地不能仅停留在项目和机制的供给层面，更要围绕机器人视觉领域的创新需求，搭建多主体联动的创新能力培育生态，激发学生自主参与创新的主动性。一方面，实训基地可依托合作企业的产业资源，定期举办机器人视觉创新应用大赛、产业技术沙龙等活动，向在读学生征集面向细分场景的创新解决方案，邀请企业技术专家、投资机构代表担任评委，对具备落地潜力的项目提供孵化支持，让学生在“以赛促创、产研对接”的过程中，拓宽技术视野，树立产业创新意识，同时获得将创新想法转化为实际成果的渠道。另一方面，实训基地可以对接高校的创新创业学分体系，将学生在基地参与创新项目、成果转化的经历纳入学分认定，打通“创新实践—学分认定—成果孵化”的完整通道，降低学生参与创新实践的门槛，鼓励学生主动挖掘产业场景中的细分需求，自主开展探索性研究。
　　四、结语
　　综上所述，产教融合实训基地重构了面向产业真实需求的实训场景，革新了对接创新全流程的校企育人机制，重塑了激活内生动力的创新培育生态，从能力根基培养、创新方向校准、成长动力激发三个方面，系统性解决了机器人视觉方向学生创新实践能力培养的痛点，构建面向产业需求的高层次应用型人才培养途径。未来，随着智能制造产业的转型升级，产教融合实训基地要与时俱进，根据机器人视觉技术发展以及产业人才需求变化优化场景建设、育人机制、培育生态，持续完善机器人视觉方向学生创新实践能力的培养体系。
　　作者单位：浙江大学