专业深度剖析|解锁软件工程(多智能体交叉协同创新实验班)办学特色

软件工程

多智能体交叉协同

创新实验班

2026招生季

在真实项目里学习 AI 时代的软件工程

如果你不想把大学四年只过成刷课表、交作业，这个创新实验班想带你更早走进项目现场：用 AI 工具解决问题，用工程方法交付系统，把经历变成简历上说得清、拿得出的作品。

智汇全球创领未来

LEAD THE FUTURE

这里不只介绍“要学哪些课”，更重要的是：你会怎样被带进项目、被看见、被培养成能上手的人。

软件工程（多智能体交叉协同创新实验班）

为什么

这个创新实验班值得关注？

因为 AI 正在改变软件工程的工作方式：从一个人埋头写代码，走向人机协同、智能体协作和复杂系统交付。

今天的软件工程师，需要的不只是会写代码。更重要的是读懂需求、拆开问题、借助大模型和智能体完成分析、设计、开发、测试与部署，并把系统稳定交付到真实场景里。

多智能体交叉协同创新实验班，正是围绕这条新路径建设：以软件工程为底座，把 AI-Coding、大模型应用、Agent 研发、多智能体协同系统作为重点训练内容；以真实项目和导师制为牵引，让学生更早接触产业问题，更早建立工程师思维。

背后有哪些资源？

资源不只在介绍里，而是落在平台、场地、设备和项目入口上

学习空间不只是普通机房

创新实验班配套校内、校外专属学习与研发场地，并配置高性能教学电脑、算力及研发相关设备。学生学习 AI，不只是听概念、看演示，而是在具备研发条件的环境里做项目、练协作、跑流程。

硬件保障：教学场地、高性能教学电脑、算力及相关配套，为项目化学习提供支撑。

不是只“讲 AI”，而是把 AI 平台用进训练

创新实验班联合企业共建面向人才培养的 AI 软件平台，为学生提供可实际调用的模型入口和 Token 资源。平台支持 GPT、Mimo、DeepSeek、Claude、GLM、Qwen 等多类模型，并记录调用日志、Token 消耗、RPM/TPM、用户消耗排行和调用趋势。学生用 AI-Coding，不是停在课堂演示，而是进入可追踪、可复盘的训练流程。

平台日志记录时间、渠道、用户、模型、耗时、Tokens、费用等信息；模型分析看板展示调用量、Token 总量、平均 RPM/TPM、成功率和消耗分布；用户统计看板呈现学生使用趋势。换句话说，学生接触的是一套可调用、可计量、可管理的工程化 AI 软件平台。

真实模型调用日志：展示模型、耗时、Tokens、调用费用等维度，呈现可追踪的大模型使用环境。

模型调用分析看板：展示调用总量、Token 总量、平均 RPM/TPM、模型成功率与消耗分布，体现平台资源供给与管理能力

用户使用统计看板：展示用户消耗排行与使用趋势，说明学生可在项目学习中真实调用主流大模型。

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成果为什么有说服力？

一个创新实验班值不值得选，不能只看愿景，更要看已经做出了什么。

创新实验班相关育人成果荣获广东省学校优秀教学成果奖特等奖。这个奖项背后，是“高校协同头部企业培养实战型智能信息人才”的持续探索，也说明产教融合、项目育人、协同创新的路径已经得到认可。

教学成果奖证书：体现校企协同培养实战型智能信息人才的实践基础。

校企合作成果：产教融合、教学成果、教师荣誉与办学案例等多维度积累。

竞赛与学生成果：国家级、省级、区域级奖项为学生成长提供作品化出口。

教学质量、教研项目、教材出版与指导教师成果，支撑持续稳定的育人体系。

左右滑动查看更多成果

在真实项目里，会学到什么？

你会在项目里理解软件工程，而不是只在作业里完成一个功能。

2024-2026 年，创新实验班持续导入项目资源，师生团队参与多个大型系统研发，训练方向覆盖行业大数据平台、智慧城市、轨道交通、智慧教育、智能巡检等。

师生团队深度参与了“XX区新型工业化数字服务平台”、“面向工业的数字化赋能与运营能力提升关键技术研究技术合同”等项目。在这些项目实操中，我们完整承接了从产品供货、技术服务到定制化开发的端到端任务，严格遵循需求界定、经费管理、验收标准和交付边界推进工作。这段经历的核心价值不在于金额数字，而在于让我们在真实的商业闭环中，完成了一次高标准、全流程的项目实战训练。需要强调的是，除了已展示的典型案例，我们还储备了更多成熟项目，本次选取的是其中具备对外展示条件的代表性样本（部分项目仍处于保密期暂不方便展示），这些全流程闭环经验构成了我们核心的项目训练体系。