在项目进展汇报环节，产业协同中心总监郑双汇报了机器视觉概念验证中心的项目进展情况。通过“伴飞行动”深入200多家企业，收集智能制造领域中的技术需求，并与多家企业签署了“智能制造场景验证与应用基地”共建协议，推动视觉技术在实际生产中的落地应用。在方案端，与技术团队合作，提供从光学器件到AI算法的定制化解决方案，大幅缩短了技术装备化和产业化的周期。在供应链端，通过建立完整的交付链条，确保技术方案高效落地，已完成41个概念验证项目，其中与中车四方、海尔中德等企业的合作，成功解决了生产过程中面临的诸多技术难题，尤其是在力高新能源的PIN针缺陷检测项目中，验证平台通过应用机器视觉技术，大幅提升了检测效率，显著降低了人工成本，充分展现了概念验证平台在助力企业实现自动化升级中的关键作用与能力。

组织发展中心总监李娇娜详细介绍了卓越工程师特训营（机器视觉方向）的课程体系和培养模式。特训营紧密围绕行业需求，采用“工程教学、产教融合、就业一体化”模式，致力于培养具备实际操作能力的机器视觉工程师。目前，特训营已举办4期，培养近百名学员，不仅覆盖在校学生，还包括企业新入职工程师，有效缩短了其适应工作岗位的周期。特训营经过不断摸索，形成了三大核心产品：To C端面向社会个人课程、To B端面向高校嵌入式课程以及企业定制化培训。课程涵盖从基础理论到高阶实践，依托真实的产业场景和实验室，结合丰富的落地业务场景和实战案例，以多元互动的教学形式和立体跨界的知识构建，实现产教融合，所学即所用。同时，卓越工程师特训营推出毕业生合作计划，借助丰富的产业资源和真实的需求场景，持续为学员们提供更多更广的实践平台和职业发展机会，为产业界培养即聘即用的机器视觉工程师。

在交流与研讨环节，专家们围绕机器视觉技术的应用需求与人才培养进行了深入讨论。

在人才培养方面，专家们强调了产教融合的重要性，特训营通过将理论学习与企业实践相结合，帮助学员快速掌握并应用前沿技术，大大缩短了从课堂到职场的过渡期。屠长河教授对课程设计提出了具体建议，特别是在3D视觉、深度学习算法以及复杂系统集成等新兴领域。孙林教授建议，特训营可以进一步加强与设备制造商、软件开发商等多方合作，将最新的技术应用纳入培训，以确保学员掌握前沿的技术技能。刘培顺老师提出加强视觉软件开发课的设计，为行业培养更多应对未来技术挑战的复合型人才。石𬍤建议通过项目制学习和企业实战，提升学员在真实场景中的问题解决能力，确保他们在进入职场后能迅速适应企业的技术需求。刘清涛总监指出，随着智能制造业的迅速发展，企业迫切需要既具备深厚技术又能实际操作的机器视觉工程师，机器视觉技术在缺陷检测等场景的应用已取得显著成效，但未来的应用范围将更加广泛，特别是在3D视觉的识别与测量方面，企业期待通过特训营等培养平台，解决当前人才短缺的问题。

未来，产研院将持续深耕机器视觉领域，依托机器视觉概念验证中心，紧密结合技术人才培养与实际应用，通过深化产教融合，为智能制造行业不断注入新技术与高素质人才，助力产业创新升级，源源不断地为行业发展提供新生力量。