制造业加速向数字化、智能化演进，生产现场能否做到“看得见、数得清、管得住”，越来越直接影响效率与质量。辅料是生产过程中的重要消耗品，种类多、规格杂、周转快，计数与盘点长期依赖人工，常出现效率不高、误差累积、追溯困难等问题。如何在不明显增加成本和复杂度的前提下，实现辅料快速识别与精准计数，成为不少制造企业的共性难题。首届“杉达杯”全国民办高校和职业院校产教融合创新创意大赛以“互通互融·创想创智”为主题，面向人工智能、智能制造、数字经济、智慧服务等领域设置企业命题，采用“企业出题、团队揭榜”的组织方式，强调以真实场景牵引技术方案、以产业需求检验教学成果。大赛由上海市教育委员会、上海市经济和信息化委员会联合主办，吸引全国多所高校参与，经过命题对接、方案评审、决赛展演等环节，竞争激烈。皖江工学院计算机与人工智能学院学生团队在指导教师陶彬彬带领下，围绕《基于图像识别的辅料计数的解决方案》命题开展攻关，由张懿铭、张健、张子远、王诗语、周宇昕、吴俊杰等同学参与完成。团队将图像识别与智能分析技术引入辅料计数与管理流程，围绕图像采集、特征提取、识别计数等关键环节进行集成优化，提升计数效率与准确性，形成可在生产现场落地的应用方案，最终获得评审专家与命题企业认可，摘得全国一等奖。辅料计数难并非单一技术短板所致：一是生产现场环境复杂，光照变化、遮挡重叠、物料外观相似等因素易放大人工和传统手段的误差；二是辅料流转频繁、批次多样，盘点依赖人工经验，标准化不足；三是计数结果与库存、工序衔接、质量追溯等环节紧密有关，数据偏差一旦累积，可能引发补料不及时、库存结构失衡，甚至带来质量风险。将视觉识别等技术用于计数与管理，本质上是用数据化手段提升基础管理的确定性，为后续精益生产与智能制造打基础。从应用价值看，这类方案不只是“数得更快、更准”。在管理链条上，辅料精准计数有助于减少非计划停线，降低损耗与重复采购；在质量管控上，可提升物料流向与消耗的可追溯性；在数字化建设上，计数数据一旦实现结构化沉淀，就能与仓储、采购、生产排程等系统联动，为企业开展数据治理与流程优化提供支撑。对参赛高校而言，把课堂知识、算法能力与真实工业问题对接，有助于培养学生的工程化思维与系统化解决问题能力，也是应用型人才培养的直接体现。产教融合要“融得深、落得实”，关键是让企业需求贯穿人才培养全过程：一是通过企业命题、揭榜攻关等机制，把真实痛点引入教学与竞赛，避免脱离场景；二是推动校企共建实践平台，在数据采集、场景验证、迭代优化等环节形成闭环，让学生在真实约束下完成方案设计；三是以项目为牵引完善课程体系，将算法、工程实现、产品化验证与行业规范纳入训练内容，提高技术到应用的转化效率。皖江工学院近年来持续搭建校企合作平台，鼓励学生参与真实项目研发与竞赛实践，本次获奖也说明了相关改革举措的阶段性成效。面向未来，随着人工智能与制造业融合更加深，面向细分场景的“小切口”解决方案需求将持续增长：既要在复杂环境下保持稳定识别能力，也要兼顾部署成本、运维便捷与安全合规；既要解决单点问题，也要具备与企业既有系统对接的扩展性。可以预期，围绕视觉识别、智能检测、数字孪生等技术的产业化应用，将推动高校在人才培养模式、科研组织方式与成果转化路径上加快调整，更好服务区域产业升级与企业数字化转型。
当前，产教融合已成为高等教育改革的重要方向；皖江工学院学生团队的成绩表明，高校坚持以产业需求为导向，创新人才培养模式，搭建有效的校企合作平台，能够培养适应产业升级需求的应用型人才。这样的产教融合实践既为学生提供了展示与提升能力的机会，也为产业发展注入创新动力，表明了高等教育服务经济社会发展的责任与价值。