(人工智能,专业代码:085410)
(智能医学与健康工程学院,2026 级)
一、学科简介
电子信息硕士专业学位人工智能领域(085410)是多学科融合方向,集人工智能、控制、计算机、电子机械与生物医学等于一体,面向工业、医疗健康与智慧城市的关键技术难题。学院依托智能医学与健康工程学院、具身智能与先进机器人实验室,服务“健康中国”与长三角产业升级,坚持“人工智能+”深度交叉模式,开展算法、多模态感知与系统集成研究,培养高层次应用型人才。为响应工程类专业学位研究生教育改革要求,突出实践创新能力和快速响应行业需求的能力,本领域实行两年制培养,在保证培养质量的前提下,构建更为紧凑高效的课程体系与实践链路。
本领域聚焦“具身智能与系统”方向,以“感知→认知→决策→行动”闭环为核心,融合机器人学、多模态感知、深度强化学习、大模型技术与智能控制,重点突破自主学习、灵巧操作与人机协作等关键难题。立足医工交叉优势,方向突出医疗健康应用:智能手术机器人与术中导航、康复外骨骼与护理机器人、神经义肢及假肢感知控制一体化、可穿戴闭环干预、医院物流与导诊机器人、数字孪生远程诊疗平台等,形成从临床需求到工程实现的完整链路。
二、培养目标及定位
面向医疗健康与智能制造等行业创新需求,立足上海、辐射长三角,本方向培养掌握具身智能与系统领域坚实基础理论和宽广专业知识,具备智能机器人设计、算法开发与系统集成能力,兼具数字素养、医工交叉视野、责任担当与绿色发展理念的高素质应用创新型人才。在两年制紧凑学制内,着重强化工程实战能力与快速迭代适应力。具体目标如下:
1、拥护中国共产党领导,热爱祖国,具有良好的社会责任感与道德品质,遵纪守法,积极进取,勇于创新。
2、掌握机器人学、深度学习、强化学习、大模型技术及智能控制等扎实基础理论与宽广专业知识;具备运用相关算法与系统从事智能手术机器人、康复外骨骼、神经义肢、可穿戴干预设备、医院服务机器人以及数字孪生诊疗平台等具身智能系统的设计、优化、集成与研发的能力。
3、熟练掌握英语,能阅读和撰写外文技术资料,具备国际学术交流与协作的能力。
三、培养方向
面向企业实际技术需求,以‘成建制住企培养’为核心改革方向,即配套组建跨学科导师团与研究生项目组,整建制、长周期地嵌入合作企业的一线研发场景,围绕智能制造(如工业智能质检、设备预测性维护、数字孪生)、医工交叉(如智能手术器械、多模态医学影像分析、脑机接口康复)等产业前沿领域,直接从企业真实瓶颈中凝练研究课题,在企业现场完成‘选题—攻关—验证—转化’的全链路闭环,从而实现产教深度融合,系统锻造学生解决复杂工程问题、团队协同创新和工程领导能力,为行业精准输送‘即插即用’的高层次人工智能应用型人才。
四、学习方式与修业年限
学习方式为全日制,基本修业年限为 2 年,弹性幅度最长不超过 4 年。研究生在两年内需完成课程学习、专业实践和学位论文工作,培养进程高度集成,各环节压茬推进。
五、培养方式及导师指导
采用课程学习、专业实践、学位论文或申请学位实践成果工作相结合的培养方式,依托本专业重要工程技术项目,开展学校与医院、医疗器械企业和医疗电子公司企联合培养。
1.课程学习是掌握人工智能基础理论、核心技术与医工交叉专业知识的主要途径。围绕医学影像智能分析、生理信号感知与识别、医疗机器人与智能诊疗等前沿方向设置课程体系,强化数学基础、算法设计与临床工程实现能力。课程教学一般在培养单位完成,同时积极引入医疗人工智能企业、手术机器人企业及临床机构的资深专家,深度参与“医工AI前沿技术课”“校企联合实战课”“临床工程案例课”等课程的建设与授课,将医疗健康产业最新技术动态和真实临床工程问题融入课堂。
2.专业实践是必修环节,须紧密联系外科手术、康复护理或智能医院服务中的实际工程技术项目。研究生可进入手术机器人企业、康复辅具研发机构、智慧医疗方案商或合作医院,参与从需求分析、样机开发到系统部署验证的全流程工作,如机器人操作臂控制调试、外骨骼人机适配测试、病房巡检机器人感知导航优化等。实践采用集中与分段相结合方式,累计不少于6个月,可与学位论文或实践成果工作同步开展。
3.学位论文以应用研究型专题为主,侧重运用具身智能理论与方法,解决具体关键技术问题,并完成仿真或物理实验验证。申请学位实践成果以可演示的工程样机、核心模组、软件系统或数据集等形式呈现,须体现研究生独立承担的系统设计、算法实现或集成测试工作,并附详细技术报告。相关工作时间一般不少于1年,确保研究深度与成果的工程完备性。
4.培养单位与手术机器人、康复工程、智慧医院建设等领域的企业、科研院所及医疗机构深度合作,将临床需求理解、医疗产品研发流程、合规性要求等融入人才培养全过程。重点依托具体工程技术项目,通过“需求牵引—研发攻关—临床/场景验证”的链条,提升研究生在真实约束下解决复杂工程问题的能力。
5.实行校企导师组指导制,全程协同育人。导师组由校内具有具身智能、机器人学等学术背景的教师,与企业或临床机构具有丰富工程实践经验的高级专家共同组成,协同开展思想品德、学术道德、工程伦理及医疗行业法规教育,共同制定涵盖课程选修、实践任务、项目选题及成果形式的个性化培养计划。校内导师侧重理论方法、算法创新与学术规范,企业导师侧重工程方案、系统集成、临床适配与产品思维,双方定期联合开展技术研讨,确保研究生在理论与工程的双重牵引下全面推进。导师组共同负责专业实践、开题、中期检查、学位成果审核等环节的考核评估,重点审查课题的工程实际来源、系统实现的真实性、创新性与完整性以及研究生的独立贡献度,切实保障专业学位授予质量。
六、课程设置与学分要求
研究生理论课程包括公共课、专业基础课、专业必修课、专业选修课和人文与职业素养课程。其中公共课、专业基础课、专业必修课为13学分,专业选修课至少6学分,人文与职业素养课程至少2学分。
总学分至少为28学分,包括理论课程学习21学分,必修环节包括专业实践6学分,学术与技术交流1学分。(具体安排见表1)
七、专业实践
专业实践是硕士研究生培养的必修环节,应与学位论文或实践成果选题依托的医疗健康工程技术项目紧密结合。导师组根据研究生所选的外科手术与精准诊疗机器人、康复护理与功能辅助机器人、智能健康监测与医院服务系统等方向,指导其制定《专业实践工作计划》,明确实践任务、技术指标、时间节点和考核要求。实践任务应包括医疗具身系统或相关软硬件模块的需求分析、方案设计、算法开发、系统集成或临床场景测试等内容,确保具有一定的工程技术难度和充足的工作量,体现所解决临床工程问题的实际成效。
专业实践结束后,硕士研究生须撰写《专业实践总结报告》,系统阐述实践任务完成情况、关键技术问题及解决方案、取得的实践成果与工程成效。由导师组进行考核,重点评价研究生完成专业实践任务的完整性与规范性、解决工程问题的技术深度与创新性、实践成果的临床价值与系统可用性,以及研究生在实践过程中表现出的工程素养与独立工作能力。
八、申请学位实践成果
两年制硕士研究生原则上以通过学位实践成果申请学位。
申请学位实践成果应聚焦医疗健康具身智能领域的工程实际需求,通过实践活动产生具有应用性、先进性的成果,主要以医疗机器人样机、智能感知与控制系统模组、医疗具身系统软件平台等实体或工程形象展示形式呈现。成果应体现学位申请人掌握坚实的理论基础和系统的专业知识,具备运用科学方法、技术手段及人文与环保知识解决临床工程实际问题的能力。以实践成果申请学位,应包括可展示的实体形式和实践成果总结报告书面形式。
申请学位实践成果工作主要包括可行性论证报告、中期考核、实践成果展示与评价、评审和答辩等环节,其中可行性论证、展示与评价、评审和答辩须有企业专家参与。
(1)实践成果可行性论证报告
选题应源于外科手术、康复护理、医院服务等医疗健康工程实际,具有一定的实用性和新颖性,鼓励多学科交叉融合,突破具身智能在前沿医疗场景中的工程瓶颈。成果形式可以是医疗具身系统产品设计、核心功能模组或整体解决方案等。研究生结合专业实践内容进行可行性论证并提交报告,内容包括工程背景与临床需求分析、国内外技术现状、技术路线与系统方案、核心指标与预期应用效益、进度计划、已有基础与条件等。可行性论证评审专家组由至少3位本领域具有硕士研究生指导资格或高级职称的专家组成,其中至少应有1位企业或临床机构专家。
(2)实践成果中期考核
研究生在完成可行性论证并实施一段时间后,须进行中期考核并提交报告,内容包括实施进展、阶段性成果(如硬件原型搭建、核心算法部署、系统联调等)、需调整的内容、下一步计划与预期成效等。中期考核通过后方可继续后续工作。
(3)实践成果展示及评价
学位申请人须提交完整的实践成果验收报告和可验证成果(如医疗机器人样机、关键模组实物、软件系统测试报告、临床试用证明等),以及核心技术报告和成果先进性证明。由培养单位组织实践成果评价专家组,对成果的先进性、功能与性能指标、创新性、临床适用性、应用成效及推广价值等进行评价并出具意见。评价专家组由至少3位本领域具有硕士研究生指导资格或高级职称的专家组成,其中至少应有1位企业或临床机构专家。
(4)实践成果总结报告学术和技术规范性检测
实践成果总结报告撰写须恪守科研和学术规范,严禁弄虚作假、抄袭剽窃。培养单位须对拟申请答辩的实践成果总结报告进行学术规范性检测,对涉嫌不端行为按有关规定处理。
(5)在学期间成果要求
参照《智能医学与健康工程学院研究生申请学位创新性研究成果具体标准及认定》文件规定执行。
九、评审与答辩
1. 评审
硕士专业学位论文或申请学位实践成果须至少由2 位本专业领域具有硕士研究生指导资格或具有高级职称的专家评审,其中至少应有 1 位企业专家。
学位论文评审需从选题背景及意义、研究内容与工作量、研究成果的价值及新颖性、专业基础及工程实践能力、写作水平及规范性等方面进行综合评价。申请学位实践成果评审需从实践背景及意义、实践内容与工作量、实践成果的实用性和新颖性、专业基础及工程实践能力、写作水平及规范性等方面进行综合评价。
2. 答辩
学位论文或申请学位实践成果答辩委员会须至少由3 位本专业领域具有硕士研究生指导资格或具有高级职称的专家组成,其中至少应有 1 位企业专家。答辩工作严格按照学校及学院相关管理规定执行,以无记名投票方式对是否通过答辩进行表决,经全体答辩委员三分之二以上(含三分之二)同意,方可通过,否则视为不通过。答辩未通过者,需根据答辩意见深化完善成果,修改后可按规定重新申请答辩。
十、毕业与学位授予
硕士研究生在规定的最长修业年限内,按要求完成培养方案中规定的所有环节,课程成绩合格、实践环节考核通过、学位论文或实践成果评审与答辩合格,达到毕业条件,由培养单位颁发毕业证书。
硕士研究生达到申请学位基本要求,通过学位论文或申请学位实践成果答辩,经学位授予单位学位评定委员会审核批准后,授予工学硕士学位。
附件:
表1 课程设置、实践教学设置与学分对应表
(智能医学与健康工程学院,2026级)
课程 类别 | 课程名称 | 学时 | 学分 | 开课 学期 | 考核方式 | 备注 | ||
公共 课程 | 新时代中国特色社会主义理论与实践 | 32 | 2 | 1 | 考试 | 必修6学分 | ||
自然辩证法概论 | 16 | 1 | 1 | |||||
研究生英语 | 32 | 2 | 1 | |||||
工程伦理 | 16 | 1 | 1 | |||||
专业基础课程 | 高等工程数学 | 48 | 3 | 1 | 考试 | 必修4学分 | ||
学科技术前沿 | 16 | 1 | 1 | 考查 | ||||
智能优化方法 | 16 | 1 | 1 | 考查 | 选修≥3学分 | |||
机器学习 | 32 | 2 | 1 | |||||
机器人控制技术 | 32 | 2 | 1 | |||||
智能感知与自主系统 | 32 | 2 | 1 | |||||
新型传感器技术 | 32 | 2 | 1 | |||||
线性系统理论 | 32 | 2 | 1 | |||||
人机工程学 | 16 | 1 | 1 | |||||
医学统计学 | 16 | 1 | 1 | 选修≥2学分 | ||||
医学导论(伦理、人文、设计思维) | 16 | 1 | 1 | |||||
现代医学仪器设计 | 16 | 1 | 1 | |||||
人体解剖生理学 | 16 | 1 | 1 | |||||
专业 选修 课程 | 人工智能领域 | 模式识别原理及应用 | 32 | 2 | 1 | 考查 |
选修≥4学分 | |
脑认知与信息处理 | 32 | 2 | 1 | |||||
深度学习 | 32 | 2 | 1 | |||||
强化学习 | 32 | 2 | 1 | |||||
智能测控系统设计 | 32 | 2 | 1 | |||||
数字医学技术与应用 | 32 | 2 | 1 | |||||
医学图像处理与分析 | 32 | 2 | 1 | |||||
医学大数据与人工智能 | 32 | 2 | 1 | |||||
生物医学工程领域 | 先进生物医学材料 | 32 | 2 | 1 | ||||
康复工程 | 32 | 2 | 1 | |||||
数字医学技术与应用 | 32 | 2 | 1 | |||||
医学图像处理与分析 | 32 | 2 | 1 | |||||
生物医学传感技术与系统 | 32 | 2 | 1 | |||||
医学大数据与人工智能 | 32 | 2 | 1 | |||||
计算生物力学 | 32 | 2 | 1 | |||||
生物医学大型仪器安全、原理及应用 | 32 | 2 | 1 | |||||
医学数据挖掘与案例实战 | 32 | 2 | 1 | |||||
智能健康管理 | 32 | 2 | 1 | |||||
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联培医院个性化模块 | 人工智能与眼耳鼻喉科医学 | 16 | 1 | 2 | 考查 |
进入医院联培的,需在此模块选修≥2学分;该课程以课题研讨、理实一体的方式进行;不计入总学分要求。 | |
耳鼻喉科实验技术创新与实践 | 16 | 1 | 2 | |||||
眼科科研思维与实验技术 | 16 | 1 | 2 | |||||
基础医学概论 | 16 | 1 | 2 | |||||
临床医学概论 | 16 | 1 | 2 | |||||
中西医学概论 | 16 | 1 | 2 | |||||
现代医学理论 | 16 | 1 | 2 | |||||
生物医学影像技术 | 16 | 1 | 2 | |||||
人文 与职 业素 养课 程 | 体育 | 16 | 1 | 1 | 线下 | 选修≥2学分 | ||
科研伦理与学术规范 | 16 | 1 | 1 | 在线 课程 | ||||
知识产权法 | 16 | 1 | 1 | |||||
技术创新管理 | 16 | 1 | 1 | |||||
文献管理与信息分析 | 16 | 1 | 1 | |||||
科技论文写作 | 16 | 1 | 1 | |||||
创新创业理论与实践 | 16 | 1 | 1 | |||||
英文科技论文写作与学术报告 | 16 | 1 | 1 | |||||
实 践 教 学 | 项目类别 | 考核内容 | 学期 | 学分 | 备注 | |||
专业实践 | 专业实践总结报告 | 3 | 6 | 必修 | ||||
学科前沿讲座与报告 | 参加学科前沿讲座不少于6次,完成1份学科前沿学习总结报告 | 不限 | 1 | 必修 | ||||
合计 | 7 |
| ||||||
论 文 环 节 | 类别 | 学期 | 备注 | |||||
论文开题 | 2 | 前三周内完成 | ||||||
中期考核 | 3 | 前三周内完成 | ||||||
论文答辩 | 4 | |||||||
注:
1.完成专业基础课和专业必修课的学分后,可以用专业基础课或专业必修课超出的学分抵充专业选修课的学分。但专业选修课的学分不得抵充专业基础课和专业必修课的学分。