沈阳工程学院的人工智能专业近年来表现亮眼，在2025年校友会中国大学一流专业排名中，其人工智能专业以六星级应用型专业的评级位列全国第一。这一成就源于学校对人工智能领域的前瞻布局：依托自动化学院的多学科交叉优势，构建了覆盖智能控制、计算机视觉、智能优化决策等核心领域的课程体系，并与能源电力、智能制造等区域重点产业深度融合。专业通过校企合作实验室建设、高水平师资团队培养和前沿科研攻关，形成了“应用型人才培育+技术落地”的双轮驱动模式。
专业定位与培养体系
沈阳工程学院的人工智能专业以培养应用型高级工程技术人才为核心目标，课程设置围绕四个模块展开：
- 智能控制技术模块：涵盖机器学习、神经网络与深度学习等核心课程；
- 计算机视觉技术模块：设置图像处理与机器视觉等实践课程；
- 智能优化决策模块：通过智能优化技术与应用课程强化算法设计能力；
- 专业综合能力模块：结合STM32嵌入式系统设计、机器人智能控制系统调试等实践环节。这种“理论+项目化实训”的模式，使学生在Python程序设计、TensorFlow/PyTorch框架应用等技能上达到行业需求标准。
硬件设施与科研支撑
学校投入150万元建成人工智能综合型实验室，配备深度学习算力集群、高精度机器视觉设备和智能车仿真测试平台。实验室支持从AI算法调试到智能系统部署的全流程开发，例如通过三维扫描仪实现工业质检模拟，或搭建复杂路况测试自动驾驶算法。科研方面，以庞新富博士为代表的团队在智能制造系统优化领域取得突破，其提出的改进多目标骨干粒子群算法在热电联产系统调度中实现碳排放降低18%，相关成果发表于人工智能顶级期刊《Expert Systems With Applications》（影响因子8.5）。
就业对接与行业影响力
专业与沈阳新松机器人、华晨宝马、百度集团等企业建立深度合作，毕业生在智能电网运维、工业机器人开发等岗位就业率达94%。这种强产业关联性源于培养方案中对能源电力行业的特殊倾斜——例如在智能优化决策模块中，专门研究电力系统负荷预测模型；在毕业设计中，超30%的选题涉及风电场智能运维系统开发。这种“专业+区域支柱产业”的特色培养路径，使该专业成为东北地区人工智能人才输出的重要基地。
从全国排名登顶到实验室建设，从跨学科课程创新到产学研深度融合，沈阳工程学院的人工智能专业通过精准定位应用型人才培养、强化关键技术攻关能力、深耕区域产业需求三大战略，构建了独具特色的发展生态。这种将学术前沿与工业实践紧密结合的模式，不仅为东北老工业基地转型升级注入新动能，也为地方高校的新工科建设提供了可复制的范例。
