合肥工业大学高度重视创新创业实践环节对人才培养的支撑作用，大力推进“一区一空间、一区一团队、一院一基地、一院一品牌、一生一项目、一生一比赛”六个一工程，学校特色创新创业基地建设迈上新台阶。

西南石油大学将创新创业实践基地作为全面深化创新创业教育改革，提升人才培养质量和推动科技成果转化的重要载体。每年约有25000名学生通过基地参与各种形式的创业实践活动。

中南财经政法大学大学生创业基地于2011年成立（以下简称“基地”），包括大学生素质教育中心、望湖创业特区、中南财经政法大学新体创业特区、就业创业梦工厂、1948创业咖啡五个创客空间，总建筑面积为7763.7㎡。

为深入贯彻李克强总理对天津大学创新创业工作作出的重要批示，响应国家双创战略，天津大学“精心打造创新创业教育品牌”，探索创新创业教育的有效模式，自 2015 年成立了天津大学“搭伙”众创空间，构建天津大学创新创业实践基地（以下简称“基地”）。

AR实践探究实验室，综合应用AI和AR技术，通过3D建模虚拟再现真实的实验场景，借助先进的体感交互设备Kinect进行虚实互动，将真实的老师与虚拟仿真的实验器材结合到一个画面里，老师实现无需佩戴任何体感设备，纯手势就可以进行实验互动教学。AR实践探究实验室覆盖物理、化学、生物等学科，适用于中学物理实验室、化学实验室、生物实验室等。 软件资源： AR探究实验资源库，按照国家课程标准实验要求，将中学难懂的抽象的复杂的实验运用3D建模及AR技术营造虚实合一的实验场景。老师无需佩戴任何体感设备即可进行手势操作，通过手势可以实现抓取、移动、添加、减少、旋转、拆除、组合等动作，从而进行探究实验操作。 AR探究实验资源库包含AR物理探究实验资源库、AR生物探究实验资源库、AR化学探究实验资源库 方案优势： 1、 纯手势虚实互动操作，便捷简单，真实有效。 云幻科教应用AR创新融合AI技术，精准识别动作互动，人体工学的手势操作，便捷简单，真实有效。学生及老师无需佩戴任何体感设备，就可以通过简单的手势操控虚拟的器材，以互动操作的方式探索、研究更深层次的知识。AR与AI技术的融合，提升了实验的互动性、内容的有趣性、视觉的创新性。 2、 智能记录实验数据，以便进行实验数据验证。 AR实践探究实验室中，老师进行实验操作的数据均可智能记录形成实验数据表格。通过实验数据的总结分析，老师能分析实验数据的正确与否，偏差与否，通过系列数据进行总结验证实验原理，能有效辅助老师进行实验操作和实验原理讲解。AR直观立体的画面，放大化的实验操作，让学生更容易进行理解实验原理。 3、 显示虚拟辅助线，弥补真实实验中无法观察的信息。 AR技术添加虚拟辅助线功能，提供正确的实验参考标准，协助老师轻松讲解实验原理。如探究杠杆的平衡条件课程中，常规教学中，杠杆的平衡只能通过肉眼观察，或会存在些许的误差，AR添加辅助线后，可以通过水平线检查杠杆是否平衡，力与力臂的辅助线标识，方便学生理解杠杆平衡的条件及公式。 4、 虚拟仿真特性使老师可以多次重复进行实验。 AR呈现的内容是将现实与虚拟相融合，虚拟素材的展示非常的生动、形象、直观，如电波、磁场、原子等那些抽象或肉眼不可见的内容，AR可以形象可视化立体化的展示出来，有助于教师知识讲解与学生知识理解。学生与老师可以通过手势识别操作虚拟的器材，课堂体验从2D平面跃升至3D立体，同时每个实验可以反复操作，操作数据可记录多次，教师可以根据学生的操作数据进行对比、点评等， 活跃学生课堂参与程度。

大者希综合数字化经营实训实践管理平台，简称大者希数字网平台，是综合数字化经营生产性平台，是无代码低代码应用开发平台，采用B/S 架构，SaaS云服务模式，可视化操作，开箱即用在平台基础上形成自己的数字化经营综合应用。主要包含网站、B2B2C综合商城平台、轻应用小程序、AI在线云图设计、H5交互宣传应用、互动营销、智能客户关系管理SCRM、数字门店运营管理、智能教育应用、域名管理、短信平台、公众号助手、企业邮箱等相关应用功能模块。 平台实训特点：项目真实运营、建设和运营一体化全程实训实践。 产品适用范围：培养数字化复合应用型人才，学科专业+数字营销应用方向    

2025年3月27日，比亚迪迪空间微信号以《共筑产教融合新平台丨天津市大学软件学院与天津迪空间共建社会实践基地》为题对我校进行了报道。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

本教学团队依托河北省化学工程与工艺专业综合改革试点项目、河北省高等教育教学改革研究与实践项目，聚焦化工类创新人才培养，围绕学生工程实践能力和创新能力的提升，形成了“强实践、重创新、提素质”的人才培养理念，构建了“面向产业、突出实践、强化创新、持续改进”的化工类创新人才培养模式，有效解决了“人才培养课程体系创新不够，难以满足产业发展新需求”、“教学模式较为单一，不能满足学生创新实践能力培养的个性化学习需求”、“协同育人机制不完善，无法实现人才供给侧与产业需求侧的良性互动”等问题。

本教学团队依托河北省化学工程与工艺专业综合改革试点项目、河北省高等教育教学改革研究与实践项目，聚焦化工类创新人才培养，围绕学生工程实践能力和创新能力的提升，形成了“强实践、重创新、提素质”的人才培养理念，构建了“面向产业、突出实践、强化创新、持续改进”的化工类创新人才培养模式，有效解决了“人才培养课程体系创新不够，难以满足产业发展新需求”、“教学模式较为单一，不能满足学生创新实践能力培养的个性化学习需求”、“协同育人机制不完善，无法实现人才供给侧与产业需求侧的良性互动”等问题。