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7月17日，廣東財經大學經濟與管理實驗教學中心。臺下坐著老師和評委，臺上站著一群大學生，每個人面前攤開的不是PPT，而是他們自己做的智能體。
　　7896行銀行流水，秒級解析，三張報表自動出；物流報價從20分鐘壓到30秒；稅務數據哪怕有錯賬、怪賬，照樣識別出異常這不是哪個科技公司的產品路演，是廣東財經大學 2026年仿真綜合實習智能體大賽的總決賽現場。
　　一個月前，這些學生里大多數人還沒碰過AI智能體開發。一個月后，18套方案交了上來，覆蓋金融、物流、財稅、新媒體，每個方案都跑通了真實業務數據。
　　學生說：參賽前，我對AI的理解更多停留在問問題、生成內容上，也覺得專業工作依賴經驗，AI很難真正參與。真正把實習中的訂單獲取、運費計算、合同上傳、發貨和開票流程做成工具后，我才意識到，AI的價值不只是給出答案，而是幫助我們把業務規則梳理清楚，再把重復操作變成穩定流程。這個過程也讓我重新理解物流專業：專業能力不只是會算一筆運費，更重要的是發現流程中的問題、判斷哪些環節可以優化，并不斷驗證結果是否可靠。比賽前我把AI當作輔助工具，比賽后我更愿意把它看成一種把專業想法落地的方法。
　　數智商業仿真綜合實習，名字聽著高級，做起來才知道有多磨人。學生在沙盤系統里開公司，手工登賬、查表報價、翻規則書對合規、盯著柜臺怕漏單。
　　一位做銀行崗的學生算過：處理一批流水，光登賬就要一小時。一位物流崗的同學說，一單報價查三張表、算五種車型組合，20到30分鐘打底，一個走神就錯。
　　說到底，學生花在搬磚上的時間比花在思考上的還多。銀行要效率，物流要精準，財稅要合規，新媒體要持續產出這些本來就是產業里的真需求，但實訓課的節奏被低效勞動填滿了，學生很難沉下心去想業務本身。
　　老師說：傳統仿真中，由于仿真技術進步不大，學生大量時間花費在程序性任務中，如登賬、查表、對賬等，這些搬磚活占去大量時間，理論與實踐的融合、探索性思考這些關鍵能力反而沒有時間去提升。我們引入AI不是取代、削弱學生的動手能力、實踐能力，而是把程序性、重復性任務交給AI，讓精力回到學生能力提升本身。

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