7月17日，广东财经大学经济与管理实验教学中心。台下坐着老师和评委，台上站着一群大学生，每个人面前摊开的不是PPT，而是他们自己做的智能体。
7896行银行流水，秒级解析，三张报表自动出；物流报价从20分钟压到30秒；税务数据哪怕有错账、怪账，照样识别出异常 这不是哪个科技公司的产品路演，是广东财经大学 2026年仿真综合实习智能体大赛 的总决赛现场。
一个月前，这些学生里大多数人还没碰过AI智能体开发。一个月后，18套方案交了上来，覆盖金融、物流、财税、新媒体，每个方案都跑通了真实业务数据。
学生说： 参赛前，我对AI的理解更多停留在问问题、生成内容上，也觉得专业工作依赖经验，AI很难真正参与。真正把实习中的订单获取、运费计算、合同上传、发货和开票流程做成工具后，我才意识到，AI的价值不只是给出答案，而是帮助我们把业务规则梳理清楚，再把重复操作变成稳定流程。这个过程也让我重新理解物流专业：专业能力不只是会算一笔运费，更重要的是发现流程中的问题、判断哪些环节可以优化，并不断验证结果是否可靠。比赛前我把AI当作辅助工具，比赛后我更愿意把它看成一种把专业想法落地的方法。
数智商业仿真综合实习，名字听着高级，做起来才知道有多磨人。学生在沙盘系统里 开公司 ，手工登账、查表报价、翻规则书对合规、盯着柜台怕漏单。
一位做银行岗的学生算过：处理一批流水，光登账就要一小时。一位物流岗的同学说，一单报价查三张表、算五种车型组合，20到30分钟打底，一个走神就错。
说到底，学生花在 搬砖 上的时间比花在思考上的还多。银行要效率，物流要精准，财税要合规，新媒体要持续产出 这些本来就是产业里的真需求，但实训课的节奏被低效劳动填满了，学生很难沉下心去想业务本身。
老师说： 传统仿真中，由于仿真技术进步不大，学生大量时间花费在程序性任务中，如登账、查表、对账等，这些 搬砖 活占去大量时间，理论与实践的融合、探索性思考这些关键能力反而没有时间去提升。我们引入AI不是取代、削弱学生的动手能力、实践能力，而是把程序性、重复性任务交给AI，让精力回到学生能力提升本身。
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