7月14日至8月9日，三亚学院信息与智能工程学院教师周显春走进吉利汽车研究院，在知识图谱开发岗位“上岗实战”。从部署LightRAG平台到串联企业脱敏数据与公开数据，他与何永亮副研究员、徐维挺工程师、吴涛老师等共同推进“整车级知识图谱”落地，围绕车辆法规/召回、车型规格、OBD故障码等方向打下工程化基础，探索从召回数据到风险预警的知识链集成，并打通Neo4j与RDF的数据通道，让“产教协同、研以致用”从口号变成流程与产出。
1.产业实践直达课堂
实践结束后，周显春第一时间把一线经验“教材化、案例化、项目化”，设计了可复用的教学与实训模块：车辆召回分析、车型数据治理、OBD故障码推理、充电风险研判、电池安全监测、车辆风险预测等多个案例均源于企业真实需求，与《知识图谱应用》课程无缝对接，形成“有数据、有流程、有评测”的闭环，让学生在课堂上完成从知识抽取、图谱建模到推理分析的完整链路。
2.校企协同攻关关键难题
针对企业多源数据标准不一、治理成本高等“老大难”，团队在图谱抽取、实体对齐、关系融合等环节反复打磨：一方面用工程化方法分层建设法规/召回—车型—OBD的骨干子图，另一方面以知识链条“召回—风险预警”为牵引，推动场景驱动的指标与评测，让图谱“能用、好用、可维护”。
3.从工程到科研的双向跃迁
在与研究院的技术研讨中，周显春团队还萌生了“知识图谱 + 图神经网络（GNN）”用于恶意软件特征分析与动态检测的设想，计划联合申报省级自然科学基金项目，推动产学研的更深耦合，打通从工程成果到科研论文、再到产业化验证的全链条路径。
周显春老师表示，将把这次实践继续沉淀为课程包、项目包与评价规范，完善“案例—项目—竞赛—科研”的成长通道：以企业真实场景为靶向、用工程化评测为抓手、靠数据与图谱为载体，持续迭代“有源数据、可复现流程、可追溯证据”的教学与科研生态，让更多学生在真实问题中习得能力、在真实评价中验证成长。
