2026年5月11日至13日，以“人工智能+教育：变革发展治理”为主题的2026世界数字教育大会在浙江杭州举行。5月12日上午，由教育部职业教育与成人教育司、浙江省教育厅指导，浙江机电职业技术大学承办的“智能制造与未来实训”平行会议在杭州国际博览中心举行。本次平行会议作为2026世界数字教育大会八场平行会议中唯一的职业教育专题会议，吸引了来自32个国家和地区教育部门、高校、行业企业的130余名代表参加。会议以“人工智能赋能教学范式变革，构建未来实训新形态，系统带动职业教育关键要素改革”为核心目标，通过领导致辞、主旨报告、圆桌论坛等多种形式，深入交流人工智能、数字孪生等技术赋能实习实训的最新进展，探讨未来实训中心机制建设、资源汇聚、生态构建的可行路径，形成一系列具有突破性的重要共识与创新成果。

教育部副部长徐青森，浙江省政协副主席陈擎苍，英国文化教育协会中国区主任、英国大使馆文化教育公使汤志理出席会议并致辞。清华大学教授韩锡斌、新西兰教育国际推广局副局长朱莉娅·伍顿、浙江机电职业技术大学校长贺星岳、德国自动化与信息研究所教授雷内·西蒙、中车唐山机车车辆有限公司董事长周军年、英国伦敦大学学院教授穆特鲁·楚库罗瓦、华为技术有限公司高教军团总裁杜敏、高等教育出版社副总编辑张泽等多位中外专家学者和行业领军人物作主旨报告。与会代表普遍认为，在新一轮科技革命和产业变革背景下，传统实训模式对数智时代技能人才培养的适配性持续下降，构建以智能体为核心驱动、虚实融合、产教共生、多元协同的未来实训新生态，是摆脱实训教学现实困境的重要方向。

自2023年以来，世界数字教育大会始终将职业教育数字化转型作为核心议题，主题演进呈现出清晰的递进脉络，契合我国职业教育数字化从技术应用到生态构建再到环节深化的发展路径。例如，2023年大会聚焦职业教育数字化转型发展，核心关注数字技术对职业教育的整体赋能，回应数字化基础条件“有没有”的问题；2025年大会聚焦职业教育智慧化生态构建，核心关注各教学要素的协同共生，回应智慧化体系“好不好”的问题；2026年大会则下沉至智能制造产业场景与实训教学环节，围绕智能体驱动的实训体系重构展开研讨，回应实训核心能力“强不强”的问题。主题的演进体现出我国职业教育数字化转型逐步向教学核心环节深入的发展趋势，标志着我国职业教育数字化转型已从宏观战略部署进入中观环节攻坚、微观要素改革的深水区。

本文基于本次平行会议的核心内容，结合我国职业教育数字化转型的政策背景与实践需求，聚焦“智能体驱动”这一核心要素，从时代逻辑、内涵阐释、实践理路三个维度系统梳理会议的主要观点与成果，剖析智能体驱动实训变革的内在机理，总结国内外相关实践经验，为职业教育实训体系智能化升级提供参考。

实训教学是连接教育与产业、理论与实践、知识与能力的关键环节，是职业教育人才培养的核心组成部分，其质量直接决定高技能人才的培养水平。当前，以大模型、智能体为代表的新一代人工智能技术正重塑全球产业格局与岗位能力需求，传统实训教学的结构性矛盾日益凸显。与会学者普遍认为，推进以智能体为核心的未来实训体系变革，既是产业技术迭代的客观要求，也是职业教育教学改革的内在方向，更是提升制造业人才竞争力的现实需要。

（一）产业变革倒逼：智能制造重构岗位能力体系，传统实训模式适配性下降

清华大学教授韩锡斌认为，智能制造以工业机器人、数字孪生、工业互联网、人工智能等技术为核心支撑，正推动生产方式从“自动化”向“智能化”、从“规模化”向“柔性化”、从“单一技能”向“复合能力”转变。人工智能对职业教育的影响并非简单替代传统技能，而是通过重构工作任务形成新的能力组合。这种转变从根本上调整了职业岗位的能力要求，对职业教育人才培养提出了全新挑战。

传统工业时代，岗位分工明确，技能要求单一，更新周期较长，标准化实训教学即可匹配产业需求。进入数智时代后，技术迭代速度加快，岗位边界逐渐模糊，跨学科、复合型能力成为核心竞争力。企业对人才的需求从掌握单一操作技能的劳动者，转向具备数字素养、系统思维、问题解决能力、创新实践能力和人机协同能力的复合型技能人才。例如，传统设备操作工逐步向设备运维工程师转型，除操作技能外，还须具备数据分析、故障诊断、系统优化能力；传统生产线管理员向智能车间调度师转型，需掌握数字孪生、工业互联网、生产调度优化等技术。

与产业快速迭代形成反差的是，职业教育实训体系存在明显的滞后性。韩锡斌认为，当前专业与课程更新难以跟上智能化岗位需求，实体与虚拟仿真实训多聚焦独立技能训练，难以模拟企业真实工作场景中的智能业务与管理流程，导致学生所学内容与岗位需求存在差距。浙江机电职业技术大学校长贺星岳将传统实训的核心痛点归纳为三方面脱节：一是技能脱节，实训内容更新周期普遍滞后于产业技术迭代；二是场景脱节，实训场景与企业真实生产场景存在较大差距，产教融合落地难度大；三是育人脱节，教学模式固化、评价方式单一，难以支撑学生创新精神与综合能力培养。

这三大脱节的本质，是工业时代标准化、同质化的实训培养模式，与智能时代个性化、复合型人才需求之间的结构性矛盾。传统实训模式依托有限的师资与设备，只能提供标准化、批量式教学，无法满足个性化学习需求；只能模拟简单静态的技能训练场景，无法还原企业复杂动态的真实生产环境；只能开展结果性、单一维度评价，无法实现过程性、综合性能力评估。会议研讨认为，破解这些矛盾，需要能够支撑个性化教学、场景化模拟、过程化评价的技术载体，具备“感知—认知—决策—执行”完整闭环能力的智能体，为解决上述问题提供了技术可能。

（二）教育改革驱动：实训成为数字化攻坚核心，智能体是关键抓手

近年来，我国持续推进职业教育数字化转型，先后出台多项政策推动数字技术与职业教育深度融合。2022年，教育部启动教育数字化战略行动，职业教育数字化基础设施建设取得显著成效，智慧校园、智慧课堂、数字资源建设水平不断提升，但数字化转型多停留在技术工具应用层面，尚未深入到教学核心环节的系统性变革。

实训作为连接教育与产业、培养技能人才的关键环节，其形态与内涵正经历深刻变革。教育部副部长徐青森在会议致辞中指出，人工智能正在深刻定义和重塑教育的未来形态，职业教育需持续推动人工智能融入教育教学全要素、全场景、全过程，同时加强人工智能伦理、算法安全和隐私保护研究，保障教育健康发展。2026年，教育部《关于深化职业教育教学关键要素改革的意见》将实习实训纳入五大教学关键要素改革重点，提出通过数字化、智能化手段破解实训资源不足、场景滞后、评价单一等瓶颈；教育部等五部委印发的《“人工智能+教育”行动计划》进一步提出，推动人工智能深度融入实习实训全流程，建设智能实训中心，开发智能实训资源，构建智能评价体系，推动实训教学范式变革。本次平行会议和相关政策明确了实训体系数字化升级在职业教育改革中的核心地位，也为智能体在实训教学中的应用提供了政策依据。

从技术发展维度看，大模型技术的成熟为智能体应用奠定了基础。与传统人工智能工具相比，基于大模型的智能体具备更强的自然语言理解能力、知识推理能力和自主决策能力，能够深度嵌入教学全流程，成为连接教师、学生和产业的关键中介。与会学者普遍认为，智能体是实训改革的核心抓手，只有以智能体为核心重构实训全链条，才能推动实训教学从标准化向个性化、从结果导向向过程导向、从知识技能传授向综合能力培养转变。

（三）国际竞争呼唤：全球共同应对技能挑战，实训模式变革成为共识方向

智能制造是全球性发展趋势，各国均面临技能人才短缺的挑战，探索数字技术赋能实训已成为国际职业教育领域的共同选择。与会国际代表普遍认为，加强跨国合作、共享实训经验，是应对产业变革的必然路径。

英国文化教育协会中国区主任汤志理在发言中提到，中国在职业教育数字化转型中的实践规模与探索力度受到国际关注，尤其是在未来实训中心建设、产教融合机制、智能体实训创新等方面的经验具有参考价值，英方愿与中方联合探索未来技能标准、课程体系与师资培养，共同应对全球技能挑战。

德国自动化与信息研究所雷内·西蒙教授分享了数字孪生实训的应用模式。学生居家通过数字孪生模型完成PLC、物流等实验的预习环节，再进入实验室开展实操，能够有效提升实训效率、降低设备损耗。数字孪生作为虚实实训的核心工具，为个性化实训提供了技术支撑。

新西兰教育国际推广局副局长朱莉娅·伍顿介绍了行业主导的实训模式。以乳制品产业为例，由行业标准直接定义培训内容，要求从业者掌握数字农场管理、自动化加工、数据决策等技能，构建覆盖全职业层级的实训体系，保障人才培养与产业需求精准匹配。

英国伦敦大学学院穆特鲁・楚库罗瓦教授展示了多模态AI评价的应用成果。通过摄像头、传感器捕捉学生操作、协作等多维度数据，生成学习过程报告，可以破解传统评价重结果、轻过程的问题，为精准教学提供支持。

上述国际实践表明，以人工智能、数字孪生为核心的技术应用，已成为全球职业教育实训变革的普遍方向。各国探索形成的不同路径与模式，为我国未来实训体系建设提供了借鉴；同时，加强国际交流合作，共同研制实训智能体标准、共享实训资源、培养国际化技能人才，也成为与会代表的普遍共识。

本次平行会议围绕智能体驱动的未来实训体系开展了集中的理论研讨，与会学者从核心载体、教学范式与体系架构三个层面，形成了对未来实训体系核心内涵的系统认知。相关理论探讨突破了传统实训体系“技术工具论”的认知局限，将智能体从辅助教学的技术工具，拓展为重构实训生态的核心要素，为回应实训教学三大脱节问题提供了理论框架。

（一）核心载体：实训智能体的本质规定与运行机理

贺星岳等与会学者，基于智能制造领域的技术应用实践，共同探讨了实训智能体的内涵特征与运行架构，认为实训智能体是以智能制造垂类大模型为技术底座，融合多模态感知、数字孪生与知识图谱技术，深度嵌入实训教学全流程，具备“感知—认知—决策—执行”完整闭环能力的自主式人工智能系统。与传统被动式AI工具相比，实训智能体具备四个核心特征：一是主动性，能够主动感知学生学习状态并提供实时干预，而非等待用户指令；二是适应性，能够根据学生能力水平动态调整教学策略与任务难度；三是交互性，能够通过自然语言、动作识别等多模态方式开展沉浸式交互；四是专业性，深度融合行业技术标准、岗位能力要求与真实生产场景数据，具备领域专业知识与技能储备。

传统人工智能工具在职业教育实训中的应用，多停留在辅助演示、题库练习等被动服务层面，缺乏对实训过程的深度参与和主动干预，难以解决个性化不足、指导覆盖有限、评价片面等问题。会议研讨认为，实训智能体的出现，标志着人工智能在教育领域的应用从“工具辅助”向“主体协同”的范式跃迁。它不再是简单的教学工具，而是教学过程的核心参与者和驱动者，能够独立完成从感知学生状态到提供个性化指导的完整教学闭环。

贺星岳在会议上分享的“真知”智能制造垂类大模型及配套实训智能体，是现阶段实训智能体实践探索的典型范式。该范式以垂类大模型为底座，开发了设备运维、智能车间运维、产线实战、质量管控四类专业化实训智能体。设备运维智能体集成主流工业设备典型故障案例，引导学生开展故障诊断训练；智能车间运维智能体构建数字孪生车间模型，模拟生产调度、质量异常、设备故障等复杂场景，培养学生系统思维与综合管理能力；产线实战智能体与企业真实产线数据同步，实现虚拟实训与真实生产的对接；质量管控智能体嵌入国家与行业核心质量标准，强化学生质量意识与检测能力。

通过解析该范式和与会学者分享交流的典型案例可知，实训智能体的运行架构应是一个四层递进式结构，各层之间关联紧密、数据闭环。感知层作为智能体的“感官系统”，通过集成计算机视觉、自然语言处理、工业传感器与VR/AR设备，实时捕捉学生操作动作、语音指令、面部表情、设备运行参数与场景交互数据，构建与物理实训空间对应的数字镜像，为认知分析提供原始数据支撑。认知层作为智能体的“大脑系统”，依托垂类大模型与行业知识图谱，对感知层获取的多模态数据进行语义理解、模式识别与知识推理，构建动态更新的学生知识模型、能力模型与学习风格模型，诊断学生的知识漏洞、能力缺陷与认知误区。决策层作为智能体的“指挥系统”，以实训教学目标与企业岗位标准为依据，结合学生个体画像，运用强化学习算法生成个性化学习路径、精准化指导建议、差异化实训任务与动态化难度调整策略，支撑个性化教学落地。执行层作为智能体的“行动系统”，将决策层生成的教学策略转化为具体教学行为，通过虚拟演示、实时语音反馈、智能答疑、故障场景模拟、过程性评价等方式，为学生提供沉浸式、互动式、个性化的实训支持。

基于上述架构，实训智能体可实现六大核心功能：一是虚实场景构建，依托数字孪生技术构建与真实生产场景对应的虚拟实训环境；二是个性化实训指导，根据学生能力画像提供操作指导和学习建议；三是动态化过程评价，实时采集学生操作数据，实现全过程、多维度的智能评价；四是智能化故障模拟，模拟设备故障和生产异常场景，培养学生故障诊断与应急处理能力；五是精准化能力诊断，通过数据分析定位学生的知识漏洞和能力短板；六是数据化学习分析，为教师教学决策与学校人才培养质量分析提供支持。

（二）教学范式：智能体驱动下的“师—生—机”三元协同新形态

会议研讨认为，人工智能技术正在重塑教育教学关系，推动传统以“师—生”为核心的二元教学关系，向“师—生—机”三元协同的教学新范式转变。贺星岳在主旨报告中提出，未来实训教学应确立“教师主导价值与情感、学生主导建构与探索、智能体提供数据与支撑”的三元教学新范式。这一范式并非简单增加技术要素，而是对教育主体关系、教学过程与育人模式的系统性重构，核心原则是价值归人、技术赋能、协同共生。

在三元协同范式中，教师角色发生根本性转变，从知识技能的唯一传授者转向价值引领者、情感关怀者、学习引导者与创新激发者。智能时代下，重复性的知识讲解与技能示范可由智能体承担，教师的核心价值转向落实立德树人根本任务，培育学生的工匠精神、职业素养与人文精神；主导实训教学设计、目标设定与质量把控；关注学生的情感需求与心理状态，提供人文关怀；激发学生的创新意识、批判思维与探究精神，引导学生主动学习、自主探究与大胆试错。例如，在设备运维实训中，智能体可承担设备结构讲解、操作步骤演示、操作错误纠正等工作，教师则可聚焦于引导学生思考故障产生的根本原因，培养学生的系统思维和复杂问题解决能力。

学生的主体地位得到前所未有的凸显，从被动的知识接受者转变为主动的知识建构者、实践探究者、创新实践者与终身学习者。三元协同范式充分尊重学生的个体差异，学生可以根据自己的学习进度和能力水平，自主选择实训项目、调整学习节奏、开展个性化学习。智能体为学生提供泛在的学习支持，学生可以随时随地进行实训练习，不再受时间和空间的限制。通过与智能体的交互、与教师的交流、与同伴的协作，学生能够自主建构知识体系、习得专业技能、培养综合能力，同时树立终身学习理念，主动适应技术迭代与岗位变化的需求。

智能体在三元协同中承担教学辅助者、学习伙伴、数据分析师与智能评价者的角色，成为连接教师与学生、教育与产业的关键桥梁。它可承担传统教学中大量重复性、标准化工作，为学生提供个性化实训指导，实时解答疑问、纠正操作错误；可实时采集与分析学习数据，生成精准的能力画像与学习报告，既减轻教师工作负担，也为教师精准教学提供数据支撑；可模拟复杂生产场景和故障情况，丰富学生实践机会，破解实训资源不足、场景单一的问题；可将企业技术标准、岗位要求和生产流程融入实训教学，实现教育与产业的对接。

会议研讨认为，三元协同不是三者的简单叠加，而是通过有机融合实现协同效应。教师守住教育的本质与灵魂，学生发挥学习的主动性与创造性，智能体提供技术支撑与数据服务，三者协同联动，共同实现实训教学质量与育人效果的最大化。这种范式变革既发挥人工智能技术的优势，也坚守教育的本质规律，实现技术赋能与教育育人的有机统一。

（三）体系架构：智能体驱动的虚实融合双轨实训体系

传统实训空间存在成本高、安全风险大、时空受限等瓶颈。智能制造设备价格昂贵且更新换代快，高端工业机器人设备采购与更新成本较高，职业院校难以大规模配置；部分实训项目涉及高压、高温、易燃易爆等危险环境，存在安全隐患；实训场地与设备数量有限，难以满足学生个性化、反复练习的需求，常出现“一人操作、多人围观”的情况，实训效率偏低。会议研讨认为，数字孪生、VR/AR、智能体等技术的发展，为突破上述瓶颈提供了可能，推动实训空间从单一物理空间向“物理空间+数字空间”融合的虚实共生空间转变。

与会学者普遍认同，未来实训体系应构建智能体统一驱动的“线上云端虚拟实训+线下实景实操”并行的虚实融合双轨体系。智能体作为整个体系的核心驱动，实现线上线下场景的实时映射、数据互通与协同联动，使虚拟实训与实景实操形成有机整体，而非相互独立的两个环节。

线上云端虚拟实训场景的核心价值在于低成本、高安全、无时空限制，主要承担基础技能训练、高危项目实训、复杂流程预习、故障案例演练等功能。在智能体驱动下，虚拟实训场景可根据学生能力水平动态调整任务难度，生成个性化实训任务；可模拟各类真实生产场景和故障情况，丰富学生实践机会；可实时记录学生操作过程，提供精准反馈和指导。学生可随时随地登录云端平台，根据自身学习进度自主选择实训项目、调整难度、反复练习薄弱环节，破解传统实训的时空限制问题。

线下实景实操场景的核心价值在于真实触感、职业体验、综合能力培养，主要承担核心技能强化、真实项目实践、职业素养培育等功能。在智能体驱动下，线下实景实训可实现设备的智能监控与管理，实时采集设备运行数据和学生操作数据；可与线上虚拟实训数据互通，实现“虚拟预习—实景实操—数据复盘”的闭环教学；可引入企业真实生产项目，让学生在真实生产环境中参与项目实践，培养职业规范、安全意识与团队协作能力。

虚实融合的关键，在于智能体驱动下的线上线下数据互联互通与协同联动。雷内·西蒙在会议上分享的实践经验显示，采用“数字孪生预习—实景实操验证—数据复盘优化”的闭环教学模式，能够显著提升实训效果。学生课前通过数字孪生模型熟悉设备结构与操作流程，预习实验内容；课中在真实设备上实操，验证预习效果，智能实训系统实时采集操作数据；课后通过数字孪生回放操作过程，结合分析报告查找问题、针对性改进。该模式提高了实验成功率，缩短了实验时间，降低了设备损耗率，体现了虚实融合实训体系的应用价值。

高等教育出版社副总编辑张泽对未来实训中心进行了系统阐释，提出如果工业时代的职业教育回答的是人如何进入产业，那么智能时代的职业教育需要回答人如何在价值创造过程中实现自我这一更深层的命题。未来实训中心是回应这一命题的开放框架，是以智能体为核心、以任务为驱动、以数据为纽带、以智能为引擎的新型实训体系，其核心目标是为学生提供更安全的试错机会和更多样的探索创新机会。未来实训中心不仅是物理空间，更是集技术、资源、人才、生态于一体的综合性平台，能够推动实训教学向个性化、智能化、协同化方向发展。

未来实训体系的建构是一项系统性工程，并非单一技术应用或局部环节调整，而是涉及技术载体、空间形态、生态模式、教学要素与评价体系的整体性变革。本次平行会议分享了国内外多个典型实践案例，展示了智能体相关技术在实训教学中的创新应用，为未来实训体系建设提供了实践参考。

（一）国内实践：政产学研协同推进的智能体赋能实训探索

本次平行会议集中展示了我国职业教育在智能体驱动实训变革方面的探索成果，形成了院校先行实践、行业生态支撑、企业技术赋能的协同推进格局。其中，浙江机电职业技术大学率先实现实训智能体的落地应用，为职业院校提供了实践范式；中车唐山机车车辆有限公司和华为技术有限公司则分别从产教融合生态和产业技术支撑维度，为智能体赋能实训奠定了基础。

1.校企共研实训智能体：院校层面的先行探索

浙江机电职业技术大学在会议上分享了以智能体重构未来实训新生态的实践路径。针对传统实训教学的三大脱节痛点，该校将校企共研“真知”实训智能体作为实训改革的重要抓手，从空间重构、教学变革、生态重塑三个方面推进实训体系系统性变革。

在空间重构方面，学校依托VR/AR、数字孪生等技术，构建了智能体统一驱动的“线上云端实训+线下实景实操”双轨体系。线上建设智能制造虚拟仿真实训平台，开发覆盖智能制造全产业链核心技能的虚拟实训项目；线下建设12个产教融合实训基地，引入与企业同步的先进设备和生产线，打造真实生产场景。通过实训智能体实现线上线下场景的实时映射和数据互通，学生可在虚拟环境中反复练习基础技能和高危项目，在真实环境中强化核心技能和综合能力，提升实训效果。

在教学变革方面，学校以实训智能体为核心，重塑“教—学—练—评”全链条。智能体为学生提供个性化实训指导，实时纠正操作错误，自动生成过程性实训评价报告；模拟复杂生产场景和设备故障情况，引导学生开展故障诊断和应急处理训练，培养学生问题解决能力。同时，学校以产定教，将企业真实生产项目拆解为教学项目，构建项目化、场景化的实训课程体系，让学生在解决实际问题的过程中提升综合能力。

在生态重塑方面，学校推动实训变革与专业、课程、教材、教师的全方位联动升级。依托产业大数据平台和实训智能体的数据分析功能，动态调整专业设置，完成专业与人工智能、产业需求的适配定位；打破学科壁垒，构建“平台+模块”的课程体系，及时将企业新技术、新工艺、新标准融入课程内容；实施教师数字素养提升计划，通过以赛促教、以训促教提升教师数字化教学能力，打造高素质“双师型”教师队伍。

从实践效果来看，学校的探索提升了学生岗位适配度与企业满意度，提高了实训教学效率，学生的故障诊断能力和问题解决能力得到增强，为职业院校推进实训体系智能化升级提供了可参考的实践路径。

2.行业共同体构建内容生态：产教融合的内容支撑

中车唐山机车车辆有限公司作为轨道交通装备行业的龙头企业，是国家轨道交通装备行业产教融合共同体的核心牵头单位，其探索的行业主导、校企深度融合的实训内容供给模式，为行业级实训智能体的开发奠定了内容基础和制度基础。

据中车唐山机车车辆有限公司董事长周军年介绍，该共同体汇聚了行业内百余家龙头企业、高校与职业院校，建立了行业知识萃取中心，系统梳理行业新技术、新工艺、新材料、新设备、新标准、新经验并转化为标准化教学内容，回应了传统实训内容更新滞后、与产业需求脱节的问题。

共同体构建了覆盖全领域、全周期的实训基地体系，包括国家级实训基地、区域级实训中心和企业实训站点三级架构。国家级实训基地承担高技能人才和师资培训任务；区域级实训中心承担区域内院校学生的实训教学任务；企业实训站点承担学生顶岗实习和企业员工培训任务。通过三级实训基地体系，实现实训资源的优化配置和共享共用。

同时，共同体建立了“双导师”队伍，聘请数百名企业技术专家担任产业导师，参与人才培养方案制定、课程开发、实训教学和学生评价；学校教师定期到企业挂职锻炼，提升实践能力。通过校企人员双向流动，打造兼具理论水平与实践经验的师资队伍。此外，共同体还建立了校企协同育人长效机制，实现人才共育、过程共管、成果共享、责任共担，缓解行业人才短缺问题。

该实践表明，行业产教融合共同体是整合产业资源、推动实训内容动态更新的有效组织形式，其系统萃取的行业知识和标准化教学内容，是未来行业级实训智能体的核心数据来源和知识基础。

3.产业技术赋能底座：企业层面的技术支撑

华为技术有限公司高教军团总裁杜敏在会议主旨发言中提出，AI赋能实训并非简单开设一门课程，而是以产业需求牵引教学内容，用企业实战反哺教学过程。行业+AI场景实践融入人才培养的理念，核心是将千行百业的实践案例转化为高校的实验课程和实训项目，把先进工具、算法下沉到课堂和实验室，形成“真场景、真项目、真实践”的培训闭环，为实训智能体的开发提供技术底座和产业场景支撑。

目前，国内科技企业已与多所职业院校开展深度合作，共建ICT学院、智能制造产业学院等产教融合平台。企业向合作院校开放技术体系、认证体系和人才生态，提供先进实训设备、教学资源和师资培训；同时，将企业真实项目引入校园，让学生参与实际项目的开发和实施，积累实战经验。

例如，华为与浙江机电职业技术大学合作建设智能制造实训中心，引入工业互联网平台、人工智能开发平台等技术，开发基于真实生产场景的实训项目。学生在实训中心可学习工业互联网平台搭建与运维、人工智能算法开发与应用、智能制造系统集成与优化等核心技能，毕业后可直接适配企业相关岗位需求。

企业的技术体系和产业实践，能为实训智能体的规模化开发和应用提供持续的技术支撑。

（二）国际经验：全球智能制造实训变革的技术应用探索

本次平行会议汇聚了德国、新西兰、英国等职业教育发达国家的实践经验。与会国际学者普遍认为，数字技术是破解实训供需矛盾、提升人才培养质量的核心手段。尽管各国尚未明确提出“实训智能体”的系统概念，但在数字孪生、多模态AI、行业主导课程等方面的探索，为智能体驱动的未来实训体系建设提供了技术基础和经验借鉴。

1.德国：双元制数字化转型，数字孪生赋能虚实融合实训

德国双元制教育是职业教育的经典模式，数字化时代正推进双元制体系的系统性升级。德国学者在会议上分享了数字孪生技术在工程技术教育中的创新应用，展示了“虚拟预习—实景实操—数据复盘”的闭环教学模式。

具体而言，学生可在家中通过数字孪生模型预习实验内容，如PLC控制系统、交通灯系统、小型物流系统等，提前熟悉设备结构、操作流程和安全规范；随后到实验室进行实景实操，验证预习效果；课后通过数字孪生回放完整操作过程，结合系统生成的数据分析报告，精准定位操作中的问题并针对性改进。实践显示，该模式提升了实验成功率，降低了设备损耗率，提高了实训效率。

德国的实践表明，数字孪生技术能够突破传统实训的时空限制和成本约束，为学生提供安全、可重复的实践机会。这种虚实融合的实训模式，是未来实训智能体实现线上线下协同的核心技术基础。

2.新西兰：产业知识融合，行业主导实训内容动态更新

新西兰以“产业知识融合”为职业教育核心原则，建立了行业主导的课程设计与实训标准制定机制，保障实训内容与产业需求高度同步。新西兰代表在会议上以食品产业为例，介绍了该机制的运行模式。

新西兰食品产业是国家经济支柱产业，对从业者的数字技能、质量意识和可持续发展能力要求较高。新西兰食品行业协会牵头制定统一的职业培训标准，将数字监测与自动化准则、质量安全标准、可持续发展及低排放要求直接融入培训内容。学习者需掌握数字农场管理系统、自动化加工与质量控制技术、基于数据的生产决策方法等核心技能。该培训体系覆盖入门级员工、技术人员和管理人员，构建了覆盖全职业生命周期的实训体系。

新西兰的经验表明，行业深度参与实训体系建设，是从根源上解决技能脱节问题的关键。这种行业主导的内容更新机制，是未来实训智能体实现内容动态迭代的重要制度保障。

3.英国：未来技能战略，多模态AI赋能过程性评价

英国政府高度重视数字技能培养，发布相关技能战略，将数字技能、绿色技能、创新技能列为未来核心技能，加大投入建设未来技能中心，推动人工智能、虚拟现实等技术在实训教学中的应用。

英国学者在会议上展示了多模态AI技术在学习过程可视化与过程性评价中的应用成果。传统实训评价主要关注操作结果，难以全面反映学生的学习过程和综合能力；教师不仅需要掌握学生的知识掌握情况，更需要了解学生在任务场景中的协作表现、应变能力与创新能力。

其团队开发的多模态AI系统，通过摄像头、传感器等设备实时采集学生的操作动作、面部表情、语音交流等多维度数据，利用人工智能算法分析处理，生成完整的学习过程报告。报告能够清晰呈现学生的知识掌握情况、技能水平、协作能力和问题解决能力，为教师实施精准教学提供数据支撑。

英国的实践表明，多模态AI技术能够破解传统实训评价单一的难题，实现全过程、多维度的能力评价，这种数据驱动的评价模式，是未来实训智能体实现精准化评价的核心功能模块。

2026世界数字教育大会“智能制造与未来实训”平行会议的召开，标志着我国职业教育实训改革从零散技术试点迈向智能体驱动的系统性重构阶段。会议汇聚全球政产学研多方观点，直面传统实训“技能、场景、育人”三大脱节的结构性矛盾，形成一套完整的未来实训体系建构共识，确立以智能体为核心、以虚实融合为载体、以三元协同为范式、以产教共生为生态的发展路径，为人工智能背景下职业教育数字化转型提供重要理论与实践参考。

本次平行会议形成六大核心共识。其一，智能体是破解实训多重脱节问题的核心抓手，重构实训全链条可实现教学个性化、精准化；其二，实训智能体区别于传统AI工具，依靠“感知—认知—决策—执行”闭环深度嵌入教学全过程；其三，“师—生—机”三元协同是未来实训主流教学形态，三方各司其职、协同育人；其四，线上线下虚实融合双轨实训模式，能够破解传统实训成本、安全、时空约束难题；其五，实体化产教融合共同体是实训智能体持续迭代的制度根基；其六，跨国协同共建实训资源、共研行业标准，是全球应对智能制造技能缺口的共同选择。

同时，本次平行会议的研究仍处于探索阶段，存在着不少现实落地的难题。在理论层面，与会学者对实训智能体的概念边界存在分歧，有观点认为自主决策是智能体独有特征，也有观点认为智能体是传统实训工具的AI升级，统一判定标准仍有待论证。在教学主体层面，与会学者围绕智能体是否挤压教师育人空间产生争论：一线教师担忧院校过度依赖智能体、削减师资配置会弱化人文引领；与会学者虽认可教师价值引领、情感关怀不可替代，但也指出教师数字素养不足易造成人机教学割裂，二者权责划分暂无清晰方案。在国际借鉴层面，德国双元制、新西兰行业主导实训模式难以直接照搬，成熟海外体系依托完善的校企协同、行业治理机制，我国现有机制不足以支撑同类模式落地，技术引进后的本土化改造缺少成熟路径。在实践落地层面，行业标准缺失、软硬件投入成本高、学生多模态数据隐私与算法公平性等伦理风险，均未形成统一解决方案。除此之外，本次平行会议研讨局限于智能制造单一赛道，对其他专业大类适配性探讨不足；研讨重心偏向技术架构设计，配套制度、伦理监管细则的落地路径探讨较为薄弱。

面向数智时代职业教育实训升级需求，后续改革需从五方面持续推进。其一，完善基础理论体系，厘清实训智能体判定标准，划定三元协同主体权责边界，构建适配我国职业教育发展环境的本土化理论框架。其二，分层推进技术落地，面向智能制造岗位迭代专业化实训智能体，搭建全国共享智能实训资源库，缩小不同地区职业院校的“技术鸿沟”。其三，健全长效制度保障，完善产教融合激励政策，推动行业共同体实体化运营，出台实训智能体开发、数据使用、教学评价等统一行业规范。其四，拓宽国际合作维度，参与全球职业教育技能标准制定，推动实训课程、技能等级国际互认，兼顾多元经济体发展经验开展本土化改造。其五，构建AI实训伦理治理体系，建立学生数据分级保护机制，规范算法评价逻辑，规避技术过度介入削弱学生独立实操与思辨能力的风险。

职业教育实训智能化是制造强国建设的关键支撑。唯有立足育人本质，平衡技术赋能与人文培育，依托产教融合打通技术落地堵点，妥善化解概念、角色、成本、伦理等现实争议，才能依托实训智能体培育适配智能制造需求的复合型高技能人才，为制造业高质量发展筑牢人才根基。