虚拟仿真技术驱动下的工程训练革新

在8月份结束的“人工智能赋能实验教学中心建设暨实验教学数字化创新发展研讨会”上，清华大学基础工业训练中心主任杨建新作《工程训练数字化转型及人工智能赋能》主题报告。他以清华大学基础工业实训中心为例，提出工程训练需要与时俱进、改革创新，响应新时代人才培养新需求。

在数字化转型和人工智能赋能方面，他表示，中心着力于将数字化、网络化、智能化技术深度融入制造业的工程应用，通过引入虚拟仿真技术，使实践学习更加生动和具象。

虚拟仿真技术

工程训练数字化转型的核心支柱

在工程训练数字化转型进程中，虚拟仿真技术并非简单的“技术叠加”，而是重构教学场景、优化实践流程的“底层引擎”。

杨建新提出，数字化转型是工程训练改革的基础，而虚拟仿真技术正是实现这一基础的核心手段。它通过构建“虚实融合”的教学环境，解决了传统工程训练中设备成本高、操作风险大、场景覆盖有限等痛点，为学生打造了更安全、高效、多元的实践平台。

此外，虚拟仿真技术还与硬件基础设施升级形成协同。他表示，中心在淘汰传统车床、铣床等老旧设备，引入数控加工设备、智能工业机器人探究平台的同时，通过虚拟仿真系统实现“虚实联动”——学生先在虚拟环境中完成设备编程、流程调试，再通过实体设备进行实操验证，这种 “先虚后实、虚实互补” 的模式，大幅降低了实体设备的使用压力，也提升了学生对复杂系统的掌控能力。

人工智能+虚拟仿真

从“模拟操作”到“智能赋能”

杨建新强调，数字化转型是基础，人工智能赋能是升华。在工程训练中，虚拟仿真技术并非孤立存在，而是与人工智能技术深度融合。

中心将人工智能技术融入虚拟仿真教学全流程，通过虚拟仿真资源管理平台，实现对虚拟实训过程的实时监控与数据分析，通过AI算法生成个性化学习报告。这种“数据驱动”的教学模式，打破了传统工程训练“一刀切”的局限，实现了 “千人千策”的个性化指导。

中心还将虚拟仿真技术与工业互联网、大数据、工业软件等关键技术深度集成，构建了“产业级虚拟实训环境”。学生通过虚拟仿真系统接入工业互联网平台，实时获取“虚拟工厂”的生产数据（如设备利用率、产品合格率），运用大数据分析工具识别生产瓶颈，并通过 AI 算法优化生产排程；同时，虚拟系统中集成了智能数控系统、工业机器人等工业软件，学生可在虚拟环境中完成从“产品设计（CAD）—工艺规划（CAM）—生产执行（MES）”的全流程演练，熟悉智能制造的核心技术链路，实现 “在校学习即对接产业实践”，为学生未来进入产业界奠定了基础。

未来展望

虚拟仿真技术的深化方向

基于现有实践，杨建新指出，未来虚拟仿真技术在工程训练中的应用，将朝着“深度融合、开放协同、终身学习、伦理规范”四个方向深化，进一步释放其在工程教育改革中的价值。

虚拟仿真技术将与人工智能、大模型、生成式 AI（AIGC）更深度融合，实现从 “静态场景模拟”向“动态智能预测”的升级。中心将进一步推动虚拟仿真资源的 “开源开放”，联合企业共建“虚拟仿真教学资源库”，将企业真实的生产场景、技术案例转化为虚拟实训项目。

虚拟仿真技术将成为“终身学习”的重要支撑，中心计划进一步拓展虚拟仿真平台的服务范围，不仅面向在校生、校友，更向社会公众开放部分实训模块。这种“普惠性”的虚拟仿真教育，将推动工程教育从“阶段性学习”走向“终身化学习”，助力全民工程素养的提升。

结语

清华大学基础工业训练中心的实践表明，虚拟仿真技术不仅是工程训练数字化转型的 “工具”，更是推动工程教育理念革新、模式创新的 “核心动力”。

未来，随着技术的不断深化与生态的持续完善，虚拟仿真技术将在工程教育中发挥更大作用，不仅助力高校培养更多具备“技术前瞻性、系统思维、创新能力”的工程人才，更将为服务国家产业升级、实现制造强国战略提供坚实的人才支撑。