【摘要】本案例聚焦 TsingtaoAI 多模态具身智能实训解决方案，立足高校人工智能类专业智慧实训教学的核心需求，系统阐述该方案的整体架构、核心功能及软硬件配套体系，结合其在多所高校的落地应用实践，深入分析方案在赋能实训教学升级、提升学生专业实践能力、推动专业教学改革、培育具身智能领域应用型人才等方面的实际成效，为高校人工智能相关专业打造智慧实训教学体系提供可复制、可推广的解决方案与实践路径。
【关键词】具身智能；智慧教育
在人工智能技术快速发展的背景下，具身智能成为前沿研究与产业应用的重要方向，高校人工智能、机器人工程等相关专业对前沿化、实操化、体系化的智慧实训教学需求日益迫切。传统实训教学存在技术与行业脱节、实训设备智能化程度低、多模态技术融合实操不足等问题，难以满足具身智能领域的人才培养要求。TsingtaoAI 依托 VLA 大模型、3D 视觉等核心技术，研发多模态具身智能实训解决方案，深度融入高校智慧教育教学体系，通过软硬件协同的实训平台、场景化的教学设计、项目式的实操训练，破解高校具身智能实训教学痛点，实现前沿技术与人才培养的深度融合。
一、架构赋能，打造适配高校智慧实训的产品体系
TsingtaoAI 多模态具身智能实训解决方案以机器人工程/具身智能专业实训需求为核心导向，围绕“感知-理解-执行-学习”的具身智能核心逻辑，构建模块化、可扩展的产品总体架构，集成多模态感知、智能决策、精准执行、自主学习四大核心功能，适配高校大班制实训、分层教学、科研创新等多元教学场景，为机器人工程/具身智能相关专业智慧实训教学提供全流程技术支撑与教学保障。
（一）四层联动总体架构，适配高校教学逻辑
方案采用多模态感知层、多模态理解与决策层、行动执行层、学习反馈层的四层闭环架构，各层级相互独立又协同联动，既遵循具身智能的核心技术逻辑，又贴合高校“理论讲解-模块实操-综合应用-复盘优化”的阶梯式教学逻辑，让学生能够由浅入深、循序渐进地掌握具身智能的核心技术与应用方法。
1.多模态感知层作为方案的“智能感官”，整合3D深度相机、力矩传感器、语音识别模块三大核心组件，实现视觉、触觉、听觉多模态数据的精准采集。在实训教学中，学生可通过实操相机参数调节、传感器数据读取、语音指令转化等操作，直观理解多模态数据采集的原理与方法，掌握3D视觉建模、力反馈检测等基础技术，为后续的综合实训打下基础。
2.多模态理解与决策层作为方案的 “智能大脑”，搭载DeepSeek大语言模型、Qwen-VL 多模态模型等前沿算法模型，实现对多模态数据的融合处理、自然语言指令的意图解析、执行任务的智能生成。该层级是实训教学的核心环节，学生可实操大模型API调用、多模态语义融合、指令转化等操作，理解大模型在具身智能中的决策逻辑，掌握复杂指令的解析与处理方法，提升算法应用与逻辑推理能力。
3.行动执行层作为方案的“执行终端”，以ER mycobot280协作机械臂为核心，配套自适应夹爪、垂直吸泵等末端执行器，实现对决策层指令的精准落地。该层级聚焦实操能力培养，学生可开展机械臂关节坐标控制、路径规划、物体抓取与放置等实操训练，掌握逆运动学解算、碰撞避免、动态轨迹调整等核心技术，提升机器人控制的实际操作能力。
图1 多模态具身智能实训解决方案总体架构
图2 TsingtaoAI昇腾技术认证书
（二）三大核心功能，赋能智慧实训教学
方案围绕高校智慧实训教学的核心需求，集成多模态融合实操、自然语言人机交互、实训数据全流程管理三大核心功能，针对性破解传统实训教学中单一模态教学、操作门槛高、教学评价缺乏数据支撑等痛点，提升实训教学的智能化、实操化、个性化水平。
多模态融合实操功能：破解传统实训“单一模态教学”痛点。该功能支持语音、视觉、触觉多模态数据的同步采集、实时融合与指令转化，学生可通过“语音指令输入-3D视觉定位-触觉传感抓取-机械臂执行放置”的全流程实操，掌握多模态技术在具身智能中的融合应用逻辑。相较于传统实训仅聚焦单一设备或单一模态的训练模式，该功能让学生能够理解不同模态技术的协同运作机制，提升综合技术应用能力。
自然语言人机交互功能：破解传统实训“操作门槛高”痛点。该功能依托大模型的自然语言处理能力，实现自然语言到机械臂操作指令的直接转化，学生无需掌握复杂的C++、ROS等编程代码，仅通过“把红色积木放到蓝色方块上”“取一杯水并放到桌面上”等日常自然语言即可操控机械臂完成相应任务。这一功能大幅降低了实训操作门槛，让低年级学生或编程基础薄弱的学生也能快速参与到实训中，提升学生的实训参与度与探索欲，激发学生的学习兴趣。
图3 智慧实训技术方案示意图
（三）软硬协同配套，保障智慧实训落地
方案打造“标准化硬件+定制化软件+体系化教学资源”的三位一体配套体系，适配高校智慧实训的全流程需求。
硬件方面，按高校4人一组的实训标准进行配置，核心包含3D深度相机-Gemini336L、ER mycobot280协作机械臂与Jetson Nano套装、自适应夹爪、垂直吸泵等套件附件；硬件设备采用开源化、模块化设计，支持学生进行二次开发与创新设计，同时硬件的操作方式与工业级设备高度贴合，让学生提前熟悉工业场景的设备操作规范。
软件方面，基于 Python 3.10搭建环境，同时配套 numpy、opencv-python等关键软件包，提供DeepSeek官方平台API、百度AppBuilder-SDK 语音识别与合成API，满足多模态数据处理、大模型应用、机器人控制等各类实训教学的技术需求。
图4 三位一体实训配套体系示意图
二、场景落地，打造高校智慧实训的多元应用实践
TsingtaoAI 多模态具身智能实训解决方案已在多所应用型本科及高职院校的自动化、计算机、机器人工程等专业落地应用，深度融入课堂教学、实验实训、科研创新等核心教学场景，结合专业特色打造定制化的应用案例，实现技术落地教学、实训对接产业、能力适配需求的智慧教育目标。
（一）课堂教学场景：理论与实操深度融合，破解 “纸上谈兵” 难题
在高校具身智能、人工智能导论、机器人控制等理论课程中，该方案将抽象的理论知识转化为直观的实操演示与动手训练，打造“理论讲解+模块实操+即时验证”的智慧课堂教学模式。
图5 3D深度相机建模实践
（二）实验实训场景：项目式分层训练，提升学生综合实践能力
在高校实验实训课程中，该方案围绕“基础实操-综合应用-创新设计”设计分层式项目训练，适配不同年级、不同基础学生的实训需求，打造项目式、探究式的智慧实训模式。
应用案例：某高职院校的自动化专业，在《工业机器人应用》实训课程中，采用该解决方案开展分层实训。针对大一新生，设置“机械臂基础控制、简单物体抓取”等基础实操项目，让学生掌握机器人的基本操作方法；针对大二学生，设置“多模态指令执行、沏茶倒茶等复杂任务分解”等综合应用项目，学生通过语音指令解析、多模态数据融合、动作序列规划，完成复杂任务的全流程执行；针对大三学生，设置“工业零件智能分拣”等创新设计项目，学生自主设计实训方案，优化大模型识别算法与机械臂运动路径，完成实训项目的创新开发。
图6 机械臂使用实战训练
（三）跨专业融合场景：打破专业壁垒，培养复合型智能人才
针对高校新工科建设中“跨专业融合育人”的需求，该方案适配自动化、计算机、电子信息、机械工程等9大类专业的实训需求，打造跨专业的智慧实训平台，打破专业壁垒，培养具身智能领域的复合型人才。
图7 跨专业AI实训大纲
（四）科研创新场景：赋能师生科研探索，推动教学与科研协同
该方案的硬件设备开源化、软件算法可二次开发，为高校师生的科研创新提供了低成本、高适配的研究平台，实现实训教学与科研创新的协同发展，助力高校科研成果的转化与教学反哺。
图8 采摘机器人机械臂设计
三、成效凸显，打造高校智慧教育实训的新范式
TsingtaoAI多模态具身智能实训解决方案在高校智慧教育中的落地应用，不仅有效破解了具身智能领域实训教学的诸多痛点，还在学生核心能力培养、专业教学改革、师资队伍建设、区域智慧教育发展四个维度取得了显著的实际成效，打造了技术赋能、场景落地、成效导向的高校智慧实训教学新范式。
（一）学生核心能力显著提升，适配产业人才需求
方案通过场景化、实操化、项目式的实训教学，让学生从被动学习转变为主动探索，不仅掌握了具身智能、大模型、3D 视觉等前沿技术的核心应用逻辑，还提升了实操能力、创新设计能力、跨专业协作能力等综合素养。据落地高校统计，应用该方案后，相关专业学生的就业率提升35%，其中进入人工智能、机器人制造等前沿领域的毕业生占比提升50%，学生的专业能力与产业人才需求的匹配度大幅提升，实现了“实训即实战、毕业即上岗”的人才培养目标。
（二）专业教学改革持续深化，打造智慧教学特色
依托该方案，各落地高校对人工智能、机器人工程等相关专业的教学体系进行了深度改革，重构了“理论+实操+科研+创新”的课程体系，打造了线上线下融合、校内校外互通的智慧教学模式。多个高校依托该方案建成了校级具身智能实训中心，开发了多门特色精品实训课程，形成了自身的专业教学特色，其中部分高校的教学改革成果获评省级新工科教学改革项目，专业建设水平得到显著提升。
（三）师资队伍教学能力持续提升，赋能智慧教育发展
方案为落地高校提供系统化的师资培训，涵盖具身智能技术、实训平台操作、教学方案设计等核心内容，同时配备专业的技术团队提供上门技术支持与教学指导。通过培训与实操，高校教师的前沿技术素养、智慧实训教学能力得到显著提升，多个教师团队依托该方案开展教学研究，发表了多篇智慧教学相关论文，开发了多项实训教学专利，打造了一支“懂技术、会教学、能创新”的智慧教育师资队伍。
（四）实训教学模式可复制推广，助力区域智慧教育发展
该方案打造的智慧实训教学模式，适配不同类型、不同层次高校的教学需求，且软硬件配套完善、教学资源体系化、落地实施便捷，已在多个区域的高校实现落地应用，形成了可复制、可推广的实践经验。通过区域内高校的交流与合作，该模式已在区域内进行辐射推广，推动了区域内高校人工智能类专业的智慧实训教学发展，提升了区域智慧教育的整体水平，为区域人工智能产业发展储备了大量的应用型、创新型人才。
四、结语
TsingtaoAI多模态具身智能实训解决方案，以高校智慧教育实训需求为核心，以VLA大模型、3D视觉等前沿技术为支撑，通过构建四层联动的总体架构、集成三大核心功能、打造三位一体的配套体系，为高校智慧实训教学提供了全流程、多维度的解决方案。该方案深度融入高校课堂教学、实验实训、跨专业融合、科研创新四大核心教学场景，通过场景化的教学设计、项目式的实操训练、分层式的教学模式，有效破解了传统实训教学的诸多痛点，实现了前沿具身智能技术与高校智慧教育的深度融合。
该方案在高校的落地应用，不仅显著提升了学生的核心能力与高校的人才培养质量，推动了高校专业教学改革与师资队伍建设，还形成了可复制、可推广的智慧实训教学模式，推动了区域智慧教育的协同发展。该方案的实践应用，为高校人工智能、机器人工程等相关专业的智慧实训教学改革提供了有益的实践参考，也为新一代人工智能技术与智慧教育的深度融合探索了新的路径。
未来，随着具身智能技术的不断发展与高校智慧教育需求的持续升级，TsingtaoAI 将持续优化解决方案的技术架构与教学资源，结合产业发展趋势与高校教学需求，打造更多贴合实际的智慧实训场景，进一步推动前沿技术与人才培养的深度融合，为我国人工智能产业发展培养更多兼具理论基础、实践能力与创新思维的优质人才，助力智慧教育高质量发展。
