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售后服务上门服务电话，智能分配单据：（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”

　　北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。

　　记者近日走进北京新型研发机构、科创企业等，实地感受人工智能加速赋能科研与生产。

　　AI技术快速发展带动算力需求激增，目前国内外已建成的地面数据中心普遍存在占地广、能耗高、散热难等问题，将数据中心“搬”上太空成为全球产业布局热点。

　　北京太空数据中心建设正处技术验证阶段。“尽管整体建造成本较高，但一旦建成，运营成本极低。”北京星辰未来空间技术研究院副院长武江涛表示，太空数据中心优势在于能源供给免费且持续，太空太阳能利用效率远高于地面，且无需支付电费；散热依靠辐射散热板，无需配备大量水冷设备。

　　武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。

　　在北京科学智能研究院内，人工智能赋能科学研究(AI for Science)有效帮助打破学科与学科、理论与实验、科研与产业之间的壁垒，火箭发动机研发周期由以年计缩短至按月计，推动更多原创性、引领性成果落地。

　　研究院副院长陈帜表示，火箭发动机作为高度复杂的工业产品，其研发过程对工程经验、试验验证和多轮迭代依赖较高，研发周期长、成本高，对设计效率和可靠性评估能力提出了更高要求。围绕火箭发动机，研发人员依托AI技术与行业经验，打造“设计—仿真—制造—试验”智能自动化研发平台“Prime一行”，打通从设计目标输入到仿真评估、制造验证和热试车反馈的全流程协同。

　　他表示，该平台有望提升传统研发流程中各环节之间的协同效率，支撑AI生成式设计、AI驱动燃烧仿真、金属增材制造及自动化流体测控等方向的研究，为发动机构型优化、一体化制造和可靠性提升提供新的技术路径。

　　火箭发动机核心材料需兼顾导热性、强韧性、高温强度等。“平台具备自主迭代和演进能力，可从海量元素排列组合中，精准筛选、锁定最优材料。”他表示，团队正研制可支撑小型火箭发射的新一代发动机，推力目标量级进一步提升。(完)

昨日行业报告公布最新成果（活力中国调研行）从火箭动力到太空算力 北京以AI加速“算力上天”

　　北京6月15日电 (记者 陈杭 卢晓娜)AI驱动火箭发动机研发范式革新，太空数据中心突破能源与散热等关键技术……北京当下正打通“算力上天”的关键环节。

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　　AI技术快速发展带动算力需求激增，目前国内外已建成的地面数据中心普遍存在占地广、能耗高、散热难等问题，将数据中心“搬”上太空成为全球产业布局热点。

　　北京太空数据中心建设正处技术验证阶段。“尽管整体建造成本较高，但一旦建成，运营成本极低。”北京星辰未来空间技术研究院副院长武江涛表示，太空数据中心优势在于能源供给免费且持续，太空太阳能利用效率远高于地面，且无需支付电费；散热依靠辐射散热板，无需配备大量水冷设备。

　　武江涛说，该院在能源获取和散热上取得创新突破，独创设计了聚光型太阳电池和石墨烯轻质散热系统，在地面完成工程化实验基础上，正通过试验星在轨进行验证，后续将逐步推进小规模、全系统应用。

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　　研究院副院长陈帜表示，火箭发动机作为高度复杂的工业产品，其研发过程对工程经验、试验验证和多轮迭代依赖较高，研发周期长、成本高，对设计效率和可靠性评估能力提出了更高要求。围绕火箭发动机，研发人员依托AI技术与行业经验，打造“设计—仿真—制造—试验”智能自动化研发平台“Prime一行”，打通从设计目标输入到仿真评估、制造验证和热试车反馈的全流程协同。

　　他表示，该平台有望提升传统研发流程中各环节之间的协同效率，支撑AI生成式设计、AI驱动燃烧仿真、金属增材制造及自动化流体测控等方向的研究，为发动机构型优化、一体化制造和可靠性提升提供新的技术路径。

　　火箭发动机核心材料需兼顾导热性、强韧性、高温强度等。“平台具备自主迭代和演进能力，可从海量元素排列组合中，精准筛选、锁定最优材料。”他表示，团队正研制可支撑小型火箭发射的新一代发动机，推力目标量级进一步提升。(完)

为加快培养适应人工智能时代发展需求的高水平创新人才，10月底，《浙江省中小学人工智能通识教育指导意见》发布。此前，杭州将人工智能通识课程纳入中小学各学段地方课程，明确每学年授课不少于10课时；温州启动“人工智能+教育”三年行动计划。指导意见的出台，给浙江中小学推进人工智能教育按下“加速键”，人工智能通识课从前期的探索试点，稳步迈向全学段常态化开设阶段。

然而，作为一门无成熟经验可循的全新课程，人工智能通识课既为学生带来了接触前沿技术的新体验，也给一线教学带来了全新挑战。师资专业能力、课程内容设计、硬件资源等问题成为制约课程质量的关键。

如何让课程既符合政策要求，又能适配中小学教育规律？怎样在技术普及与教学实效间找到平衡？带着这些问题，记者走访浙江多地中小学、教研机构，与一线教师、教育专家深入交流，探寻如何上好一堂人工智能通识课。

探索初见成效

“每天进校园刷脸、超市付款扫脸，这些熟悉的场景里，藏着哪种AI技术？”杭州市春晖小学教育集团六年级的人工智能通识课上，齐传鹏老师问道。“是人脸识别！”学生异口同声答道。这堂名为《和图像识别一起保护野生动物》的课程，目的是引导学生理解人工智能训练大模型背后的核心逻辑。

这堂课采用的是“AI数字人教师+学校教师”双师协同模式。数字人教师通过动画与情景演示，梳理知识框架；齐传鹏则在一旁引导互动、解答疑问。为了将抽象的技术概念讲清楚，他设计了“我画你猜”互动环节。“就像你们每个人画的老虎姿态各不相同。”齐传鹏解释，“AI要想准确识别出一只东北虎，需要各种图片作为学习资料，只有足够多的数据，模型才能从中捕捉特征进行识别。”

针对中小学生的AI使用情况，中国教育科学研究院曾做过一项调研，调研对象包含32.2万名学生、28.4万名教师和5.2万名家长，覆盖31个省份。调研结果显示，99%的学生接触过AI，85.6%的学生尝试过用AI辅助写作业。无疑，AI已深度融入中小学生的学习生活，既带来便捷，也对学校教育提出了新挑战。

杭州将人工智能通识课纳入各学段地方课程后，杭州市春晖小学教育集团党总支书记田冰冰意识到，开设人工智能通识课需要加快步伐。但难题也摆在眼前——学校教师的人工智能素养普遍不足，课程资源也并不丰富，怎么办？

结合前期考察经验，学校最终选择引入双师课程，快速推进教学落地。“这种方式有效解决了教师难以快速上手的问题，避免了自主研发课程耗时久、全员落地慢的困境，确保课程在短时间内实现全学段铺开。”田冰冰说，开课3个月来，明显感觉通识课中越来越多的孩子能够把人工智能常识与个人生活经验紧密联系起来。

人工智能通识课并非零起点推进，而是依托信息科技学科中已有的相关探索逐步拓展。但作为一门全新课程，教什么？怎么教？这是课程落地的关键环节。

“中小学人工智能通识课不是为了培养程序员，而是让学生具备适应未来社会的核心素养。”教育部义务教育信息科技课程标准研制组组长熊璋认为，这种素养包括对AI技术的基本认知、合理使用AI工具的能力、与AI协作的思维，以及正确的科技伦理观念，这也对课程设计能力提出了更高要求。

记者在走访中发现，我省多地中小学的人工智能通识课，正跳出“纯技术讲解”的框架，通过与生活场景、本土文化结合等方式，让抽象的知识变得生动鲜活，更易被学生接受。

在杭州市钱江外国语实验学校，人工智能通识课和生活结合起来。课堂上，老师引导学生与语音助手、智能音箱互动，从“对话响应”的日常体验切入，拆解语音识别的技术原理。实践环节，学生用简易AI工具动手完成语音控灯等小任务，设计程序让台灯随指令亮灭。

对中小学而言，人工智能通识教育不能是知识点的生硬堆砌，而要扎根学生熟悉的场景与文化，因此地方特色课程的打磨与落地显得尤为迫切。

温州中小学的“AI+本土文化”课程让技术有了温度。温州市实验中学课堂上，学生用生成式人工智能（AIGC）打造的数字人，以温州方言介绍五马街、江心屿等本土景点。《AI数字宣传大使》课程中，学生完成脚本撰写、数字人建模、宣传视频制作全流程作业，实现技术与文化传承双赢。

衢州的AI课程则对接本地产业需求。针对初中，《衢州工业AI应用基础》引导学生设计AI质检方案，由企业技术人员反馈优化；针对高中，《AI+数字经济》通过分析电商数据、AI预测消费趋势，结合当地开发区企业开展工业机器人实践，设计本地特色智慧小程序。

在不少教育部门负责人和一线教师看来，人工智能通识课作为新兴课程，不像语数外、理化生等学科体系成熟，如何开展尚无统一标准，教学中需避免盲目跟风追热点，要在实践中不断研究、调整与完善。

最缺的是专业老师

尽管人工智能通识课探索取得了积极进展，但记者在走访中发现，从试点走向普及，仍面临师资、课程、硬件三大难点，这也成为课程深入推进的“拦路虎”。

“最缺的是专业老师。”调查中，不少教育部门负责人和校长坦言，师资短缺已成为推进人工智能通识课的最大难点。

当前，多数学校的人工智能通识课主要由信息科技教师承担，但即便是城市学校，信息科技教师也常面临教学任务重、精力分散的情况。而在偏远地区学校，这一问题更为突出——温州市藤桥小学18个班级仅有2名信息科技教师，开化县齐溪镇中心学校仅1名信息科技教师，还面临优质师资向县城流失的问题。

此外，现有基层教师的专业能力难以达到教学需求。“当前人工智能课堂教学中部分老师依然只关注AI工具的使用，没有人工智能及相关专业背景，难以深入讲解技术原理与算法逻辑、引导学生开展探究式或研究性学习。”温州市鹿城区信息科技名师工作室主持人林美珠说，人工智能教育要求教师持续更新知识体系，但基层教师普遍面临备课资源不足、专业指导缺乏的困境。开化县教育局副局长杜华同样呼吁，农村学校教研资源支撑不足，亟需为教师提供人工智能素养培训，或者提供教学资源。

当前，部分地区正通过名师工作室、区域教研团队等形式，探索教师成长的新路径。温州市藤桥小学信息科技教师林惠惠两年前加入林美珠工作室，不久前在温州市人工智能教研活动中，上了一堂名为《智能寻路中的搜索算法》的展示课。为了把晦涩的概念学习转化为具体的探究活动，她提前准备数字化模拟实验小游戏，学生边玩边学，让原本枯燥的算法课变得生动易懂。“这样的实验游戏我自己无法完成，团队的老师帮忙出谋划策，准备了近一个月。”林惠惠说，一堂好的课，离不开教师团队的协同作战。目前，名师工作室通过定期研讨、集体磨课、资源共享模式，已培养出一批教学骨干。

嵊州市则组建了一支人工智能“薪火”团队，由20余名小学、初中、高中骨干教师组成，主要任务是开发区域课程、团队磨课试教及开展送教示范活动。开化县与浙师大合作，针对一线教师在AI教学中遇到的技术讲解、课程设计等问题开展培训。

虽已有部分地区先行探索人工智能通识课师资培训，但整体尚未形成规模效应，大量基层教师面临“单打独斗”的困境，亟需相关部门给予统筹支持。

此外，课程资源不足，已成为制约人工智能通识课推进的瓶颈之一。“当前教学主要还是依托信息与技术教材，缺乏对技术原理的通俗解读和跨学科实践设计，很难支撑起一节完整且有深度的课程。”有信息科技教师告诉记者。

据了解，当前省级教材正在修订，将增加人工智能相关内容篇幅，新教材计划于明年秋季正式启用，且会根据实践反馈持续优化修订。

人工智能通识课教学资源还面临技术迭代快的挑战。在熊璋看来，人工智能技术发展迅猛，对教学资源的时效性提出高要求，资源的更新、迭代、优化及全流程管理已成为常态化工作。

针对现实问题，部分地区也在针对实际情况开发数字课程资源，杭州就即将发布人工智能通识课数字资源包。“包含教学课件和视频，还提供编程平台、半成品项目等实操素材，且支持学校根据自身情况进行二次开发，不设置使用限制，保障课程有效落地。”杭州市基础教育研究室教研员李伟解释，相比传统教材，数字化资源的更新更为便捷。

人工智能通识课虽无需高端设备加持，但满足基础教学需求的硬件配置仍需保障。但记者调研发现，硬件配置不均衡与设备利用率低的问题仍然存在。部分学校电脑配置低、运行慢，无法支撑AI工具的使用；部分学校则缺乏传感器等设备，无法进行互动学习。

省教育技术中心相关负责人告诉记者，当前部分学校人工智能通识课的硬件和软件保障确实面临升级需求，现有教育技术装备标准正在同步修订，将推动计算机教室的全面更新，适配人工智能通识课的实践教学需求。

未来之路如何走

面对多重挑战，中小学人工智能通识课如何破局突围？

“人工智能通识课的分层设计需兼顾纵向学段差异与横向个体需求，构建更适配学生发展的课程体系。”浙江师范大学教育技术专业教授韩中美说。

她解释，从纵向维度看，不同年龄段学生的认知水平存在显著差距，低段学生需通过趣味互动、直观体验建立对AI的初步认知，高段学生则适合开展技术原理拆解、项目式深度探究等内容。横向维度而言，即便是同一年龄段的学生，在认知基础、兴趣方向上也存在差异，可根据学生的兴趣偏好与能力水平设置课程内容。

温州正是基于这一分层逻辑，明确推进初、中、高三阶AI课程全覆盖，提出初阶100%、中阶60%、高阶20%的学校覆盖目标。“这样的梯度设计，让学生在适合自己的层级上有所收获。”温州市教育教学研究院院长徐海龙解释。

中小学人工智能通识课的核心定位是面向全体学生的基础通识教育，而非孤立的学科课程。其价值核心在于培养学生与人工智能协同解决问题的素养，以及依托跨学科融合破解实际问题的综合能力。

为推动跨学科融合，熊璋提出“要组建三个圈子”：核心圈是信息科技与科学教师，第二圈扩展至所有学科教师一起推动AI与教学融合，第三圈是覆盖全校课外活动实现全场景融合。这一思路已在浙江部分学校落地。

嵊州市双塔小学探索AI与劳动教育融合，学生将所学的AI技术，结合传感器等简易设备，搭建土壤湿度监测、自动灌溉提醒等智能管理系统，实时调控蔬菜生长环境。在翻土播种、田间管护的过程中，既锤炼劳动技能，又将AI知识转化为解决实际问题的能力。

浙大城市学院附属学校通过整合校内教师资源、联动高校与企业力量，积极打造既懂技术又懂教育的复合型教师队伍。“学校组建了以信息科技、数学、科学等学科教师为主的AI讲师团，背后还依托浙大城市学院信息与电气工程学院的师资力量，共同开发主题课程。”该校校长章汉平说，他们还携手区教育局、辖区企业杭州纳茵特科技有限公司等成立人工智能教育联合体，攻坚关键技术、研发软硬件教具，推动人工智能与教育实践有机融合。

从技术普及到教育革新，人工智能通识课的浪潮席卷而来，但更需理性推进，不能过于急躁，需要给予足够的耐心、探索空间与思考积淀时间，在“边学边做、边研究边改进”中走向成熟。

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