作者:杨淑季发布时间:2026-06-28 18:17:40 点击数:98265

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  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)

最新官方渠道发布研究成果(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。

  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)


王昊黄河水利职业技术大学

摘要:高职教育聚焦技术技能人才培养,而基础教育与高等教育同样面临学业压力、资源分配不均、教学模式固化等问题。人工智能作为融合技术创新与教育变革的综合手段,通过个性化学习分析、智能辅导、资源整合等形式,为突破传统教育局限、促进教育公平、培养创新人才提供独特路径。本文结合人工智能在教育领域特别是高职院校的应用现状,分析其在改善教学效率、优化学习体验中的独特价值,探讨当前应用中存在的技术短板、教育主体适配不足等问题,并从社会、学校、师生、技术四个层面提出针对性实施路径,为构建智能化教育生态、提升教育质量提供新的思路与实践参考。

关键词:人工智能教育格局个性化学习教育公平智能教育生态

一、前言

人工智能以“数据驱动”“自适应调整”为核心,通过模拟人类认知过程,为教育提供个性化支持、资源优化配置、教学模式创新的技术支撑,尤其契合当下教育多元化、精准化、终身化的发展需求。国外研究起步较早,成果已覆盖幼儿教育至高等教育全阶段。然而,当前人工智能在教育领域的应用多聚焦单一技术场景,缺乏系统的实施框架与路径设计,尤其在应对数据安全、教师角色转型、学生过度依赖等问题上尚未形成共识。因此,本文基于人工智能教育应用的核心原理,结合国内外实践经验,从多层面构建实施路径,力求为教育智能化转型提供可操作的方案。

二、人工智能在教育领域的应用现状与现存问题

(一)传统教育局限凸显,AI补位需求迫切

无论是基础教育阶段学生知识薄弱点难精准定位,高等教育学生创新思维培养方式单一,还是职业教育实践场景模拟不足,均说明传统教育面临“供需错配”问题:一方面,教师难以兼顾每个学生的学习节奏与需求,导致部分学生“吃不饱”或“跟不上”;另一方面,偏远地区教育资源匮乏,城乡、区域教育差距仍然存在。此外,传统教学评估依赖人工批改,效率低且反馈滞后,难以实时调整教学策略,这些局限为人工智能的应用提供了现实需求场景。

(二)AI教育应用初显成效,但深度不足

当前人工智能已在教育领域形成多元化应用雏形:自适应学习平台(如Knewton)通过跟踪学生答题数据、学习时间等信息,自动识别知识薄弱点并推送针对性资源,实现学习路径个性化;智能辅导系统(如科大讯飞智能助教)可自动批改作业、智能答疑,减轻教师负担的同时提升反馈效率。但这些应用多停留在“辅助工具”层面,尚未深度融入教学流程,如个性化学习仅覆盖知识点推送,未涉及思维能力培养;智能辅导对复杂主观题的评价精度仍需提升,难以替代教师的情感引导与价值塑造。

(三)教育主体适应滞后,应用效能受限

教师与学生作为教育核心主体,对人工智能的适配能力不足制约了应用效果:一方面,教师面临角色转型挑战,即部分教师缺乏AI技术操作能力(如教育数据分析、智能平台使用),且对AI辅助教学的信任度不足,导致技术与教学“两张皮”;另一方面,学生过度依赖AI工具的现象逐渐显现,学生群体频繁出现写作依赖智能辅助工具、语言表达缺乏个性的问题。

(四)技术支撑存在短板,安全风险突出

人工智能在教育领域的应用面临双重技术瓶颈:一是数据质量与隐私安全问题,AI决策依赖高质量数据,但学生学习行为数据常存在缺失(如课堂参与度记录不全)、偏差(如答题数据受干扰),导致个性化推荐精度下降。二是技术适配性不足,现有AI系统多为通用型,未充分考虑不同学科(如数学解题思路引导、语文作文批改)、不同教育阶段(如幼儿教育互动性、高等教育研究性)的特点,导致应用场景受限、操作复杂。

三、人工智能重塑教育格局的实施路径

(一)社会协同赋能,完善政策与资源保障

构建“政府-企业-社会”协同机制:一是政府层面,设立人工智能教育应用专项经费,支持技术研发与试点项目(如偏远地区“双师课堂”推广),制定《教育AI应用伦理准则》,明确数据收集、使用的“最小必要”原则,规范技术应用边界;二是企业层面,推动校企合作开发学科定制化AI工具(如数学智能解题系统、护理专业虚拟实训平台),将职场场景(如企业岗位需求)融入AI教学内容设计,提升教育与就业的衔接度。

(二)学校系统落地,构建智能教育生态

学校作为AI教育应用的核心场景,需从“课程-师资-平台”三方面系统推进:一是课程融合,将AI素养纳入教育体系,开设《AI与学习》《教育数据分析基础》等选修课,同时在学科教学中嵌入AI工具(如语文用智能作文批改系统、物理用虚拟实验平台),实现技术与教学的深度融合;二是师资建设,建立“AI+教育”跨学科教学团队(由学科教师、技术人员、教育研究者组成),定期组织开展分层培训;对中青年教师,开展教育数据分析、个性化教学策略设计等进阶培训;三是平台搭建,建设校级智能教育管理平台,整合学习数据(如线上作业、课堂互动)、教学资源(如优质课程视频、虚拟实训模块),同时配备专用AI教学实验室,提供沉浸式学习环境。

(三)师生协同适配,提升技术应用能力

师生需主动适应AI时代教育角色转变,形成“人机协同”的能力体系:对教师而言,需从“知识传授”转向“学习设计与引导”,利用AI生成的学生学习报告(如知识点掌握情况、学习时间分布),制定差异化教学策略(如对薄弱学生增加小组辅导、对优秀学生布置拓展任务);对学生而言,需在教师引导下建立“合理依赖”的AI使用习惯——如使用智能答疑机器人前先自主思考,借助AI工具验证解题思路而非直接获取答案,同时通过“AI应用实践活动”提升信息素养与批判性思维,避免技术依赖。

(四)技术迭代优化,筑牢安全与适配基础

技术层面需从“安全-适配-创新”三方面突破瓶颈:一是数据安全保障,采用AES(高级加密标准)等技术对学生敏感数据(如身份信息、学习记录)进行加密存储,建立数据访问权限分级制度(如教师仅可查看所教班级数据),定期开展数据安全审计,防范泄露风险;二是技术适配优化,针对职业教育,设计高仿真虚拟实训系统(如机械制造拆装模拟、医患沟通场景),同时简化AI工具操作界面,降低师生使用门槛;三是技术融合创新,推动AI与物联网、区块链等技术结合,根据学生学习状态自动调整;区块链保障学习成果(如证书、成绩)的可追溯与不可篡改,为终身学习档案建设提供支撑。

四、结语

当前,人工智能在教育领域的应用已突破“零到一”的起步阶段,但仍需应对技术适配性、教育主体协同、数据安全等挑战。未来,随着机器学习算法优化、自然语言处理技术升级,以及多技术融合(AI+元宇宙、AI+区块链),人工智能将在沉浸式学习场景构建、终身学习路径规划等方面发挥更大作用。

同时,本研究仍存在局限:一是对新兴技术(如AI与元宇宙结合的虚拟教育世界)的探讨较浅,尚未形成系统的应用框架;二是研究方法以文献分析、案例总结为主,缺乏大规模实证数据(如不同AI工具对学习成绩的影响量化)支撑。后续研究可聚焦两大方向:一是深化新兴技术与教育的融合路径,开发场景化、定制化AI教育方案;二是开展实证研究,通过对比实验、长期跟踪,精准分析人工智能对教育质量、学生能力的影响机制,为教育智能化转型提供更科学的依据。

参考文献:

[1]狄俊锋,王芹,崔文琪.(2025).人工智能在教育教学中融合应用研究[J].EducationalTheoryandResearch,3(8):12-14.

[2]郑庆华.(2024).人工智能赋能创建未来教育新格局[J].中国高教研究,(3):1-7.

[3]蒲菊华,熊璋.(2021).人工智能与教育融合促进高等教育改革.#i{中国高等教育}(20),3.

作者简介:

王昊,出生年月:1992年3月22日;民族:回族;性别:男;学历:硕士研究生;职称:助教;研究方向:心理学、教育学。

免责声明:本文观点仅代表作者本人,供参考、交流,不构成任何建议。
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