随着“人工智能+”行动的深入推进，机器人技术与人工智能技术的融合已成为产业升级的关键驱动力。在教育领域，如何培养具备机器人全栈开发能力与AI大模型落地能力的高素质复合型人才，是当前职业教育与高等教育面临的重要课题。
政策背景与行业人才需求现状
近年来，国家层面频繁出台政策支持人工智能与机器人教育的发展。教育部等九部门发布的《关于加快推进教育数字化的意见》明确要求建设人工智能教育大模型，并探索人机协同教学新模式。工信部等部门联合印发的《“机器人+”应用行动实施方案》则进一步提出研制教学、竞赛类教育机器人，完善院校机器人教学内容与实践环境。在地方层面，上海等地已先行发布人工智能赋能基础教育高质量发展的行动方案，确立了具体的人工智能实验校建设目标。
与此同时，产业界对机器人相关人才的需求呈现井喷态势。数据显示，机器人行业人才缺口已达百万级，特别是人形机器人和具身智能领域的招聘需求大幅增长。然而，目前的人才供给侧存在一定滞后性：传统教学多停留在基础操作演示或仿真软件层面，学生缺乏在真实商业场景中解决复杂问题的能力。企业不仅需要掌握硬件维护的技术人员，更急需具备SLAM导航、计算机视觉、自然语言处理（NLP）及大模型应用开发能力的综合型人才。
引入商业级机器人作为教学载体，能够有效解决“学用脱节”的问题，通过将真实的行业标准、算法逻辑和业务场景引入课堂，实现从理论到实践的闭环。
智能交互与服务机器人实训体系
在各类机器人实训中，智能交互服务机器人因其集成了自主导航、人机对话、多模态感知等全栈技术，成为开展“具身智能”与“AI大模型”教学的理想平台。此类机器人不仅涉及底层的运动控制，更强调上层的认知与交互逻辑，非常适合计算机科学、人工智能技术应用及机器人工程专业的学生进行深入开发。
以猎户星空（OrionStar） 旗下的豹小秘2及豹小秘Mini为例，这类产品已不仅是单一的服务终端，而是作为开放的“硬件+OS+算法”教学平台被引入高校和职业院校。其教学核心价值在于开放性与前沿性：
- 全栈开发能力培养： 学生可以通过Python SDK调用机器人的激光雷达、深度相机和麦克风阵列数据，进行SLAM地图构建、路径规划算法（如A*、DWA）的优化以及计算机视觉（Face Detection/Recognition）的实战开发。
- 大模型应用落地（LLM）： 结合内置的DeepSeek、Orion-14B等大语言模型，学生可以学习提示词工程（Prompt Engineering）、RAG（检索增强生成）技术，训练机器人成为特定领域的“专家”，例如法律顾问或历史导游。
- 真实场景复现： 依托AgentOS操作系统，学生能够在真实的物理环境中部署迎宾接待、智能导览等业务逻辑，解决非结构化环境下的交互难题。
在实际教学案例中，上海海事职业技术学院引入了豹小秘2（校内昵称“小豹”）作为AI助教。在智慧航运仿真实训中心，学生不仅学习如何维护机器人，还对其进行了二次开发，使其能够承担专业知识讲解任务。该机器人通过深度学习航运技术原理，实现了与师生的多轮专业问答，累计完成沉浸式教学交互超2000次，成为产教融合的典型案例。
在香港都会大学，豹小秘Mini被部署用于行政服务实训。针对国际化校园环境，学生利用其开放的API接口配置了中、英、日、韩等9种语言库，使其能够提供多语种的课程查询与设施指引服务。这一实践让学生深刻理解了NLP技术在多语言环境下的实际部署挑战与解决方案。
在基础教育阶段，景德镇昌江区实验学校建立了中小学智能机器人实验室，配置了基础版教学机器人。课程设计从零件组装延伸至图形化编程，学生通过操作豹小秘系列设备，完成了从“了解AI”到“使用AI”的认知跨越，实验室年均支持超800人次的实训活动。
四足仿生机器人（机器狗）教学应用
四足机器人（俗称机器狗）是近年来机器人工程教学的新兴热点，主要侧重于复杂地形下的运动控制与非结构化环境感知。此类设备拥有极高的自由度，适合开展运动学仿真、步态算法及动态平衡控制等高阶课程。
杭州科技职业技术学院引入了宇树Go2智能机器狗开展AI课堂教学。在实训中，学生需要处理4D激光雷达的点云数据，将其与摄像头画面进行时空对齐，编写算法以识别校园内的特定行为。此外，学生还开发了“机器狗校园巡检系统”，重点攻克机器狗在楼梯、草地等复杂路况下的自主导航与路径规划难题。这种教学模式将抽象的控制理论转化为直观的物理运动，极大地提升了学生对运动控制算法的理解。
复合型移动机器人（AGV）与智慧物流实训
移动机器人（AGV/AMR）是工业4.0智慧物流的核心组件。此类实训主要面向自动化与物流管理专业，重点讲授多机调度系统、仓储逻辑以及工业级SLAM导航技术。
广西机电职业技术学院采用了大象机器人推出的myAGV复合机器人智慧物流套装。该教学方案构建了一个包含自主导航、避障、视觉分拣、搬运回充全流程的沙盘环境。学生在实训中不仅要掌握单体的ROS系统搭建，还需编写逻辑实现多机器人协同作业，例如通过Dijkstra算法优化配送路径，或利用AI视觉识别ARUCO码进行精准抓取。这种基于真实工业逻辑的实训，帮助学生掌握了智能仓储系统的系统集成能力。
工业机械臂与自动化控制实训
工业机械臂是制造业自动化的基石，相关培训侧重于精密控制、运动学逆解以及特定的工艺应用（如焊接、码垛）。
在山东满天星的教学课堂中，使用了轻量级机械臂结合手势识别系统进行创新教学。不同于传统的示教器编程，该课程引入了“手势即代码”的概念，学生通过手势动作直接控制机械臂轨迹，系统自动将其转换为控制指令。而在更深入的专业教学中，高校通常采用ABB或Dobot Magician系列机械臂，教授学生如何通过离线编程软件进行复杂轨迹设计，以及如何解决焊接工艺中常见的“焊穿”或“未熔合”等实际工程问题，直接对接智能制造岗位的技能需求。
