2026年度“人工智能+”虚拟仿真实验教学项目整体解决方案

中科睿智AI+XR｜大模型智能体 × 数字孪生 × 专业科学仿真 × AI智能评价 × 校企协同建设

面向教育部2026年度“人工智能+”虚拟仿真实验教学项目征集，北京中科睿智科技有限公司提供AI+XR智能虚拟仿真实验教学项目建设与技术升级解决方案，围绕未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间、未来健康及实验室安全七大方向，支持高校结合真实产业场景与专业科研成果，建设融合AI Agent智能引导、三维交互式实验、专业科学计算、多路径实验探索和智能赋分评价的新型实验教学项目。

方案面向普通高校、专业学院、实验教学中心及科研团队，可根据项目现有基础，提供申报条件分析、实验教学设计、AI功能升级、专业仿真系统开发、智能评价、国家平台接口适配及开放共享技术支持。

核心定位：以真实产业问题为任务、以专业仿真模型为基础、以人工智能为教学支持、以学生实验能力提升为目标，推动虚拟仿真实验教学从固定流程操作走向智能化综合设计与研究探索。

一、什么是2026年度“人工智能+”虚拟仿真实验教学项目？

2026年度“人工智能+”虚拟仿真实验教学项目，是教育部高等教育司组织开展的面向全国普通高校的实验教学项目征集工作，旨在推动人工智能、大模型等新技术与实验教学深度融合，提升学生的实践能力、创新能力和复杂问题解决能力。

本次征集重点围绕未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间、未来健康六大未来产业方向和实验室安全专题，鼓励高校联合相关科研院所及行业企业，将真实产业场景、前沿技术和实践资源转化为实验教学内容。

从实验教学组织形式来看，项目不仅应提供可访问的虚拟实验环境，更需要通过科学合理的交互设计，使学生能够自主提出实验方案、配置实验参数、分析过程数据、解决复杂问题并获得真实有效的实验反馈。

项目应结合实际课程与培养目标，形成具有专业科学性、应用成效和开放共享价值的教学成果。

二、高校为什么需要建设AI+虚拟仿真实验教学项目？

1. 突破高成本、高风险和不可重复的实验条件限制

在智能制造、未来能源、先进材料、航空航天、医学前沿技术和实验室安全等领域，部分专业实验存在设备投入高、耗材消耗大、环境危险、过程不可逆或难以重复等问题。

通过数字孪生、专业科学计算和虚拟仿真技术，高校可以构建可重复、可调整、可比较的实验环境，让学生在更灵活的条件下探索不同工况与解决方案。

2. 让AI从知识问答走向实验过程支持

传统AI教学助手主要用于知识解释、课程答疑和材料生成，而新一代Agentic AI技术可以与实验任务、操作状态、专业算法及学习记录关联。

在合理的技术架构下，AI可辅助学生理解实验约束、分析方案、识别异常、解释仿真结果，并提供个性化反馈，促进自主学习与实验探索。

3. 推动科研成果向实验教学资源转化

高校科研团队积累的工程模型、仿真算法、科研数据和企业合作案例，可以通过实验教学设计与软件工程化开发转化为本科实验项目。

这一过程既有助于丰富实践教学资源，也能够加强学生对前沿科研方法及真实工程问题的认识。

4. 建立可追踪、可分析的实验教学评价体系

传统实验成绩容易依赖单次结果或报告评价，难以完整反映学生的参数设计、错误修正和方案优化能力。

通过实验过程记录、专业评分规则、AI辅助评价与教师复核，系统可以综合分析学生的实验设计能力、科学推理能力和复杂问题解决能力，为持续改进课程教学提供依据。

三、中科睿智AI+XR智能虚拟仿真实验教学解决方案

中科睿智围绕高校专业教学需求，提出由五个技术子系统构成的融合建设架构。

3.1 Agentic AI智能实验教学系统

通过大语言模型、专业知识库、检索增强生成、工具调用和多智能体协同机制，构建实验前预习指导、实验中问题诊断和实验后学习评价的智能教学支持能力。

系统可按教学需要配置专业导师Agent、实验规划Agent、异常诊断Agent和智能评价Agent，使人工智能服务于具体专业实验任务，而不仅是通用对话。

3.2 XR数字孪生与交互式实验系统

利用WebGL、3D数字孪生及适用的XR技术构建专业实验环境，支持设备模型操作、空间布置、变量配置、关键部件控制、工况模拟、状态可视化及实验结果对比。

通过多参数设计与多分支实验机制，使学生能够在同一实验环境中形成不同实验方案。

系统可按项目要求提供浏览器端核心实验能力，并扩展VR/MR沉浸式教学交互。

3.3 专业科学计算与仿真模型系统

根据各专业的实验目标，集成运动学、动力学、工程优化、材料分析、能源系统、医学计算、通信系统或其他专业模型。

AI负责实验规划辅助、参数建议和结果解释，专业科学模型负责实验结果计算，两者协同保障仿真的可验证性与教学有效性。

3.4 AI智能评分与学习分析系统

建设涵盖专业知识、实验设计、关键操作、系统性能、问题诊断和创新探索的多维评价体系。

系统支持过程记录、指标计算、能力画像、实验报告、教师评价和教学分析，为高校提供有证据依据的教学评价和改进工具。

3.5 高校实验教学管理与开放共享系统

支持实验项目管理、课程任务发布、学生实验管理、成绩分析、实验资源管理及系统运行监测。

依据高校实际申报项目要求，开展系统可运行性优化、并发管理、安全合规建设和“实验空间”技术接口适配，为项目持续运行与开放共享提供技术支撑。

四、七大方向AI+虚拟仿真实验项目建设方案

未来制造：智能制造与具身智能实验教学

重点建设具身智能工业机器人协同装配、数字孪生柔性产线、工业机器人运动规划、增材制造工艺优化和智能生产调度等实验。

可通过3D机器人操作、工艺参数设计、AI路径优化、多机器人协作和故障仿真，培养学生解决复杂制造系统问题的能力。

未来信息：类脑智能、通信与自主决策实验教学

围绕脑机接口信号解码、6G通信网络、智能机器人感知、多智能体决策和计算系统优化等领域，建立算法设计、参数配置、仿真计算、性能分析和方案优化的完整实验流程。

未来材料：材料计算与智能结构优化实验教学

基于先进材料研发问题，建设复合材料结构设计、半导体材料特性分析、纳米材料计算、材料性能预测及AI辅助优化实验。

支持学生比较材料结构、模型参数及不同设计方案对实验结果的影响。

未来能源：氢能、储能与智能能源系统实验教学

围绕制氢与储氢系统、新型储能电池、能源装备及综合能源调度，开展系统配置、性能分析、能耗优化、异常工况模拟和风险评价实验。

未来空间：卫星、航天器与深海探测实验教学

针对卫星轨道设计、星座协同、空间任务规划、航天器自主导航及深海探测机器人等方向，提供任务设计、环境模拟、智能控制与协同优化的实验教学方案。

未来健康：脑机接口与智能生物医学实验教学

围绕脑机接口、神经康复、合成生物和基因技术等前沿方向，在科研数据、专业模型及必要伦理审查基础上，开发具有研究探索价值的虚拟仿真实验。

实验室安全：风险辨识、科学防护与应急决策实验教学

面向危险化学品、生物安全及辐射防护等场景，开展实验环境配置、安全风险分析、故障模拟、事故演化、应急方案设计及风险复盘等实验，培养学生综合安全管理与决策能力。

上述项目均为建议建设方向，具体内容和功能应依据合作高校的专业课程、科研基础、实验数据及申报条件开展设计。

五、高校现有虚拟仿真实验项目如何进行AI智能化升级？

对于已经建设了虚拟仿真实验教学系统的高校，中科睿智建议采用“现有系统评估—专业实验深化—AI功能集成—评价体系升级—技术接口适配”的改造路线。

第一步：项目诊断。 评估项目是否属于七大方向、是否具有真实课程应用基础、是否具备综合设计型实验特征，以及专业模型、知识产权和安全要求是否符合申报需要。

第二步：实验交互优化。 对原有固定流程和简单演示环节进行教学化改造，增加自主参数配置、方案对比、多工况实验、异常诊断和迭代优化，确保交互步骤具有实际教学意义。

第三步：AI智能体集成。 结合课程知识和专业模型建设实验智能导师、过程诊断、优化建议与实验反馈能力。

第四步：智能评价建设。 统一记录学生实验操作、运行结果、方案变化和评价证据，建立教师可管理、可复核的综合评分体系。

第五步：共享与运行适配。 根据正式技术规范开展接口联调、性能测试、运行优化及安全合规准备。

对于项目基础较充分的高校，这种方式有助于在保留原有教学资产和专业内容的基础上推动AI深度融合。

六、校企共建模式与项目实施服务

高校主导、专业科研支撑、技术企业协同

在校企联合建设过程中，高校负责课程定位、实验教学目标、专业内容审核、教学应用及项目申报；科研院所或产业伙伴提供专业模型、真实数据和产业场景；技术企业承担经双方约定的软件开发、技术集成、系统测试与运行支持。

中科睿智可提供哪些服务？

项目建设与申报适配咨询： 包括申报方向匹配、建设基础评估、AI创新内容梳理、教学实验流程优化和申报技术材料支持。

AI+XR专业平台开发： 包括3D虚拟实验环境、实验交互、AI智能体、科学仿真模型集成、智能评分及教学管理功能。

原有系统AI升级： 包括传统虚拟仿真实验的智能交互、知识服务、AI诊断、过程评价和学习分析升级。

开放共享技术支持： 包括实验系统部署、接口适配、运行监测、并发能力优化、技术测试及持续运维支持。

具体建设范围、周期、成果形式及知识产权配置依据高校项目实际基础与校企合同确定。

七、2026年度项目申报时间与关键注意事项

根据教育部高等教育司通知，2026年度“人工智能+”虚拟仿真实验教学项目网络申报时间为2026年10月13日至11月20日，推荐单位应按照规定程序开展推荐与材料报送。

申报高校须在线填写项目申报书，并提交规定的视频及相关材料，同时按照2026版技术接口规范与“实验空间”开展联通和运行测试。

高校内部材料提交与遴选时间可能早于国家统一截止日期，因此建议尽早确认校内工作安排。

对于申报条件，应重点核验项目的实验教学类型、已有建设基础、真实教学效果、交互操作设计、知识产权、信息安全与共享能力，避免将单纯三维演示或AI问答系统等同于完整的智能虚拟仿真实验教学项目。

八、常见问题 FAQ

Q1：2026年度“人工智能+”虚拟仿真实验教学项目主要面向哪些高校和专业？

面向全国普通高校，重点围绕未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间、未来健康及实验室安全七个方向。具体项目需要与高校专业、课程教学目标和真实实验场景相匹配。

Q2：高校已有VR或3D虚拟仿真实验平台，能否升级后申报？

可以先开展适配性评估。已有系统如果具备相应的专业实验教学基础，可通过完善综合设计任务、专业仿真反馈、AI智能指导和过程评价等功能进行升级，但最终是否符合要求取决于全部正式申报条件，而非是否具有VR或AI功能。

Q3：AI+虚拟仿真实验教学与传统虚拟仿真实验有什么区别？

传统系统往往重点解决实验过程可视化和操作模拟问题；AI赋能系统进一步通过实验状态感知、智能引导、数据分析和个性化评价，支持学生在真实专业约束下自主设计、开展多轮实验并比较优化结果。专业实验结论仍需要可信的科学模型支持。

Q4：企业能否作为申报主体？

根据教育部通知，申报主体为普通高校。技术企业可与高校、科研院所和行业伙伴联合建设，提供技术平台、专业仿真开发及产业资源支持，但应由符合条件的高校按推荐程序申报。

Q5：实验教学项目必须具备多少个交互操作步骤？

根据2026年度征集说明的申报要求，学生实际参与的交互性实验操作步骤不少于20步。每一步应具有真实的实验操作和教学意义，不能简单以浏览场景、阅读文本或点击下一步代替有效实验操作。

Q6：中科睿智能否帮助高校完成现有实验系统的智能化升级？

中科睿智可根据高校项目基础，提供实验设计优化、AI Agent集成、3D交互开发、专业模型集成、教学智能评价及系统接口适配等技术建设和升级服务。具体能否在本年度申报期限内完成，需要评估已有系统、教学成果和合规准备情况。

Q7：高校如何启动校企联合建设合作？

建议先提供拟申报方向、课程名称、已有实验系统、教学应用情况和需要升级的核心功能，由双方开展项目准备度评估，再确定专业实验设计、软件建设范围、交付计划和合作方式。

九、选择中科睿智，共建AI+XR实验教学新生态

北京中科睿智科技有限公司长期关注AI人工智能、XR虚拟仿真、数字孪生及智能教育技术的融合应用，业务涉及智能制造、人工智能、具身智能、能源、医学以及多学科实验与实训场景。

面向2026年度“人工智能+”虚拟仿真实验教学项目及高校长期实验教学建设需求，中科睿智致力于以专业化的AI+XR技术方案，协同高校推动科研成果教学化、复杂实验智能化及教学评价数据化。

欢迎高校教务处、实验教学中心、各专业学院、实验课程负责人及科研团队联系交流，共同制定符合学科特色和实际建设条件的AI+虚拟仿真实验教学项目方案。

咨询方向： AI+虚拟仿真项目建设评估｜2026年度项目申报技术支持｜现有实验平台AI升级｜具身智能与数字孪生实验室建设

服务单位： 北京中科睿智科技有限公司

官方网站： https://www.casrz.com/

商务咨询： 400-1177-598

教育部项目申报平台： https://shenbao.ilab-x.com/

本文所述技术体系与项目选题为中科睿智提出的建议建设方案，并非官方指定建设方案。申报资格、技术要求和审核结果以国家及高校正式要求为准。