在2026年1月26日，一直到1月30日，华清远见教育科技集团精心筹办的第33届“全国高校具身智能机器人师资培训班”顺利结束，本次培训靠着前沿的课程体系，以及创新的教学模式，吸引了全国一百余所高校的将近2000名教师积极报名参加培训，参加培训的规模之大实在罕见，充分显示出了具身智能机器人领域的教学热度，还有行业需求。课程凭依一种一体化培训模式，此模式为“理论精讲+虚拟仿真+项目实战”，它深入钻研具身智能机器人核心技术，它破解具身智能机器人教学方面的痛点，它给高校人工智能与智能制造相关学科建设注入新的动力。
本次培训紧密契合国家政策规定，锁定了“多模态大模型 + 具身智能”技术发展前沿。GPT、Sora等诸如此类多模态大模型来了阵爆发式增长的态势，具身智能已然属于连接AI跟物理世界的关键途径，成为了产学研界目光集属之处焦点。许多地方逐一推出专项政策来，投入至数亿元用以支持人工智能大模型跟机器人进行融合运用这个方面，高校相关人才培育的迫切性越发明显。
立足高校教学现存在的，如实物机器人成本高昂艰难、实验面临风险巨大棘手、技术更新迭代快速频繁、理论同实践相互脱节分离等痛点，华清远见凭借产学研一体化显著优势，全新开展研发并上线具身智能机器人虚拟仿真系统，搭建起覆盖“感知 - 认知 - 决策 - 执行”完整闭环的课程体系，该体系不但包含机器狗运动学建模、ROS2开发、强化学习等重要核心技术，且还融入LLM人机交互、多机协同等前沿先进应用，以此有效助力教师能够快速熟练掌握“多模态大模型 + 具身智能”教学逻辑。
这一创新模式，反响十分热烈，赢得了，来自全国高校教师的，广泛认同，以及高度评价。
五天的时长进行直播，所涵盖的内容全都是干货，从入门的基础阶段一直到项目实操，通过两个平台展开教学，并且是一边学习一边进行练习。
本次培训课程为期5天，以“多模态大模型 + 具身智能机器人”技术作为主线，遵循“基础筑基 - 核心突破 - 项目落地”这样的阶梯式架构，内容呈现出层层递进的态势，且环环相扣，助力教师构建起完整的具身智能教学知识体系。
整个课程运用 “大屏真人理论讲解 + 虚拟仿真实操演练” 的双平台方式，理论部分是资深讲师去拆解复杂技术原理，把企业级项目案例和抽象的运动学建模、强化学习算法等相结合使其具象化，实操环节完全依靠华清远见自主研发的具身机器人机器人虚拟仿真系统，不依赖实体硬件就能完成全流程操作，每个技术模块都配有专属仿真实验，借由 “边学边练、即学即练” 去巩固核心知识点。当时，讲师同步进行分享，分享的内容是课程体系设计思路，以及教学资源，其目的在于助力教师，能快速把所学技术，还有实操经验转化为适配高校教学的课程方案。
02 虚拟仿真硬核加持 破解具身智能机器人教学三大难点
具身智能，这一领域是华清远见重点深耕的前沿范畴，机器人技术同样是其重点深耕的前沿范畴，元宇宙实验中心有具身智能机器人虚拟仿真系统，此系统是其响应教育政策要求后取得的重磅成果，在教学工具创新层面有显著成效，且此成果代表了对具身智能机器人实践教学方式进行的突破性探索。本次师资班有着核心创新亮点，那就是全程使用这款全新推出的虚拟仿真系统，它精准冲击具身智能教学里的三大核心痛楚之处，一处是机器人学习、实验门槛有高山屏障般高耸，一处是电机与传动原理像迷雾般抽象令人难得弄懂道理，还有一处是具身智能与强化学习实践起来好似深陷泥淖困难重重，它为高校教学供给高效解决办法。
机器人学习、实验门槛高
高校具身智能机器人教学中，实验门槛高是长期制约教学效果的关键难题，掌握机器人技术得有充足实操练习，可实物机器人采购成本高，满足班级并行实验投入巨大，学生初学时易因操作失误损坏设备，维修成本和时间成本难以承受，并且机器人结构精密、拆装繁琐，实验场景搭建需专门场地与道具，成本高又受空间限制，无法灵活适配多样化教学需求。
由华清远见自主研发的具身智能机器人，其所具备的虚拟仿真系统，从根源上突破了此困境，使得机器人教学以及实验变得简便易行。
仿真环境里，我们运用 1:1 数字孪生技术，为真实机器人塑造了一个 “完美复刻版”，小至每个关节的运动轨迹、传感器的感知范围，大到整机的动力学特性、动作响应逻辑，皆与实物机器人全然相同。学生无需触摸真实设备，便能直观查看机器人的内部构造，清晰理解各部件的功能关联，得以将原本抽象的机械原理和动力学知识变得生动可感，切实做到 “看得见、读得懂”。
更具有实际应用价值的是，系统运用的是行业中占据主流地位的 DDS 协议，它能够支持虚拟与现实在通信层面达成一致，进而达成虚拟仿真和实物机器人之间毫无缝隙的衔接。对于师生而言，他们在虚拟环境当中进行算法的开发，开展程序的编写工作，以及进行动作的调试操作，其操作流程以及逻辑和实物机器人是完全保持同步的，调试操作最终完成之后所生成的代码、控制策略能够直接进行移植，并不需要进行额外的适配工作，这样一来既能够避免再度进行开发工作，同时也能够杜绝因为虚拟与现实存在差异而致使实验失败。
与此同时，这套系统能够极大程度降低教学以及科研成本，不需要采购数量众多的实物机器人，而能够支持几百名学生同时去开展并行的实验，以此解决设备短缺以及人均实践机会少的困难问题，虚拟实验场景搭建具备灵活且高效的特性，各种各样复杂的地形与环境全部都能够一键进行搭建，并且能够自由地加以调整。
采用虚拟仿真去替换那种具有高风险、高成本状况的实物实验，这样做不但能够消除身为老师对于设备出现损耗、成本上过度超支所产生的担忧之情，而且还能够使得学生安心地反复地实际操作，进而有效地降低机器人学习以及实验的门槛。
电机与传动原理抽象难理解
马达跟传动体系是让机器人能够活动起来的关键所在，机器狗的前行、转向以及姿态的调整，全都依靠着电机、驱动以及减速器的精确配合。然而这方面的知识恰恰是教学过程里的“绊脚石”，电机的工作原理，驱动模块的控制办法，减速器的运转道理，都隐匿在机器人的内部，肉眼根本没办法进行观察，仅仅只能依凭着课本上的文字表述以及静态的图纸去讲解。学生不但理解起来存在困难，更难以掌握调试的窍门，在后续碰到电机出现卡顿、转速不稳定等状况的时候，根本没有办法开始解决问题。
然而，华清远见所具备的那种具身智能机器人虚拟仿真系统得以出现，它完全地打破了这样一种教学方面的困境，该系统配备有交互式电路设计功能，学生能够借由图形化连线的途径，自由自在地去搭建电机、电源、驱动以及编码器这几者之间的连接回路，整个这个过程显得直观而且清晰，不用担心会因为接线错误而损坏设备。
同时支持对直流电机、无刷电机、关节电机等多种类型电机进行仿真，学生能够对比不同电机的工作特性，以此加深对原理的理解。甚至于，更为关键之又关键的是，系统达成以及实现了闭环控制可视化，也就是，PID位置控制闭环的调节过程，其中传感器反馈的数据所产生的变化，全部得以实时呈现，学生可以親自动手去调整参数，从而观察电机转速、关节角度的动态变化情况，进而更加清晰地看到“参数调整”与“电机响应”之间存在的直接且紧密的关联。
这套系统切实地将那种“看不见、摸不着”性质的机电系统，转变成为了具备“可交互、可观察、可调试”特性的直观场景，使得抽象的相关原理落于实地成为具体的操作，不但助力了学生轻松地打通理论与实践之间的壁垒，而且还使老师的教学更具有针对性，明显地降低了电机与传动原理的教学难度。
具身智能与强化学习实践难
具身智能的核心之处，在于使机器人达成从“单个关节能够运动”朝着“整体协调运动”的升级转变，机器狗若要实现稳定行走、达成避障或者展开协作任务的话，其关键要点就在于强化学习，此强化学习乃是通过持续不断地训练，从而让机器人能够自主地掌握动作逻辑。然而，这一领域的实践，却是一个教学方面的难点，在传统教学当中，强化学习环境的搭建极为复杂，而且课堂上所教授的算法大多是基于简单模型的，这就与真实机器人的动力学特性以及运动场景相互脱节，如此一来，便导致学生虽然学会了算法，却难以适配实际的需求，没办法形成“算法 - 仿真 - 机器人”这样一条完整的落地链路。
具身智能机器人虚拟仿真系统彻底打通了这一堵壁垒。内置系统标准算法接口那种，能直接兼容OpenAI Gym等主流框架，像PPO等常用强化学习算法可实现无缝对接，如此一来师生不用花大精力去调试适配，能把注意力放在算法原理以及训练逻辑方面；同时有着从简单到复杂的丰富3D训练场景，从基础的平衡球、拾取任务那类，到进阶的双人足球、墙跳挑战这类；学生能够循序渐进熟悉训练流程，以此逐步提升应对复杂场景的能力；更关键的是达成了“训练 - 推理一体化”，支持大规模并行训练，最快10分钟就能训练出一个能稳定行走的机器狗策略，可大幅提升实践效率。
这套系统做到了，从算法原理到真实机器人是一套系统全部跑通，解决了强化学习环境搭建复杂的问题点，又突破了算法与机器人仿真的割裂状况，让学生可以亲手完成全流程实践，从环境构建开始，到策略训练，再到效果验证，把抽象的强化学习理论转化成能看见、可落地的机器人运动能力，还让老师的教学更具备有连贯性以及实操性，明显降低了具身智能与强化学习的实践难度。
03 学练辅一体化 虚拟化仿真教学实践中心全程护航
具身智能机器人虚拟仿真系统所在的元宇宙实验中心，不只是那作为工具的平台，更是华清远见去打造人工智能课程教学之生态的关键地方。它把虚拟仿真的技术跟人工智能的课程体系相互融合起来，进而确立这样一种综合教学解决办法，也就是“体系化课程加上仿真平台，再加上AI助学的系统”这三者结合为一体，使得教学能够更富于效率，更拥有实践性。与此同时，为了能够支持高等院校去进行建设，我们会提供那些涵盖虚拟仿真平台在内的众多内容，再有实验使用的代码以及教学资源包，以此来帮助高校在课程方面的改革以及实验室的升级，达成教学跟科研这两方面的双重赋能。
一、具身智能体系化课程
具身智能的核心知识体系，能够被概括成 “大脑 + 小脑 + 躯干” 的协同架构，这里面，“大脑” 对应的是人工智能算法相关的决策与认知能力，“小脑与躯干” 对应的是嵌入式控制技术相关的感知、运动控制与执行能力，并且二者之中缺少任何一个都不行。
华清远见打造了针对企业招聘需求的AI全栈工程师实战课程，有1200余讲名师精讲视频，体系完备且通用性显著，其包含的核心技术为具身智能“大脑”的技术学习稳固底层基础；课程由Python基础夯实编程根基，借助机器学习、深度学习模块培育学生感知决策模型构建能力，再进阶到大模型部署与Agent设计，助力学员搭建完整的AI技术知识框架，为打造适配具身智能的自主决策中枢给予有力支持，同时课程依照从基础实验到工业级项目实战的循序渐进教学模式，适配职教、本科、研究生多阶段教学需求，支持教师结合本校教学特色定制化开发，高效缩短相关专业课程建设周期。
人工智能体系课程：AI全栈工程师实战课
链接为，https://www.yyzlab.com.cn/package/info/1749620286278397953，问号后面跟着，code=66。
除此以外，华清远见全力打造1200余讲嵌入式全栈体系课程，该课程体系完备，通用性显著。它系统讲授STM32外设驱动开发，实时任务调度，多传感器融合，电机闭环控制，还讲授嵌入式Linux底层驱动开发，系统移植，传感器数据采集与硬件驱动适配等核心内容，覆盖从STM32单片机到嵌入式Linux的核心嵌入式技术，是具身智能不可缺少的底层技术支撑。以课程搭建起来的，稳固的技术体系，可为具身智能的“小脑 + 躯干”带来收获高效性的感知交互，达成精准性的控制以及确保稳定性的稳定执行，进而筑牢非常坚实的技术根底。
嵌入式体系课：STM32全栈工程师实战课
网址链接是，https://www.yyzlab.com.cn package info 部分，1760588296396795905 这个编号对应?code=66 这串代码所关联的内容。
嵌入式体系课：Linux全栈工程师实战课
那个网址链接，即https://www.yyzlab.com.cn/package/info/2001538303960625154?code=66 ，是这样的一个具体指向的内容。
二、产业导向，项目驱动式教学
机械臂嵌入式这个项目，在于着力专注具身智能里“小脑加上躯干”的那种运动控制与硬件执行的关键重心，依靠元宇宙实验中心那嵌入式的虚拟仿真系统去打造，是为实现6关节机械臂场景化实战。课程之初是从STM32的基础外设驱动开发开始入手的，涵盖了GPIO、Clock以及UART等这些控制器的应用性，借由多传感器相融、电机闭环操控、实时任务调度等一系列技术，达成机械臂精准抓取、物块分拣等这些主体性的功能，贯彻“硬件原理加上软件编程加上虚拟调试”的完整流程。
这个具身智能“大脑”算法驱动核心的以人工智能机械臂项目，深度融合多模态技术与运动学算法，课程包含机械臂DH参数建模，正逆运动学仿真，轨迹规划等核心算法，结合PPO算法这类强化学习优化控制策略，融入借助双目相机标定、YOLO - OBB检测达成目标识别与精准定位的机器视觉技术，搭配包括语音识别、自然语言控制等交互技术，构建出“听得懂、看得见、抓得着”的智能系统。
智能机器狗综合项目，它属于具身智能高阶综合实践范畴，其整合了嵌入式控制技术，还整合了 AI 算法，并且还整合了多模态交互技术。此项目聚焦于多机协同通信架构，同时也聚焦于队形编排。它集成了 LLM 来实现自然语言智能交互。借助 YOLO 算法、雷达以及双目视觉技术，完成了目标跟踪、动态避障这样的高级应用。该项目融合了运动控制能力、环境感知能力以及自主决策能力，从而打造出一所 “能听”还“能看”也“能执行”的全场景智能机器狗系统，全方位地锻炼了跨技术栈整合能力以及复杂工程问题解决能力。
从夯实算法应用与编程能力的基础项目开始，比如解决学生成绩统计可视化问题，进行基于贝叶斯的鸢尾花分类，还有共享单车租赁预测等，接着是强化跨模块整合能力的多技术融合项目，像基于YOLOv8的人脸识别系统，RAG知识库AI客服，以及微调文旅多模态大模型等，再到有着高复杂度场景应用的项目，例如工业流水线智能分拣，自动驾驶自主导航，以及从零训练GPT大模型，基于Agent的私人AI助理等，全面覆盖从基础实操直至系统级设计的全链路训练，助力学习者切实提升项目落地与综合应用能力。
三、虚实融合，软硬协同
关于人工智能，也就是具身智能机器人的学习，它从来都不是软件仿真那种独自作战，而是更加依赖软硬件深度协同。华清远见持续秉持“虚拟 + 实体”全链路培养理念，构建了“虚拟仿真平台 + 实体硬件套件”一体化解决方案，达成从虚拟调试到实物落地的无缝对接，最终实现无缝衔接。
在虚拟环境里头，教师跟学生能够自由自在地调试算法，能够去优化程序，能够去搭建场景，将从感知一直到执行的全流程逻辑彻底弄明白；等到需要去验证成果之际，在虚拟环境里调试好的代码，训练好的策略能够直接转移到实体设备之上，不需要进行额外的适配，达成“仿真就等于实操、迁移就等于落地”。
反之，虚拟仿真优化也能够被实体硬件的应用需求反向赋能。实体机器人在复杂环境里，有可能遭遇步态不稳、感知偏差等状况，针对这些问题，可于虚拟系统当中，迅速复现场景，反复调试参数，接着把优化方案运用至实体设备上，从而大幅削减实物调试的成本以及风险。”虚拟练技术、实体验成果“这样一种软硬协同的模式，使得AI学习摆脱纸上谈兵的状况，助力师生切实掌握具身智能技术的底层逻辑以及应用精髓，达成从理论理解到实战落地的完整闭环。
四、AI助学系统
为就传统教学里 “进度难跟踪、问题难解决” 这一让人头疼的状况给出解决办法，华清远见配置了AI助学系统，针对高校人工智能相关教学构架起多维度学习方面的保障体制，系统能实时对学生学习给出的数据予以跟踪，像课程观看进度、实验完成具体情形与阶段测评所获取的成绩之类，靠着大数据开展剖析从而生成个性化有关学习的报告，教师能够依照这个报告精确把控每一个学生的学习实际状况，及时去调整教学所运用的策略，以此保证教学质量。
针对学生求职需求，系统将真实嵌入式岗位面试场景还原，提供 AI 模拟面试，还提供海量题库测评，以此帮助学生提前适应职场考核，AI 智能助教 7×24 小时在线答疑，能及时解决学生在实验操作、代码调试中的问题，确保学生学习过程 “不掉队、不卡壳”，从多个维度保障高校嵌入式教学质量与学生学习效果。
04 产教融合再深化 赋能高校人工智能人才培养
眼下，人工智能跟具身智能技术已然深度渗透进智能制造、智能机器人、智慧教育等关键领域了，成为驱动产业升级的核心动力。随着多模态大模型与实体机器人的融合持续不断地深化，产业对于 “理论+实践+创新” 复合型AI人才的需求一直在攀升，而拥有系统级设计能力以及前沿技术应用经验 的人才，更成为市场核心竞争力。在这样的背景状况下，产教融合成为高校AI教育的必然趋势，唯有让教学内容精准地对接产业前沿，才能够培育出符合市场期待的专业人才。
华清远见会把本次第三十三届高校具身智能机器人方向师资班当作契机，确定具身智能技术前沿以及高校人才培养需求，从多个维度进一步给予能量：加大具身智能虚拟仿真系统的研发力度，扩充多模态交互等功能；跟产业标准相衔接更新实战方面的案例，加强大模型与具身智能融合的内容；深入推进校企协同，完善“仿真平台 + 课程 + 师资 + 实验室”一体化的方案；塑造优质的师资培训品牌，通过“理论 + 仿真 + 实战”的模式提高教师的能力，共同培育复合型 AI 人才。
未来，华清远见会持续坚守那份“教育赋能产业，产业反哺教育”的初心，凭借科技来驱动教学创新，借助产教融合去搭建起人才桥梁，给我国人工智能产业的创新升级以及高质量发展注入源源不断的、能持续发挥作用的动力，一同去书写AI教育与产业协同发展的全新篇章。
