2026年世界技能大会上，“技能合作实验室”正成为观察未来职业教育的一扇窗口。在这里，来自全球的职业教育从业者分享前沿探索实践，记者注意到福建船政交通职业学院教师黄文健带来的 “大语言模型在智慧交通职业教育中的应用”，颇受现场关注。

AI进入技能培训，为何成为必然？传统职业技能培训长期存在结构性短板：理论教学依赖书本文本，知识宽泛但缺乏垂直针对性，通用大语言模型虽能答疑，却信息繁杂、专业性不足；实操教学则受设备、场地、师资限制，设备按键、操作规范、故障处理等细节，仅靠文字和视频难以精准传达，这成为制约实训质量的因素。该校团队针对海事职业教育的专业特点，正逐步探索AI对于职业教育的应用路径，试图回应上述痛点。

垂直专属，让理论教学更“懂行”。在理论教学场景，该校团队跳出通用大模型的局限，自主搭建海事领域专属智能教学平台。依托院校专业资源，深耕海事垂直知识库，将法规、航海文化、专业知识、实训案例等专业语料系统录入，打造覆盖法规解析、知识答疑、案例互动、生涯规划、简历生成等功能的多类智能体。与市面通用产品相比，其核心优势在于精准可控：教学内容来源权威、可溯源，可自主划定知识边界，规避通用模型信息冗余、答案偏差的问题，让大语言模型真正贴合海事职业理论教学的标准。

视觉多模态，破解实操教学难题。职业技能培训高度依赖物理设备操作，纯文本交互无法解决实景问题。对此，团队研发视觉多模态AI实训系统：通过摄像头实时捕捉设备画面，结合语音交互与文本解析，构建 "视觉识别 + 智能答疑" 的沉浸式实训模式。以示波器教学为例，学生实操遇阻时可实时语音提问，系统同步识别设备实景画面，结合专业实训手册精准解答按键功能与操作流程。这一模式正逐步突破传统实训的时空与设备限制，努力弥补线下师资不足、设备紧缺的短板。

目前，这套多模态实训体系仍处于校内研发迭代阶段。黄文健坦言，通用大模型存在不可控性，难以完全匹配专业设备的专属操作规范，答疑精准度仍有提升空间。团队后续将持续完善专属实训语料库、绑定设备操作手册、优化识别与答疑算法，推动技术从校内实验走向产业落地。

面向世赛，AI助推技能人才站上更高舞台。值得注意的是，这一实践恰好与本届世赛的人才培养导向形成呼应。世赛规格高、选手要求严苛，国内选手须先在全国技能大赛取得优异成绩方能晋级。AI 智慧实训的落地迭代，正为职业院校打磨实训体系、储备优质技能人才提供新抓手，从通用 AI 应用到垂直领域专属研发，从理论辅助到实景沉浸式实训，人工智能正一步步打通职教教学、实训、赛事、就业的全链条。

在技能合作实验室这一国际交流平台上，一线职业学校教师得以与世界技能领域从业者深度对话。这不仅是一次经验互换，更意味着AI赋能的技能培训实践，正逐步从校园走向更广阔的国际技能舞台。有理由相信，随着产学研深度融合，AI或为现代职业教育注入新动能，培育更多适配数字产业需求的高素质技能人才。