人工智能（AI）作为第四次工业革命的核心驱动力，正深刻重构各行业的运作模式。近年来，我国在AI领域实现多项突破，如Kimi、豆包、DeepSeek等国产AI技术的崛起，不仅打破了国际技术垄断，更推动了教育领域的创新。技能竞赛作为培养高技能人才的重要途径，亟需与AI技术深度融合，以应对新时代的挑战。在此背景下，我校无人机赛项教练员和选手深入研究，不断探索AI赋能技能竞赛训练的新路径。

一、AI技术在技能竞赛中的应用场景

（一）教练员：从经验驱动到数据驱动

1.智能制定备赛计划

传统备赛计划多依赖教练经验，存在主观性强、适应性差的问题。AI可通过分析历史竞赛数据、选手能力画像及对手策略，生成动态化、个性化的训练方案。例如，教练李笑满在制定训练计划时，综合考量青苗选手体能、心理、技能基础、学习进度等多维度数据，借助 AI 强大的数据分析能力，自动为选手匹配每日训练强度与知识点优先级，大大提高了备赛效率。

2.全流程辅助训练

模拟题库与错题分析：教练卢怡借助deepseek、讯飞星火等AI工具导入相关训练题目，在此基础上生成针对性题库供选手反复练习。后续还可以通过错题，分析选手在训练过程中的薄弱环节，并提出改进建议。在反复的训练中，AI还能根据选手做题情况，自动调整题库难度，适应选手不同阶段的需求。

智能复盘与策略优化：AI可通过训练过程中多组数据对比分析，生成多维度的复盘报告。并分析报告中可进一步完善优化的环节进行方案调整，帮助教练和选手找到最优训练路径。

（二）选手：从被动学习到人机协同

1.优化操作流程，突破效率瓶颈

在装备调试类环节中，AI算法可快速模拟不同操作路径的耗时与成功率，进而找到最优路径。如在无人机装配调试模块，助理教练马桂珠通过AI 构建标准操作流程，找出可简化环节，缩短训练时间，提高训练效率，同时保证流程科学性与完整性。同时AI还可将复杂步骤拆解为简单易懂的小步骤，或合并相似步骤，使选手更易掌握。

2.创新备赛形式，提升趣味性

传统“题海战术”易导致选手倦怠。AI可通过生成式技术设计互动式学习场景。助理教练柴旭颖在选手的英语听写训练环节，利用AI生成“闯关”小程序，将枯燥死板的死记硬背转化为游戏闯关任务，充分提升了选手的备赛积极性。

3.智能纠错与精准提升

在软件模块训练过程中，AI工具可自动检测代码漏洞并推荐优化方案。例如在无人机编程模块，选手可借助AI工具，在编程软件里直接翻译程序，理解代码含义，提高编程效率与准确性。同时AI可快速检索出选手在编程训练中的错误和可优化的地方，进行纠错和简化，提升编程质量。

试飞模块中，AI可实时分析无人机试飞数据，如飞行高度、速度、姿态等，及时发现飞行问题，便于选手提前采取应对措施，降低飞行风险。

二、AI在技能竞赛应用中的风险

AI辅助训练的过程中也会存在一定风险。一是AI训练依赖大量数据，选手个人信息、训练记录等敏感数据存在泄露隐患。二是AI模型的训练若源头数据存在偏差，可能会导致分析结果失真。三是AI辅助训练可能会导致在备赛过程中过度依赖AI工具，而忽视了基础技能培养。

三、未来路径：构建AI赋能的竞赛训练生态

（一）深化技术融合，创新应用场景

深度挖掘探索不同AI工具的使用方法，研究不同AI工具的融合，积极探索AI在技能竞赛中的创新应用，开发适合选手和竞赛项目定制化AI工具，为竞赛提供全方位支持。

（二）规范使用流程，降低技术风险

制定相应的AI辅助训练管理规范，明确数据采集、算法透明度等标准，引入多源数据校验机制，定期复核AI决策，确保AI使用过程中的规范与准确性。

（三）强化基础能力，避免本末倒置

需时刻明确AI的“辅助”定位，坚持“人机协同”原则，保障选手核心能力。定期开展AI工具与传统技能对比训练，鼓励选手在AI辅助下创新解决方案，确保选手双轨能力均衡发展。

AI与技能竞赛的融合不仅是科学技术的升级，更是教育理念的革新。通过合理规划技术路径、规避潜在风险，AI将成为培养新时代“工匠精神”的加速器。未来，随着AI技术的持续迭代，交通运输学院技能竞赛将迈向更高水平的“智慧竞技”时代，为“技能强国”战略注入新动能。