中青报·中青网记者 王一迪

　　在世界技能大赛（以下简称“世赛”）化学实验技术项目基地里，滴定管中的液体正一滴一滴落入锥形瓶，该项目第48届世赛中国集训队选手李文屏住呼吸，目光紧盯液面颜色的变化。“这一滴下去，测量误差必须在万分之一以内。”她说。

　　在自主移动机器人基地，一台机器人正缓缓伸出机械臂，试图从模拟果园中精准抓取一颗葡萄。在网站技术实训室里，键盘敲击声此起彼伏，屏幕上代码一行行跳动……8月13日，中青报·中青网记者跟随世赛媒体探营系列活动走进上海信息技术学校，实地探访世赛项目基地建设及选手备赛情况，以此窥见职业教育的发展和变化。

　　9月22日，第48届世赛将在上海国家会展中心开幕。这场被誉为“世界技能奥林匹克”的赛事，将迎来全球60多个国家和地区的1400余名选手同台竞技。而上海信息技术学校，正是网站技术项目（牵头）、化学实验室技术项目中国集训基地以及自主移动机器人项目（牵头）上海市集训场所所在地。

　　在化学实验技术项目基地，选手在紧张备赛。中青报·中青网记者 王一迪/摄

　　技能重塑人生

　　“我是职校毕业生，读初中时没考上普通高中，对那个年龄的孩子来说是比较受挫的。”作为世赛网站技术项目中国技术指导专家兼教练组长，吴迎祥20多年前也曾是那个站在十字路口、对未来迷茫的少年。进入上海信息技术学校学习后，他在技能竞赛中找到了属于自己的赛道，一路从选手成长为教练，再成为该赛项中国教练组组长。

　　“职业技能竞赛为这个年龄段的孩子提供了一个重建自信的过程，也为他们提供了一个全新的竞争赛道。”吴迎祥说。

　　网站技术项目中国集训队教练冯家乐有着相似的成长轨迹。2019年作为学生参加第45届世赛网站设计与开发项目获得优胜奖后，他留校任教。冯家乐指导的选手梁俊在2022年世赛特别赛中夺得铜牌，实现了该项目奖牌零的突破。从选手到教练，冯家乐坦言自己的心态完全不同：“作为选手，在高压状态下对赛题的分析容易‘顾此失彼’；而教练需要思考全面，把所有关键点都梳理给选手。”

　　在化学实验室技术基地里，2005年出生的选手李文，从市赛一路打进国家队，多年的训练让她练就了过硬的技术，顺利取得化学检验员高级技师职业技能证书。毕业后，她成功入职国内一家综合实力领先的头部半导体企业，专职从事化学检测技术岗位。

　　“从竞赛获奖到升学途径畅通，再到最终高质量就业，李文的经历形成了一个完美的闭环。”上海信息技术学校校长葛睿介绍，学校已有4个中本贯通和15个中高贯通专业，其中与上海应用技术大学合作的化工工程与工艺专业，今年录取了不少高分学生。

　　“越来越多的学生主动放弃普通高中选择报考优质中职，职业教育正成为越来越多家庭理性权衡后的主动选择。”葛睿说。

　　毫厘之间的坚守

　　在化学实验技术项目基地，中国集训队教练范学超向记者介绍了这里的“家底”：上海信息技术学校自第45届世赛首次设立该赛项起就成为中国集训基地，在第46、47届该赛项上蝉联金牌。比赛全程实操考核，涵盖化学分析、紫外可见分光光度法、电位滴定法、有机合成等六大模块。“结果评分占很大比例，越接近真实值分值越高；但过程规范同样关键——试剂洒落一滴，整个安全项就会被否决。”

　　正在备赛的李文每天早晨8:30进入训练场地，晚上七八点离开。她说，“赛事中需要5个‘9’以上的线性，天平最好有万分之一的精度，误差控制在万分之一以内。”

　　这些精密技术并非只存在于赛场。该项目教练李博慰在现场演示中举例：酸碱滴定技术可用于护肤品、洗护产品的pH值检测；紫外分光光度法能精准筛查粮食中的微量金属杂质；电位滴定则是瓶装饮用水卤素含量检测的核心手段。“每一次精准滴定，都是用专业技能守住生活安全底线。”

　　在自主移动机器人基地，该项目上海市集训队专家、教练组长曾志伟向记者展示了一台双臂机器人——第47届世赛的冠军原型机。他介绍，自主移动机器人属于服务机器人范畴，与人形机器人的主要区别在于硬件结构设计不同，但软件层面共享相似的感知、规划、控制算法模块，“硬件服务于场景，软件共通于平台”。

　　比赛的戏剧性在于临场应变。曾志伟举了一个例子：第47届比赛最初公布的题目是“抓葡萄”，但现场临时变更为“抓苹果”。“我们的夹爪具有多个关节自由度，适应性较强。但关键是现场训练水果模型，你需要现场拍100张苹果照片，告诉机器‘这是苹果’，它才能准确识别。”

　　中国队已在世赛自主移动机器人项目上实现金牌“三连冠”，目前正在向第四块金牌发起冲击。曾志伟说：“强队之间的比拼，就是靠这些临场应变能力拉开分差。”

　　在自主移动机器人基地，选手在调试机器人。中青报·中青网记者 王一迪/摄

　　AI时代，技能人才如何“升级”

　　“网站技术项目并不是单纯考察‘制作一个网站’或‘编写一段程序’。”吴迎祥向记者介绍，从第41届的“网站设计”到如今的“网站技术”，考核要求发生了巨大变化：“现在是典型的全栈技术考核，要求选手从产品端提炼需求，从前端实现到后端，再到完整的上线交付，全流程考核。”

　　他认为，最大的挑战是“盲盒赛制”，“世赛赛题在比赛前一天晚上才提供，选手无法提前练习，而AI的融入正在改变备赛方式。”

　　吴迎祥介绍，本届所有赛题翻译都引入了知识增强网络技术，未来可能要求选手将相关系统开发功能接入AI大模型。过去需要开发人员大量手工完成的代码，如今可以借助AI快速生成。“未来真正重要的不仅是选手能多快完成代码编写，更在于其能否准确理解需求、合理拆解问题、判断技术方案、有效利用AI工具。因此，我们所培养的学生必须从关注如何实现软件功能，到思考为这个业务场景开发什么功能而转变，具备成熟的产品设计思维。”

　　AI的身影同样出现在化学实验室技术基地。范学超介绍，近年来AI辅助数据分析已深度融入选手训练，从自动识别滴定曲线的拐点，到辅助预测最佳反应条件，AI正在帮助选手从烦琐的数据处理中解放出来，将更多精力聚焦在实验设计和结果研判上。

　　“但核心判断永远在人，”他强调，“AI可以提供参考，但实验方案的制定、异常情况的应对，依然依赖选手对化学原理的深刻理解和对操作规范的严格执行。”

　　在自主移动机器人基地，曾志伟告诉记者，机器人的视觉识别、路径规划、抓取策略，背后都是AI算法的支撑。“训练时，选手需要教会机器人认识不同的物体、适应不同的光照和环境变化。这本身就是人与AI协作的过程。”他说，未来的技能人才不仅要会操控机器，更要懂得如何训练机器、如何优化算法，“这才是真正的核心竞争力”。

　　如今，年轻的工匠们每天都一遍遍重复着那些看似枯燥却关乎毫厘的动作。不久后，他们将代表中国站上世界技能的最高舞台。正如李文所说，“世赛的领奖台从来不是一日之功，而是无数个平凡日夜里的千锤百炼。”