机器人学校开始“招生”，学校和企业将面临哪些挑战？

机器人学校开始“招生”，学校和企业将面临哪些挑战？

杭州有一所学校，迎来了30名“新生”。

它们入学前要接受“体检”，入学后分进技校、卫校、艺校和体校，经过训练和能力评定，再进入相应岗位。

这30名学生，全是机器人。

2026年6月29日，杭州机器人学校正式开学。10月11日，《中国教育报》报道了这所由浙江大学机器人研究院等机构联合打造的特殊学校。

机器人职业化肯定会挤压一部分重复性工作的空间，但也会增加人机合作的新需求。未来的工作要求正在变化，今天的培养方式也需要作出回应。

01

一部分工作的门槛，可能会被机器人改写

过去几年，我们看过很多机器人跳舞、翻跟头、跑马拉松的视频。

它们能在舞台上漂亮地完成表演，却不一定能在具体场景中稳定地完成工作。

导览机器人可能遇到临时改变的路线，搬运机器人可能面对位置不同、重量不一的物品，服务机器人不仅要听懂一句话，还要判断那是命令、询问，还是随口聊天。

杭州机器人学校的导览机器人“小际”，经过训练，开始学习迎宾、讲解、路线规划、设备操作和多语言交流。它接受的训练，已经与具体工作相连。

当这样的训练越来越成熟，一部分标准化任务就可能由机器接手。比如固定路线的配送、流程清晰的搬运、内容重复的讲解……具体能替代多少，仍取决于技术可靠性、安全要求和使用成本。

冲击也未必表现为“某个职业突然消失”。更常见的情况可能是，一个岗位里的部分任务被交给机器，剩下的任务重新组合。

以展馆讲解为例：机器人可以承担固定内容的讲解和展示，工作人员则可能更多处理游客的个性化问题、设计参观活动、照顾特殊需求，并在机器人出错时随时接管。

对此，我们尤其需要关注的是：许多人进入行业，正是从基础、重复的工作做起。倘若这些任务减少，他们在哪里积累经验，怎样从新人变成熟练的专业人员呢？

这会成为学校和企业共同面对的问题。实习不能只让学生做杂事，培养也不能默认“先熬几年，自然就会了”，而需要更有设计地为学生提供练习、指导和逐步承担更多责任的机会。

02

多给孩子一些“没有标准答案的练习”

机器人开始接受职业训练，并不意味着人类学习的基础知识不重要了。

恰恰相反，判断机器做得对不对，首先需要自己比它更懂。

没有数学和科学基础，很难判断一组数据是否可靠；缺少阅读和表达能力，就难以把指令说明白；不了解一个行业的基本原理，也很难发现机器人在实际执行过程中的问题。

教育真正需要调整的，是学完知识之后，多给学生运用它们的机会。

例如，学习统计，不只是完成一张练习卷，还可以安排学生调查学校食堂哪段时间排队最严重，记录人数、分析原因，再提出改进办法。

学习表达，不只是背诵写作模板，还可以让学生为社区老人写一份设备使用说明，看看对方是否真的读得懂。

机器尚且需要进入真实场景接受训练，人更需要在真实问题中积累经验。

多为提问、讨论和动手保留空间，学生需要多经历这样一种学习过程：先提出自己的判断，再接受证据和实际结果的检验。

技术在进步，人的技术素养、判断力与沟通能力，也需要一起进步。

03

机器人职业化，不是为了“抢饭碗”

机器进入真实岗位，需要有人了解需求、设计训练、测试安全、维护设备、调整流程，也需要有人处理它无法独立解决的问题。

这也意味着，新机会未必只属于最顶尖的算法工程师。懂设备的技术人员、熟悉生产流程的工人、了解服务对象的从业者，都可能在技术应用中发挥作用。

例如，一位熟悉护理流程的人，可能比单纯懂编程的人更清楚：哪些任务适合交给设备，哪些动作会让老人不舒服，哪些情况必须由人判断。

专业知识不会因为机器人出现就自动失去价值。

我们有理由期待，机器承担更多危险、繁重和高度重复的任务，让人有机会把时间投入更需要经验、沟通和创造的工作。当然，这种改变不会自动发生，它需要合理的岗位设计，也需要持续的培训支持。

对今天的学生来说，未来也并不只有“造机器人”和“被机器人替代”两个选项。他可以学习制造、医疗、设计、管理，也可以在自己熟悉的领域里，学会使用新工具、改进原有工作。

只要学校愿意为实践留出空间，企业愿意培养新人，技术进步就有机会带来更高效的劳动与更多样的职业。

教育孩子，从来不是一件无师自通的事。

当亲子沟通越来越少，孩子的情绪行为让你不知所措，学习习惯和规则始终建立不起来……

这些困扰，不必你一个人在深夜里反复琢磨。

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