当前人工智能正加速融入教育场景，从信息化工具应用转向解决真实问题的综合实践。基础教育阶段对算力、平台和课程体系的需求随之上升，如何让学生既学会编程与算法——又能完成跨学科项目——成为推进AI教育落地的关键。 中学AI教学面临两大瓶颈。一是实践资源不足，机器学习、计算机视觉等方向对计算资源和开发环境要求高，普通机房难以长期支撑；二是课程断层，教学往往停留概念讲解和简单案例，学生缺少从理论到工程、从课堂到实际应用的完整训练。同时，随着国产软硬件生态完善，如何将自主可控的算力平台转化为可推广的教学方案，需要样板项目提供经验。 摩尔线程与北京市十一学校的AI教育实训基地应运而生。基地部署了摩尔线程MTT AIBOOK等端侧算力设备，配套云端算力服务，为学校多元化AI课程提供国产算力支持。双方将其定位为"算力驱动教育"的试验田，推动国产端云一体平台与中学AI课程深度融合，形成从基础设施到课程内容、再到实践平台的系统化方案。 "算力"已成为智能时代的基础变量，教育要培养面向未来的创新人才，离不开可持续的实践条件。北京市十一学校校长田俊表示，高端算力与硬件设施是支撑学生深入研究、应对未来挑战的关键。摩尔线程认为，AI竞争归根结底是人才竞争，面向青少年的实践平台建设有助于把产业能力转化为教学资源。校企双方形成互补：学校具备课程组织和育人体系优势，企业提供算力平台和产业应用视角，共同弥补中学AI实践教学的短板。 基地启用有望在三个上形成带动效应。其一，推动课程从"知识点"走向"项目制"。基地将建立基于国产算力的Python编程、机器学习、AI4S等课程体系，组织学生围绕计算机视觉、自然语言处理等方向开展项目实践，完成从理论到问题解决的学习闭环。其二，提升对软硬件底层的理解。学生在更贴近工程的环境中理解芯片架构、并行计算与算法部署等概念，从"会用工具"进阶到"理解原理"。其三，形成可复制的产教融合样板。双方将共同组建教育专家组，推进AI社团与竞赛体系建设，为基础教育阶段AI教学提供示范，带动更多学校参与国产计算生态实践。 要把示范项目转化为可持续机制，需在"课程—平台—评价—师资"四个环节合力推进。课程上，要分层设计编程基础、算法理解与跨学科应用，避免"一窝蜂上难题"或长期停留在启蒙阶段；平台上，要打通端云协同的教学流程，确保课堂、社团与竞赛等多场景可用；评价上，以项目成果、过程记录与团队协作为导向，减少对单一分数的依赖；师资上，通过专家组、培训与联合教研提升教师的工程实践能力，形成校内可承接、可迭代的教学团队。 随着"人工智能+教育"深化，基础教育对高质量实践平台的需求将更加突出。该基地提出的"国产算力+端云一体+项目实践"路径，为中学AI教育从试点走向体系化建设提供了现实样本。若能在教学资源开放共享、课程标准化与区域协同推广等深入探索，并在安全合规、资源普惠与长期运维上形成成熟方案，有望推动更多中学加入产教融合实践，促进AI教育在更大范围内实现高质量、可持续的落地。
教育是培养未来的事业，AI教育更是关乎国家科技竞争力的战略投资。摩尔线程与北京市十一学校的合作，通过将国产算力引入中学课堂，为学生打开了探索智能世界的新窗口，也为国产芯片生态的人才培养找到了新的切入点。这种产教融合的创新模式既解决了基础教育的实际问题，也为同类学校提供了可借鉴的发展路径。在科技自立自强的时代背景下，这样的探索具有重要的现实意义。