三、国内发展现状

3.1 政策背景：全球罕见的政策供给强度

国内虚拟仿真实验教学的发展具有鲜明的政策驱动特征。梳理近十余年的政策脉络，可见一条持续加码、逐级细化的清晰主线：

三批国家级一流本科课程中，虚拟仿真实验教学类课程累计认定 1700 门；叠加 215 个职教示范性虚拟仿真实训基地培育项目与约 300 个国家级虚拟仿真实验教学中心，国内已建成全球规模最大的政策驱动型虚拟仿真实验教学体系。

2026 年 4 月的《"人工智能+教育"行动计划》具有特殊意义：它首次在国家层面将"人机协同"的教育形态写入行动纲领，并在国家教育数字化战略行动 2026 年部署会上提出"AI for 学校教育""AI for 教师发展"等六项部署。其中"形成一批高价值、可推广、可复制的应用场景"的表述，与轻量化路线所强调的低成本、可复制、可推广特性高度契合，为该方向提供了明确的政策接口。

政策研判：国内的政策供给强度在全球范围内罕见，但政策的激励结构存在明显的形态偏向——评审认定的对象是"项目"与"课程"，评价标准隐含着对完整性、系统性、先进性的追求，客观上引导资源向"重资源"集中。知识点级的轻资源既无对应的申报通道，也无对应的认定标准，处于政策激励的盲区。

3.2 典型应用案例与建设形态

（一）高校层面：以"实验空间"为枢纽的平台化体系

以国家虚拟仿真实验教学课程共享平台为枢纽，形成了从项目申报、专家认定到在线共享的完整链条。典型项目普遍呈现以下结构性特征：以 Unity3D、Unreal Engine 或专业虚拟仿真平台为开发引擎；由校企合作或外包团队承担开发；采用 B/S 或 C/S 架构，依赖专用服务器与账号体系；具备完整的实验步骤引导、成绩评定与数据统计功能。这一模式在打造标杆项目上高效，解决了传统实验教学"做不到、做不了、做不上"的痛点。

值得注意的是，部分高校项目已在技术上采用无插件的现代 Web 技术路线。例如复旦大学的计算思维交互式学习仿真实验，采用 Three.js 实现 Web3D、结合 Google Blockly 实现积木式可视化编程，覆盖元胞自动机、图灵机、可计算性等 50 余个抽象概念，并通过 WebRTC 与 Socket.IO 实现实时协同。该案例说明国内在 Web 端仿真的技术实现层面并不存在能力短板，但其架构仍为"前后端分离 + 平台化系统"，属于本文谱系中的"中资源"层。

（二）职业教育层面：以虚拟仿真实训基地为载体的重资产建设

215 个示范性虚拟仿真实训基地培育项目集中在高端装备智能制造、轨道交通、智能建造、现代化工、护理与医学等专业领域，普遍采用 VR/AR、数字孪生技术，建设投入常达千万元量级（如广东机电职业技术学院一期总投入 1456.7 万元、建设面积 1598.8 平方米）。其目标定位是解决职业教育实训中"看不到、进不去、成本高、危险性大"的特殊困难，属于典型的重资产、场地绑定型建设。

（三）教师个体层面：碎片化的轻量化探索

近年来，部分一线教师开始尝试使用 H5、Canvas、Three.js 等技术自主开发小型教学交互资源，并借助雨课堂、超星学习通、智慧职教等平台的单页面上传通道嵌入课堂。同时，在学术层面，基于 Three.js 的无插件 Web 可视化研究在矿区三维地质建模、飞行仿真、数字博物馆等方向持续产出。但需指出的是，这类研究的目标多为工程可视化系统的实现，而非教学资源生产方法的建构，二者的研究问题不同。

教师个体的轻量化探索普遍呈现"个体化、经验化、碎片化"的特点：缺乏统一技术规范，成果质量参差、跨设备兼容性无保障；缺乏系统的开发方法论，经验难以沉淀传递；缺乏针对课堂离线场景的工程化考量，多数依赖在线 CDN；缺乏版权保护与成果确权机制，抑制自主开发意愿。

（四）技术供给侧：国产引擎与云渲染服务

国内已形成一定规模的 Web 端三维技术供给：Cocos Creator、LayaAir、Galacean（蚂蚁集团，前身 Oasis）等国产引擎均支持 Web 平台输出；腾讯云、华为云、阿里云均提供云渲染/像素流服务，为重型仿真的 Web 化交付提供基础设施。这些供给主要面向游戏、电商与工业可视化市场，在教育领域的适配与渗透相对有限。

（五）AI 辅助开发的国内动向

国内相关探索正在快速升温。在教研体系层面，浙江省教育厅教研室已在省级研讨会上专题推广"氛围编程（Vibe Coding）及其教学应用案例"，将其流程标准化为"描述需求→AI 自动生成代码→一键运行验证→交互迭代优化→直接部署上线"，明确指向降低编程门槛、使教师聚焦创意与体验。在实践层面，已出现使用原生 HTML 搭配 Three.js 构建零插件、免安装的中小学化学虚拟实验平台等案例。

但从整体看，国内 AI 赋能教学资源的研究主体仍集中于教案生成、题库建设、智能答疑、学情画像等文本类应用；将生成式 AI 用于可交互仿真软件生产的成果较少，且多为个案经验描述，尚未形成"提示词模板—开发流程—验证清单—失效模式库"的完整方法论闭环，也缺乏严格的教学效果实证。

3.3 技术研发现状与差距

综合分析，国内在该领域的差距集中于五个方面，且多数并非纯技术能力差距：

（一）底层标准与引擎生态的原创供给不足。 WebGL、WebGPU、WGSL、glTF 等基础标准的制定主导权与 Three.js、Babylon.js 等核心开源库的话语权均在境外。国内以应用集成与二次开发为主，一旦上游标准或库发生重大演进（如 WebGPU 迁移、API 破坏性变更），国内应用侧处于被动适配位置。

（二）资源形态的路径依赖。 建设重心长期集中于重资源，形成了"虚拟仿真必须高保真、大投入"的路径依赖。其直接后果是：资源体量大、平台绑定强、离线不可用、二次开发受限、跨校复用成本高。当建设期结束、经费终止后，服务器续费、系统升级、故障修复缺乏稳定责任主体，项目容易进入"存在但不可用"的僵尸状态。

（三）教师自主生产的方法论体系缺位。 国外已有 EjsS 这类面向教师的建模工具积累，以及近年围绕氛围编程的方法论与伦理框架研究；国内既缺少同类工具生态，也缺少将教师自主开发经验工程化、标准化的系统研究。经验停留在个体层面，难以形成组织知识资产。

（四）质量标准与认定通道的缺失。 现有的虚拟仿真类课程认定标准针对的是完整课程，其指标体系（学时、考核、系统完整性）无法适用于知识点级轻资源。轻资源既无质量规范可依，也无成果确认渠道，教师投入产出比不明确，缺乏持续投入动力。

（五）开放共享机制与无障碍实践的薄弱。 国外 OER 运动确立的 5R 原则（保留、重用、修订、混编、再分发）在国内落地有限，多数资源"可访问但不可再分发、不可修改"。同时，WCAG 无障碍标准在国内教学资源建设中的落实程度普遍偏低，键盘导航、屏幕阅读器支持、色彩对比度等要素较少纳入验收指标。

（六）附带的新问题：源码即交付物带来的知识产权风险。 轻量化路线的开放性是双刃剑——单文件 HTML 的源码完全暴露，缺乏成果确权与防护机制，这在国内成果导向的评价语境下构成实质性障碍，也是国外机构化开源生态（有明确 CC 许可与署名规范）与国内个体化生产之间的制度差异所在。