1. 引言
国家《职业教育数字化战略行动实施方案》(2023)明确要求“推动AI等技术与职业教育深度融合，构建‘校企协同、虚实结合’的实训体系”，《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》进一步提出“强化跨境电商等重点领域人才培养，建立‘岗课赛证’融通机制”，政策层面的“数字化 + 产教融合”双导向已明确，要求高职跨境电商实训突破“传统课堂 + 模拟软件”的局限，2024年我国跨境电商进出口约2.71万亿元，同比增长14%；高于2024年我国货物贸易增速9个百分点，占我国货物贸易进出口总值的6.2% [1]。其“长周期协作、大额交易、多环节协同”的业务特性，对具备“数字化分析 + 跨文化谈判 + 供应链整合”能力的复合型人才需求激增，但目前职业教育培养体系存在显著短板：高职实训多聚焦B2C“碎片化订单处理”，对B2B“大额谈判、客户关系维护”等核心能力覆盖不足，80%的跨境电商B2B企业反映应届毕业生“无法快速适应真实业务流程”，需额外3至6个月岗前培训，且传统实训模式难以实现“纵向深耕专业技能、横向拓展数字能力”的融合培养要求。随着我国在技术层面的突破生成式AI基于Transformer架构与大语言模型，已实现从“信息传递”到“智能交互 + 内容生成”的跨越，其“场景模拟、个性化辅导、动态资源更新”的核心能力，可在跨境电商领域模拟“多语言客户谈判、动态市场分析”等高频业务环节，推动实训从“静态演示”向“动态交互”转型，还能将跨境电商实训案例的更新周期从传统6至12个月缩短至1至2周，解决“教学内容与行业脱节”的痛点，其“数据驱动决策”功能更可辅助学生分析跨境电商B2B的“客户画像、竞品策略”，为实训注入“数字化实战属性”。本文作者团队于2025年3月至5月开展“高职跨境电商B2B实训现状调研”，线上与线下访谈相结合的方式显示80%的跨境电商B2B企业反映应届毕业生“无法快速适应真实业务流程”，需额外3至6个月岗前培训；且传统实训模式难以实现“纵向深耕专业技能、横向拓展数字能力”的融合培养要求[2]。本文以“解决跨境电商B2B传统实训痛点、提升实训质量与学生职业能力”为核心目标，遵循“问题导向–理论支撑–模式构建–实践验证”的研究逻辑，结合建构主义理论与产教融合理论，构建“生成式AI技术赋能 + 系统化实训模式落地”的“双轮”实训模式，旨在实现“技术赋能–模式落地–能力提升”的闭环。不仅可为跨境电商B2B实训教学提供可操作、可复制的实践方案，填补现有研究中技术与业务融合不深、模式系统性不足的空白，也能为生成式AI与职业教育深度融合提供理论参考与实践范式，对推动跨境电商领域高素质技术技能人才培养、助力职业教育适应行业数字化转型需求、促进产教融合向纵深发展具有重要的理论价值与现实意义。
2. 核心概念与理论基础
2.1. 核心概念界定
2.1.1. 生成式人工智能
生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，简称生成式AI)是基于深度学习算法框架，通过对海量结构化与非结构化数据的学习、建模，挖掘数据内在规律并生成文本、图像、虚拟场景等新型内容的智能技术形态，具有创造性、交互性与适应性三大核心特征。在跨境电商B2B实训场景中，结合实训目标与业务需求，生成式AI的应用可进一步划分为三类：一是对话交互类工具，如ChatGPT，可模拟跨境电商B2B场景中的客户咨询、采购谈判等交互过程，同时解答关税政策、贸易术语等专业疑问；二是内容生成类工具，如Jasper、Midjourney，能够基于目标市场特征生成多语言产品营销文案、跨境电商平台产品主图设计方案等实训所需素材；三是数据分析类工具，如Alibaba国际站AI数据罗盘，可依托行业大数据提供目标市场需求分析、潜在客户画像构建等支持，为实训中的市场决策环节提供数据支撑。
2.1.2. 跨境电商B2B实训
跨境电商B2B实训是围绕企业对企业(Business-to-Business)跨境贸易全流程开展的实践性教学活动，其内容涵盖市场调研、客户开发、商务谈判、合同签约、物流履约及售后维护等核心环节，具有实训周期长、单笔交易金额大、业务环节复杂等显著特点。在场景属性上，B2B实训场景具有动态化特征，需应对客户个性化采购需求、定制化合同条款等变量，B2C实训场景则更具标准化属性，流程与需求相对固定；在目标导向上，B2B实训以建立长期稳定的客户合作关系为核心目标，B2C实训则以短期订单转化效率为主要衡量标准。
2.1.3. “双轮”教学模式
本研究提出的“双轮”教学模式，是以“生成式AI技术驱动”与“教学模式创新驱动”为核心引擎，以“产教融合”与“创新创业”为双重视角构建的跨境电商B2B实训体系。其中“技术驱动轮”聚焦生成式AI对实训过程的赋能，通过AI技术实现实训场景模拟、实训资源动态生成、学生个性化辅导等功能，重构传统跨境电商B2B实训链路；“模式驱动轮”侧重教学模式的系统性创新，依托“产教融合”强化实训的行业适配性，引入企业真实业务与资源，同时通过“创新创业”导向提升实训的能力转化性，引导学生将实训成果转化为实践能力；两者协同：生成式AI技术为教学模式创新提供工具支撑与效率保障，而教学模式创新则将技术优势转化为学生的职业能力与创新能力，最终实现“数字化 + 复合型”跨境电商B2B人才的培养目标。
2.2. 理论基础
2.2.1. 建构主义学习理论
建构主义学习理论由皮亚杰提出，其核心观点认为“学习并非被动接收知识的过程，而是学生基于已有经验主动建构知识体系的过程”，强调学习情境、个性化需求与协作互动对知识建构的关键作用。该理论为本研究“双轮”教学模式的设计提供了重要支撑，学生通过团队沟通、任务分工、方案迭代等协作过程，共同建构跨境电商B2B业务认知，强化知识的深度理解与应用能力。
2.2.2. 产教融合理论
产教融合理论的核心要义在于推动“教育链、人才链与产业链、创新链的深度衔接”，强调通过校企协同实现教育资源与行业资源的整合，提升人才培养与行业需求的匹配度。该理论在“双轮”教学模式中的应用主要体现在资源融合维度，企业为实训提供跨境电商B2B真实业务数据包、行业导师指导等实践资源，学校则提供教学课程体系、生成式AI实训平台等教育资源，形成“校企资源互补”的实训基础；其二是过程融合维度，将企业跨境电商B2B业务流程，如客户开发–订单执行–售后维护，转化为阶梯式实训任务，通过“生成式AI模拟训练–企业真实项目实战”的递进式学习；其三是成果融合维度，以企业对跨境电商业务的业绩评价标准，如客户开发数量、订单达成率，作为实训成果的核心衡量指标，确保实训培养的能力与行业实际需求高度契合。
2.2.3. 创新创业教育理论
创新创业教育理论以“培养学生创新思维、提升创业实践能力”为核心目标，强调通过系统化的教学与实践活动，引导学生将专业知识转化为创新成果与创业能力。该理论在“双轮”教学模式中的应用主要包括创新思维培养，借助生成式AI工具辅助学生分析市场痛点，生成差异化跨境电商B2B市场策略、创意产品推广方案等，激发创新思维；二是创业能力训练，引导学生将实训过程中形成的客户资源、订单操作经验等转化为创业项目，通过商业计划书撰写、项目路演答辩等实践环节，提升创业规划与执行能力；三是证书衔接，将实训内容与“1 + X”创新创业职业技能等级证书标准对接，实现“实训能力提升–证书考核通过–创业实践支撑”的闭环，强化学生创新创业能力的市场化认可。
3. 跨境电商B2B实训的现实困境与AI赋能的机遇
3.1. 传统跨境电商B2B实训的核心困境
3.1.1. 实训场景与行业实际脱节
传统跨境电商B2B实训多依赖标准化模拟软件，场景设计以“固定流程复刻”为核心，难以还原真实业务的动态性与复杂性。对国内30所高职院校的调研显示，78%的实训软件中“客户需求、市场环境”模块采用模板化设计，如统一化询盘内容、固定化谈判场景，无法覆盖真实业务中“客户定制化产品需求、关税政策动态调整、汇率波动”等变量；另外基于企业实习反馈数据发现，65%的学生反映实训中习得的“谈判话术、流程操作”因与企业实际场景不匹配，需重新适应1至2个月才能独立开展工作[3]。此外，传统实训普遍缺乏“跨文化场景”设计，未涉及“欧美客户注重效率、中东客户注重关系”等差异化沟通风格训练，导致学生国际业务适配能力薄弱，跨文化谈判成功率不足30%。
3.1.2. 教学资源更新滞后于行业发展
跨境电商B2B行业具有政策变动快，如RCEP关税调整、市场趋势新、平台规则迭代频繁，如Alibaba国际站算法更新的特征，但传统实训资源更新周期长达8个月，导致学生学习内容与行业有滞后与脱节。传统实训资源存在“通用性强、针对性弱”的问题：品类覆盖上，多聚焦“服装、3C”等B2C优势品类，对“工业零部件、机械设备”等B2B核心品类覆盖不足；形式呈现上，以“文字案例、PPT课件”为主，缺乏“真实谈判录像、企业订单数据、平台后台操作演示”等可视化资源，学生认知效率较行业一线人员低。
3.1.3. 个性化与精准化指导不足
传统实训受“师资数量短缺、专业能力不足”双重限制，难以实现对学生的精准辅导。调研统计数据显示国内高职跨境电商专业平均师生比达1:50，教师无法实时关注每个学生的操作细节，如谈判逻辑漏洞、数据分析偏差；45%的实训教师缺乏跨境电商B2B实战经验，仅能对“标准化操作任务”，如询盘邮件撰写，进行基础点评，对“客户开发策略优化、供应链风险规避”等复杂问题无法提供行业级建议。
3.2. 生成式AI对跨境电商B2B实训的赋能机遇
3.2.1. 创设高仿真、动态化的B2B实训场景
生成式AI的“场景模拟与动态生成能力”可有效弥补传统实训场景僵化的短板。针对跨境电商B2B场景设计的“AI动态场景生成系统”，能基于实时行业数据，如模拟“关税税率调整、汇率波动、竞品价格变动”，引导学生学习“动态定价策略、风险规避方案”；可根据不同国家客户特征，如德国客户注重细节、日本客户注重流程，模拟沟通风格，支持多种语言实时交互与文化禁忌提示；可设置“客户投诉处理、供应链中断、定制化产品谈判”等突发情境，让学生在“试错–反思–迭代”中提升复杂问题解决能力。
3.2.2. 提供海量、即时、定制化的教学资源
生成式AI的“数据驱动与内容生成能力”可彻底解决传统实训资源滞后问题。通过对接跨境电商平台API，如Alibaba国际站、Amazon Business、行业数据库，实现资源的“即时化、定制化、多形式”供给，如每日抓取“平台规则变更、关税政策调整、市场趋势数据”，自动更新案例库与操作手册；根据实训目标，如“客户开发”“物流方案设计”与学生能力水平，生成“基础谈判模板、小众市场分析报告、个性化错题集”；将文字资源转化为“谈判模拟视频、3D产品模型、平台操作动画”，学生认知效率提升50% [4]。
3.2.3. 实现个性化、即时化的智能辅导
生成式AI的“交互反馈与数据分析能力”可构建“24小时智能导师”体系，突破传统师资限制。通过分析学生实训数据，如谈判录音、数据分析报告、订单操作记录，识别能力短板，如“产品卖点阐述不足”“成本核算偏差”；并针对短板推送针对性任务，如“10个产品卖点提炼案例训练”“5组成本核算对比练习”，形成“诊断–训练–反馈”的个性化提升闭环。
3.2.4. 激发创新思维，赋能创新创业能力培养
生成式AI的“创意生成与数据洞察能力”可推动实训从“技能模仿”向“创新实践”转型，强化学生创新创业能力。在跨境电商B2B实训中，生成式AI可识别市场机会，通过大数据分析挖掘“小众市场需求”，如欧洲低成本定制包装、东南亚新能源配件维修服务；辅助学生设计“差异化B2B营销策略”，如基于社交媒体的工业产品推广方案、“定制化产品方案”，如针对中东市场的耐高温机械设备改造，生成创新方案；可自动生成“商业计划书初稿、财务预测模型”，对接学校创业孵化基地与企业投资资源。
4. “双轮”实训教学模式的总体框架与实施路径
4.1. 模式构建的总体思路与原则
4.1.1. 总体思路
以培养跨境电商B2B人才为核心目标，以“生成式AI技术”为底层支撑，以“产教融合与创新创业”为双重视角，构建“技术驱动–模式创新–能力提升”的闭环体系。
4.1.2. 核心原则
(1) 双轮协同原则
强调“技术驱动轮”与“模式驱动轮”的同向发力，生成式AI技术需服务于实训目标，如场景模拟需匹配B2B业务流程，教学模式创新需依托技术支撑，如实战项目需AI数据分析辅助，避免陷入“重技术炫技轻模式落地”或“重模式框架轻技术赋能”的误区。
(2) 虚实结合原则
以“AI虚拟仿真”降低实训成本，如模拟高成本的跨境物流谈判，以“企业真实项目”检验实训效果，如参与企业真实询盘处理，通过“虚拟训练–真实实战”的递进，实现“低成本、高质量”的实训效果。
(3) 能力导向原则
聚焦“数字化 + 专业 + 创新”的能力融合，所有技术应用与模式设计均以“提升学生职业能力”为核心，如AI内容生成需服务于“客户开发素材创作”能力培养，避免技术应用与能力目标脱节。
(4) 伦理合规原则
将AI伦理教育融入实训全流程，培养学生“负责任的AI应用能力”，如客户数据隐私保护、AI内容版权归属，规避技术滥用风险，如使用AI生成虚假客户信息。
4.2. “双轮”模式的总体框架
“双轮”实训教学模式由“技术驱动轮、模式驱动轮、目标轴、环境保障”四大核心要素构成(见图1)，技术驱动轮支撑四阶流程的数字化实施，模式驱动轮通过三元机制为四阶流程注入实战资源，环境保障层为双轮协同提供基础支撑，最终共同指向人才培养目标轴。各要素通过动态互动形成闭环体系，共同支撑跨境电商B2B人才培养目标的实现。
Figure 1. Double-wheel training teaching model diagram
图1. 双轮实训教学模式图
4.3. “三元协同育人机制”的双轮教学模式的实施路径
“三元协同育人机制”是产教融合理论在本模式中的具体实践，通过“学校–企业–创新创业平台”三方协同，实现“教学–行业–创业”的无缝衔接。
4.3.1. “引企入教”深化，实现“教学–行业”无缝对接
(1) 联合跨境电商B2B企业，如阿里巴巴国际站优质供应商、区域龙头外贸企业，梳理“客户开发、谈判履约”等核心业务流程与岗位能力需求，共同制定实训标准，如“客户开发素材需达到‘3天内获得5个有效询盘’标准”，并基于企业真实业务数据，如历史询盘、订单记录，开发“AI实训任务库”、“基于企业2023年欧洲市场询盘数据的客户画像分析任务”。
(2) 邀请企业导师驻校指导，企业主管，如外贸经理、采购总监，通过“AI直播平台”开展行业讲座，如“2024年欧洲B2B采购趋势”，参与“AI模拟谈判点评、实训成果审核”，对学生的“客户开发方案、谈判策略”提供行业级建议。
4.3.2. “实战项目”驱动，强化“实训–业务”实战属性
(1) 校企联合发布实战项目，企业基于自身业务需求，如“2024年东南亚市场开发”“AI营销文案优化提升询盘率”，发布实战项目，明确项目目标，如“3个月内新增10个东南亚有效客户”、考核标准，如“客户转化率 ≥ 15%”与资源支持。
(2) 以学生小组实施项目，4至5人为一组，基于“四阶递进式实训流程”的技能积累，使用AI工具完成“市场分析-AI数据分析平台、素材创作-AI内容生成平台、谈判模拟-AI场景模拟平台”，将方案应用于企业真实业务。
4.3.3. “创新创业”融入，实现“实训–创业”闭环衔接
(1) 教师通过“AI案例教学”讲解跨境电商B2B创业案例，如“某企业通过细分‘工业零部件维修服务’市场实现创业成功”，培养创业意识，利用AI生成案例分析框架，包含“市场机会、资源需求、风险点”，引导学生学习“从实训数据中发现创业机会”的思维方法。
(2) 孵化创业项目，学生基于“四阶流程”的实训成果，如“欧洲环保包装市场分析、客户开发方案”，设计创业项目，AI辅助生成“商业计划书初稿、财务预测模型”，企业导师对项目进行优化指导；学校举办“跨境电商B2B创业路演”，邀请投资机构、跨境电商平台，如Alibaba国际站，参与评审，优秀项目入驻学校创业孵化基地等支持。
4.4. AI技术驱动的“四阶递进式实训流程”的实施路径
“四阶递进式实训流程”是生成式AI技术赋能的具体载体，按照“认知–创作–谈判–决策”的逻辑递进，实现学生能力的逐步提升。
4.4.1. AI辅助认知与市场洞察
(1) 学生通过对话交互平台，如Deepseek学习“国际贸易术语(FOB/CIF)、跨境物流规则、B2B平台操作规范”等理论知识，AI基于学生答题数据，如“FOB条款理解偏差”，推送个性化学习资料。
(2) 分析AI驱动市场，学生使用数据分析平台，如Alibaba AI数据罗盘，调研目标市场，如“欧洲新能源零部件市场”，AI自动生成分析框架，含“供需数据、竞品动态、政策风险”维度，学生补充调研数据后，AI评估报告完整性并提出优化建议，如“需补充竞品价格带与客户评价分析”。
(3) AI模拟专家答疑，针对“关税政策解读、市场数据解读”等复杂问题，AI以“行业专家视角”提供实时解答与案例参考，如“RCEP框架下欧洲零部件关税减免案例”。
4.4.2. AI辅助营销与内容创作
(1) AI辅助客户开发素材创作，基于前一阶段的市场分析结果，学生使用内容生成平台生成“多语言产品描述，如英语、德语、个性化营销邮件、产品应用场景图”，AI从“市场适配性，如是否符合欧洲客户环保需求、信息完整性，如是否包含核心参数、吸引力，如是否突出差异化卖点”三个维度评估内容质量；
(2) AI内容优化迭代，学生可根据AI评估建议，如“需补充产品环保认证信息”调整素材，直至达到“企业级应用标准”。
(3) AI模拟客户反馈，AI扮演“目标市场客户”，对素材提出反馈意见，如“产品交货期是否可缩短”，学生进一步优化素材。
4.4.3. AI模拟谈判与客户服务
(1) AI模拟客户谈判
学生通过场景模拟平台与AI扮演的“目标市场客户”，如欧洲采购商开展 B2B谈判，AI设置“核心需求，如降价5%，附加条件，如缩短交货期10天，突发状况，如要求增加质量检测环节”等谈判变量，实时记录谈判过程。
(2) AI谈判评估与反馈
谈判结束后，AI从“逻辑性，如论据是否充分、让步策略，如是否守住成本底线、跨文化适配性，如是否尊重欧洲客户时间观念”三个维度评分，生成改进报告，如“需强化成本核算论据，补充原材料价格上涨数据”。
(3) AI模拟客户服务
AI扮演“已合作客户”，模拟“物流延迟投诉、产品质量反馈”等场景，学生制定解决方案，AI评估“方案可行性，如是否能按时补发货物、客户满意度，如是否补偿合理”[5]。
4.4.4. AI辅助决策与复盘优化
(1) AI辅助业务决策
基于前面三个阶段的谈判结果，学生使用数据分析平台，如Alibaba AI数据罗盘，评估“不同执行方案”，如“海运vs空运的成本与时效对比”“信用证vs电汇的风险与效率对比”，AI生成决策建议与风险提示，如“空运虽时效快，但成本增加15%，建议与客户分摊运费”，学生最终选择最优方案。
(2) AI辅助客户维护方案设计
AI分析“客户谈判数据、市场动态”，生成“客户维护方案”初稿，如“定期推送行业报告、节日问候”，学生补充个性化内容，如“针对客户环保需求，推送产品环保升级信息”。
(3) AI辅助实训复盘
AI汇总前三个阶段的实训数据，如市场分析报告评分、谈判成功率、内容创作质量，生成“个人能力雷达图”，识别短板，如“成本核算准确率低”，推送针对性优化任务，引导学生发现市场创新机会。如“欧洲客户对环保包装的需求可开发定制化包装业务”。
5. 风险与挑战
“双轮”模式能有效解决传统实训痛点，但在实施过程中仍面临技术、成本、师资、评估等多维度风险与挑战。
5.1. AI模型“幻觉”风险：输出不可靠信息的应对
生成式AI存在“幻觉”现象，即输出与事实不符的信息，在跨境电商B2B实训中可能导致关键决策偏差，如AI错误解读RCEP关税政策、虚构产品认证标准，或在客户画像分析中生成虚假市场数据，直接影响实训成果的真实性与有效性。
5.2. AI平台建设与维护的高成本挑战
AI实训平台的建设与维护成本较高，单所高职院校搭建专属AI实训平台需投入50~100万元，每年维护费用约10~20万元，且跨境电商平台API接口的授权费用高昂，对资金有限的高职院校形成门槛[6]。
5.3. 教师AI素养不足的能力挑战
多数高职跨境电商专业教师具备丰富的教学与行业经验，但缺乏AI技术应用能力，如部分教师无法熟练操作AI数据分析工具，教师难以指导学生解决AI实训中的技术问题，导致AI工具与实训教学的融合深度不足。
5.4. “学生能力与AI辅助贡献”的评估区分难题
传统实训评估以“成果为导向”，如客户开发数量、谈判成功率，但AI深度参与后，难以区分“学生自身能力”与“AI辅助贡献”，如学生提交的优质营销文案可能由AI生成，学生仅进行简单修改，导致评估结果无法真实反映学生能力。
6. 结论
“生成式AI技术驱动”与“教学模式创新驱动”的协同作用，有效解决了传统跨境电商B2B实训的核心困境，其中AI技术通过“四阶流程”重构实训链路，实现实训场景仿真、教学资源即时更新与个性化精准辅导，产教融合与创新创业导向强化实训的实战属性与创新导向，再辅以配套的保障体系与评价体系确保模式落地，最终达成跨境电商B2B人才的培养目标，该模式不仅填补了“AI与跨境电商教学分离”的研究空白，还为高职跨境电商实训改革提供了理论支撑与实践参考。但研究在生成式AI在复杂供应链场景模拟及小众市场数据精准度方面仍有不足，模式推广过程中因依赖校企协同机制与AI平台建设，对资金不足的院校形成较高门槛，且评价体系中“企业项目业绩”指标受合作资源差异影响，评价客观性有待进一步提升。
基金项目
2025年北京农业职业学院院级教改课题(NZJGAI202532)。