一、建设背景

在科技飞速发展的当下，人工智能已成为全球竞争的焦点技术。从医疗领域的智能诊断，到制造行业的自动化生产线，再到金融行业的风险预测，人工智能技术的身影无处不在，正以惊人的速度重塑着各个传统产业。据相关数据显示，我国人工智能产业规模预计在 2025 年将突破 4000 亿元，展现出巨大的发展潜力 。然而，与之形成鲜明对比的是，人社部数据表明，人工智能领域的人才缺口高达 500 万人，这一巨大的人才供需失衡，严重制约了产业的进一步发展。

技师学院作为培养高级技术技能人才的重要基地，越来越受到国家和社会的重视。为适应社会对高素质人工智能专业人才的需求，强化人工智能教育与实践显得尤为重要。但当前，许多技师学院在人工智能人才培养过程中，面临着理论与实践严重脱节的困境。学生在课堂上学到的知识，无法在实际操作中得到有效应用，导致他们在毕业后难以迅速适应企业的实际工作需求。传统教学中设备滞后于技术前沿，使得学生接触到的知识和技能与行业实际需求存在差距，难以满足企业对于人工智能技术落地能力的要求。

计算机应用专业（人工智能方向）实训室以 “培养 AI 技术落地能力” 为核心，聚焦 “教、学、做、创” 一体化，旨在解决上述问题，为学生提供贴近真实工作场景的实训平台。通过构建这个平台，学生不仅能够深入学习人工智能的理论知识，更能在实践操作中积累丰富的经验，提升解决实际问题的能力，从而为 “AI+” 产业升级输送大量优秀的专业人才。

二、核心设备与功能

（一）智能感知与控制设备

在计算机应用专业（人工智能方向）实训室中，智能感知与控制设备是学生接触人工智能硬件实操的前沿阵地。通过配备无人机模拟仿真系统及模拟飞行系统，学生能够模拟无人机在智慧城市中执行巡逻监测任务，规划出最合理的飞行路径，以全面覆盖城市各个区域；也能模拟在物流配送场景里，让无人机精准地将货物送达指定地点，同时还要灵活应对各种突发状况，比如遇到障碍物时迅速启动避障控制程序，安全绕过障碍，确保配送任务顺利完成。

在实际操作中，学生需要深入了解无人机的飞行原理、各种传感器的工作机制，像陀螺仪如何感知飞行姿态，GPS 如何实现定位导航等。通过不断地模拟训练，他们能够熟练掌握无人机的操控技巧，学会根据不同的任务需求和环境条件，编写相应的控制程序，实现无人机的自主飞行。这不仅锻炼了学生的实际动手能力，还培养了他们应对复杂问题的解决能力和创新思维。

与无人机模拟系统相辅相成的是具身智能机器人。在实训项目中，学生可以利用它进行机械臂精准抓取操作，比如从一堆零件中准确无误地抓取特定的零件，这要求学生精确控制机械臂的运动轨迹和力度，确保抓取过程既稳定又高效。在轨迹规划实训中，学生需要为机械臂设计一条最优的运动路径，使其能够在复杂的空间环境中顺利完成任务，同时还要避免与周围的物体发生碰撞。

通过对这些智能感知与控制设备的操作，学生能够深入理解传感器融合的原理和方法。他们需要将来自不同传感器的数据进行整合分析，从而让设备对周围环境有更全面、准确的认识。同时，学生还能掌握运动控制算法的实际应用，学会根据不同的任务需求和设备状态，调整控制算法的参数，使设备运行得更加稳定、高效。这一系列的实训操作，能够有效强化学生对机电一体化设备的调试与运维能力，为他们今后从事相关工作打下坚实的基础。

（二）AI 开发与应用平台

AI 开发与应用平台区域集成了 PLC 控制、机器视觉、MES 生产管理系统等先进技术，全面覆盖了从原材料数据采集到产品最终仓储的全流程智能制造场景。在实际操作中，学生们通过编写 PLC 程序，能够实现对工业机器人动作的精确控制，使其按照预设的流程完成物料搬运、零件加工、产品装配等一系列复杂任务。

机器视觉系统则像是工业机器人的 “眼睛”，学生需要运用相关算法对采集到的图像进行处理和分析，让机器人能够准确识别不同的零部件，判断产品的质量是否合格。

AIoT 实训装置则为学生提供了一个从数据预处理到模型训练，再到边缘计算部署的全流程实践平台。在数据预处理阶段，学生需要对采集到的原始数据进行清洗、标注和特征工程处理，将其转化为适合模型训练的格式。以图像分类任务为例，学生要对大量的图像数据进行标注，标记出每张图像所属的类别，同时提取图像的特征，为后续的模型训练做好准备。在模型训练环节，学生可以选择不同的深度学习框架，根据具体的任务需求构建合适的模型，并通过不断调整模型的参数和训练算法，提高模型的准确性和泛化能力。在完成模型训练后，学生还需要将模型部署到边缘设备上，实现对实时数据的快速处理和分析。比如在智能安防场景中，将训练好的目标检测模型部署到摄像头边缘设备上，使其能够实时识别出监控画面中的异常行为，并及时发出警报。通过在这个平台上的实践操作，学生能够全面掌握 Python 编程在人工智能领域的应用，熟练运用深度学习框架进行算法设计和模型开发，实现从理论知识到实际工程应用的跨越，提升自己在人工智能算法实践方面的能力。

（三）虚实融合实训环境：突破场景限制

智能仿真与数字孪生系统为学生打造了一个虚实融合的学习空间，在这里，学生可以突破现实场景的限制，开展各种复杂的人工智能应用实践。数字人教学辅助平台宛如一位不知疲倦的智能导师，随时为学生提供指导和帮助。在虚拟仿真软件构建的智慧家居场景中，学生可以扮演智能家居系统的开发者和调试者，利用虚拟环境中的各种工具和资源，搭建起一套完整的智能家居系统。他们需要将各种智能设备，如智能灯泡、智能门锁、智能摄像头等连接到统一的网络平台上，并通过编写程序实现设备之间的互联互通和智能控制。

在这个过程中，学生不仅能够学习到物联网技术、传感器技术、人工智能算法等多方面的知识，还能锻炼自己的系统设计和调试能力。一旦系统出现故障，学生需要运用所学知识，通过虚拟环境中的诊断工具，快速定位问题所在，并进行修复。这不仅提高了学生解决实际问题的能力，还培养了他们的创新思维和团队协作精神。

以智能安防场景为例，学生可以在虚拟环境中搭建一个人脸识别门禁系统。他们需要收集大量的人脸图像数据，运用图像处理算法对这些数据进行预处理和特征提取，然后使用深度学习算法训练人脸识别模型。在训练过程中，学生需要不断调整模型的参数和结构，以提高模型的识别准确率。完成模型训练后，将其集成到虚拟的门禁系统中，进行实际的测试和验证。在测试过程中，学生可能会遇到各种问题，比如光照变化、人脸遮挡等因素对识别准确率的影响。这时，他们需要进一步优化算法，采用一些增强技术，如光照补偿、遮挡检测等，来提高系统的鲁棒性。通过这样的实践操作，学生能够深入了解人脸识别技术的原理和应用，掌握从算法设计到系统实现的全过程，提升自己在人工智能领域的实践能力和创新能力。

三、教学体系

（一）分层课程设计：对接岗位需求

计算机应用专业（人工智能方向）实训室以市场需求为导向，构建了一套全面且细致的分层课程体系，通过层层递进的课程设置，帮助学生逐步提升人工智能领域的专业能力，实现从基础知识掌握到复杂项目实践的跨越，确保学生毕业后能迅速适应不同层次的工作岗位需求。

在基础技能模块，开设了《Python 编程基础》、《传感器原理与应用》、《AI 数学基础》等课程，这些课程是学生踏入人工智能领域的基础。为了让学生更好地将理论知识应用于实践，实训室配套了智能编程实训平台。在学习《Python 编程基础》时，学生不仅要掌握 Python 语言的基本语法和数据结构，还会通过数据标注的实际操作，学会如何为机器学习模型准备高质量的数据；在简单图像分类项目中，学生运用所学的编程知识，编写代码实现对不同图像的分类识别，在实践过程中培养编程规范和算法逻辑思维。在学习《传感器原理与应用》课程时，学生通过对各类传感器的实际操作，了解传感器的工作原理和数据采集方式，为后续在人工智能系统中应用传感器数据打下基础。

专业核心模块则聚焦于《机器学习技术》、《计算机视觉应用》、《自然语言处理基础》等课程，这些课程是人工智能领域的核心知识。依托工业机器人实训系统、视觉实训平台，学生将开展一系列更具挑战性的项目实训。在 “视频行为识别” 项目中，学生要运用深度学习算法对视频中的人物行为进行分析和识别，这要求他们深入理解计算机视觉中的图像特征提取、目标检测和行为分析等技术。通过这些项目实训，学生能够强化模型训练、参数调优及跨设备协同能力，提升在人工智能核心领域的实践能力。

在创新拓展模块，引入了企业真实案例，如 “社区安防智能监控系统开发”。这一模块的课程结合大模型技术应用实训室，让学生接触到行业最前沿的技术和理念。在 “社区安防智能监控系统开发” 项目中，学生需要运用多模态数据融合技术，将视频图像数据、传感器数据等进行整合分析，实现对社区安全的全方位监控。他们还会探索生成式 AI 在内容创作中的应用，比如利用生成式 AI 生成监控场景的模拟视频，用于系统测试和优化。在这个过程中，学生不仅能够将所学知识应用到实际项目中，还能培养创新思维和团队协作能力。

（二）多元化实训模式

在计算机应用专业（人工智能方向）实训室的教学过程中，多元化实训模式发挥着至关重要的作用，通过 “教 - 学 - 评” 一体化平台和 “双师型” 师资保障，全面提升学生的实战能力，确保学生能够在学习过程中及时得到反馈和指导，顺利完成从理论知识到实践能力的转化。

“教 - 学 - 评” 一体化平台利用实训管理系统，实现了课程资源管理、实训过程监控与成果智能评估的有机结合。在课程资源管理方面，平台整合了丰富的教学资料，包括教学视频、实训案例、参考文档等，学生可以根据自己的学习进度和需求随时进行查阅和学习。在实训过程监控中，平台实时记录学生的操作过程和数据，例如在学生进行编程实训时，系统能够自动检测代码规范性，包括代码的缩进、变量命名是否符合规范等；在模型训练过程中，能够实时监测模型训练精度，评估模型是否达到预期的性能指标。一旦发现学生在实训过程中存在薄弱环节，平台会及时反馈给学生和教师，形成个性化能力提升方案。教师可以根据平台提供的反馈信息，有针对性地对学生进行辅导，帮助学生改进不足之处，提高实训效果。

“双师型” 师资保障为学生提供了来自学校和企业的双重指导。校内骨干教师拥有扎实的理论知识和丰富的教学经验，能够为学生系统地讲解人工智能的理论知识和基本技能。企业工程师则带来了行业的最新动态和实际项目经验，他们定期将行业前沿技术，如 AIGC 工具应用、智能体开发等引入教学中。在实际项目指导中，企业导师会带领学生完成从需求分析到交付验收的全流程项目。

四、锚定技术前沿，打造智慧实训标杆

（一）设备迭代与技术升级

随着人工智能技术的飞速发展，实训室将紧跟技术前沿，持续进行设备迭代与技术升级，为学生提供更先进、更全面的实训环境。计划引入大模型训练服务器，它拥有强大的计算能力和高效的数据处理速度，能够支持学生进行大规模的模型训练，深入探索复杂的人工智能算法。同时，引入智能体开发平台，为学生提供构建和训练智能体的工具和环境，让学生能够参与到智能体的开发和应用中，培养他们在自主决策系统开发方面的能力。

通过构建 “数据采集 - 模型微调 - 场景部署” 全链条实训环境，学生将能够从数据的收集和整理开始，逐步进行模型的训练和优化，最终将模型应用到实际场景中。在数据采集阶段，学生将学习如何使用各种传感器和数据采集工具，收集高质量的数据；在模型微调阶段，学生将运用所学的知识和技能，对预训练模型进行调整和优化，使其更好地适应特定的任务和场景；在场景部署阶段，学生将把训练好的模型部署到实际的应用场景中，进行测试和验证，解决实际问题。

为了让学生接触到更前沿的人工智能应用，实训室将支持学生参与 AIGC 内容生成、智能对话系统开发等前沿领域实践。在 AIGC 内容生成方面，学生可以利用生成式对抗网络、变分自编码器等技术，生成图像、文本、音频等内容，探索人工智能在创意领域的应用。在智能对话系统开发方面，学生将学习如何使用自然语言处理技术，构建智能客服、聊天机器人等对话系统，提高语言交互的效率和质量。

同时，实训室将升级虚拟仿真系统为数字孪生平台。数字孪生平台能够实现工业产线、城市管理等复杂场景还原，通过实时数据的采集和分析，实现对物理实体的实时监控和优化。在工业产线方面，学生可以通过数字孪生平台，对生产线的运行状态进行实时监测，预测设备故障，优化生产流程，提高生产效率和质量。在城市管理方面，学生可以利用数字孪生平台，模拟城市交通流量、能源消耗等情况，为城市规划和管理提供决策支持，提升城市的智能化水平。这些技术的升级和引入，将满足 “AI + 物联网”“AI + 数字孪生” 等新兴岗位的培养需求，使学生能够更好地适应未来人工智能领域的发展趋势。