近日，《推动物联网产业创新发展行动方案（2026—2028年）》（以下简称《行动方案》）正式发布，明确提出到2028年，物联网终端连接数力争达到百亿级规模，核心产业规模突破3.5万亿元。这一目标的提出，标志着我国物联网产业进入技术创新深化、场景规模化落地、产业生态全面完善的关键阶段。

产业发展，人才先行。高校作为物联网技术人才培养的核心阵地，迫切需要与产业技术路线、实际应用场景、行业标准体系深度接轨的教学解决方案。

01

锚定“端—边—云”架构，与国家技术主线同频共振

《行动方案》明确提出，要构建资源高效汇聚、数据高效处理、跨平台信息高效共享的“端—边—云”物联网平台架构。

物联网&鸿蒙实验箱以产业界真实AIoT技术架构为设计蓝本，打造“端—边—管—云—用”全链路教学体系，与国家技术路线完全一致：

端侧：集成各类智能感知终端与执行设备，搭载高精度传感器，可在复杂环境下完成稳定的数据采集与指令执行；

边侧：以智能网关为核心，具备本地数据接入、边缘计算、离线自治能力，满足工业场景低时延、高可靠的运行要求；

管侧：实现多通信协议互联互通，可灵活接入不同类型传感与控制设备；

云侧：搭载自研支持私有化部署的智慧物联云平台，配套虚拟仿真、低代码开发、3D数字孪生等工具，完整还原企业级项目开发流程。

这套体系从硬件支撑、软件开发，到场景实践、教学资源形成完整闭环，让高校教学直接对接产业主流技术栈，从根本上改善传统教学与产业实际脱节的问题。

02

深耕异构网融合，夯实物联网网络底座能力

《行动方案》强调，要扩大网络覆盖、推进多网融合、提升网络智联水平，加快构建广覆盖、全连接、多层次的物联网网络体系。异构网络融合、固移融合、宽窄结合，既是网络建设的核心任务，也是物联网专业人才必须掌握的关键技能。

将异构网融合作为核心技术优势，可实现多种网络协议与通信方式的互联互通，灵活适配工业、农业、城市管理等复杂应用场景，与方案“突破异构网络融合关键技术”的要求高度匹配。

同时，产品全面支持IPv6、NB‑IoT、LTE Cat1等主流技术，贴合移动物联网高低搭配的生态建设方向；融入边缘计算与网络智能调度技术，进一步提升网络资源适配能力与数据传输效率，帮助学生扎实掌握网络部署、协议调试、资源优化等实操技能，精准匹配新型网络基础设施建设的人才需求。

03

全场景实训落地，覆盖三大领域应用需求

《行动方案》围绕生产、消费、社会治理三大领域，系统培育物联网应用场景，推动物联网技术与实体经济深度融合。

紧扣产业真实应用需求，打造智慧农业、智慧城市、智慧康养三大标准化实训体系，教学场景与政策导向全面覆盖：

智慧农业

生产领域：智慧农业实训体系覆盖种植、养殖、气象监测、大棚育苗等全流程，集成数据采集、AI算法分析、自动化控制功能，高度还原产业真实作业流程；

智慧城市

社会治理领域：智慧城市实训平台以智慧灯杆、智慧交通、智能市政设施为项目原型，融合数字孪生、大数据、云计算等技术，支撑智能管控、风险预警等教学与科研实践；

智慧康养

民生消费领域：智慧康养方案聚焦医养结合、健康监测等场景，贴合政策鼓励的智慧生活、健康服务发展方向。

全场景实训让学生从理论学习走向工程实践，快速掌握产业主流应用模式，毕业后可快速适应岗位工作要求。

04

布局AI与数据融合，抢占技术创新前沿

《行动方案》将物联网与人工智能深度融合、释放数据价值列为重点任务，明确提出推动大模型轻量化部署、培育行业专用模型、实现跨终端跨平台数据互通、强化数据安全管理等要求。

云—边—端资源协同创新科研教学平台，提前布局AIoT融合方向，与产业技术创新趋势高度契合：

云端层：搭建AI开发平台与数据湖，支持模型训练、蒸馏压缩、联邦学习及大数据分析；

边缘层：基于云原生框架提供轻量化AI推理服务，可完成视频结构化分析、设备异常检测等低时延任务；

终端层：支持轻量级AI模型本地部署，实现设备自主感知、智能决策。

云-边-端资源协同科研教学平台案例

平台全链路遵循数据标准化规范，实现跨设备、跨平台数据互联互通与安全防护，覆盖数据采集、治理、分析、应用全流程。学生在校即可掌握AIoT融合、数据治理、安全防护等前沿技能，直接对接产业高端岗位需求。