近日，工业和信息化部发布的《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》（以下简称《行动方案》），为新一代信息技术与制造业深度融合指明了实施路径。方案明确提出，到2028年，我国工业互联网和人工智能融合赋能水平将实现显著提升，并在基础设施、数据要素、融合应用等关键领域部署了重点任务。
在这一产业变革的关键时期，人才供给成为融合赋能能否成功实施的关键支撑。方案特别强调，随着《行动方案》的深入实施，工业企业对既懂工业工艺、又掌握人工智能算法与工业互联网平台技术的复合型人才需求将大幅增长。这一判断，精准指出了当前产业发展的核心痛点。
聚焦产业技术前沿，构建完整技术体系
《行动方案》要求加快人工智能与工业互联网在更深程度、更高水平上融合。产品技术选型与架构设计，直接集成了当前产业界关注和采用的前沿技术栈，确保了教学内容与行业发展同步。
在数据与通信方面，系统全面覆盖了工业现场主流与新兴的通信协议与技术。学生可实操ZigBee、LoRa、Wi-Fi、BLE等无线通信，以及Modbus/TCP、MQTT、OPC UA等工业有线及物联网协议，这正是构建《行动方案》中“多源异构工业数据联通共享”能力的基础。
在技术体系构建方面，系统完整覆盖了工业智能化的关键技术环节。从设备端的嵌入式智能开发，到边缘侧的实时计算与推理，再到云端的数据管理与模型训练，学生可以系统学习“云-边-端”协同架构的实现方法。平台特别强化了边缘计算能力的培养，配置了嵌入式AI开发套件，支持学生在资源受限环境下进行模型优化与部署。
云-边-端协同架构
在人工智能融合应用方面，平台提供了大量源于真实需求的工业视觉与AI应用案例，如安全帽检测、工件尺寸测量、螺丝螺母检测、药品分拣等。这些案例将计算机视觉、机器学习等人工智能技术，直接嵌入到具体的工业质检、安全生产、流程控制场景中，而非孤立讲授算法理论，精准培养了学生将AI技术落地于工业场景的“融合应用”能力。
部分工业视觉实验案例
教学体系支撑产业需求转化
课程资源体系：配套开发的《工业数据采集技术》、《工业网络通信技术》、《工业ROS机器人技术》、《工业边缘智能技术》、《工业互联应用技术》、《嵌入式Linux项目开发》、《物联网短距离无线通信》、《物联网长距离无线通信》、《工业互联网项目实训》、《工业自动化控制》、《工业互联网系统集成》、《机器视觉技术》等系列课程，覆盖了工业互联网与人工智能融合的关键技术领域，形成了从基础到应用、从单项技术到系统集成的完整教学路径。
教材资源
项目驱动的实践能力培养：教学以实际工业应用项目为主线，设计了从基础到综合的多层次实训案例。学生从完成单个的“空气环境监测”、“远程电能计量”等基础功能模块开始，逐步过渡到设计和实现“生产车间环境监控系统”、“工业滑台生产加工系统”等综合性项目。这种循序渐进、基于真实场景的项目化训练，有效培养了学生解决复杂工程问题、进行系统集成和方案设计的综合能力，这正是未来成为《行动方案》所期待的“智能化解决方案供应商”所必需的核心素质。
部分工业App项目案例
《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》的实施，标志着我国制造业数字化转型进入了深度融合的新阶段。这一过程的成功，离不开大量既懂工业又懂技术的复合型人才支撑。
云边端工业互联网实践教学系统，通过精准对接产业需求、系统设计教学方案、持续更新技术内容，为培养这类复合型人才提供了有效的实践平台。这些平台不仅是教学工具，更是连接教育体系与产业需求的重要桥梁。
随着方案的深入推进，这类注重产教融合、紧贴产业需求的实训平台，必将在培养工业互联网与人工智能融合人才方面发挥更加重要的作用，为我国制造业的智能化转型提供坚实的人才保障，助力《行动方案》各项目标的顺利实现。
