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一、建设背景

（一）产业升级催生人才缺口

在科技飞速发展的当下，人工智能已成为推动各行业变革的关键力量。从智慧交通里精准调度的智能算法，到智能制造中自动化生产线的智能控制，再到智慧医疗里辅助诊断的智能系统 ，AI 技术的身影无处不在。据权威预测，到 2025 年，我国人工智能产业规模预计将突破 4000 亿元，展现出巨大的发展潜力。

然而，繁荣背后，人才短缺的问题却日益凸显。当前，我国人工智能领域人才缺口高达 500 万，这一数字如同高悬的警钟，敲响了产业发展的隐忧。企业在招聘算法工程师、数据科学家、AI 架构师等核心岗位人才时，常常面临 “一将难求” 的困境。即使开出高薪，也难以寻觅到符合岗位需求的专业人才。

技师学院作为技术技能人才培养的前沿阵地，承载着为产业输送新鲜血液的重任。但传统的人才培养模式，过于侧重理论教学，使得学生实践能力不足，难以快速适应企业的实际工作需求。很多毕业生进入企业后，需要花费大量时间进行二次培训，这无疑增加了企业的用人成本，也影响了人才的有效供给。构建与产业岗位需求精准对接的实训环境，已成为技师学院破解人才培养困境的关键所在。只有让学生在真实的项目实践中锤炼技能，掌握数据处理、模型开发、智能硬件互联等核心能力，才能填补产业人才缺口，为人工智能产业的持续发展提供坚实的人才支撑。

（二）政策驱动与产教融合新要求

政策是产业发展的风向标，也是职业教育改革的重要指引。《职业教育专业目录》明确将人工智能技术服务列为重点建设专业，为技师学院的专业发展指明了方向。文件着重强调，要构建 “教、学、做、创” 一体化实训场景，这不仅是对教学模式的创新要求，更是对人才培养质量的深度考量。

技师学院人工智能产业项目实训室的建设，正是对这一政策要求的积极响应。它是落实 “岗课赛证” 综合育人模式的关键载体。通过引入企业级实战项目，学生能够接触到行业最前沿的技术和实际工作流程，将所学知识与实践紧密结合。共建校企双导师团队，则整合了学校和企业的优势资源。校内导师凭借扎实的理论基础，为学生传授专业知识；企业导师以丰富的实践经验，引导学生解决实际问题，培养职业素养。

这种深度的产教融合，打破了教育与产业之间的壁垒，推动教育链、人才链与产业链、创新链深度融合。学生在实训室内，既能学习到系统的理论知识，又能参与企业实际项目，积累实践经验，毕业后可无缝对接产业岗位。同时，通过参与技能竞赛和考取相关职业证书，学生的综合能力得到全面提升，真正成为适应产业发展需求的复合型技术技能人才。

二、核心架构：三位一体的智能实训生态

（一）智能编程与分析实训室

1. 工学一体化课程资源包

智能编程与分析实训室深度整合 Python 编程、数据结构、机器学习基础等核心课程，打造了一套独具特色的工学一体化课程资源包。这套资源包不仅涵盖了全面而系统的理论知识，更精心配套了丰富的案例库，其中包含图像分类、文本情感分析等典型任务。

以图像分类任务为例，学生在学习过程中，首先通过理论讲解深入理解图像识别的基本原理，如卷积神经网络（CNN）的结构与工作机制。随后，在代码实操环节，学生运用 Python 语言，亲手编写代码实现图像分类模型的搭建与训练。他们从数据预处理开始，对图像进行读取、归一化、增强等操作，为模型训练准备高质量的数据。接着，设计并训练模型，调整各种超参数，观察模型在训练集和验证集上的性能表现。最后，在项目答辩阶段，学生们展示自己的成果，阐述项目思路、遇到的问题及解决方案，接受教师和同学的提问与点评。

通过 “理论讲解 — 代码实操 — 项目答辩” 这样的闭环学习模式，学生们在不断的实践与反思中，逐渐掌握人工智能技术的核心语法规则与编程规范，能够熟练运用所学知识解决实际问题，为后续的学习和实践打下坚实的基础。

2. 智能教学辅助平台

实训管理平台集成了课程管理、资源分发、实训考核等多种强大功能。在课程管理方面，它可以对各类人工智能课程进行统一规划与安排，包括课程大纲的制定、教学进度的跟踪等。资源分发功能则确保了丰富的教学资源，如课件、视频、代码示例等，能够准确无误地送达每一位学生手中。实训考核环节更是实现了智能化，支持在线编程环境部署，学生可以在平台上直接进行代码编写与运行；代码自动评测功能能够快速准确地判断学生代码的正确性，并给出详细的错误提示，帮助学生及时改进。此外，平台还能对学生的学习轨迹进行全面追踪，记录学生的学习时间、操作步骤、答题情况等数据，教师通过分析这些数据，能够精准把握学生的学习状态，为个性化教学提供有力依据，有效解决了传统教学中资源分散、过程监管难等问题，实现了 “教、学、评” 全流程数字化。

数字人教学辅助平台运用先进的 AI 生成技术，为教学带来了全新的体验。在课件制作方面，它提供数字人课程录制功能，教师只需输入文本内容，数字人就能以生动形象的方式进行讲解，生成高质量的教学视频，大大提高了课件制作的效率和质量。智能 PPT 生成功能则能根据教师输入的教学要点，自动生成精美的 PPT，匹配合适的模板与图片，节省了教师大量的时间和精力。语音交互答疑功能更是为学生提供了便捷的学习支持，学生在学习过程中遇到问题，只需通过语音提问，数字人就能实时解答，实现了 24 小时在线辅导。针对传统教学中课件制作低效、教学互动单一等痛点，数字人教学辅助平台打造了沉浸式学习场景，让学生仿佛置身于真实的课堂之中，极大地提升了学习的趣味性和参与度，助力教师快速构建标准化、可视化教学资源，为教学质量的提升注入了新的活力。

（二）智能应用开发实训室

1. 数据全生命周期实训体系

智能应用开发实训室构建了完善的数据全生命周期实训体系，从数据采集到标注，每一个环节都紧密对接产业实际需求。数据采集平台是获取数据的前沿阵地，它支持多源异构数据接入，涵盖了传感器数据、网络爬虫、API 接口等多种采集方式。以交通流量数据采集为例，学生可以通过部署在道路上的传感器，实时获取车辆的行驶速度、车流量等信息；也可以利用网络爬虫技术，从交通管理部门的官方网站上采集历史交通数据。针对不同的采集方式，学生需要学习并掌握相应的技术实现方法，如传感器的配置与调试、网络爬虫的编写与优化等。同时，平台还配套了丰富的行业数据集，如交通流量、医疗影像等，让学生在实际操作中了解不同场景下的数据特点和采集策略，训练学生在数据获取环节的合规性处理与质量校验能力，确保采集到的数据真实、准确、完整。

数据标注平台是将原始数据转化为模型可理解格式的关键环节。它内置了图像语义分割、文本实体识别、语音情感标注等多模态标注工具，覆盖了智慧金融、智能安防等 10 + 行业模板，同时支持自定义任务配置。在图像语义分割任务中，学生使用标注工具，将图像中的不同物体进行精确分割，并标注出类别信息，如在智能安防场景中，对监控图像中的行人、车辆、可疑物品等进行标注。针对文本实体识别，学生则需要从文本中提取出关键实体，如人名、地名、组织机构名等。通过这些实际操作，学生熟悉了数据标注岗位的标准化流程，掌握了复杂场景下的数据标注技巧与质量管控方法，能够为后续的模型训练提供高质量的标注数据。

2. 模型开发与部署实战环境

AI 模型开发平台为学生提供了从数据预处理、模型训练到超参数调优的全流程工具链。在训练过程中，学生需要不断调整超参数，如学习率、批量大小等，以优化模型的性能。当模型训练完成后，学生还需要将模型部署到实际应用环境中，实现对工业产品缺陷的实时检测。通过这样的实战项目，学生不仅掌握了算法优化与模型部署能力，还熟悉了端到端的人工智能应用开发流程，能够独立完成从项目需求分析到最终产品实现的全过程。

人工智能实验箱集成了计算机视觉模块、语音处理模块及多种传感器，搭建了边缘计算终端，为学生提供了一个将软件算法与硬件终端相结合的实践平台。在手势识别控制机械臂的实验中，学生利用计算机视觉模块对手势进行识别，通过算法将手势信息转化为控制指令，然后通过边缘计算终端发送给机械臂，实现对机械臂的精准控制。在环境数据智能分析实验中，传感器实时采集环境中的温度、湿度、空气质量等数据，语音处理模块可以实现对语音指令的识别与响应。通过这些实验项目，学生能够深入理解嵌入式人工智能应用的原理与实现方法，强化了自己在硬件与软件协同开发方面的能力，为未来从事智能硬件开发、智能机器人等相关领域的工作奠定了坚实的基础。

（三）智能体与硬件互联实训室

1. 智能体开发与交互实训

智能体开发平台提供了多智能体协作仿真环境，让学生能够在虚拟世界中探索智能体的开发与应用。在智能家居控制项目中，学生可以开发多个智能体，分别负责不同的家居设备控制，如智能灯光控制智能体、智能窗帘控制智能体等。这些智能体通过相互协作，实现对智能家居系统的智能化管理。学生在开发过程中，需要深入理解智能体的架构设计，如采用分层架构，将智能体分为感知层、决策层和执行层。在行为策略优化方面，运用强化学习算法，让智能体在与环境的交互中不断学习和优化自己的行为策略，以实现最优的控制效果。通过这样的项目实践，学生掌握了基于强化学习的智能体开发技术，培养了在复杂系统中进行智能体设计与优化的能力。

人形机器人/六足机器人实训模块配备了可编程机器人硬件及配套仿真软件，为学生打开了智能硬件与机器人系统集成的大门。在机器人运动控制实验中，学生通过编写代码，控制机器人的关节运动，实现机器人的行走、转弯、跳跃等基本动作。在环境感知实验中，机器人利用自身搭载的传感器，如摄像头、激光雷达等，感知周围环境信息，并通过算法进行处理和分析。在任务规划实验中，学生需要根据给定的任务目标，为机器人制定合理的行动规划，如在无人车路径规划中，考虑道路条件、交通规则、目标位置等因素，规划出最优的行驶路径。通过 “硬件调试 — 算法植入 — 场景应用” 全流程操作，学生不仅掌握了智能硬件调试的技能，还能够将算法与硬件相结合，实现机器人系统在不同场景下的应用，有效对接了智能装备运维、服务机器人开发等岗位需求，为未来的职业发展做好了充分准备。

（一）产教深度融合

在课程开发环节，企业深度参与，将自身在人工智能领域的项目经验和实际业务需求融入其中，开发出一系列 “AI + 行业” 定制化课程。这些课程紧密贴合行业实际，具有很强的实用性和针对性。在智能制造领域，引入工业视觉检测项目课程。在课程实施过程中，企业工程师定期入驻学院授课，通过最新的行业动态和实际项目案例，让学生接触到最前沿的技术和最真实的工作场景。在项目实践中，企业工程师不仅传授技术知识，还注重培养学生的职业素养和团队协作能力，让学生在实践中逐渐成长为符合企业需求的专业人才。同时，企业还为学生提供职业技能等级认证（如人工智能训练师）考前培训，帮助学生提升职业竞争力。

（二）技术前沿引领

在人工智能领域，技术的更新换代速度极快，大模型、智能体等前沿技术不断涌现。技师学院敏锐地捕捉到这些技术趋势，积极在实训项目中融入前沿应用，让学生能够紧跟技术发展步伐。

以 ChatGPT 对话模型微调实训为例，学生在实训中深入学习对话模型的原理和架构，了解 ChatGPT 在自然语言处理领域的优势和应用场景。通过实际操作，学生掌握了如何利用特定的数据集对 ChatGPT 模型进行微调，使其能够更好地适应特定的对话任务，如智能客服、智能问答系统等。在 AIGC 图像生成实训中，学生学习使用最新的图像生成算法和工具，如 StableDiffusion 等，掌握从文本描述生成高质量图像的技术。他们通过不断调整参数、优化算法，创作出各种风格独特的图像作品，将人工智能技术与艺术创作相结合，展现出创新的思维和能力。

为了支持这些前沿实训项目的开展，学院配套了先进的云计算资源管理系统，实现了算力的动态分配。根据不同实训项目的需求，系统能够灵活调整算力资源，确保每个学生都能在最佳的计算环境下进行实践操作，提高了实训效率和效果。通过这些举措，学生在毕业时就能掌握行业最新的技术工具与开发范式，具备从事智能算法应用、大模型服务部署等新兴岗位的能力，能够迅速适应行业的发展变化，在职业生涯中抢占先机。

（三）素养立体培养

在人才培养过程中，技师学院不仅注重学生知识和技能的培养，更关注学生职业素养的养成，构建了 “AI 技术 + 伦理规范 + 创新思维” 的立体化培养体系。

在数据标注实训中，学院巧妙地融入 “数据安全与隐私保护” 课程思政案例。学生在进行数据标注时，深刻认识到数据安全的重要性，学习如何在数据采集、存储、使用等各个环节中保护数据隐私，遵守相关法律法规和道德规范。他们了解到数据泄露可能带来的严重后果，从而在实际操作中养成严谨、负责的工作态度，确保每一个标注数据的安全性和合规性。

在机器人开发项目中，学院通过实际案例和项目实践，强化 “工匠精神” 培育。学生在设计、制作和调试机器人的过程中，需要不断优化设计方案、提高制作工艺、解决各种技术难题。在这个过程中，他们逐渐培养出精益求精、追求卓越的工匠精神，对待每一个技术细节都一丝不苟，力求将机器人的性能发挥到最佳状态。

通过 “知识学习 — 技能训练 — 职业素养养成” 三模块的有机结合，学生在掌握扎实的 AI 技术的同时，也具备了良好的伦理规范和创新思维。这种立体化的培养体系为学生的可持续发展奠定了坚实的基础，使他们在未来的职业生涯中不仅能够胜任技术工作，还能在面对复杂的职业环境和社会挑战时，做出正确的价值判断和行为选择，成为德才兼备的高素质技术技能人才。

三、实训室效果图

人工智能产业项目实训室