AI 技术在物联网工程专业教学中的应用与实践

一、引言

物联网工程作为新兴交叉学科，融合了传感器技术、通信网络、云计算与大数据分析等多领域知识。随着 AI 技术的突破性发展，其与物联网的融合催生了智能物联网（AIoT）新范式，推动工业制造、智慧城市、医疗健康等领域向智能化转型。在此背景下，物联网工程专业教学需紧跟技术发展趋势，将AI 技术深度融入课程体系，培养具备跨学科创新能力的复合型人才。然而，当前物联网教学普遍存在课程割裂、实践环节薄弱、师资技术滞后等问题，制约了人才培养质量。本文通过分析AI 在物联网教学中的核心价值，结合典型应用场景，提出教学改革路径与实践策略，为提升物联网工程专业教育水平提供参考。

二、AI 在物联网教学中的核心价值

2.1 强化数据处理与决策能力

物联网设备产生的海量数据需通过AI 算法实现高效分析。例如，在智能制造场景中，传感器采集的设备运行数据经机器学习模型处理后，可预测设备故障并优化生产流程。教学中引入此类案例，可帮助学生理解数据清洗、特征提取、模型训练等关键环节，培养其从数据中挖掘价值的能力。某汽车零部件工厂通过部署设备 Agent，利用强化学习算法动态调整生产参数，使生产效率提升 40% ，不良率降低 35% 。此类案例可直观展示 AI 在物联网决策中的核心作用。

2.2 提升系统智能化水平

AI 技术赋予物联网设备自主感知与响应能力。例如，智能家居系统通过语音识别与自然语言处理（NLP）实现人机交互，智能摄像头利用计算机视觉检测异常行为。教学中引入边缘计算与 AI 协同框架，可帮助学生掌握设备端轻量化模型部署、实时推理优化等技能。某智慧建筑项目通过为空调、照明设备配置 Agent，结合环境传感器数据实现动态调控，使建筑能耗降低30% 。此类实践可深化学生对“端- 边- 云”协同架构的理解。

2.3 促进跨学科知识融合

物联网工程涉及电子、通信、计算机、自动化等多学科知识，AI 的引入进一步强化了其交叉性。例如，智慧农业项目需整合土壤传感器数据、气象预报信息与作物生长模型，通过深度学习优化灌溉策略。教学中设计此类综合项目，可促使学生运用多学科知识解决实际问题，培养其系统思维与创新能力。某农场通过部署病虫害监测Agent，结合图像识别技术实现精准施药，使农药使用量减少 25% ，产量提升 20% 。此类案例为跨学科教学提供了生动素材。

三、AI 在物联网教学中的实践路径

3.1 课程体系重构：以 AIoT 为核心重构知识图谱

传统物联网课程侧重硬件设计与通信协议，需增加 AI 相关模块以形成完整知识体系。例如：

基础层：增设《算法基础》《深度学习》课程，讲解神经网络、卷积神经网络（CNN）等算法原理；

应用层：开设《AIoT 系统开发》《边缘计算技术》课程，结合TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 等工具，教授模型压缩与部署方法；

实践层：设计《AIoT 设计与实践》《物联网综合应用实践》等项目，要求学生运用AI 技术解决物联网场景中的实际问题。

物联网工程专业通过重构课程体系，将 AI 课程占比提升至 20% ，学生 AI 项目获奖率提高 50% ，就业竞争力显著增强。

3.2 实践教学创新：构建虚实结合的实验平台

物联网实验需兼顾硬件操作与算法开发，AI 的引入可提升实验效率与安全性。例如：

虚拟仿真实验：利用MATLAB/Simulink、NS3 等工具搭建数字孪生平台，模拟传感器数据采集、网络传输与 AI 推理过程。学生可在虚拟环境中测试不同算法性能，降低硬件损耗风险；

硬件在环实验：结合 Raspberry Pi、NVIDIA Jetson 等边缘设备，部署轻量化 AI 模型。例如，学生可通过摄像头采集手势数据，训练 CNN 模型实现手势控制智能家居设备；

云端协同实验：利用阿里云、AWS 等平台，开展大规模数据处理与模型训练。例如，学生可上传农业传感器数据至云端，使用 Spark MLlib 构建产量预测模型。

物联网拓展实验室通过构建“虚拟仿真 + 硬件在环 + 云端协同”三级实验平台，使学生实验时间缩短 40% ，模型准确率提升 25% 。

3.3 师资能力提升：打造“双师型”教学团队

AI 技术的快速发展对教师知识结构提出更高要求。高校可通过以下方式提升师资水平：

企业合作：与华为、阿里等企业共建联合实验室，派遣教师参与 AIoT项目开发。例如，我校教师通过参与智慧交通项目，掌握了多 Agent 协同调度技术，并将其融入《智能交通系统》课程教学；

学术交流：鼓励教师参加AIoT 领域国际会议，跟踪前沿技术动态。例如，某教师通过参与IEEE IoT 年会，将联邦学习技术引入《物联网安全》课程，解决了数据隐私保护难题；

培训认证：组织教师参加AI 框架（如TensorFlow、PyTorch）认证培训，提升其算法开发与部署能力。某高校通过要求教师获得“AI 工程师”认证，使课程中AI 内容覆盖率从 15% 提升至 40% 。

四、典型案例分析

4.1 智慧工厂教学项目：设备预测性维护

项 目 背 景： 某 高 校 与 汽 车 制 造 企 业 合 作， 针 对 生 产 线 设备 故 障 率 高、 停 机 损 失 大 的 问 题， 设 计 预 测 性 维 护 教 学 项 目。实施过程：

数据采集：学生在工厂部署振动、温度传感器，采集设备运行数据；

模型训练：使用 LSTM 神经网络构建故障预测模型，通过历史数据训练模型参数；

边缘部署：将训练好的模型部署至NVIDIA Jetson 设备，实现实时故障预警；

系统优化：结合强化学习算法，动态调整设备维护策略，减少非计划停机。

教学成果：学生掌握了时间序列数据分析、模型轻量化部署等技能，项目成果获省级创新创业大赛一等奖，相关技术被企业采纳应用。

4.2 智慧农业教学项目：精准灌溉系统

项目背景：针对传统农业灌溉水资源浪费严重的问题，某高校设计基于AIoT 的精准灌溉教学项目。

实施过程：

环境监测：学生部署土壤湿度、光照传感器，实时采集农田环境数据；

决策模型：使用随机森林算法构建灌溉决策模型，根据作物需水量与土壤湿度预测最佳灌溉时间；

自动控制：通过Arduino 开发板控制电磁阀，实现灌溉设备自动启停；效果评估：对比传统灌溉与精准灌溉的作物产量与水资源消耗，验证系统有效性。

教学成果：学生理解了多源数据融合、模型解释性等关键问题，项目成果在《农业工程学报》发表，相关技术被推广至多个农场。

五、挑战与展望

5.1 当前挑战

技术迭代快：AI 算法与物联网硬件更新迅速，教学内容需紧跟技术前沿；数据隐私保护：物联网设备采集的数据涉及用户隐私，教学中需强化数据安全与伦理教育；

跨学科协作难：AIoT 项目需电子、计算机、自动化等多学科协作，高校需完善跨学科教学管理机制。

5.2 未来展望

随着 5G、数字孪生等技术的普及，AI 在物联网教学中的应用将更加深入。未来可探索以下方向：

元宇宙教学：构建虚拟物联网实验室，支持学生远程协作与沉浸式学习；

AI 助教系统：开发智能答疑、作业批改工具，减轻教师负担，提升教学效率；

产教融合生态：联合企业共建 AIoT 创新中心，推动科研成果向教学资源的转化。

六、结论

AI 技术为物联网工程专业教学提供了新的工具与方法，通过重构课程体系、创新实践教学、提升师资能力，可显著增强学生的工程实践能力与创新能力。典型案例表明，AI 的引入可优化教学资源配置，解决传统教学中的痛点问题。未来，随着技术的进一步发展，AI 将在物联网教学中发挥更大作用，为培养适应智能时代需求的复合型人才提供有力支撑。

参考文献：

[1] 洪青阳, 李琳. 语音识别原理与应用[M]. 北京: 电子工业出版社 ; 中国工信出版集团 , 2023: 1-346.

[2] 杨学锐, 晏超, 刘雪松. 语音识别服务实战[M]. 北京: 电子工业出版社 , 2022: 1-354.

[3] 陈浩然 . 应用于校园场景的语音交互式向导机器人开发 [D]. 厦门 : 厦门大学 , 2023.

[4] 王悦 . 基于深度学习的校园向导机器人语音识别性能优化研究[C]// 中国人工智能学会. 2021 年全国人工智能与机器人学术会议论文集.北京 : 机械工业出版社 , 2021: 45-52.

[5] 赵志宏, 张智钧, 陈帅均, 等. 校园服务机器人语音交互系统设计与实现 [J]. 传感器与微系统 , 2020, 39(7): 93-96.

[6] 李生好 , 周钟婷 . 人工智能在物联网中的应用研究 [J]. 重庆工程职业技术学院学报 , 2021, 34(6): 1-8.

[7] Yunja Hwang. Research on Basic Engineering Design Course Development and Application of New Technology AIoT Convergence Education[J]. Journal of Engineering Education Innovation, 2024, 3(2): 45-62.

[8] 薛 醒 思 . Similarity Feature Construction for Semantic Sensor Ontology Integration via Light Genetic Programming[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2024, 11(12): 11235-11248.

[9] 百度智能云 . 人工智能与物联网：重塑教育的未来图景 [EB/OL].(2024-08-14)[2025-09-09]. https://cloud.baidu.com/article/3324819.

[10] 三六一度 5G+ 智慧工厂项目组 . 56+ 工业互联网在服装制造中的应用实践 [J]. 通信与信息工程 , 2023, 35(2): 89-95.