陳春瑋 王毅

[摘? ? ? ? ? ?要]? 人工智能應用技術(shù)快速發(fā)展帶動智能產(chǎn)業(yè)逐漸在各領(lǐng)域落地，從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“AI+”已經(jīng)是人工智能的發(fā)展方向。物聯(lián)網(wǎng)向AIoT（AI+IoT）發(fā)展已經(jīng)成為一種必然趨勢，對高職院校物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)人才培養(yǎng)方案提出更高的要求。研究分析了高職院校人工智能課程開設面臨的困難及結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)人工智能化的挑戰(zhàn)，通過引進合適的企業(yè)共同設計適合物聯(lián)網(wǎng)的人工智能課程滿足理論與實踐相結(jié)合，優(yōu)化原有的課程體系滿足AIoT發(fā)展方向，分析培養(yǎng)方案刪減課程和增加課程的合理性。

[關(guān)? ? 鍵? ?詞]? 人工智能;物聯(lián)網(wǎng)專業(yè);人才培養(yǎng);課程探究

[中圖分類號]? G712? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼]? A? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文章編號]? 2096-0603（2021）47-0096-02

一、物聯(lián)網(wǎng)與人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

（一）物聯(lián)網(wǎng)與人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢與應用領(lǐng)域

中國物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過了十年的發(fā)展已經(jīng)全面轉(zhuǎn)向以智能物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)力為代表的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展不知不覺中進入了第二個十年，當時很多高深的設計概念落地已經(jīng)進入我們的生活以及行業(yè)應用。2017年的“新紀元·未來峰會”正式提出智能物聯(lián)網(wǎng)的概念，在不到四年的時間里物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展就已經(jīng)被認為是結(jié)合人工智能應用技術(shù)的智能物聯(lián)網(wǎng)方向[1]。一方面物聯(lián)網(wǎng)的巨大市場空間和多元的應用場景將為人工智能的應用落地提供關(guān)鍵平臺，同時物聯(lián)網(wǎng)海量的數(shù)據(jù)可以不斷提供模型訓練。另一方面人工智能有能力處理物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析和學習、設備狀態(tài)、用戶習慣進行推薦和預測，以及借助計算機視覺、語音識別、生物特征識別、機器翻譯等技術(shù)提升物聯(lián)網(wǎng)設備的智能化水平和用戶體驗的改善，這樣的技術(shù)交叉實現(xiàn)了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)共贏發(fā)展[2]。

（二）物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)在高職院校的發(fā)展現(xiàn)狀

物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)在高校發(fā)展接近十年，但是人才培養(yǎng)仍然面臨諸多問題，主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)教育理念缺乏創(chuàng)新、教學內(nèi)容單一、教學內(nèi)容落后[3]。在AI時代背景下，很多高職院校物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)沒有結(jié)合市場需求和新興技術(shù)，沒有加強人才培養(yǎng)模式和教學內(nèi)容的改革，很難實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)培養(yǎng)與時俱進。物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)作為一門綜合性較強的專業(yè)，教學內(nèi)容也是多方向、多學科的形式。當前高職院校物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)在人才培養(yǎng)中還是運用傳統(tǒng)的理論知識和相關(guān)技能，忽略了物聯(lián)網(wǎng)的整體性，缺乏展現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)全過程的教學實驗套件，師資力量、實驗場地、資金預算等都會影響物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)面向未來發(fā)展的腳步。雖然設立了很多教學目標和培養(yǎng)目標，但是沒有積極迎合市場需求和社會快速發(fā)展特點，沒有充分發(fā)揮校企合作協(xié)同育人的理念，導致在培養(yǎng)過程中學生缺少實踐相關(guān)知識。

二、構(gòu)建高職院校物聯(lián)網(wǎng)應用技術(shù)專業(yè)+人工智能模式的人才培養(yǎng)改革

（一）AIoT時代物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的課程設計面臨的挑戰(zhàn)

隨著人工智能專業(yè)在國內(nèi)本科院校逐漸開展，眾多院校都成立了人工智能學院，其中包括不少高職院校。從其人才培養(yǎng)方案來看，大部分集中在機器學習、深度學習、算法研究、優(yōu)化理論等基礎(chǔ)研究研發(fā)類課程。這類課程其實更適合研究生學習，不適合目前階段的高職院校。高職院校的人工智能教學課程體系還沒有統(tǒng)一，各個院校都在探索探討中，市面上缺少適合高職院校的人工智能教材，大多數(shù)偏重理論、內(nèi)容深奧，缺少可實踐的案例教學?？梢哉f，雖然很多高職院校已經(jīng)開設了人工智能應用技術(shù)專業(yè)，但是整個課程體系、知識體系、實訓建設仍處于探索階段。關(guān)于高職院校的人工智能就業(yè)也存在一定的擔憂，從主流招聘網(wǎng)站上看，對人工智能研發(fā)和機器學習研發(fā)技能崗位的從業(yè)者技術(shù)專業(yè)要求很高，大部分崗位都要求研究生以上學歷。高職院校學生在整個人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中的定位不是特別清晰，這個需要市場一定時間的發(fā)展[3]。

（二）物聯(lián)網(wǎng)的人工智能技術(shù)選擇

高職院校培養(yǎng)模式往往側(cè)重工程實踐和技術(shù)應用能力，以任務驅(qū)動為導向帶動理論知識的學習。而人工智能范疇太大，我們需要從開發(fā)語言、開發(fā)工具、技術(shù)方向、技術(shù)領(lǐng)域、應用領(lǐng)域等方向選擇適合目前階段滿足高職學生知識接受能力同時契合AIoT發(fā)展方向的內(nèi)容。

人工智能主流開發(fā)語言主要是Python，但是人工智能技術(shù)開發(fā)框架很多，國外有谷歌的Tensorflow（keras），伯克利人工智能研究小組的caffe、Facebook的PyTorch，國內(nèi)有百度的PaddlePaddle、華為的MindSpore、阿里的X-DeepLearning。通過市場調(diào)查Tensorflow（keras）在社區(qū)的活躍程度最高，代碼更新也最多，TensorFlow（keras）不管是現(xiàn)在還是未來都是各種深度學習框架最受歡迎之一。

《騰訊人工智能白皮書：泛在智能》指出，機器學習、計算機視覺、語音技術(shù)及自然語言處理為人工智能四項重點技術(shù)領(lǐng)域。我們結(jié)合廣東省職業(yè)技能競賽（智能機器全景賽項）和“一帶一路”暨金磚國家技能發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新大賽（人工智能應用技術(shù)開發(fā)賽項）的競賽內(nèi)容大部分運用到計算機視覺，關(guān)于語音識別都是通過調(diào)用接口形式。根據(jù)清華大學數(shù)據(jù)顯示，計算機視覺、語音技術(shù)以及自然語言處理的市場規(guī)模分別占比34%、24.8%和21%。通過競賽調(diào)研和市場分析，再結(jié)合實踐難易程度分析，計算機視覺是適合高職院校人工智能應用技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的技術(shù)領(lǐng)域。

三、高職院校AIoT人才培養(yǎng)的困難和具體策略

（一）院校獨立實施AIoT方向課程存在困難

適合AIoT實訓教學的設備目前在市面不多，學校單獨研發(fā)或者開發(fā)相關(guān)課程和實訓室難度很大。師資力量不足、教學資源匱乏、實訓環(huán)境缺少都是要解決的問題。人工智能應用是一個新興領(lǐng)域，技術(shù)更新發(fā)展較快，高職院校教師普遍缺少相關(guān)知識儲備和培訓，更難以在物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)上進行“AI+”的教學活動[3]。

目前，我們都是通過引進合作企業(yè)，從師資培訓到實訓室建設快速構(gòu)建自己的AIoT課程體系，比如物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)的新大陸、智能機器人的優(yōu)必選。通過校企合作打造“雙師型”高素質(zhì)師資的教學團隊。通過校企合作完善課程體系，做到職業(yè)標準對標課程標準。教材、案例、課程實訓平臺、課件等教學資源可以跟合作企業(yè)一起開發(fā)建設和深入優(yōu)化。特別是AIoT課程不但缺少人工智能實訓設備，更缺少AIoT相關(guān)案例實踐場景，我們引進優(yōu)必選的Yanshee機器人進行AIoT業(yè)務場景教學，包括機器人運動編程、計算機視覺、傳感器等實訓項目，同時還能滿足學生參加優(yōu)必選“1+X”服務機器人等級證書。

（二）高職院校AIoT課程實施舉措

所謂AIoT課程可以認為是在原有物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)人才方案基礎(chǔ)上添加相關(guān)人工智能課程，但是學生在校學時有限制，我們盡可能優(yōu)化、刪減落后于市場的技術(shù)課程，增加AI相關(guān)課程。我們將之前Python程序設計課程優(yōu)化成為Python與機器學習，本課程從之前的編程語言課程轉(zhuǎn)換成為算法應用課程，本課程利用Yanshee機器人本體和開發(fā)者平臺，主要講解機器學習的基本原理和在人工智能領(lǐng)域的基本應用。我們增加了機器人編程和計算機視覺。機器人編程是依托樹莓派開源人形機器人Yanshee為主要平臺，通過Python在機器人上編程，讓學生直觀掌握機器人學基礎(chǔ)，包括舵機驅(qū)動、機器人正逆運動學、人形機器人步態(tài)算法等。計算機視覺通過講解攝像機成像模型、參數(shù)標定、圖像特征提取以及詞袋算法、卡爾曼濾波、光流法等計算機視覺算法模型，讓學生在Yanshee機器人上實際編程實現(xiàn)計算機視覺技術(shù)的主要應用，比如圖像的檢測、識別、分割和跟蹤，讓學生掌握計算機視覺的基礎(chǔ)知識和主流技術(shù)。

四、總語

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的重要推動技術(shù)手段，因此高職院校必須優(yōu)化原有的人才培養(yǎng)方案。在物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)基礎(chǔ)上科學開展人工智能相關(guān)課程，讓物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)逐漸向AIoT發(fā)展，拓寬了學生就業(yè)渠道。讓人工智能成為產(chǎn)業(yè)賦能的工具，賦能就是人工智能本質(zhì)，而“AI+”的落地必然離開不了物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)的加持實現(xiàn)人工智能滲透全場景的應用體驗，所以物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)在高校必然也要與時俱進，增添人工智能相關(guān)知識。

參考文獻：

[1]杜利征.AIoT產(chǎn)業(yè)趨勢與市場機遇[J].中國工業(yè)和信息化，2020（8）：28-32.

[2]王哲，李雅琪，馮曉輝.AIoT領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢與展望[J].人工智能，2019（1）：10-18.

[3]杜海穎.高職院校信息技術(shù)類專業(yè)進行人工智能課程設計研究[J].信息與電腦（理論版），2020，32（18）：235-237.

編輯 司 楠