物联网与人工智能相结合的人才培养模式研究

綦小龙 王慧玲

摘  要 随着信息技术的迅猛发展，物联网作为信息时代快速发展的新兴产业之一，已经渗透到各行各业。物联网专业人才的培养至关重要。从两方面探讨物联网专业人才培养模式：一方面，以物联网专业为中心，融合当前发展迅速的人工智能技术;另一方面，实验室建设要保持先进性，为理论联系实验、实验联系实践提供支撑。

关键词 物聯网;人工智能;人才培养;实验室;深度学习

中图分类号：G652    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2019）22-0027-03

Research on Talent Training Mode Combining Internet of Things

and Artificial Intelligence//QI Xiaolong， WANG Huiling

Abstract With the rapid development of information technology， the Internet of Things， as one of the fast-growing emerging industries in

the information age， has penetrated into all walks of life. The culti-vation of Internet of Things professionals is crucial. This paper dis-

cusses the training mode of Internet of Things professionals from the

following two aspects： on the one hand， focusing on the Internet of

Things， and integrating the current rapid development of artificial intelligence technology; on the other hand， the laboratory construc-tion must maintain the advanced nature， in order to provide support for the theory connecting experiments， and the experiments getting in touch with practice.

Key words internet of things; artificial intelligence; talent training; laboratory; deep learning

1 引言

物联网（IoT，Internet of Things）是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。人工智能（AI，Artificial

Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，简单地讲，就是机器通过数据学习，模拟人的思维做事。物联网和人工智能作为大数据时代新兴产业，发展迅猛，渗透到各行各业，开启了万物互联的智能新时代。

我国物联网的研究和发展经历了三个阶段[1]：理论研究（2005—2009年）的萌芽期、技术扩展的成长期（2010—2014年）、应用创新的发展期（2015年至今）。2017年1月，国务院发布的《“十三五”国家信息化规划》[2]明确了物联网产业“十三五”的发展目标。

人工智能经过两次跌宕起伏后，随着互联网的发展、大数据和计算机硬件性能的提升，从2012年开始，ImageNet竞赛中人工智能技术崭露头角，又掀起新一轮的人工智能研究热潮。人工智能、云计算、5G、无线网等新技术为物联网提供了强有力的技术支撑，促使物联网快速发展，向更多行业扩展。尤其是物联网与人工智能的结合将为每个人带来助益，改变人们的工作、学习和生活方式以及社会生产方式，进一步向智能化、网络化、自动化方向转变，使得社会发展更加智能和高效。

2 人工智能与物联网相辅相成

物联网最基本的特点在于提供一种连接技术，能够使人们从连接的任何对象中实时获取特定数据。万物互联将获取海量数据，接下来的问题是该如何处理这些数据？如何根据获取的数据在场景中有效地执行下一步操作？如果仅仅依靠人类来进行数据的筛选、处理和分析等的工作量是非常大的，传统的数据库系统又对这些信息的处理能力有限，包括现有的计算方式和软件能力也限制了信息的处理能力。而人工智能的目标就在于为人们提供能够有所超越的信息处理能力，它能够从大量的数据中学习到数据的特征，进而在复杂的环境下进行推理动作行为，从而提高信息采集和应用效率。目前，深度学习是人工智能中关注度较高的方法之一，尤其在语音处理、自然语言处理、图像处理等领域有着显著成果，而深度学习的网络需要大量数据进行训练，这正是物联网可以提供的。借助物联网这座桥梁，人工智能技术与产业相结合，应用到更多的现实场景中。

物联网与人工智能有一个明显的共同点，就是大数据处理，但是两者并不完全相似。物联网能从各个互联设备获取各种数据，人工智能却能将各种零散的、不成体系的数据根据不同设备和场景的特色进行分析归纳，然后制定出策略以满足特定场景下的操作。通过物联网平台使设备相互联通，为了让设备能自动判断环境做出适当操作，就需要后台对设备采集到的数据进行分析和处理。各设备产生的海量数据存储在云端，云端大脑平台实现各智能设备间共享数据和应用程序，并对获取的大数据采用人工智能技术进行计算和智能分析[3]，从而使联通的智能设备进行有效服务。

物联网向智能化发展离不开人工智能，同样，人工智能为了达到真正的智能，就需要在真实场景下的大数据中训练模型。人工智能与物联网的结合将推动人工智能技术发展。在人工智能技术与物联网的驱动下，将会加速物联网的普及和推广，各行各业生产方式及管理方式将会朝着更简单、更方便、更智能的方向改变。可以看出，它们相辅相成，密不可分，缺一不可。

3 物聯网技术人才的培养

人才培养思路  近年来，物联网的快速发展使得对物联网专业的人才需求越来越大，如物联网构建技术员、物联网集成工程师、物联网开发工程师、物联网硬件工程师等人才。高校是人才培养的主阵地，不仅有很多高校相继开设了物联网工程专业，一些资质较好的高职类院校也开设了物联网工程技术专业。物联网专业涉及的学科多，知识点广，实用性强。为了培养合格的物联网专业人才，首先要对行业发展进行调查，分析行业发展的进程，紧随行业发展热点及关键技术，有的放矢地培养物联网专业人才[4]。

物联网发展离不开通信、嵌入式等技术，而人工智能是物联网的智能化的主要支撑。国家对人工智能的发展也非常重视。2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》[5]，明确指出要完善人工智能的学科体系，大力支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，推动人工智能领域一级学科建设。基于此，清华大学成立智能技术与系统国家重点实验室，中国科学院大学和南京大学、哈尔滨工业大学等相继成立人工智能学院。

物联网专业要求学生要有很强的实践能力。因此，基础理论知识的学习需要在基础实验中验证，加深学生对知识点的理解和巩固，通过综合实验建立起知识点的连接，最终在此基础上做出创新性的实训，使学生既掌握扎实的理论知识，又能动手解决实际问题。将物联网专业的培养分为三个层次：基础理论知识教学、基础实验与综合实训和应用创新性实训。

1）基础理论知识教学。在学生基础理论知识学习阶段，以物联网专业课程为核心，包括“无线传感网技术”“窄带物联网技术”“安卓应用程序开发”等课程。同时开设一些与物联网技术相关人工智能基础课程，如“Python编程基础”“机器学习导论”“深度神经网络”等课程。

2）基础实验与综合实训。基础实验主要用于学生课程设计，通过基础实验帮助学生理解和掌握物联网与人工智能等关键技术的理论知识，建立起人工智能、物联网的理论知识体系框架。在高年级课程中开设综合实训，以物联网结合人工智能的行业案例作为实训的载体，如“IoT+AI教室”“IoT+AI无人机”“IoT+AI社区”等综合实验。通过综合实训将基础实验中的知识点和关键技术融会贯通，具体实训可以通过分组式以项目工程式开展综合实践，让教师和学生在教与学的过程中实现理论与实践相结合、教学与行业相衔接，在学生进行专业实习时提供支撑。

3）应用创新性实训。学生在经过上述两个阶段的学习和实践后，已具备一些专业知识和实践经验，那么在毕业设计、物联网技术大赛及教师申请的科研项目中，在已有的IoT+AI云开发平台上将IoT+AI资源进行转化、融合及创新。

实验室整体结构  物联网实验室的建设对物联网人才的培养具有举足轻重的作用。实验室的建设要兼顾当前行业发展趋势，保持实验室的先进性，深入开展校企合作，及时掌握行业发展动态。

设计思想：以物联网技术为中心，关注当前与物联网相关学科的发展状况，注重技术之间的融合，取长补短、灵活应用。实验室的建设在满足日常的理论联系实验的基础上，还要有实验联系工程项目的硬件和软件。这样才能让学生将所学的物联网技术应用到将来的工作中，做到理论知识扎实，动手能力过硬。

根据物联网专业的培养体系，建立三个相对应的实验室，以达到教学目的。

1）人工智能基础实验（基础理论知识教学实验），主要学习内容：开展Python基础编程与进阶、数字图像处理、深度学习及各种神经网络搭建、Pytorch、TensorBoard可视化等核心基础课程的实验。

2）IoT+AI社区（基础实验与综合实训），主要学习内容：基于计算机视觉识别实现社区常住人口管理、紧急突发异常告警、人流和车流的管控、停车场车位管理、人车轨迹预判等功能开展相应实验。

3）IoT+AI教室与IoT+AI无人机（应用创新性实验）。

①IoT+AI教室：语音交互机器人。主要学习内容：物联网教室采用语音识别、动作识别等处理控制教学过程中的设备和环境的管理，提高上课过程中学生的参与度，使教学过程更加有效、便捷且可视化。

②IoT+AI无人机：基于视觉识别的无人机。主要学习内容：基于图像采集、视觉识别、LPWAN技术，通过深度学习等智能计算和分析，进行地图的绘制、自主导航等相应实验。

4 结语

物联网专业涉及内容多，知识面广，对实践动手能力要求高，因此在实验室的设计和建设方面是重中之重。此外，物联网专业的发展与人工智能、信息技术等的发展密不可分，掌握相关技术的发展动态，及时、灵活地调整实训内容尤为重要。

参考文献

[1]孙其博，刘杰，黎羴，等.物联网：概念、架构与关键技术研究综述[J].北京邮电大学学报，2010，33（3）：1-9.

[2]国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知[EB/OL].[2016-12-27].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2016-12/27/content_5153411.htm.

[3]李晶，马建敏.基于物联网应用的人工智能相关技术研究[J].信息记录材料，2018，19（7）：54-55.

[4]本刊编辑部.人工智能时代，嵌入式与物联网工程师要扮演技术核心角色[J].单片机与嵌入式系统应用，2018（7）：3-5.

[5]教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知[EB/OL].[2018-04-11].http：//www.cac.gov.cn/2018-

04/11/c_1122663790.htm.