近日，八部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《意见》）为我国制造业智能化升级描绘了清晰的路线图。《意见》提出，到2027年要推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，打造1000个高水平工业智能体，推广500个典型应用场景，并重点培育“懂智能、熟行业”的复合型人才。这一系列目标的提出，凸显了当前产业转型升级对人才的迫切需求。

在这一政策背景下，人才培养体系的构建显得尤为关键。《意见》明确要求加快培养既懂人工智能技术又熟悉制造工艺的复合型人才。云边端智能制造实践教学系统。

平台技术架构深度契合“创新筑基”要求

《意见》在“创新筑基”部分明确指出要发展“云-边-端”模型体系。

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。该平台通过边缘计算节点的部署，支持学生在实际环境中理解工业智能系统的协同运作机制，为掌握模型轻量化部署等关键技术提供实验基础。

云-边-端协同架构

技术模块对接“赋智升级”场景，覆盖关键工业环节

《意见》系统梳理了研发设计、生产制造、运维管理等全流程应用场景。平台通过以下模块实现与政策场景的对接：

机器视觉实训模块支持尺寸测量、精准定位、质量检测和目标识别，对应《实施意见》中“推广机器视觉质检技术”的要求。

设备能耗监控与预测系统基于Flask和Echarts实现数据可视化分析，支撑学生开展能效优化与预测性维护实验，响应“深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用”的政策导向。

开源机械臂与ROS系统提供三维仿真与虚实联调实验环境，支持机器人运动规划与智能控制学习，契合“推动工业机器人等各类工业装备搭载应用智能体”的技术方向。

平台集成PLC和ARM双控制系统，支持交流变频电机、伺服电机等多种执行机构，帮助学生掌握多样化控制方案。同时，平台通过多源数据采集和边缘处理，构建接近真实场景的工业数据流，支撑数据清洗、标注与分析实验，为学生理解《实施意见》中“打造高质量数据集”和“强化数据治理”提供实践条件。

教学体系精准支撑“复合人才培养”

围绕《意见》对复合型人才的培养要求，系统适配《工业自动化控制》、《物联网应用技术》、《机器视觉技术》、《机器语音技术》、《机器人操作系统》、《智能边缘计算》、《智能制造实训》等系列课程，形成完整的教学路径。通过项目化实训模式，学生可以从基础技能训练逐步过渡到综合系统开发。

《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的实施，标志着我国制造业智能化发展进入加速期。在这一进程中，人才培养是确保政策目标顺利实现的关键环节。智能制造实训平台通过先进的技术架构、丰富的实训内容和完整的教学体系，为培养产业发展急需的复合型人才提供了有效的实践载体。