基于人工智能的物联网工程专业人才培养模式研究与实践

韩改宁，张伟，吴宗胜

(咸阳师范学院,计算机学院， 陕西，咸阳 712000)

0 引言

为了主动应对新一轮科技革命与产业变革的新工科建设，以及伴随着“中国制造2025”战略方针的推行，基于物联网(Internet of Things,IoT)技术的行业发展和人才需要已经成为一种趋势[1]。

物联网发展至今，已经从最开始的未连接状态发展至智能化，所带来的价值也变得越来越大。随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的诞生，AI与IoT的融合将加速智能化进程，充分发挥物联网的价值[2]。AI和IoT发展结合成为了智联网(AIoT)，AIoT从市场层面看是AI技术与IoT在实际应用中的落地融合，是应用人工智能、物联网等技术，以大数据、云计算为基础支撑，以半导体为算法载体，以网络安全技术作为实施保障。AIoT从技术层面看是将AI 技术嵌入到IoT设备之中，AIoT已经成为物联网发展的必然趋势[3-7]。

因此，对于物联网人才的需求，实践能力和创新能力的要求，使得物联网工程专业人才培养需要结合“人工智能前沿技术”和“高新技术发展需求”。本文深入分析和并提出办学新思路，结合行业发展、产教融合，凝练出我校物联网工程专业的人才培养模式。

1 物联网工程专业培养模式及方案

人工智能、大数据、物联网与云计算的广泛应用，颠覆了传统行业，导致出现“新业态”专业模式。结合物联网工程专业及相关高新技术人才需要，基于人工智能的物联网工程专业人才培养模式要能满足新业态发展变化。

物联网工程专业培养能够系统地掌握物联网的相关理论、方法和技能，具备通信技术、网络技术、传感技术、云计算和人工智能技术等，能够服务于地方信息技术领域的专业技术人才。物联网关键技术如图1所示。

基于以上关键技术，物联网工程专业人才培养需要从设备端、物联网云平台端和云产品端3个方面展开，如图2所示。

图1 IoT关键技术

(1) 设备端

设备端的开发是基于芯片选型完成的，是物联网领域最复杂，参差不齐的地方，到目前没有统一的标准和技术。也就是说，设备端选用不同的芯片就要用不同的操作系统和不同的开发工具。这是传统嵌入式开发的现状，也是物联网设备端开发的现状,所以从人才培养方面，只能考虑选择一类处理器芯片、一种操作系统和一种开发工具来培养学生的设备端开发。设备端包括传感器数据采集、数据处理、执行机构以及与云平台的传输，结构如图3所示。

图3 设备端结构

由图3可知,映射到相关的专业核心课程，主要包括传感器技术、嵌入式系统原理、嵌入式操作系统、嵌入式软件开发和计算机网络等。学习了核心课程,学生可以实现物联网终端设备开发。映射到相关的专业基础课程，主要包括硬件类课程和软件类课程，硬件类课程有大学物理、电路与电子技术、数字电路、组成原理、单片机原理等，软件类课程有C语言程序设计、Java、Qt程序设计、数据结构、数据库原理等。

所有的云端平台和设备之间的通信本质上都是建构在TCP/IP协议上的，包含多种设备接入协议，基于此可以使用Wi-Fi、5G，最主流的是MQTT协议等。通过对数据包的再封装实现设备和云平台的通信，设备与设备之间的通信，手段可以有Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee等。此外，嵌入式网络主要包括计算机网络、网络接口与编程课程。

(2) 云平台端

物联网云平台端的主要功能包括连接管理、设备管理和应用使能。物联网云平台通常是基于现有云计算平台搭建的，一般还需要用到云计算平台提供功能，比如云主机、云数据库等，用户可以在云主机上搭建Web行业应用服务，它是运营物联网的战略控制点。物联网云平台组成如图2所示，其中设备接入可以在智能设备与云端之间建立安全的双向连接，并通过主流的物联网协议(如MQTT)通信，实现从设备端到云端以及从云端到设备端的安全稳定地消息传输。在物联网云平台包含4大核心模块，包括设备管理、用户管理、数据传输管理、数据管理，只有具备了这4大核心模块，才能认为是一个完整的物联网云平台，而所有其他的功能模块都是基于此四大功能模块的延展。

物联网云平台端的结构映射的相关课程主要包括无线传感网、云平台服务、非结构化数据库、Web应用开发等课程。

(3) 云产品端

物联网云产品是基于云计算原理开发的物联网应用系统，它能够通过各种标准、非标准协议对接大多数物联网硬件，轻松实现工业、农业、环保等领域的信息采集和设备控制。该应用系统使用B/S架构，可以运行于PC、手机App、微信小程序等，满足使用者在不同场景的使用需求。

物联网云产品端的结构映射的相关课程主要包括物联网App开发(Andriod)、物联网Web服务器应用开发、数据分析与可视化、数据挖掘算法、嵌入式系统原理(STM)等课程。

学生在大三期间将3层学完后，通过大型课程设计将各个层所涉及的知识和内容统一展现出来。在这个阶段，根据学生的实际知识运用能力不同，分别安排在整个物联网应用系统的不同业务层，让其以团队形式实现系统开发。

2 一个具体方案方案验证

为了解释物联网专业培养的模式,本节给出一个具体方案作为例子。

本方案搭建了智能语音报警系统包括数据采集、设备管理、智能交互等。系统采用华清远见的物联网虚拟仿真系统(FS_IOTSIM)进行设计与开发[8]。

第一步，根据应用系统功能需求，选择需要的传感器、网关、无线节点控制器和语音识别模块等。因此，在该虚拟仿真界面中，选择功能模块器件，然后连线，仿真电路连接如图4所示。

第二步，硬件布线完成后，需要正确理解RS485、ZigBee、Bluetooth 4.0、LoRa、NBIoT等底层通讯协议，及Modbus等数据交互协议。网关的作用是通过无线或者有线的方式来实时接收节点上报的传感器数据，并按照协议将有用的数据提取出来发送给Scratch,然后在M4网关单元和两个M3无线节点控制板进行接口连线和网络协议的配置,通过验证。其中,Wi-Fi配置包括在无线节点控制器面板B_0中设置如图5所示，Wi-Fi协调器网关单元设置如图6所示。

图4 人体红外智能语音报警硬件系统

图5 无线节点通信方式和PanID设置

图6 网关面板设置

同样的方法，设置好各个节点控制器，传感器和网关后，单击保存,此时可以进行连线校验和协议配置校验，如果正确，显示如图7所示。

第三步，申请百度AI开放平台秘钥，登录百度AI开放平台官网：https://ai.baidu.com/，将鼠标一次移动到：开放能力→语音技术→短语音识别极速版，单击“短语音识别极速版”。 填入“应用描述”，点击“立即创建”。进入到“创建完毕”界面，点击“查看应用详情”。如图8所示，记录3个秘钥。返回到“概览”界面，在语音识别界面和在语音合成界面免费领取额度，此时百度AI开放平台秘钥申请完成。

然后，打开智能音箱系统应用程序，在打开后会说出“我是小布，欢迎进入智能音箱系统”。如图9所示,在识别结果下方是配置选项，点击配置选项可以配置百度AI开放平台语音识别的秘钥以及MQTT地址，点击“仅本次”按键，“仅本次”是下发重新打开软件会使用原来的秘钥。

图7 连线和协议校验

图8 百度AI密钥申请

图9 配置百度智能音箱

最后，点击“录音”按钮可以实现语音录制(3 s)，识别完成后可显示出来,在cmd命令框是为了使用户看到后端的识别和合成过程,如图10所示。

(a) 开始录音

第四步，Scratch图形化编程，通过图像化编程，实现虚拟系统的运行，可以满足物联网教学编程入门阶段的教学需求。通过Scratch编程实现人体红外传感器数据采集,传感器采集到的数据输给Scratch，再通过Scratch编程把数据显示出来。

首先，进入Scratch编程界面,进行编程，如图11所示。

其次，在虚拟仿真界面中，连接MQTT和订阅Topic。

图11 Scratch编程

在设置里找到连接MQTT，点击连接,点击网关单元，进入“显示属性”，订阅点击网关单元，进入“显示属性”，订阅 Topic，如图12所示。

分别点击连接、订阅和保存。

再次，在虚拟仿真界面中，选中传感器，点击打开数据列表，勾选“打开数据”，如图13所示。

图13 人体红外模拟数据测试

最后，分别在虚拟仿真界面中，点击右上角“运行”，传感器、无线节点控制器及网关开始工作，在Scratch界面的右上角点去“运行”，即可看到采集传感器的数据在不断更新运行，效果如图14所示。

根据上述智能语音设置，在智能语音系统中，录入“打开报警器”命令可以将虚拟仿真界面的报警器打开，同时Scratch界面也运行报警器打开。虚拟仿真界面运行效果如图15所示。

图15 启动报警器

通过本案例，体现了人工智能与物联网的综合应用，在实际物联网工程专业人才培养中，将AI技术引入嵌入式课程，从技术层面实现把AI技术嵌入到IoT设备之中，围绕AIoT应用的嵌入式与物联网课程，让学生们了解一个真实的AI。

3 总结

物联网专业涉及内容多，知识面广，涉及嵌入式开发、大数据、云计算和人工智能等诸多技术，如何根据地方和学校特色培养出具有专业理论基础，实践能力强，并能紧跟技术发展趋势，同时掌握一定行业知识的综合性人才是迫切解决的问题。因此，本文结合目前我院物联网专业师资队伍及实验条件，提出了基于人工智能的物联网工程专业人才培养模式，通过3个层面体系专业体系结构，通过引入案例，突显专业知识的应用，为物联网工程专业人才培养提供借鉴。