响应教育部《"人工智能 + 教育" 行动计划》精神，助力打造 "人工智能 + 教育" 开放生态，深化研究创新，推动多学科交叉，构建 "政产学研金" 协同机制，培育高质量数智教育产品。
平台面向企业真实需求打造工业 AI 产教融合实训系统，面向智能制造领域开展人工智能全流程实战培养，服务职业教育与高等教育专业智能转型，构建 "云 - 边 - 端" 真实工业智能育人环境，实现工业大模型与 Agent 全流程实战。
工业大模型实训课程体系与平台架构
本课程体系覆盖大模型工业提示词工程与专家智能体知识库；数据采集、清洗及模型训练；工业 Agent 开发与优化迭代，帮助学生在真实的工业场景中掌握 AI 工程全栈开发能力。
平台采用 "云 - 边 - 端" 三层架构设计，各层协同工作，共同构成完整的工业 AI 实训体系：
云・AI 大脑层
核心组件： AI 大脑（Agent 智能体、RAG 智能体）、数字看板
适配教学内容：
提示词工程
专家知识库构建（RAG）
智能体 Agent 与 Skill 开发
边・边缘计算层
核心组件： 本地控制器、实时工业算法
适配教学内容：
工业模型训练
工业模型轻量化与边缘部署
工业模型智能标注和迭代
端・终端设备层
核心组件： 旋转设备综合实验台、NI cDAQ 采集卡、端侧数据采集软件
适配教学内容：
数据采集与预处理
平台四大特点
特点一：直击产业痛点 —— 打造 "云 - 边 - 端" 真实物理基座与智能教育基座
真实硬件，告别仿真： 搭载工业级旋转振动设备与真实数据采集硬件，构建虚实融合、端边云协同的未来实训中心，实训场景高度贴合工业现场。
全流程覆盖： 平台深度覆盖数据采集、特征工程、模型训练、边缘部署、RAG、Agent 智能体、模型迭代全流程核心技术，实现算力、模型、工具、智能体一体化支撑。
工业级标准： 紧扣工业零容错要求，让学生在真实设备运行、云端调度、边缘控制、端侧执行中，扎实掌握工业振动设备 AI 实战能力。
特点二：产教深度融合 — 依托工业主流平台打造 AI 赋能金课
无缝对接原有课程体系： 深度衔接传统专业智能化升级，无缝对接测控、机电等核心骨干课程，不颠覆原有教学体系，快速将零散知识点化零为整，升级为 AI 赋能型金课。
PBL 项目式教学： 采用 PBL 项目式、探究式、场景式教学模式，以真实工业任务为主线，按 "需求 — 设计 — 开发 — 部署" 完整流程开展实训，强化工程实践与创新能力。
行业主流工具链： 全面采用 NI 工业数据采集、通义大模型等行业主流工具链，复刻一线智能制造真实需求与应用场景，精准培养适应产业变革的高技能人才。
特点三：模块化分层递进 — AI 原生赋能高效伴学与个性化学习
模块化课程体系： 采用模块化课程体系，完整覆盖从项目需求、任务拆解到系统整合的工业 AI 全流程实践。
AI 智能个性化伴学： 基于行业专家知识构建专属智能伴学与智能体，提供全程引导、精准问答、分步辅助学习，替代传统答疑模式，实现个性化学习路径智能适配。
AI 协同开发： 支持 AI 智能代码编辑、自动生成、纠错与工程代码优化，大幅降低开发门槛，以人机协同学习提升实训效率与学习获得感。
特点四：严守工业安全红线与教育部 AIGC 规范 — 筑牢双重安全伦理防线
符合教育部规范： 严格遵循教育部《教师生成式人工智能应用指引》、《职业院校人工智能应用指引》，确保合规教学、数据安全、隐私保护。
HITL 机制与阻断保障： 全面对标工业 AI 零容错、高可靠标准，建立人在环路（HITL）机制与底层硬急停阻断，异常可强制接管，保障师生操作安全。
工业零幻觉生成： 强化模型可信、决策可解释、操作可追溯，坚守工业零幻觉、零风险底线，将教育伦理 + 工业安全贯穿实训全程，全面培养师生规范用 AI、安全做工程的职业素养。
具体实训过程
AI 智能体贯穿全流程，同时支持 Vibe Coding 智能代码编辑同步辅助。实训过程分为以下三个阶段：
阶段一：项目导入
场景导读
核心知识点聚焦
开发部署
实验原理分场景讲述
工具链与实验台架说明
教师 AI 伦理导言
阶段二：实验步骤
身份设定 → 多形式问答输出 → 反向提问 → 可对数据源的格式化报告生成
阶段三：能力报告与 AIGC 甄别反思
过程性研发日志
人机协同甄别与内容审查
伦理声明与智能向善自查卡（符合教育部规范）
通过以上三阶段完整实训流程，学生不仅能够掌握工业 AI 开发的全栈技术能力，更能建立符合教育部规范的 AI 伦理意识与智能向善价值观。