为进一步推动人工智能技术与工业物联网专业教学、科研及产业应用深度融合，提升教师对“AI+工业场景”前沿技术的理解与实践能力，5月12日，物联网应用技术教研室开展了以“工业物联网与AI应用”为主题的专题教研活动，王奔老师主讲。本次活动围绕钢铁工业生产优化调度与能量管理展开案例分享与技术研讨，结合真实工业场景，深入探讨AI技术在智能制造中的创新应用路径，为专业建设与人才培养提供了新的思路与方向。
本次活动中以钢铁厂智能化生产系统为切入点，系统介绍了工业物联网在大型流程工业中的典型应用架构。钢铁企业作为典型的高能耗、高连续性工业场景，广泛部署了智能传感器、工业网关、协议转换器、服务器、接口机、PLC以及嵌入式控制设备等工业物联网基础设施，通过对海量工业数据的实时采集、传输与分析，实现生产过程的数字化、网络化与智能化管理。
在生产优化调度方面，活动重点分享了基于设备工艺特性与工业运行约束的智能优化方法。通过引入粒子群算法、遗传算法等智能优化技术，对钢铁厂能源调度、生产排程及资源配置问题进行建模求解，实现多目标协同优化，有效提升系统运行效率与能源利用率。与此同时，结合实际工业数据，介绍了神经网络、支持向量机等AI算法在生产预测、负荷预测及设备状态评估中的应用方式，展示了人工智能在复杂工业场景中的建模能力与决策支持价值。
围绕工业能量管理与智能运维，本次活动还进一步介绍了煤气放散优化调度、能源管网平衡控制以及工业仪表故障诊断等典型应用案例。通过AI算法对多源异构工业数据进行分析与挖掘，实现异常状态识别、能耗优化与故障预警，推动传统工业系统由“经验驱动”向“数据驱动”“智能决策”转变。相关案例不仅体现了工业物联网技术在智能制造中的核心支撑作用，也充分展示了AI赋能工业生产优化调度与能量管理创新的广阔前景。
研讨过程中，教师们围绕“AI+工业物联网”背景下的人才培养模式展开了深入交流。大家一致认为，当前产业智能化升级速度不断加快，物联网应用技术专业与电子信息工程技术专业应进一步强化工业场景导向，在课程体系中融入工业通信、边缘计算、工业数据分析、智能优化算法与AI建模等内容，推动专业教学与企业实际需求精准对接。同时，应积极探索“工业案例进课堂”“真实项目进实训”的教学模式，增强学生解决复杂工程问题的能力，培养兼具工业物联网技术基础与人工智能应用能力的复合型技术技能人才。
本次专题教研活动不仅拓宽了教师们对工业物联网与人工智能融合应用的认识，也为教研室后续开展教学改革、科研创新及校企合作提供了有益启发。未来，物联网应用技术教研室将持续深化AI技术与专业建设融合，积极探索“AI+工业物联网”人才培养新模式，不断提升专业建设水平与人才培养质量，为服务智能制造产业发展贡献力量。
拟稿人：王奔
审核人：万晴
审签人：叶绘