引言

工业互联网作为新一代信息通信技术与工业经济深度融合的关键基础设施，已成为推动产业数字化、网络化、智能化转型的核心驱动力。如《“十四五”数字经济发展规划》等明确将工业互联网作为制造业升级重点，强调加快网络、平台、安全体系建设。在此背景下，职业教育的工业互联网实训能力直接关系到国家战略实施，然而当前实训体系仍存在与产业脱节、技术滞后等问题，需构建基于多网异构感知等前沿技术的实训体系，推动从单点技能训练向系统能力培养转变。对此，学界与教育实践者已开展一系列探索：例如余兴国等（2025）提出了基于产业链—技术链—人才链匹配的专业集群构建方法。陈林琳等（2025）主张按照工业互联网“云—边—端”协同架构分层设置课程模块和实训项目。李玉冰等（2024）设计了基于云平台的虚拟仿真实训系统，实现了设备连接、数据采集和可视化等核心技术的模拟训练。张昂等（2024）分析了产业学院、实训基地等在人才培养中的功能定位与运行模式。

本研究在理论层面深化了产教融合下实训教学的内涵，通过系统融入多网异构感知、云边协同等技术，探索了技术赋能职业教育的机理与路径；在实践层面则创新了人才培养模式，借助真实场景实训帮助学生构建系统认知与工程思维，提升其服务区域经济的能力。相较于已有研究，本文的创新价值与核心贡献在于，将多网异构感知技术系统性地确立为职业教育工业互联网实训体系的核心架构基础，构建了从数据感知到智能应用、从技能训练到创新实践的全链条、多层次实训体系，并借助实践案例与实证数据，验证了该体系在显著提升学生技术应用、工程实践与创新素养方面的成效。

一、职业教育工业互联网实训体系的问题与需求分析

（一）问题分析

当前职业教育工业互联网实训体系建设面临多重困境，结合宁夏财经职业技术学院的实际情况来看：其一，技术融合与系统完整性不足，现有设备多局限于单一网络或局部功能训练，难以复现真实工业中“多网异构、云边协同”的复杂环境，导致学生缺乏整体架构认知与系统思维；其二，数据采集手段传统、维度单一，使学生难以贯通从现场采集、边缘处理到云端决策的全流程数据闭环，制约了其面向数据工程师等新兴岗位的能力形成；其三，实训项目设计缺乏系统性与工程性，往往流于固定流程与参数的操作，缺少对系统问题、异常工况及性能优化的深度探究，限制了学生创新实践能力与职业发展潜力的提升。

问题内容	具体表现	对人才培养的影响
技术融合度与系统完整性不足	实训局限于 PLC 编程、传感器调试等单点技能，缺乏工业网络、边缘计算、云端分析的融合平台	学生无法建立工业互联网系统认知，难以形成系统思维与工程能力
数据采集与处理能力薄弱	依赖传统传感器静态采集，缺乏机器视觉、RFID 等多模态数据处理训练，数据流程割裂	学生无法掌握 “采集 -处理 - 应用” 全流程，难以满足数据工程师、算法应用工程师岗位需求
实训项目系统性与工程性缺失	以验证性实验为主，缺乏系统级问题排查、性能优化等深度实践	学生难以培养复杂工程问题解决能力与创新意识，职业适应性不足

（二）需求分析

基于对工业互联网产业发展趋势、技术演进路径和人才需求变化的深入分析，职业教育需要重点培养学生以下核心能力，这也对宁夏财经职业技术学院相关专业的人才培养提出了明确要求：要掌握 PROFINET、EtherCAT、Modbus-TCP 等主流工业网络协议，能够完成异构设备组网、协议转换与故障诊断；运用传感器、机器视觉、RFID 等进行多模态数据采集，并实现数据清洗、边缘处理与质量评估；理解云边协同架构，能进行简单系统设计、模型部署与协同优化。最终，学生应形成跨学科知识整合与复杂工程问题解决能力，能够从系统视角完成方案设计、集成测试与持续优化。

核心能力维度	学生需掌握的知识与技能	实训体系要求
工业网络集成与运维能力	1. 系统掌握主流工业网络协议（PROFINET、EtherCAT、Modbus-TCP）的原理、特性与配置方法； 2. 熟练完成异构设备的网络连接、协议转换、数据采集与互通测试； 3.具备网络规划、部署调试、故障诊断、性能优化等实践能力。	1. 包含真实的多网络、多协议工业环境； 2. 提供网络配置、协议分析、数据捕获等工具平台； 3. 引导学生在实践中理解不同网络协议的适用场景、性能特点和互联方法，形成工业网络系统集成与运维能力。
工业数据感知与处理能力	1. 熟练运用传感器、机器视觉系统、射频识别设备等获取工业现场多模态、异构数据； 2.具备数据清洗、特征提取、边缘侧处理、质量评估等实践能力； 3. 能够针对特定应用场景选择合适的数据采集方案和处理算法。	1. 提供多模态数据的采集设备、处理工具和开发环境； 2.设计数据从采集到应用的全流程实训项目； 3. 帮助学生建立数据驱动的思维模式和问题解决方法，形成数据感知与处理核心能力。
云边协同系统设计与应用能力	1. 深入理解云边协同的分工逻辑、架构模式和价值； 2. 能够基于实际需求进行简单的系统架构设计、应用开发和部署调试； 3. 掌握云端模型训练、边缘模型部署、协同推理优化等方法工具。	1. 实现云端与边缘端的有效协同和一体化管理； 2. 提供模型开发、应用部署、运维监控等平台工具； 3.让学生通过实践体会不同层级的功能定位、资源分配和协作机制，形成云边协同系统设计与应用能力。
跨学科知识整合与复杂工程问题解决能力（含职业素养）	1. 综合运用机械、电子、计算机、网络、软件、数据等多学科知识、技术方法和工具平台，分析并解决实际问题； 2. 能够从系统角度进行方案设计、技术选型、集成测试和优化改进； 3.具备创新意识、自主学习能力和职业适应能力，以应对技术变化和职业发展需求。	1. 突破传统学科界限和课程壁垒； 2.通过项目式学习、案例式教学、协同式实践等方式，促进学生对多学科知识的融会贯通和综合应用； 3. 重视并培养学生的创新意识、自主学习能力和职业适应能力，推动能力内化提升与全面发展。

二、基于多网异构感知的工业互联网实训体系构建

针对职业教育工业互联网实训面临的现实问题与人才培养的迫切需求，本研究构建了一个层次分明、功能完备、开放扩展的“四层一体”实训体系架构。该体系以多网异构感知为数据入口和技术基础，以云边协同为处理核心和架构关键，以智能应用为价值体现和能力载体，完整再现了工业互联网的数据流、控制流和价值链，为学生的技术实践、系统认知和能力发展提供了全方位、沉浸式的支撑环境。

（一）感知执行层设计

感知执行层作为体系的基础和物理前端，需要部署多样化的数据采集设备和执行机构，构建全面感知、精准执行的能力底座。该层实现异构接入和统一管理，真实模拟工业现场的复杂网络环境和接入需求。学生可以直观了解不同感知设备的原理特性、适用场景和配置方法，掌握多源信息采集、设备控制调试的实际技能，形成工业现场的数据感知和执行控制能力。

（二）网络与边缘层设计

网络与边缘层承担着体系枢纽和智能边缘的重要角色，其核心设备是多网异构网关和边缘计算节点，实现数据的可靠传输和智能处理。多网异构网关内置丰富的协议转换模块和驱动库，实现数据的互联互通和互操作。边缘计算节点采用国产化芯片或平台如鸿蒙系统节点、执行本地快速决策如视觉分拣、设备急停、质量判定，并将有价值的数据和事件上传至云平台。

（三）平台与服务层设计

平台与服务层基于云平台构建，该层提供设备管理、数据管理、算法模型管理、用户管理等核心服务，云端主要负责复杂模型训练、大数据深度分析、全局优化策略生成和下发给边缘节点，边缘节点则专注于实时控制和快速响应，形成云端训练、边缘推理、持续优化的协同范式。学生可以深入理解工业互联网系统中不同层级的功能定位、资源分配和协作机制，掌握云平台开发、模型训练、应用部署等高级技能。

（四）应用与创新层设计

应用与创新层直接面向教学实训和创新能力培养，提供应用程序编程接口、开发工具和低代码平台，支持学生进行应用开发、数据分析、系统调试等综合性、创新性实验实训，完整经历从需求分析、方案设计、开发实现到测试部署的全过程。

三、实训体系的关键技术实现与教学应用路径

（一）关键技术的实现

1. 多网异构感知与融合技术实现

在多网异构感知与融合技术的实现方面，技术实现路径主要包括如下关键环节：一是协议适配环节需要在网关中开发或集成多种通信协议的驱动与解析库，使学生能够理解不同协议的通信机制、数据格式和转换原理，掌握协议配置和调试方法；二是数据标准化环节要设计统一的数据模型和信息模型，学生可以学习数据建模、格式转换和接口设计的实际技能，具备数据治理和标准化能力；三是网络透明化环节通过网关的虚拟化映射和服务代理功能，让学生专注于应用逻辑开发和业务创新而非底层通信细节。

2.机器视觉与边缘计算的集成应用

机器视觉与边缘计算的集成应用是丰富感知维度、提升系统智能的重要手段。首先需要指导学生完成视觉系统的选型、搭建与校准，包括工业相机、镜头、光源的参数选择、物理配置和图像校准。随后在边缘计算节点上部署图像处理算法和推理模型，进行图像预处理、特征提取、目标识别、分类检测等处理。最后要实现视觉系统与执行机构的联动控制和闭环应用，编写控制程序将视觉识别结果转化为控制指令，驱动机械臂、分拣装置等执行机构完成分拣、装配、定位等操作，形成一个完整的“感知—决策—执行”闭环和智能应用场景。

3. 云边协同任务调度与优化

云边协同任务调度与优化是训练学生系统思维和架构设计能力的核心环节。首先引导学生分析不同计算任务的资源需求、时间约束和安全要求，掌握云边协同的设计原则和优化方法。其次，设计云端与边缘节点的通信接口、控制流程和数据一致性机制。最后，指导学生利用平台层提供的应用程序编程接口和开发工具，开发面向特定场景的综合应用。

（二）阶梯式教学应用路径的设计

实训项目的设计要遵从基础性实验到综合性项目再到创新性实践，逐步提升难度和复杂性，构建阶梯式的教学应用路径，确保不同学习阶段的学生都能获得适配的实训体验，实现能力的逐步提升。

基础实验层重点训练单一技能和工具使用，帮助学生掌握工业互联网领域的基础知识和操作技能。该层级的实训项目设计以“知识点清晰、操作步骤明确、成果可验证”为原则，涵盖感知执行层、网络与边缘层、平台与服务层的核心基础技能。

综合应用层侧重技术集成和系统开发，要求学生综合运用多个基础实验的技能，培养技术整合能力和系统思维。该层级的实训项目以“产业场景为导向、多技术融合为核心、团队协作完成”为原则，选取工业互联网领域的典型应用场景（如智能质量检测、设备健康监测、智能仓储调度）作为项目主题，每个项目涵盖多个技术模块的集成应用。

创新实践层采用“导师指导+企业参与”的模式，为每个项目配备专业教师和企业技术人员作为指导老师，教师负责技术指导和学术规范，企业人员提供产业需求反馈和实际应用建议。

实训层级	核心目标	典型项目示例	教学模式	考核重点
基础实验层	单一技能与工具掌握	1. 工业传感器数据采集与HMI显示；2. PROFINET协议配置与网络通信测试；3. 边缘节点操作系统与开发环境搭建	教师演示+学生实操+小组互评	操作正确性、结果准确性、工具使用熟练度
综合应用层	多技术集成与系统开发	1. 基于机器视觉的零件质量检测系统（视觉+边缘+执行机构集成）；2.设备健康状态监测系统（传感器+云边协同+可视化）	项目式教学+小组协作+阶段评审	系统完整性、技术融合度、文档规范性
创新实践层	复杂问题解决与定制开发	1. 基于数字孪生的设备故障诊断系统；2. 中小制造企业能耗优化系统（多传感器+大数据分析+优化算法）	导师指导+企业参与+项目答辩	集成应用能力、定制开发能力、综合协调能力

四、实践案例与成效分析

（一）实践案例

宁夏财经职业技术学院实施的“基于多网异构感知和机器视觉的工业互联网云边协同控制系统”项目，是上述实训体系构建与应用的典型实践和成功案例。该项目精准切中了工业现场设备协同效率低、数据互通难、智能化程度不足等痛点问题，通过系统化的技术集成、平台开发和教学转化，为职业教育工业互联网人才培养提供了有价值的实践范本和参考模式。

（二）成效分析

从教学实施和人才培养效果来看，该项目取得了显著成效和积极反响。学生的技术整合能力和系统思维能力得到实质性提升，项目紧密对接工业互联网最新技术和典型应用，使学生掌握了先进工具和系统方法，增强了就业竞争力和职业发展潜力。

核心能力指标	实训前掌握率（%）	实训后掌握率（%）	提升幅度（%）	能力提升原因分析
工业网络协议配置能力	32	89	57	通过基础实验掌握协议原理与配置方法，综合项目中实践多协议集成与调试，解决协议兼容问题
机器视觉数据处理能力	18	82	64	系统学习图像预处理、特征提取、模型训练技术，通过边缘部署实践提升算法应用能力
云边协同系统设计能力	15	78	63	理解云边分工逻辑，实践任务划分、通信接口设计、数据一致性保障，开发协同应用
复杂工程问题解决能力	25	85	60	以产业实际问题为导向，通过“分析－设计－验证－优化”流程积累工程经验，培养系统思维
项目协作与文档编写能力	40	90	50	小组协作完成综合项目，学习任务分工、进度管理、代码协作，规范撰写项目文档

五、结论与展望

（一）结论

本研究通过系统构建基于多网异构感知技术的工业互联网实训体系，得出以下主要结论：该实训体系通过再现工业现场的真实技术环境和业务场景，帮助学生建立对工业互联网系统的整体认知和架构理解，形成系统思维和工程能力，确保学生能够系统掌握工业互联网的核心技术，实现从技能训练到能力培养的转变和提升。实践表明，该体系在培养学生技术整合能力、工程实践能力和创新应用能力方面具有显著优势和良好效果，为工业互联网领域高素质技术技能人才培养提供了有效路径和实践范式，具有推广价值和应用前景。

（二）展望

展望未来，职业教育工业互联网实训体系建设还需在以下几个方面持续深化和探索创新：首先要进一步加强与产业界的深度融合和协同共建，通过引入企业真实项目、案例和数据，保持实训内容与技术发展、产业需求的同步性和先进性；其次要持续推进教学资源的数字化、开放化和生态化建设，围绕实训体系开发系列化的课程标准、教学项目、案例资源和评价工具，形成可推广、可共享的应用模式和服务能力；最后要积极探索1+X证书制度与实训体系的有机衔接和深度融合，将行业认证标准、岗位能力要求融入教学内容和评价体系，增强人才培养的适应性、针对性和竞争力。

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