“十五五”时期是基本实现社会主义现代化进程中承前启后的关键时期，作为指导未来五年发展的纲领性文件，纲要草案将“高质量发展取得显著成效”置于七大主要目标之首，37处提及“高质量发展”，更新增农业强国、金融强国等5个“强国”目标，明确全面实施“人工智能+”行动，推进数字中国建设。蓝图已绘就，但一个关键命题亟待破解：数智赋能、农业现代化的目标如何落地？建设“农业强国”和“数字中国”的核心人才，从哪里来？
实验室建设案例
行业\\科研案例
智慧产业实践平台
智慧产业实践平台主要产品
校实训
在此基础上进一步构建了一个既能满足教学实训、又能复现真实工业级协同流程的云-边-端资源协同创新科研教学平台，通过三层架构的有机联动，实现教学与产业技术的精准对接。
在云端层，构建了集控制、训练与分析于一体的智慧大脑。统一控制台提供全局资源拓扑与运行状态的可视化监控，实现对边缘节点与终端设备的批量管理与OTA升级。集成化的AI开发平台支持基于Jupyter和Kubeflow的模型训练流水线，并能自动将训练好的模型进行蒸馏、压缩后下发至边缘或终端。云端数据湖汇聚全链路数据，支持学生进行离线分析、趋势预测和联邦学习等高级实验。这一层不仅赋能教学中的集中管控与智能开发，更为科研提供了可扩展的大数据与算力基础。
在边缘层，基于KubeEdge等云原生边缘计算框架构建了分布式的区域智能中心。每个边缘节点实为轻量化的Kubernetes集群，既能接受云端的统一编排与管理，又能在网络中断时实现本地自治。该层部署了边缘AI推理服务、流式规则引擎与本地消息总线，能够对终端数据进行实时聚合、分析与决策，执行如视频结构化分析、工业异常实时检测等低延迟任务。通过这一层，学生可直观学习从云端“下沉”应用到边缘、管理边缘服务网格以及设计边端协同算法的全过程，掌握产业界主流的边缘智能化范式。
在终端层，方案核心在于实现海量异构设备的智能纳管与轻量化协同。通过提供统一的设备SDK与数字孪生建模框架，我们将各类传感器、摄像头、工控设备等终端抽象为可被上层统一管理的数字实体，并支持基于TensorFlow Lite或TinyML的轻量级AI模型本地部署与推理。同时，我们创新性地引入了高保真软件模拟终端集群，使学生在物理设备有限的情况下，依然能进行大规模设备接入、故障注入和边缘协同策略验证实验，从而彻底解决传统实验室“重硬轻软、难规模化”的痛点。
云-边-端资源协同科研教学平台案例
整个三层架构通过安全可靠的网络信道连接，并由协同调度引擎与全链路可观测系统贯穿始终。调度引擎能根据网络状况、资源负载与业务需求，智能地将计算任务动态分配至云、边、端最合适的节点执行；可观测系统则提供从终端传感数据到云端训练任务的全链路追踪与度量可视化。
该方案不仅完整复现了产业级云边端协同的技术栈，更通过教学化的设计，让学生能在真实可感的分布式环境中，深度理解并掌握资源协同、数据协同与智能协同的核心原理与实践技能，真正培养其驾驭下一代智能系统的架构能力。
全国人大代表宁凌曾表示，农业强国建设要从数量导向转向质量导向，实现“产业链强、竞争力强”。那么，如何培养具备这种思维的新农人？方案是一套覆盖智慧种植、水产养殖、气象管控、大棚育苗、畜牧养殖的完整智慧农业实训体系，搭配AIOT智慧农业实训平台与智慧农业沙盘系统。这并非简单的模型教具，而是集成数据采集、AI算法分析、自动化控制的现代化教学平台，呼应纲要“建立全国数据资源‘一本账’”的要求，让学生在校园实训室就能模拟未来农场的“智改数转网联”场景，真正培养“懂AI、会数据、能种田”的复合型农业人才，为农业强国建设注入动力，这与《加快建设农业强国规划(2024—2035年)》中“加强高校涉农专业建设、建强农业强国人才队伍”的要求高度契合。
“十五五”的高质量发展之路，离不开人才的支撑。
