一、引言

嵌入式系统作为一种高度定制化的计算机系统，其设计初衷在于满足特定功能需求，通常被深度集成于各类控制对象之中，以精准执行预设任务。实时性、资源受限性（涵盖处理能力、存储空间、功耗等维度）、高可靠性与专用性，构成了嵌入式系统区别于通用计算机系统的核心特征。在日常生活与工业生产场景中，智能手机、智能扫地机器人、物联网环境监测终端等设备，均是嵌入式系统的典型应用实例。

从产业发展维度审视，嵌入式系统已然成为支撑万物智联时代的关键技术基石。在通信、电子、机械制造、自动化等诸多领域的终端产品中，嵌入式系统不仅扮演着系统中枢的角色，更是驱动产品智能化升级的核心引擎。凭借其灵活的应用适配性、紧凑的物理形态以及低功耗运行特性，嵌入式系统有力推动了现代信息技术与制造业的深度融合，成为驱动产业高质量发展的核心要素，在培育新质生产力进程中发挥着不可替代的作用。

伴随人工智能技术的迅猛发展与广泛渗透，嵌入式系统作为人工智能应用落地的重要载体，正处于机遇与挑战并存的关键发展阶段。2025 年 1 月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》明确提出深化教育与产业融合、强化高技能人才培养的战略方向。反观当前嵌入式系统课程教学现状，传统教学模式过度侧重理论知识灌输，存在教学内容抽象复杂、知识体系缺乏系统性、实践教学碎片化等问题。更为突出的是，课程内容与 AI 模型边缘部署、边缘智能计算等前沿技术的融合程度不足，与产业实际需求之间存在明显脱节。

基于上述背景，本文深入探索人工智能驱动下嵌入式系统课程教学改革的创新路径与实践策略，旨在通过系统性改革举措，有效弥合传统课程教学与产业应用需求之间的差距。具体通过明确课程定位、构建分层递进式课程内容体系、重构教学内容模块、深化产教融合实践创新，以及实施 “课程 - 创新 - 竞赛” 一体化培养模式，为培养契合产业发展需求的嵌入式系统专业人才提供可资借鉴的解决方案。

二、课程定位与目标

嵌入式系统课程是一门兼具理论深度与实践广度的综合性应用型课程。鉴于嵌入式领域软硬件技术迭代速度快，且市场对嵌入式开发人才需求持续旺盛，课程定位需紧密结合学科特性与产业需求。该课程作为电子信息工程、物联网工程、计算机科学与技术、机器人工程等专业的核心课程，具有显著的跨学科属性。

基于"新工科"建设理念，嵌入式系统课程应确立以产业需求为导向的定位框架，聚焦主流技术架构（如ARM架构与Linux操作系统），强调软硬件协同设计与工程实践能力培养。课程目标应直接对接物联网、智能设备、工业控制等领域的实际应用需求，培养学生解决复杂工程问题的综合素质。

三、课程内容体系的分层设计

嵌入式系统作为软硬件紧密结合的综合体，其复杂度与应用场景密切相关。简单系统通常无需操作系统支撑，仅借助主循环程序直接控制硬件，适用于计算资源高度受限的场合，例如手持计算器、汽车雨刷控制器、电风扇等。而在更为复杂的应用中，则普遍采用以ARM处理器与Linux操作系统为代表的技术组合。

传统嵌入式课程教学常面临知识点模块割裂、关联性弱、实践环节缺乏系统性等问题，导致学生难以从整体视角理解嵌入式系统的综合设计与开发流程，更不易掌握系统级的分析、设计及实现方法。

为此，本文提出的分层课程内容体系，将教学内容划分为基础层、应用层、驱动层与综合层四个层级，并针对各层存在的教学难点，系统引入人工智能技术以赋能教学创新。

四、分层设计框架与AI赋能路径

4.1 基础层设计

基础层教学面临双重挑战：其一，ARM Linux 开发环境配置与编程体系复杂，学生普遍存在畏难情绪；其二，嵌入式处理器技术迭代迅速，国产芯片蓬勃发展，但院校实践教学硬件更新滞后。为此，引入人工智能技术实现教学革新：借助智能问答工具，构建 7×24 小时在线答疑系统，实时解决交叉编译环境配置、内核模块加载异常等技术难题；利用辅助代码开发，实现 Makefile 脚本的智能生成与调试；基于模拟器与 AI 场景生成技术，构建 ARM 架构虚拟实验环境，有效降低硬件依赖与教学成本。

4.2 应用层设计

应用层教学存在概念抽象化、理论实践脱节、学生编程基础薄弱等问题。针对线程同步机制、TCP/IP 协议栈等教学难点，通过 AI 生成可视化交互流程图，直观呈现资源竞争与数据传输过程；自动生成通信代码模板，帮助学生聚焦核心算法实现；基于学生代码提交数据与错误日志分析，AI 动态生成个性化学习路径，并通过智能问答系统提供即时知识支持，显著提升教学效率。

4.3 驱动层设计

Linux 设备驱动开发作为课程核心难点，涉及内核驱动框架理解、设备树配置、中断处理等复杂技术环节。为此，构建 AI 辅助开发体系：基于大语言模型生成设备树模板与驱动框架代码，降低开发门槛；利用 AI 代码审查工具，将学生代码与开源项目进行规范性比对；依托 ARM 虚拟硬件平台，模拟控制器等外设，实现云端全流程实验教学，突破硬件资源限制。

4.4 综合层设计

综合层以产业需求为导向，开展嵌入式系统全流程开发实践。传统教学存在项目场景固化、产教脱节等问题。通过 AI 生成贴近真实场景的用户需求文档，帮助学生理解行业背景与市场需求；利用 AI 算法推荐硬件选型方案，引导学生关注性能优化与成本控制；结合学生兴趣偏好，AI 自动生成物联网、机器人控制等定制化实践课题，有效缩短教学与产业的距离。

通过上述分层课程内容体系建设，学生能够系统掌握嵌入式系统开发技术，深入理解行业需求动态，在工程实践中培养系统性思维与问题解决能力，实现从理论知识到产业应用的能力跃迁。

五、AI 赋能下的教学解决方案

（一）教学内容更新

在课程中增加机器学习、深度学习等 AI 相关知识的教学势在必行。可以引入机器学习的基本概念、常见算法，如决策树、支持向量机等，让学生理解机器学习的原理和应用场景。在深度学习方面，介绍神经网络的结构、训练方法，以及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在图像识别、语音识别等领域的应用。以图像识别为例，讲解如何使用 CNN 对嵌入式系统采集到的图像数据进行处理和分类，让学生掌握从数据预处理到模型训练、评估的整个流程。引导学生将 AI 技术应用于嵌入式系统时，可以设置一些实际的应用场景，如智能安防监控系统中，利用嵌入式设备搭载 AI 算法实现对异常行为的实时检测和报警；在智能家居系统中，通过语音识别技术实现对家电设备的语音控制。通过这些应用场景的设置，让学生深入理解 AI 技术如何为嵌入式系统赋能，提升系统的智能化水平。

列举智能安防系统、自动驾驶汽车等实际案例，能让学生更直观地了解 AI 在嵌入式系统中的具体应用。在智能安防系统中，嵌入式摄像头通过 AI 图像识别技术，能够实时识别人员、车辆、物体等，并对异常情况进行预警。例如，当检测到陌生人闯入禁区时，系统会立即发出警报，并将相关信息发送给安保人员。在自动驾驶汽车中，嵌入式系统集成了大量的传感器，如摄像头、雷达、激光雷达等，这些传感器收集的数据通过 AI 算法进行实时处理，实现车辆的自动驾驶功能，包括自动泊车、自适应巡航、车道保持等。通过对这些实际案例的分析，让学生了解 AI 技术在嵌入式系统中的应用原理、技术难点和解决方案，拓宽学生的视野，使他们更好地了解行业动态。

（二）教学方法创新

以 AI 赋能的嵌入式项目为驱动，开展项目式学习，能有效培养学生的团队协作和创新能力。可以设置一些具有挑战性的项目，如基于 AI 的智能垃圾分类机器人的设计与实现。学生分组完成项目，在项目实施过程中，需要综合运用嵌入式系统开发、AI 算法设计、机械设计等多方面的知识和技能。小组成员之间需要密切协作，共同完成项目的需求分析、方案设计、硬件搭建、软件开发、系统调试等各个环节。在项目进行过程中，教师可以引导学生思考如何运用 AI 技术优化机器人的性能，如如何通过机器学习算法提高垃圾分类的准确率，如何利用深度学习算法实现对垃圾的实时识别和分类。通过这样的项目式学习，学生不仅能够掌握嵌入式系统和 AI 技术的相关知识和技能，还能够培养团队协作能力、沟通能力和创新能力。

借助 AI 学习分析工具，实现个性化学习。这些工具可以实时收集学生的学习数据，包括课堂表现、作业完成情况、考试成绩、学习时间等。通过对这些数据的分析，了解学生的学习进度、知识掌握程度、学习习惯和兴趣爱好等。根据分析结果，为每个学生提供个性化的学习路径和资源推荐。如果发现某个学生在嵌入式系统硬件设计方面掌握得不够扎实，AI 学习分析工具可以为其推荐相关的教学视频、在线课程、练习题等学习资源，帮助学生有针对性地进行学习。对于学习进度较快的学生，可以推荐一些拓展性的学习内容，如前沿的研究论文、行业案例分析等，满足学生的学习需求，激发学生的学习潜力。

（三）实践教学优化

搭建基于 AI 的实验平台，能为学生提供一个实践 AI 算法在嵌入式设备上运行的环境。实验平台允许学生使用低功耗的微控制器进行机器学习模型的训练和部署。学生可以在这个平台上进行图像识别、语音识别、传感器数据分析等实验。在图像识别实验中，学生可以利用实验平台采集图像数据，然后使用机器学习算法对数据进行训练，生成一个简单的图像分类模型，并将模型部署到嵌入式设备上，实现对图像的实时分类。通过这样的实验，学生能够深入了解 AI 算法在嵌入式设备上的运行机制，掌握模型优化、量化等技术，提高学生的实践能力和创新能力 。

与企业合作开展实践项目，让学生参与实际项目开发，是积累实战经验的重要途径。学校可以与智能硬件开发企业、物联网企业等合作，共同开展一些嵌入式系统开发项目。学生在企业导师和学校教师的共同指导下，参与项目的需求分析、设计、开发、测试等各个环节。在一个智能家居项目中，学生可以负责嵌入式设备的软件开发，实现与 AI 语音交互模块的对接，完成对家电设备的智能控制功能。通过参与实际项目开发，学生能够了解企业的开发流程和规范，掌握行业最新的技术和工具，积累项目实战经验，提高就业竞争力 。

六、嵌入式实训系统平台

6.1 嵌入式系统综合应用开发平台

嵌入式系统综合应用开发平台是针对嵌入式系统开发中的关键技术进行教学的平台。由核心控制单元、无线通信单元、电机驱动单元、循迹功能单元、功能扩展单元、功能电路单元、边缘智能处理单元等部分组成。

嵌入式系统综合应用开发平台作为新型教学载体，按照项目引领和任务驱动的教学模式,采取模块化、积木式的设计理念,可以根据不同的教学实训需求,通过组合功能模块单元,完成不同难度和不同系统框架的实验实训系统的自主设计和搭建。

系统可以选配和定制各种传感器、执行器、自动识别和创新应用模块来扩充功能。支持选配全系列的物联网通信单元实现无线组网和智能互联,可以接入多种云平台进行云端的数据交互和互联控制。

系统支持视觉(图像分类、目标检测、图像分割)和语音这两大典型AI应用领域的开发,可实现边缘智能和云端智能两种AI技术路线,从而达到智能驾驶和车联网等综合应用效果。系统全面融合了不同层次和专业背景人才的培养需求,完全满足电子信息、嵌入式、物联网、人工智能、移动互联、机器人等电子信息大类专业的核心课程日常教学、实践训练和竞赛创新的使用要求。

嵌入式系统综合应用开发平台

6.2 嵌入式系统综合应用创新实训开发装置

嵌入式系统综合应用创新实训开发装置包含数控云台摄像头、智能小车运动控制自动纠正转速、码盘测速单元、现场总线通信单元、RFID射频通信模块、信息显示单元、智能循迹模块、OLED显示模块、电量监测单元、WiFi通信单元、ZigBee通信单元、离线式语音识别单元、红外通信单元、超声波、光照强度等多种传感器单元。

装置配套STM32F4开发资源包、离线式语音识别开发资源包、图像数据处理终端开发资源包、RFID开发资源包、Android应用开发资源包、图像识别与处理资源包等相关教学资源。

智能小车完成运动控制与自动纠正转速、传感器数据采集、视频采集与处理、二维码识别、车牌识别、颜色识别、红外控制、WiFi传输、ZigBee通信、RFID射频识别、APP应用开发等功能。

装置留有多种应用扩展接口，可与多种设备互联互通，可联网、组网控制，支持窄带物联网通信技术，可作为多种教学平台使用，适用于单片机、传感器、嵌入式、物联网、机器人、汽车电子、移动互联与智能控制等电子通信类相关专业教学实践应用。

装置满足嵌入式技术应用开发技能大赛日常技能训练与教学需求，符合嵌入式技能大赛的通信协议标准。

平台支持多门在线学习课程，需提供包括但不限于《Android AI应用与开发|项目式教学》、《Android高级程序设计》、《移动机器人自动驾驶》、《嵌入式竞赛平台应用开发》、《嵌入式竞赛平台无线组网通信》课程的在线学习服务平台。

嵌入式系统综合应用创新实训开发装置

6.3 “虚实结合”开发式嵌入式系统教学实训云平台

实践教学是高校培养高素质人才不可或缺的重要组成部分，如何 “以学生为中心”建构一流的实验教学课程，切实提高实践教学质量，始终是高校各专业建设的重要工作之一。随着信息技术的发展，作为传统实验教学的一种有效补充，开放式实验教学已经成为加强实践教学、提高教学质量的重要手段，“虚实结合”已经成为了实验教学的重要发展方向，在一定程度上克服了传统实验教学的制约。

针对传统嵌入式系统教学实训存在的资源有限、体验效果差、过程难记录和量化等问题,我们设计开发了新的嵌入式系统实验课程教学平台。首先,利用场景化对象代替简单的模拟控制,加强学生对实验的综合认知;其次,应用虚拟现实技术,构建三维的虚实结合场景,远程实时反映控制对象信息,提升远程实验效果;再次,平台具备开放性,学生可以随时随地通过互联网进行实验,适应新生代学习需求;最后,平台可以实时记录学生完整的实验过程,为实验的量化评价和教学改进提供数据支持。

该嵌入式系统教学实训云平台采用统一的软件系统进行管理。软件系统具有用户管理、场景管理、界面管理、通信管理、硬件管理、文档管理和实验预约等功能模块。系统采用B/S架构,学生可通过电脑终端访问用户软件,连接实验平台完成场景化实验。学生的典型实验流程是:登录用户软件,选择实验场景和项目,进行实验操作,软件实时反馈硬件状态,最后保存实验结果。该软件管理系统实现了对整个实验过程的集中控制和记录。

该嵌入式系统教学实训云平台由用户电脑、软件系统、服务器、工控机、检测/控制/驱动模块、场景对象和摄像头组成。平台采用统一的软件系统实现用户、资源和场景的集中管理。教师和学生通过登录软件系统,根据身份选择不同的实验场景和任务。为合理利用资源,软件系统支持“分时复用”策略,教师可根据实际情况灵活规划场景、设备和通信资源的使用时间和分配,学生则按预约时间进行实验。这样既保证学生获得充足资源,也提高资源利用效率。

该平台可根据需要增加不同类型和数量的场景化对象,扩展平台功能,满足教学需求。平台设计理念先进,功能完备,可以根据教学需求和资源状况合理规划和实现。它既确保平台的先进性和可操作性,也兼顾了实现的可行性。

嵌入式系统教学实训云平台