上海第二工业大学人工智能研究生培养方向

上海第二工业大学紧密结合国家战略需求与上海市产业发展方向，在人工智能研究生培养上，致力于打造具有鲜明行业特色、深厚工程实践能力、以及前沿创新意识的复合型高级人才。具体培养方向聚焦于“智能制造”、“智慧城市”、“智慧环保”等领域，并与职业技术教育方向非全日制研究生项目深度融合。

一、 智能制造领域

智能制造是《中国制造2025》的核心，也是上海市重点发展的战略性新兴产业。上海第二工业大学充分发挥在工科领域的传统优势，将人工智能技术与先进制造技术深度融合，培养学生在以下几个方面的核心能力：

1. 工业互联网平台技术与应用：

2. 面向工业互联网的边缘计算架构设计与优化： 研究如何在资源受限的工业现场环境中，构建低延迟、高可靠、强安全的边缘计算平台，实现数据的实时处理与分析。

3. 工业大数据分析与挖掘： 掌握海量工业数据的处理、清洗、建模、分析方法，能够从数据中提取有价值的信息，用于设备故障诊断、工艺优化、生产预测等。
4. 工业互联网安全防护技术： 熟悉工业控制系统（ICS）的安全威胁与漏洞，掌握访问控制、入侵检测、数据加密等安全防护技术，保障工业互联网平台的安全稳定运行。
5. 工业互联网标识解析体系应用：了解并掌握工业互联网标识解析体系在产品追溯、供应链管理、设备远程运维等方面的应用。

6. 5G+工业互联网应用研究: 探索5G技术在工业互联网场景下的应用，如工业AR/VR、机器视觉、远程控制等，提升生产效率和智能化水平。

7. 智能机器人与自动化系统：

8. 工业机器人运动控制与路径规划： 掌握工业机器人的运动学、动力学模型，能够进行轨迹规划、避障、协同控制等方面的算法设计与优化。

9. 机器视觉与智能检测： 熟悉图像处理、目标识别、深度学习等技术，能够开发基于机器视觉的缺陷检测、质量控制、尺寸测量等系统。
10. 人机协作技术： 研究人机交互、安全防护、任务分配等技术，实现人与机器人在生产线上的安全、高效协作。
11. 智能仓储与物流系统： 掌握自动化立体仓库、AGV小车、无人叉车等技术，能够设计和优化智能仓储物流系统，提高物流效率和降低成本。

12. 数字孪生技术在智能制造中的应用： 了解并掌握数字孪生技术，构建物理设备的虚拟模型，实现生产过程的实时监控、仿真优化和预测性维护。

13. 工业人工智能应用开发：

14. 基于深度学习的工业图像识别： 运用深度学习技术，开发用于产品缺陷检测、工件识别、安全监控等场景的图像识别算法。

15. 基于强化学习的工业控制优化： 利用强化学习算法，优化工业控制系统的参数，提高生产效率、降低能耗。
16. 工业知识图谱构建与应用： 掌握知识图谱构建技术，将工业领域的知识进行结构化表示，用于智能问答、故障诊断、工艺推荐等。
17. 自然语言处理在工业领域的应用： 利用自然语言处理技术，分析设备日志、操作手册等文本数据，提取关键信息，辅助工程师进行决策。
18. 工业智能决策支持系统： 集成多种人工智能技术，构建智能决策支持系统，为企业管理者提供生产计划、设备维护、质量控制等方面的决策支持。

二、 智慧城市领域

智慧城市建设是提升城市治理能力、改善民生服务的重要途径。上海第二工业大学依托上海建设“具有全球影响力的科技创新中心”的战略定位，培养学生在智慧城市建设中应用人工智能技术的能力：

1. 城市感知与数据融合：

2. 多源异构城市数据采集与处理： 掌握物联网、传感器网络、视频监控等技术，能够采集城市交通、环境、公共安全等多源异构数据，并进行数据清洗、融合。

3. 城市大数据平台构建与管理： 熟悉大数据平台架构、数据存储、数据处理等技术，能够构建和管理城市级大数据平台。
4. 时空数据分析与挖掘： 掌握时空数据分析方法，能够从海量城市数据中提取有价值的信息，用于交通预测、环境监测、城市规划等。
5. 城市信息模型（CIM）构建与应用: 了解并掌握CIM技术，构建城市三维模型，实现城市规划、建设、管理的全生命周期数字化管理。

6. 区块链技术在智慧城市中的应用: 研究区块链技术在数据共享、身份认证、可信交易等方面的应用，提升城市数据的安全性和可信度。

7. 智能交通系统：

8. 交通流预测与优化： 利用深度学习、强化学习等技术，预测交通流量，优化交通信号控制，缓解交通拥堵。

9. 智能驾驶与车路协同： 研究自动驾驶、车辆感知、路径规划等技术，以及车路协同通信、信息交互等技术，提升交通安全和效率。
10. 智能停车管理系统： 运用物联网、图像识别等技术，实现停车位自动识别、停车引导、无感支付等功能，提高停车资源利用率。
11. 共享出行平台优化： 利用大数据、人工智能技术，优化共享单车、共享汽车等出行平台的运营管理，提升用户体验。

12. 交通安全态势感知与预警： 基于多源数据融合和深度学习技术，实现交通事件的自动检测、风险评估和预警，提高交通安全管理水平。

13. 智慧公共服务：

14. 智能政务服务平台： 利用自然语言处理、知识图谱等技术，构建智能政务服务平台，提供智能问答、在线审批、个性化推荐等服务，提高政府服务效率。

15. 智慧医疗与健康管理： 利用人工智能技术，辅助医生进行疾病诊断、个性化治疗方案制定，以及居民健康管理。
16. 智慧教育与学习平台： 运用人工智能技术，构建个性化学习平台，提供智能辅导、学习资源推荐、学习效果评估等服务。
17. 智慧社区服务： 利用物联网、人工智能技术，提供社区安全监控、智能家居、社区服务预约等功能，提升社区居民生活品质。
18. 智慧养老服务： 通过可穿戴设备、智能传感器等技术，实现对老年人健康状况的实时监测、紧急情况报警、个性化照护服务等。

三、 智慧环保领域

环境保护是国家可持续发展的重要组成部分。上海第二工业大学积极响应国家“碳达峰、碳中和”目标，培养学生运用人工智能技术解决环境问题的能力：

1. 环境监测与预警：

2. 大气污染监测与预测： 利用传感器网络、遥感技术等，实时监测大气污染物浓度，并利用深度学习等技术，预测未来空气质量变化趋势。

3. 水质监测与预警： 利用水质传感器、无人船等设备，监测水体污染状况，并利用数据分析技术，预测水质变化趋势，及时发现污染源。
4. 土壤污染监测与评估： 利用遥感技术、光谱分析等方法，监测土壤污染状况，并利用机器学习等技术，评估土壤污染风险。
5. 噪声污染监测与控制： 利用声学传感器、声源定位等技术，监测城市噪声污染状况，并利用人工智能技术，优化噪声控制方案。

6. 生态环境综合监测平台： 集成多种环境监测数据，构建生态环境综合监测平台，为环境管理部门提供决策支持。

7. 污染治理与资源化利用：

8. 智能废水处理系统： 利用人工智能技术，优化废水处理工艺参数，提高处理效率，降低能耗。

9. 智能垃圾分类与回收： 利用图像识别、机器人等技术，实现垃圾自动分类、智能回收，提高资源利用率。
10. 废气智能净化系统： 利用人工智能技术，优化废气净化设备参数，提高净化效率，减少污染物排放。
11. 固废资源化利用智能决策系统： 利用数据分析、人工智能技术，评估固废资源化利用的可行性，为企业提供决策支持。

12. 基于物联网的环境监测与治理协同平台：利用物联网技术，实现环境监测设备、治理设备之间的协同工作，提高环境治理效率。

13. 环境风险评估与管理：

14. 环境风险评估模型构建： 利用数据分析、机器学习等技术，构建环境风险评估模型，评估环境污染事件发生的可能性和危害程度。

15. 环境应急响应系统： 利用人工智能技术，辅助环境管理部门进行应急响应决策，提高应急处置效率。
16. 环境影响评价智能化： 利用自然语言处理、知识图谱等技术，分析环境影响评价报告，提取关键信息，辅助评估决策。
17. 环境大数据分析与决策支持： 利用大数据分析技术，挖掘环境数据中的潜在规律，为环境管理部门提供决策支持。
    • 环境政策模拟与评估：构建环境政策仿真模型，模拟不同政策实施效果，为政策制定提供参考。

上海第二工业大学人工智能研究生培养注重理论与实践相结合，学生将有机会参与到各类科研项目和工程实践中，与企业、科研机构开展深度合作，提升解决实际问题的能力。毕业生将在智能制造、智慧城市、智慧环保等领域具备广阔的就业前景，成为推动人工智能技术应用和产业发展的中坚力量。 此外，学校还将积极探索与国际知名高校、研究机构的合作，开展联合培养、学术交流等活动，拓宽学生的国际视野，培养具有国际竞争力的创新人才。