储能技术趋势与人工智能技术发展——网络工程技术教研室第八周教研活动顺利开展

（信息技术学院 蔡建军 报道）  2025年10月21日下午，信息技术学院网络工程技术教研室在科技楼302教室举行了第八周的教研活动，全体教研室教师积极参与。本次活动聚焦电池能源、储能系统与深度学习等前沿领域，深度融合各位老师的产业实践与科研洞察，为新时代工科人才培养注入了新思路。

在本次活动中，林彬老师以“家庭储能产品的技术路线与信息技术相关专业的匹配分析”为题，系统梳理了光储一体化、电池包技术、虚拟电站（VPP）等关键趋势，并指出当前课程内容与产业需求之间的脱节问题。他强调，软件工程、互联网、物联网等专业学生可在BMS（电池管理系统）、云平台、边缘计算、通信协议等多个技术环节中找到就业切入点，提出“模块化分解产业需求+课程微调”的教学改革思路，通过引入能源管理、BMS开发等实战内容，拓宽学生就业视野，增强岗位适配能力。

之后，聂燕萍老师以“深度学习之目标检测算法”为主题，系统阐述了深度学习的基本原理、关键算法与典型应用。她从人工神经网络的基本思想讲起，结合GPT、YOLO等主流模型，深入讲解了目标检测算法在工业视觉、安全监控、自动驾驶、医疗影像等场景中的具体实现路径。通过安全帽检测等实际案例，她展示了从数据集获取、模型训练到效果验证的完整教学流程，强调“公开数据集+模型迭代+应用验证”的实战教学方法，有效连接理论知识与工程实践，激发了在座教师对人工智能教学融合的深入思考与热烈交流。

本次教研活动从储能技术趋势、人工智能应用延伸到学生就业引导，充分凸显了产教融合在工科教育中的核心价值。活动不仅为“硬核技术”与“软实力”协同培养提供了可落地的路径示范，更从课程重构、实践体系与就业拓展等多维度，为未来教学改革走深走实奠定了坚实基础。

（初审：付天敏，复审：王瑶生，终审：谢娟）