一、引言：竞赛在高职人才培养中的定位
技能竞赛是高职教育“三教”改革和“双高”建设的重要支撑，尤其在人工智能领域，竞赛的考核内容往往代表了产业应用的最前沿。本次工作室研讨旨在系统分析当前主流人工智能技能竞赛（如机器视觉应用、云计算平台应用等）的技术难点，并确立一套高效、可持续的指导策略，以提升工作室的竞赛指导水平和成绩。

二、竞赛技术栈的聚焦与深化
当前人工智能赛项的核心技术考察点已从单一理论知识转向系统集成和实战部署能力。工作室经过对历年国赛和省赛的分析，决定将指导重点聚焦于以下三个方面，并要求团队成员深入研究：

高性能模型部署与优化： 要求选手不仅能训练模型（如目标检测、图像分割），更要掌握模型量化、剪枝等技术，实现模型在资源受限的边缘设备（如NVIDIA Jetson系列）上的高效运行。这是竞赛中拉开分数的关键技术点。

跨平台数据流处理： 考察选手在物联网（IoT）数据采集、边缘侧预处理、以及云端大数据分析之间的无缝对接能力，需要熟练使用MQTT等协议和容器化技术（Docker）。

软件工程规范与文档化： 竞赛评分中对代码规范性、项目结构清晰度、技术文档完整性的要求日益提高，这反映了企业对工程师职业素养的要求，必须纳入指导的重点环节。

三、系统化指导策略的构建与实施
为确保指导效率和成果转化，工作室将采用“阶梯式”培养和“团队化”协作相结合的策略：

“基础-模块-综合”三段式训练：

基础段（5-6月）： 集中强化Python、Linux、深度学习框架的API使用，完成基础编程能力考核。

模块段（7-8月）： 教师分工负责，如王鸿负责机器视觉模块，胡翰负责边缘计算模块，学员轮训，实现专精。

综合段（9月起）： 进行全流程模拟实训，重点训练团队协作和任务快速切换能力。

传帮带与经验传承机制： 领办人陈小强负责将历年竞赛经验凝练成《竞赛指导手册》，由张慧负责对新进教师肖丽萍、刘仕琴进行一对一指导，确保竞赛技术和指导经验在工作室内部有效传承，形成稳定的竞赛指导梯队。

资源集约化管理： 建立工作室竞赛私有云，存放经过优化的代码模板、标准化的部署脚本和模拟评分工具，避免重复性劳动，让学员将精力集中在创新和优化上。

四、结论与下一步计划
本次研讨为工作室确定了未来一年竞赛指导的技术路线图和具体实施方案。下一步，王鸿和胡翰将立即启动第一阶段的学员选拔和基础训练工作，工作室将全力支持，争取在省赛和国赛中实现新的突破。