新一代技術賦能到特定的商業場景，基於人工智能+物聯網技術的組合爲新一代“智慧教室”的概念提供了新的解決方案。

隨着人工智能相關技術的日臻成熟和蓬勃發展，尤其是基礎層新型傳感器、智能芯片等硬件基礎算力設施更新迭代和大發展，使得賦能各業的商業落地行爲有了實質性的進展和支撐。

而今，無論是計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及機器學習等關鍵技術領域的突破已成爲引領新一代技術變革的發展引擎，並且在製造、金融、家居、金融、交通、安防、醫療等行業逐漸落地應用，使得技術的發展真正賦能到特定的商業場景。

以教育行業爲例，萬物互聯，基於人工智能+物聯網技術的組合爲新一代“智慧教室”的概念提供了新的解決方案，由硬件系統、軟件系統、雲計算平臺構成了智慧教室的生態圈，實現遠程控制設備、設備間互通互聯、設備自我學習等功能，使得教室的管理更加智能、安全、便捷和節能。

例如，藉助智能語音技術，通過應用自然語言實現對教室系統硬件設備的操控，譬如開關門窗、操控照明系統、調節溫溼度調控系統等行爲，通過聲紋識別、臉部識別、指紋識別等技術進行開鎖。

基於AI+IOT的“智慧教室”的核心在於其物聯繫統形成的智能決策行爲，智能決策的基礎在於對環境數據的收集分析，並通過數據處理系統進行即時計算，反饋至智能控制系統進行處理。

數據處理的即時性和有效性在於算力的強弱和算法的支撐，尤其是傳感器、智能芯片及相關的算法集成，天然助力於基於物聯網技術的智慧教室解決方案。

將傳感器、智能芯片、算法、智能程序嵌入終端硬件系統進行整合開發，構建教室立體化環境數據感應系統，實時監控各維度數據變化情況，打破終端數據孤島，全天候全方位檢測教室環境變化，並進行智能管理。

一、照明智能控制系統

1.1 場景自定義及智能控制系統

可通過預設條件去自定義使用場景，結合內置的3D效果圖預覽已定義的條件所生成的現實顯示效果，完成自定義的場景設置和保存。

在進行場景切換中系統將根據場景的預設條件調動教室內燈具照度控制系統進行智能調節，完成相應的場景使用要求。

例如切換場景時的淡入淡出時間，使燈光柔和變化。

1.2 照度恆定調節系統

可通過感光傳感器獲取各種天氣下教室內部的日照光度數據，並上傳至智能控制系統，智能控制系統可通過預設的最佳光照值調動燈具的亮度控制器進行光照的補損，保證教室內部光照情況的均衡。採用照度傳感器，可以達到室內的光線保持恆定。

例如，在光線不足的陰天，亮度控制器將會提亮燈具的照射光度，在光線充足的情況，亮度控制器將會下調燈具的照射光度，在光線十分充足的情況下，甚至可以使得燈具自動關閉。

又比如，在學校的教室，要求靠窗與靠牆光強度其本相同，可在靠窗與靠牆處分別加裝傳感器，當室外光線強時系統會自動將靠窗的燈光減弱或關閉及根據靠牆傳感器調整靠牆的燈光亮度；當室外光線變弱時，傳感器會根據感應信號調整燈的亮度到預先設置的光照度值。這樣，通過智能調光器系統的控制可調節照度達到相對的穩定，且可節約能源。

1.3. 自動感應系統

採用移動傳感器，當人進入教室設定的傳感器感應區域後，控制系統將啓動燈具或升光，當人走出感應區域後燈光漸漸減低或熄滅，可以在人不進行物理按鈕控制的情況下，對於燈照進行自動開關和亮度調節，比如當所有學生和老師都離開教室後，燈光控制系統自動關閉所有燈具，當師生重新進場後再次點亮。

1.4. 限壓保護系統

影響燈具壽命的主要因素主要有過電壓使用和冷態衝擊，它們使燈具壽命大大降低。具備智能調光器的燈具具有輸出限壓保護功能，智能調光控制系統採用緩開啓及淡入淡出調光控制，可避免對燈具的冷態衝擊，延長燈具壽命，減少更換燈泡的工作量。

二、空氣質量檢測及智能調節系統

通過在教室內外部預設衆多空氣質量傳感器，去獲取包括PM2.5值在內的多路空氣質量採樣數據，並形成多維度的質量檢測報告彙總至數據處理中心對報告結果進行分析，判斷空氣質量的各項檢測參數值是否超標，並根據判斷結果生成對應的調節指令信號，而接收到調節指令的空氣調節終端將根據指令執行相應的空氣質量調節操作。

這樣，通過對多路質量採樣信號的獲取和並行處理，智能指揮各項調節終端，從而完成教室空氣的改善目標。

三、溫溼度智能控制系統

本系統包括溫溼度傳感裝置、調節裝置、處理器等設備，通過在教室內外的傳感器獲取相應空間範圍內的溫溼度區間值，處理器獲取數據後判定參數值是否處於正常值範圍內，然後通過連接溫溼度調節裝置進行溫溼度多調節設備的系統工作，保證室內環境溫度和溼度的平衡，使室內環境適宜人體。

四、門窗監測預警及控制系統

4.1 監測預警系統

可在教室門窗開合出嵌入窗戶門磁模塊用以監測門和窗戶的開關狀態，在正常上學時間內將不會開啓監測和預警系統，相反在設定的上學時間段之外系統將自動開啓監測和預警系統，一旦檢測到開合異常將自動啓用報警系統。

4.2 門窗智能控制系統

在教室內可利用遙控器發送控制指令經過路由等設備傳輸至門窗控制終端模塊，門窗控制終端將接收到的控制指令後執行相應操作，據此實現對於門窗的遠程控制。

4.3 窗簾控制系統

通過採集安裝在窗戶的光照傳感器數據，根據預設門限值，以窗簾自動開、關來實現教室內光照強度的補償。

五、智能清潔系統

在教室內部裝配掃地機器人，在正常授課時間範圍內，掃地機器人處於靜默充電狀態，在放學之後的夜間，掃地機器人將按照設定時間自動啓動清掃所有地面垃圾，並在完成清掃後回到充電樁繼續充電並給出內部垃圾存儲值或者垃圾空間佔比以及是否需要進行對掃地機器人進行手動清理的指示。

六、智能開關控制系統

在傳感器和視頻監控長時間未發現有人出現，智能開關在保證必要的處理器和服務器系統正常運轉外將對部分終端進行休眠或斷電處理，同時在檢測到人體後將自動喚醒必要的終端設備並運行應用。

七、智能門禁系統

智能門禁系統主要依託於門禁鎖、控制系統及權限分級，門禁鎖主要由芯片、指紋識別、人臉識別、觸控顯示屏、門控開關及門控開關電路組成，根據教室所設門的數量進行分配，各門門禁鎖通過總線與網絡中心進行教室使用權限的通信控制，學校管理部門可提前將課表及對應授課教師和學生名單導入門禁控制系統，門禁系統識別課表中時間、課時、任課教師及對應班級，從而自動完成權限設置，任課教師按照課表對應的課時安排通過刷卡、指紋驗證、人臉識別或者綜合驗證手段來開啓教室，且任課教師只能在預設的授課時間段內才能進入教室，否則在預設的授課時間段外將不被授權進入，從而確保硬件的安全，並實時生成門禁開關日誌及對應的操作使用者，當然學校物業管理中心可被授權全天候通過網絡遠程實現對門禁系統的管理控制。

八、智能語音控制系統

所有物聯設備均需嵌入語音識別的功能模塊，可以通過自然語音對各智能硬件設備進行喚醒，自動將語音指令進行分析識別輸入至終端控制模塊，控制模塊依據指令內容進行相應的迴應操作。

九、環境檢測數據智能顯示系統

將教室內部各傳感器數據、終端設備詳細指標以及硬件運行情況等彙總至智能顯示系統進行數據可視化處理和展示，以便於管理者對於教室整體軟硬件情況的瞭解。

例如包括課程名稱、班級、任課教師、考勤率，還有各傳感器採集的環境數據：溫度、溼度、PM2.5值、光照度、二氧化碳濃度等指標數據。

十、教室硬件資產管理系統

資產管理系統由特高頻RFID讀卡器、紙質標籤、抗金屬標籤和配套控制軟件構成。在教室前後門各安裝一個特高頻讀卡器，對教室內的所有的儀器、設備、桌椅等資產（貼有RFID標籤，標籤上存儲有設備的詳細信息）進行出入教室的監控與管理，對未授權用戶把教室內資產帶出教室進行告警，方便設備管理人員對教室設備的統一管理。

十一、智能監控管理系統

監控系統可以設置在教室的入門處及室內，對整個教室內外進行監控。通過Wi-Fi或以太網與雲服務器進行無線連接，實時將採集的監控圖像傳輸給雲服務器，教師終端就可以通過雲服務器獲取監控圖像，對一個或多個教室進行同步監控，提高教室的安全防護等級，特別是對於低齡教育環境，監控系統的設置更加重要，教師可以通過教師終端實時查看教室中學生的狀況，確保學生的人身安全。

智能監控系統包括攝像頭、紅外燈、微控制單元和無線發射電路，微控制單元分別與攝像頭、紅外燈和無線發射電路連接，微控制單元將攝像頭採集的監控圖像實時傳輸給雲服務器，並控制紅外燈的開閉。

其中雲服務器包括處理器、存儲器和無線收發器，處理器分別與存儲器和無線收發器電連接，處理器用於通過無線收發器接收監控圖像，並對監控圖像進行人臉檢測以統計考勤結果，處理器還用於對監控圖像進行人臉表情識別以識別出學生聽課狀態，存儲器用於存儲監控數據，監控數據包括考勤結果和學生聽課狀態。

微控制單元可以在白天光線充足時關閉紅外燈，攝像頭在自然光線下拍攝圖像，微控制單元在夜晚光線較暗時開啓紅外燈，攝像頭在紅外燈發射的紅外光線下拍攝圖像，使監控燈可以做到全天候監控，進一步提高教室的安全性。

爲了準確的控制紅外燈的開啓與關閉，可以設置光傳感器實現，光傳感器與微控制單元電連接，微控制單元可以根據光傳感器的光檢測結果控制紅外燈的開閉。另外，微控制單元可以將光傳感器檢測的光照強度通過無線發射電路發送給雲服務器,使雲服務器根據光照強度進行其他處理。

在具體實現時，微控制單元通過光傳感器可以檢測光照強度，當檢測到光照強度較高時，例如光照強度超過預設的光強閾值時，說明光線充足，此時可以關閉紅外燈；當檢測到光照強度較低時，例如光照強度不超過預設的光強閾值時，說明光線不足，此時可以開啓紅外燈。通過設置合適的光強閾值，即可在較佳的時機控制紅外燈的開啓與關閉。

微控制單元通過攝像頭採集到監控圖像後，通過無線發射電路實時發 送給雲服務器;雲服務器通過無線收發器接收到監控圖像後，可以採用圖像處理技術對監控圖像進行處理。

例如：雲服務器的處理器採用人臉識別技術對監控圖像進行人臉檢測，雲服務器的數據庫中存儲各學生的人臉數據，處理器將識別出的人臉數據與數據庫中的人臉數據進行比對，可以統計出上課人員名單以及上課遲到和早退人員的名單等考勤結果；而且，還可以在課間對監控圖像進行人臉表情識別以識別出上課睡覺、注意力不集中等聽課狀態不佳的學生，並將考勤結果以及學生聽課狀態等監控數據都通過存儲器存儲起來，教師通過教師終端可以實時獲取這些監控數據，根據監控數據採取相應的措施。

最後

技術的發展往往是不可逆的，我們生活在一個激盪的時代，在我們這一代人身上大概率會經歷指數級的技術變革，從蒸汽技術到電力技術，再從電力技術到計算機信息技術，每一次新型革命性技術的湧現都會改變一個時代的格局。

面對人工智能這個第四次的變革的風口，無論從個人還是國家都在報以極大的熱忱積極迴應，將變革的火種灑向各行各業，而傳統則會因此面臨極大的挑戰，教育行業更是如此，信息化進程不斷推進，如何真正將技術結合教育教學場景，是需要行業人員進行不懈的探索和實踐。

本文由 @江天一隅 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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