课程体系 · M0 + M1–M5

六个可引入课程模块，三种授课深度

每个模块都对应一组真实硬件、课堂实验、项目产出和交付材料。可以单独引入，也可以按目标组合成完整课程包。

查看六个模块按目标选组合

Course Matrix

M0–M5 × L1/L2/L3 全景

M0 是零基础旗舰入口；M1–M5 按方向可独立选学；每个模块内按 L1 展示层 → L2 顾问层 → L3 设计层逐级递进。

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课程矩阵：横轴为 M0–M5 六个模块，纵轴为 L1–L3 三个层级；每格列出该模块在该层级的课程标题、时长与产出。
层级 / 模块	M0 零基础智能硬件入门 A/B/C 硬件平台分层	M1 设备互联与智能管控	M2 多模态 AI 交互	M3 自组网与韧性通信	M4 边缘视觉 AI	M5 环境感知与数据采集
L1 看得懂、能讲解、能演示——3 分钟跑出「魔法时刻」	A · 感知 1d Grove × Codecraft · 用 Grove 套件在 Codecraft 完成第一个可运行原型 · 建立「感知→逻辑→输出」心智模型	统一控制中枢 1d 展示层 · 单点体验 · 部署智能中枢 · 接入空调 / 照明 / 安防等跨品牌设备	零代码 AI 交互 1d 展示层 · 单点体验 · 零代码体验 AI 交互与视觉训练 · 接入智能中枢	设备与中继规划 1d 展示层 · 单点体验 · 掌握设备基础操作 · 规划 Mesh 中继	目标检测体验 1d 展示层 · 单点体验 · 接入视频流 · 体验预置 AI 模型的目标检测	即开即用数据 1d 展示层 · 单点体验 · 绑定设备 · 通过 App / Web 即刻获取完整数据报表
L2 独立配置可用系统，交付体验工作坊	B · 交互 1d Wio Terminal × BMAD · 用 Wio Terminal 彩屏实现人机交互界面 · 以 BMAD 五角色工作流完成有结构的完整项目	能源看板与自动化 1d 顾问层 · 场景联动 · 搭建能源流向看板 · 配置「人走灯灭」等节能策略	本地 AI 后端 1d 顾问层 · 场景联动 · 本地部署 AI 后端服务 · 配置模型参数	网络监听与联动 1d 顾问层 · 场景联动 · 监听 Mesh 网络异常与位置信息 · 结合低代码平台编排	告警与设备联动 1d 顾问层 · 场景联动 · 将识别事件接入本地网关 · 实现声光告警	协同与告警 1d 顾问层 · 场景联动 · 配置云端或本地逻辑 · 实现跨设备协同
L3 商业闭环与深度定制：API 对接 / 模型训练 / 私有化部署	C · 视觉 1d XIAO ESP32S3 Sense · 用 XIAO 摄像头实现图像分类与边缘 AI 推理 · 体验 SenseCraft AI 无代码模型部署	工业设备数字化 1d 设计层 · 业务集成 · 改造传统工业设备并数字化 · 接入智能中枢	私有化业务闭环 1d 设计层 · 业务集成 · 本地化部署大语言模型 · 开发自定义工具	离网传感设备 1d 设计层 · 业务集成 · 将外部传感器 / 自定义设备接入 Mesh · 设计、构建离网传感设备	专属模型与看板 1d 设计层 · 业务集成 · 训练专属识别模型并部署 · 识别数据接入报表 / 可视化看板	API 系统集成（开发中）即将推出设计层 · 即将推出 · 调用 API 将数据集成至客户已有系统 · 对接编排平台

图例 L1 看得懂、能讲解、能演示——3 分钟跑出「魔法时刻」 L2 独立配置可用系统，交付体验工作坊 L3 商业闭环与深度定制：API 对接 / 模型训练 / 私有化部署

Structure

模块与级别如何组合

M0–M5 说明课程方向，L1 / L2 / L3 说明授课深度。机构引入时，可以按模块和级别确定课程包范围。

横轴 · M0–M5

课程方向。M0 是零基础旗舰入口（智能硬件入门），M1–M5 是五大行业方向，按目标可独立选学。

M0 零基础旗舰入口
M1–M5 五大行业方向

纵轴 · L1 / L2 / L3

掌握深度。L1 展示层看得懂能演示，L2 顾问层独立配置可用系统，L3 设计层做到业务集成与深度定制。

L1展示层｜看得懂、能演示
L2顾问层｜独立配置可用系统
L3设计层｜业务集成与深度定制

可以按方向、深度或目标组合课程——不必从头到尾线性学习。这是当前版本的课程体系，未来会随技术发展继续扩展。

Course Modules

六个可引入课程模块

每个模块都包含真实硬件、课堂实验、能力目标和可带走材料。可以单独引入，也可以组合成系列课程。

零基础智能硬件入门

Smart Hardware Fundamentals

用自然语言告诉 AI 你想做什么，AI 帮你写代码——零编程基础，做出属于自己的智能硬件作品。

设备互联与智能管控

Device Integration & Intelligent Control

跨品牌、跨代际设备统一管控，打破数据孤岛，构建全场景智能中枢。

多模态 AI 交互

Multimodal AI Interaction

解放双手，主动服务：打造能听懂业务、能看见需求的 AI 交互终端。

自组网与韧性通信

Mesh Networking & Resilient Communication

零依赖，全连通，构建去中心化的韧性通信网络。

边缘视觉 AI

从「事后追溯」进化为「事前阻断」，构建秒级响应的智能决策闭环。

环境感知与数据采集

Environmental Sensing & Data Acquisition

消灭现场盲区，打破距离成本：构建从城市到野外的全域感知网络。

Course Combinations

三大课程方向

这些方向不是人群标签，而是常见引入方式：用 AI 造物（M0）、造 AI 的物（M2 · M4）、解决方案（M1 · M3 · M5）。

三大课程方向按课程目标拼模块；M0 是零基础旗舰入口，M1–M5 按方向组合。

M0

用 AI 造物

用 AI 工具辅助创作，零编程基础即可上手

让 AI 当程序员，你来当创客。用自然语言驱动 AI 写代码，零基础也能从感知、交互到边缘视觉，做出属于自己的智能硬件作品。

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M2 · M4

造 AI 的物

开发具备 AI 能力的产品

从多模态 AI 交互到边缘视觉 AI，做出能听懂业务、能看见需求、能秒级响应的智能终端与产品。

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M1 · M3 · M5

解决方案

系统集成与场景落地

设备互联、自组网通信、环境感知三条线组合，把跨品牌设备、离网通信与全域感知集成为可交付的行业方案。

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· 零基础从「用 AI 造物」开始（M0） · 「造 AI 的物」= M2 · M4 · 「解决方案」= M1 · M3 · M5

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如果你已经有明确方向，可以继续讨论裸硬件套件、标准教学套件、全托交付或师资培训。我们会根据目标推荐模块组合与授课深度。

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