［摘要］高校实训室开放与共享后，资产管理的工作难度不断增大，迫切需要利用先进的智能化手段进行资产管理。随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术的不断发展，其在高校资产管理中的应用优势逐渐凸显。文章首先分析实训室开放与共享背景下AI技术在资产管理中的应用价值，然后阐述高校实训室资产管理现状，最后研究AI技术在高校实训室资产管理中的具体应用，以期帮助高校提高资产管理智能化水平。

　　［关键词］AI技术；高校；实训室资产；开放与共享；资产管理

　　0引言

　　高校拥有的科研仪器设备是国家科技资源的核心要素，是开展科学研究、支撑科技创新的重要物质基础［1］。近年来，我国高等教育事业高速发展，高校拥有和使用的固定资产越来越多，种类也越来越复杂，这就增加了固定资产的管理难度［2］。实训室开放与共享后，仪器设备面向全校师生开放，资产管理的工作难度不断增大，资产管理问题也日益突出，如资产维护不及时、资产信息更新不及时等。这些问题不仅制约了高校实训室资产的管理和利用，而且影响了高校教学、科研工作的顺利开展。因此，迫切需要利用AI技术对实训室资产进行全过程智能化管控，包括采购、入库、领用、报废等环节，使实训室资产得到更好的应用，从而为学生和教师提供更好的实训条件。

　　1实训室开放与共享背景下AI技术在资产管理中的应用价值

　　1.1加强资产信息的智能整合与共享

　　在实训室资产开放与共享过程中，高校可以通过AI技术进行数据挖掘和智能分析，整合分散的实训室资产信息，形成一个统一的可查询的资产信息库。这个信息库不仅可以为管理者提供详细的资产使用和维护情况，还可以为全校师生提供便捷的资产查询和预约服务。同时，AI技术还可以实现资产信息的实时更新和共享，确保信息的准确性和及时性。

　　1.2及时预测资产的故障，延长资产寿命

　　在实训室资产开放与共享过程中，随着资产使用频率的提高，资产的故障频率也会相应提高。高校利用机器学习算法可以高效分析资产的使用频率、损耗状况、维修历史等数据，预测设备故障发生的可能性和可能的故障原因，提前进行预防性维护，降低突发故障导致的教学或科研中断风险［3］。

　　1.3实现资产安全的智能监控与预警

　　在实训室资产开放与共享过程中，保障资产安全非常重要。高校可以通过视频智能监控、传感器等手段实时监测实训室内的环境和设备状态，一旦发现异常情况（如火灾、设备故障等），AI系统可以立即发出预警信号，并通知管理人员及时进行处理。此外，AI系统可以通过对人员行为的识别和分析，防止未经授权的人员进入实训室或进行非法操作。

　　2高校实训室资产管理现状

　　2.1管理模式落后

　　许多高校在实训室资产管理中仍采用传统的手工管理方式，资产盘点困难重重，管理效率低下。随着高校资产规模的扩大和种类的增多，这种管理方式已难以满足现代实训室资产管理的需求。

　　2.2信息化管理水平较低

　　近年来，全国大部分高校采购了资产管理系统，利用资产管理系统对固定资产进行信息化管理，从固定资产的采购、验收、入库、转借到报废等全过程进行信息化管理，实现资产数据的即时访问与分析，极大地提高了工作效率。但在实际的实训室资产管理工作中，资产管理系统还存在很多不足。例如，系统在资产的使用情况统计和资产的维护管理等方面并未起到较大作用，导致许多固定资产在大多数时间处于闲置状态，无法得到有效使用，而固定资产闲置时间过长，很容易出故障，进而导致资源浪费［4］。

　　2.3资产使用与配置效率低下

　　部分高校在资产购置过程中缺乏科学的规划和论证，导致资产重复购置或使用效率低下。一些大型教学、科研设备在购置后往往因专业调整或科研项目完成而长期闲置不用，造成资源浪费。高校内部各院系往往追求“小而全”的模式，未能从学校大局考虑资产配置问题，导致资产配置不合理、使用效率低下。

　　3实训室开放与共享背景下AI技术在高校资产管理中的具体应用

　　3.1资产盘点与追踪

　　实训室开放与共享后，仪器设备面向全校开放，需要高校定期对资产进行盘点与追踪。AI技术在资产盘点与追踪方面得到了广泛应用，主要体现在以下几个方面。

　　①在设备上贴标签。将无线射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）标签或二维码标签贴在每项固定资产上，或者在移动资产设备中内置全球定位系统（Global Positioning System,GPS）［5］。这样一来，高校可以通过读卡器或网络实时获取资产的位置信息和状态信息。②物联网数据收集。利用物联网传感器和读取设备持续收集资产的状态数据，如位置、使用时间、温度、振动等，并通过无线网络上传至云端数据库［6］。③数据处理与分析。AI系统实时分析接收到的大量数据，通过机器学习算法对资产的具体情况进行学习，如判断资产是否在预期位置、是否处于正常使用状态、有无异常移动或使用等情况。④自动盘点。利用AI驱动的盘点系统自动扫描区域内所有带标签的资产，无须人工逐个盘点，极大提高了盘点效率。AI系统还能在特定的时间节点自动发起盘点任务，减少人为疏漏。⑤实时追踪。当资产移动时，AI系统会实时更新资产位置信息，形成动态的资产轨迹图。对于贵重物品或重要设备，可以设置地理围栏，当资产超出指定区域时，系统会立即发出警报。⑥可视化界面展示。所有的资产信息会被整理成简洁易懂的可视化报告，方便管理人员一目了然地查看资产分布、使用情况和健康状态。

　　3.2资产智能预测与维护

　　AI技术在高校实训室资产智能预测与维护方面得到了广泛应用，主要体现在以下几个方面。

　　①数据采集与集成。AI系统依赖物联网技术和其他传感设备持续收集资产的运行数据，包括但不限于使用时间、运行状态、故障记录、维护历史、性能参数等。这些数据被集中存储在云端或本地数据库中。②数据清洗与预处理。通过AI算法清理冗余数据，填补缺失值，校正错误信息，并将原始数据转换为适合进行机器学习和分析的形式。③提取关键特征变量。AI系统根据资产维护知识和经验，提取关键特征变量，如设备温度、振动、噪声、能耗等。这些特征与设备的健康状况、剩余寿命和可能出现的故障类型密切相关。④模型训练。利用机器学习方法（如回归分析、时间序列分析、深度学习等）建立预测模型。模型通过学习历史数据和资产故障案例，找到故障发生与各项特征之间的关系。⑤故障预测与诊断。AI系统依据实时收集的数据进行预测分析，输出设备在未来一段时间内可能出现故障的概率及其原因，甚至可以精确到某个组件级别的预测。⑥维护策略制定。根据预测结果，AI系统提出针对性的预防性维护策略，如提前安排检修计划，更换即将达到使用寿命的零部件，避免意外停机和重大损失。⑦运维优化。AI系统可以随着时间的推移不断优化模型，通过迭代学习和实时反馈机制，逐步提高预测精度，最终实现精细化、智能化的资产维护管理。

　　3.3资产优化配置

　　实训室开放与共享后，高校可以在资产优化配置方面利用AI技术，确保资产得到充分利用，避免资产闲置。

　　①数据收集。首先通过物联网技术、RFID标签等手段实时收集实训室各类资产的信息，包括但不限于设备类型、数量、使用频率、使用时长、维修记录、当前状态（在用、闲置或故障）等。②数据分析。利用数据挖掘技术和机器学习算法深度分析收集到的数据，识别出资产使用的规律和趋势，如哪些设备利用率低、哪些设备常出现故障、哪些时间段是使用高峰等。③预测模型建立。基于历史数据和使用模式，构建预测模型，预估未来实训室资产的需求情况，包括需求量、需求时间点、设备种类等。④优化策略生成。根据数据分析结果和预测模型，AI系统可以制定出最优的资产配置策略。例如，将闲置或利用率低的资产调拨至需求大的实训室；合理安排设备采购计划，避免资源浪费或供不应求；对于频繁出故障的设备，提前进行维护保养或更新换代。⑤实时监控与动态调整。AI系统持续监测实训室资产的实际运行状态，并根据实际情况动态调整资源配置策略，确保资产始终处于最优配置状态。⑥可视化管理。将上述信息通过可视化界面展示出来，便于管理人员直观地了解和掌握实训室资产的分布、使用状况和优化建议，提高决策效率。

　　3.4资产的安全管理

　　实训室开放与共享后，高校可以利用AI技术加强实训室资产的安全管理。AI系统可通过人脸识别、行为分析等手段加强资产安全防护，防止未经授权的人员接触或操作重要资产，同时也能及时发现异常行为并报警［7］。

　　①实时监控。通过安装智能传感器、摄像头等设备，结合AI视频分析和物联网技术，可以实时监控实训室内的资产安全状态，如设备位置变动、非授权移动、异常开启等情况，并实时发出警报。②访问控制。采用人脸识别、指纹识别等生物特征技术配合AI算法，严格控制实训室使用权限，确保只有授权的人员才能接触和使用高价值资产。③资产追踪。借助RFID或蓝牙等物联网技术，结合AI算法，精准追踪实训室内各项资产的位置和流转情况，防止资产丢失或被盗。④状态监测。利用AI技术实时读取设备运行数据，预测并预警潜在的安全风险，如过热、过载、老化等可能导致事故的情况，确保设备安全运行。⑤维护管理。根据设备的使用情况、故障历史和制造商提供的维护周期信息，利用AI技术自动调度预防性维护工作，减少因设备故障导致的安全隐患。⑥合规管理。针对特定实验室规范或行业标准，利用AI技术核查资产管理和使用是否符合相关规定，降低违规操作的风险。⑦事件响应与追溯。一旦发生安全事件，利用AI技术快速定位问题源头，分析原因，并形成详尽的事件报告，以便采取针对性的补救措施。

　　3.5资产信息化管理

　　实训室开放与共享后，高校可以利用AI技术构建实训室资产管理信息系统，实现资产生命周期管理［8］。

　　①需求分析与规划。明确实训室资产管理的具体需求，如资产盘点、设备跟踪、使用率统计、故障预测、采购建议等。基于管理需求，设计系统的架构，划分功能模块，确保AI技术在各个模块中得到应用。②硬件设施部署。安装必要的硬件设施，如物联网传感器、摄像头和AI视觉识别设备，分别用于采集设备状态信息、监控和定位资产。③数据采集与整合。建立数据采集系统，通过RFID、传感器等设备实时获取资产的详细信息，包括位置、状态、使用频率、维修记录等。整合来自不同渠道的数据，建立统一的数据仓库。④AI模型开发。根据业务需求，开发相应的AI算法模型，如利用机器学习进行资产使用预测、故障预警、利用率分析等。对历史数据进行训练和验证，优化模型性能。⑤系统平台搭建。构建实训室资产管理系统的基础平台，包括前端展示界面、后端数据库、数据处理和AI运算模块等。设计友好的用户交互界面，方便管理员查询、录入、修改资产信息，以及查看AI分析结果和建议。⑥集成与测试。将AI模型嵌入资产管理系统中，实现数据实时分析和智能决策的功能，并进行系统整体集成测试，确保所有功能模块都能正常运行，同时对AI模型的准确性、稳定性进行反复调试。⑦上线与运营。系统上线后，持续收集用户反馈，对系统进行迭代升级，优化用户体验，提升AI模型的性能［9］。

　　4结束语

　　实训室开放与共享背景下，高校在资产管理中应用AI技术可以提升实训室资产的智能化管理水平，提高资产管理效率，保障资产高效利用，确保教学、科研工作正常开展。因此，高校要重视AI技术在资产管理中的应用。同时，高校需要采取多种措施，紧紧抓住AI技术带来的机遇，并及时应对可能出现的问题。

　　主要参考文献

　　［1］刘一,李季,郑旭．《行政事业性国有资产管理条例》对高校国有资产管理的启示［J］．实验室研究与探索,2021(11):281-285.

　　［2］曾祥菲.高校固定资产管理的现状与对策［J］.辽宁高职学报,2018(7):110-112.

　　［3］吴晓斌.人工智能背景下照明系统预测维护策略［J］.中国照明电器,2024(3):77-79.

　　［4］何冬梅.搭建基于“互联网+”的高校资产管理信息化系统：以广东轻工职业技术学院为例［J］.教育观察,2021(38):11-13.

　　［5］郑少伟.基于人工智能技术的大数据隐私保护方法探讨［J］.互联网周刊,2024(7):53-55.

　　［6］吴青林,王焱.基于“云计算＋物联网”的高校智慧实验室探索与实践［J］.实验室研究与探索,2024(2):226-230.

　　［7］李双远,王钦民.基于人工智能的高校实验室人脸识别门禁系统的设计与实现［J］.吉林化工学院学报,2019(9):82-85.

　　［8］吴晓行.加强固定资产全生命周期信息化管理的策略研究［J］.办公自动化,2023(16):9-11,35.

　　［9］于承涛.智能资产管理：利用大数据和人工智能实现资产运营的标准化［J］.国际公关,2024(10):41-43.