引导学生理论指导实践，突出培养学生的实践动手能力，提升工程项目整体解决方案统筹规划水平，激发自主创新精神。
浙江大学是一所综合型、研究型、创新型的全国重点大学，是双一流、211工程、985工程建设高校。 浙江大学工程师学院着重培养学生的工程创新意识和工程实践能力，内设工程创新与训练中心，已投入约4亿元建成了面向十个专业方向的八大工程训练公共平台， 以及若干与国内外著名企业共建的工程实验室，总面积近2万平方米。中心功能五大定位有实训课程（40余门，工程设计、制造、测试、分析、集成、协同管理和创新应用）、 创新平台建设与规划、卓越工程创新项目、工程技术培训（工业物联网、数字孪生、智能制造、精益生产等20余门特色课程）、对外测试服务（电子电气、化工材料、振动等30余项）。
截至目前，已建成电气技术与装备、机器人与智能制造、信息与微电子、高效清洁低碳能源、汽车前沿技术、智慧物联与安全防御、 建筑与土木、光学传感技术等门类齐全的8个工程创新训练平台。按8个专项实践模块和4个综合实践系统建设《高阶工程认知实践》课程， 打造以“设计→制造→测试→分析→集成→协同”为核心的工程技术训练体系。并依托平台提供40余门专业课涉及的实训内容， 为学院“卓越培养项目”的实施和 “高水平、高素质、国际化”的工程应用型人才培养提供了良好的科研创新和实践训练条件。
“工业互联网+”高阶课程体系主要内容分为两大部分，理论课程和认知实践课程。理论课程主要介绍工业传感互联与工业云平台实训系统平台相关内， 主要涉及标准化组织、平台架构、设备接入、网络互联、数据云平台、关键技术。
认知实践课程从平台的传感层、传输层、应用层，包括以下四个实验： 1）工业传感器数据采集实验，掌握工业互联网中常见传感器的接入和数据采集方法，根据需要选择合适的传感器构建传感器模块，可通过ZIGBEE、4G等不同网络模式完成数据传输。 2）NB-IOT窄带工业互联网工业数据采集实验，掌握工业互联网中常用的NB-IOT设备的接入和数据采集方法，了解低功耗、SOCKET、数据侦听等知识点。 3）工业互联网平台数据接入采集实验，利用MQTT协议实现工业互联网数据的互联互通，运用边缘计算技术实现数据预处理和数据缓存操作。 4）工业互联网平台数据边缘分析实验，了解工业互联网数据探索性数据分析方法，加深对数据抽取、数据分析、数据展示全流程的理解。
本课程结合理论教学与具体工业应用案例，引导学生理论指导实践，突出培养学生的实践动手能力，提升工程项目整体解决方案统筹规划水平、激发自主创新精神。
在工程认知实践课中，提升学生专业认知能力是关键，结合已有案例分析，大型综合产线虽全面直观，但造价成本高， 占地面积大且受数量限制不便于教学实训，不能满足学员充分演练及人机良好互动性的需求。针对这种状况，设计开发了工业传感互联与工业云平台综合实验模块课程， 可完成电子信息、物联网、自动化、机电、能源电气、化工等相关专业课程的实验实训。通过构建一个全流程、全过程的综合工业互联网实践环境， 让学生形成从场与波的信号处理（包括信号的采集、传输、变换、存储、器件、电路、处理器）到信息的数据处理（包括数据的通信、处理、利用、认知）全过程， 涉及从硬件设计、功能设计、软件设计、系统设计的项目全流程的认知，形成多学科交叉支撑的培养体系。
最终达到“三个能够”的目标，能够设计针对工业传感互联与工业云平台工程问题的解决方案且设计满足用户特定需求的系统， 能够在实践中理解并遵守技术规范且履行责任，能够就复杂技术问题与团队成员、业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，提升团队协作能力。