一、產(chǎn)品概述

AI人工智能實(shí)驗(yàn)箱是一款專(zhuān)為高校人工智能教育設(shè)計(jì)的綜合性教學(xué)平臺(tái)，采用華為昇騰AI技術(shù)路線，其搭載昇騰AI處理器與4核CPU，提供高達(dá)8 TOPS INT8的澎湃算力，是一款擁有廣泛的兼容性和豐富軟件支持，專(zhuān)為數(shù)據(jù)分析和推理計(jì)算設(shè)計(jì)的人工智能核心卡。在實(shí)時(shí)圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中展現(xiàn)性能。開(kāi)發(fā)體驗(yàn)上，套件內(nèi)置MindStudio全流程工具鏈，提供涵蓋CV、NLP等領(lǐng)域的百項(xiàng)參考代碼與預(yù)訓(xùn)練模型。應(yīng)用場(chǎng)景豐富，多維賦能潛力。平臺(tái)通過(guò)ATC編譯器優(yōu)化算子，并支持int8量化技術(shù)減少精度損失，使昇騰NPU推理性能可對(duì)標(biāo)GPU潛力，彰顯國(guó)產(chǎn)化硬件的技術(shù)突破與生態(tài)兼容性。

使用Ubuntu操作系統(tǒng)，集成6自由度機(jī)械臂、二舵機(jī)云臺(tái)、深度相機(jī)、環(huán)形陣列麥克風(fēng)、多種被控對(duì)象和傳感器等硬件模塊，旨在為學(xué)生提供從理論學(xué)習(xí)到實(shí)踐應(yīng)用的完整AI教育體驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)支持多種人工智能實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，如積木堆疊、垃圾分類(lèi)、語(yǔ)音交互和視覺(jué)導(dǎo)航等，覆蓋計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人控制、自然語(yǔ)言處理和邊緣計(jì)算等核心領(lǐng)域。

AI人工智能實(shí)驗(yàn)箱通過(guò)高性能硬件與開(kāi)源軟件生態(tài)的結(jié)合，本實(shí)驗(yàn)平臺(tái)不僅滿(mǎn)足高校AI課程的教學(xué)需求，還為學(xué)生提供項(xiàng)目式學(xué)習(xí)和創(chuàng)新實(shí)踐的平臺(tái)，助力培養(yǎng)具備AI開(kāi)發(fā)能力的復(fù)合型人才。

二、核心硬件與功能 

1.核心主板：華為昇騰

（1）算力支持：搭載4核CPU和昇騰AI處理器，提供高達(dá)8 TOPS INT8算力，支持20路1080P視頻解碼和12路編碼，在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)、多路視頻分析等場(chǎng)景中展現(xiàn)吞吐能力，支持高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。

（2）內(nèi)存與存儲(chǔ)：配備8GB LPDDR4X內(nèi)存，可外接256GB TF卡。

（3）外設(shè)接口豐富：雙4K HDMI輸出、MIPI攝像頭接口、USB 3.0 HOST x2、USB Type-C HOST x1，Micro USB x1串口打印功能，千兆網(wǎng)口和GPIO，滿(mǎn)足多種外設(shè)連接需求，支持Wi-Fi雙頻2.4G和5G，支持BT4.2/BLE。

（4）軟件生態(tài)：兼容Ubuntu、OpenEuler和OpenHarmony，支持MindSpore Lite、ONNX等AI框架。內(nèi)置?MindStudio全流程開(kāi)發(fā)工具鏈，提供100+參考代碼樣例和CV、NLP等領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練模型，支持模型快速適配和端到端應(yīng)用開(kāi)發(fā)，顯著降低學(xué)習(xí)門(mén)檻。

（5）高效工具鏈：支持昇騰張量編譯器（ATC），方便將多種主流AI框架的模型轉(zhuǎn)換為適用于昇騰AI處理器的格式，簡(jiǎn)化模型部署過(guò)程。

（6）開(kāi)放生態(tài)與行業(yè)適配能力：兼容昇騰AI生態(tài)與華為云服務(wù)，支持與DeepSeek R1大模型等國(guó)產(chǎn)技術(shù)棧無(wú)縫集成。

2.6自由度機(jī)械臂

（1）功能：配備高精度伺服電機(jī)，支持多角度靈活運(yùn)動(dòng)，末端安裝攝像頭用于視覺(jué)引導(dǎo)。

（2）實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景：實(shí)現(xiàn)ROS系統(tǒng)學(xué)習(xí)，積木堆疊、垃圾分類(lèi)等任務(wù)，訓(xùn)練學(xué)生在機(jī)器人控制與AI視覺(jué)結(jié)合方面的能力。

（3）AI傳感器模塊

功能：通過(guò)核心主板的40Pin GPIO擴(kuò)展，開(kāi)發(fā)傳感器實(shí)驗(yàn)或者控制設(shè)備。

實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景：入門(mén)學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)GPIO的硬件控制，了解傳感器模塊方面的知識(shí)，學(xué)習(xí)python編程。

傳感器實(shí)驗(yàn)?zāi)K：雙色LED、繼電器、輕觸開(kāi)關(guān)按鍵、U 型光電傳感器、模數(shù)轉(zhuǎn)換、PS2 操縱桿、電位器、模擬霍爾傳感器、光敏傳感器、火焰報(bào)警、氣體傳感器、觸摸開(kāi)關(guān)、超聲波傳感器距離檢測(cè)、旋轉(zhuǎn)編碼器、紅外避障傳感器、氣壓傳感器、陀螺儀加速度傳感器、循跡傳感器、直流電機(jī)風(fēng)扇模塊、步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊；
三、高校人工智能教育的應(yīng)用價(jià)值

1.由淺入深，循序漸進(jìn)

從基礎(chǔ)的GPIO擴(kuò)展到深度學(xué)習(xí)的AI視覺(jué)、AI聽(tīng)覺(jué)，AI平臺(tái)提供完整的學(xué)習(xí)路徑，讓您一步步掌握AI知識(shí)體系，輕松應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)。

2.覆蓋AI核心課程內(nèi)容

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)支持以下高校AI課程的教學(xué)需求：

(1)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：涵蓋矩陣論、概率與信息論核心理論，構(gòu)建底層邏輯框架。

(2)編程基礎(chǔ)：從Python語(yǔ)法到Linux環(huán)境配置，結(jié)合TensorFlow、PyTorch等主流框架實(shí)戰(zhàn)入門(mén)。

(3)計(jì)算機(jī)視覺(jué)：通過(guò)深度相機(jī)和機(jī)械臂攝像頭，學(xué)生可實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和3D物體識(shí)別。

(4)機(jī)器人學(xué)：6自由度機(jī)械臂和二舵機(jī)云臺(tái)提供運(yùn)動(dòng)控制和路徑規(guī)劃的實(shí)踐機(jī)會(huì)。

(5)語(yǔ)音處理：環(huán)形陣列麥克風(fēng)支持語(yǔ)音信號(hào)處理和自然語(yǔ)言理解實(shí)驗(yàn)。

(6)邊緣計(jì)算：華為昇騰的AI推理能力讓學(xué)生學(xué)習(xí)如何在資源受限的設(shè)備上優(yōu)化模型。

(7)GPIO硬件控制：基于GPIO使用python編程對(duì)傳感器或者其他被控對(duì)象進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

3.系統(tǒng)框架與AI框架

（1）系統(tǒng)預(yù)裝ubuntu18.04操作系統(tǒng)，所有環(huán)境代碼庫(kù)文件均已安裝，開(kāi)機(jī)即用。Ubuntu 18.04 LTS在云計(jì)算領(lǐng)域效率特別適用于機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的存儲(chǔ)密集型和計(jì)算密集型任務(wù)。Ubuntun 長(zhǎng)期支持版本可以獲得 Canonical 官長(zhǎng)達(dá)五年的技術(shù)支持。Ubuntu 18.04 LTS 還將附帶了 Linux Kernel 4.15，其中包含針對(duì) Spectre 和 Meltdown 錯(cuò)誤的修復(fù)程序。

（2）提供詳細(xì)的python開(kāi)源范例程序

根據(jù)TIOBE排名，Python已超越C#，與Java,C,C++一起成為4大流行語(yǔ)言Python被廣泛應(yīng)用于后端開(kāi)發(fā)、游戲開(kāi)發(fā)、網(wǎng)站開(kāi)發(fā)、科學(xué)運(yùn)算、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算，圖形開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域；Python在軟件質(zhì)量控制、提升開(kāi)發(fā)效率、可移植性、組件集成、豐富庫(kù)支持等各個(gè)方面均處于地位。python具有 簡(jiǎn)單、易學(xué)、免費(fèi)、開(kāi)源、可移植、可擴(kuò)展、可嵌入、面向?qū)ο蟮葍?yōu)點(diǎn)，它的面向?qū)ο笊踔帘萰ava和C#更廣闊；

（3）JupyterLab編程

JupyterLab是一個(gè)基于Web的交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境，用于Jupyter筆記本、代碼和筆記本、代碼和數(shù)據(jù).JupyterLab非常靈活配置和排列用戶(hù)界面，以支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)、科學(xué)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)中廣泛的工作流.JupyterLab是可擴(kuò)展的和模塊化的編寫(xiě)插件，添加新組件并與現(xiàn)有組件集成

（4）多種AI框架和AI開(kāi)發(fā)工具:
昇思MindSpore:華為自研的 AI 計(jì)算框架，提供高效的模型訓(xùn)練和推理能力。
PyTorch：廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，支持動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖計(jì)算。
OpenCV:功能強(qiáng)大且廣泛使用的開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，為圖像處理和機(jī)器視覺(jué)提供了高效的工具。
TensorFlow：由 Google 開(kāi)發(fā)的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，廣泛應(yīng)用于各類(lèi) AI 應(yīng)用。
昇騰CANN：作為核心軟件棧，提供昇騰算子庫(kù)、加速庫(kù)等，兼容多種框架模型的推理優(yōu)化。
MindX SDK：支持調(diào)用昇騰接口進(jìn)行模型推理，適用于視頻分析、自然語(yǔ)言處理等場(chǎng)景。
昇騰張量編譯器（ATC）：可以通過(guò) ATC 工具將多種主流 AI 框架的模型（如 TensorFlow、PyTorch、Caffe、ONNX 等）轉(zhuǎn)換為適用于昇騰 AI 處理器的離線模型(.om 文件)。

 

4.項(xiàng)目式學(xué)習(xí)與創(chuàng)新實(shí)踐

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)了多個(gè)綜合性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，例如：
人臉追蹤：實(shí)驗(yàn)通過(guò) OpenCV 檢測(cè)人臉，驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂實(shí)時(shí)追蹤，展示圖像處理與硬件控制結(jié)合，支持視頻流顯示與用戶(hù)交互。
垃圾分類(lèi)：通過(guò)AI模型分析垃圾類(lèi)型，機(jī)械臂執(zhí)行分類(lèi)任務(wù)，提升學(xué)生對(duì)AI社會(huì)應(yīng)用的理解。
顏色分揀與堆疊：實(shí)驗(yàn)通過(guò) OpenCV 識(shí)別方塊顏色，機(jī)械臂根據(jù)選擇進(jìn)行分揀或堆疊，支持 HSV 校準(zhǔn)、方框colare標(biāo)定與 ROS 通信控制。

5.降低學(xué)習(xí)門(mén)檻，強(qiáng)化動(dòng)手能力

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)預(yù)裝教學(xué)軟件和示例代碼，支持Python編程和MindSpore Lite框架，學(xué)生無(wú)需深入硬件底層即可快速上手。同時(shí)，豐富的GPIO和外設(shè)接口讓學(xué)生能夠?qū)崿F(xiàn)軟硬件結(jié)合的完整開(kāi)發(fā)流程，培養(yǎng)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

6.適配國(guó)產(chǎn)化教育趨勢(shì)

基于華為昇騰技術(shù)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，融入國(guó)產(chǎn)AI生態(tài)，支持OpenHarmony等操作系統(tǒng)，符合高校推廣國(guó)產(chǎn)技術(shù)的要求。學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中還能接觸到中國(guó)自主研發(fā)的技術(shù)棧，增強(qiáng)技術(shù)自信。

四、典型實(shí)驗(yàn)案例

全新部署DeepSeek-R1離線人工智能模型，內(nèi)存占用小，低延遲響應(yīng)。

蛋白質(zhì)分類(lèi)評(píng)估，適用于實(shí)際場(chǎng)景

目標(biāo)檢測(cè)，得益于強(qiáng)大的算力，多目標(biāo)檢測(cè)能力強(qiáng)

人像分割與背景替換，基于深度學(xué)習(xí)，高效實(shí)時(shí)移除背景

細(xì)胞圖像分割，檢測(cè)精準(zhǔn)速度快

六自由度機(jī)械臂，智能舵機(jī)，ROS控制，適用于AI視覺(jué)顏色分揀實(shí)驗(yàn)

車(chē)牌識(shí)別，使用Teseract-OCR 引擎，識(shí)別準(zhǔn)確率高，使用場(chǎng)景廣泛。

ROS機(jī)器人系統(tǒng)，跨平臺(tái)兼容，代碼開(kāi)源，模塊化設(shè)計(jì)，通用性強(qiáng)靈活性高。

五、人工智能課程資源

人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)在設(shè)計(jì)時(shí)，考慮到不同基礎(chǔ)學(xué)習(xí)者的需求，力求使用更易理解的學(xué)習(xí)方式傳遞更加詳細(xì)的知識(shí)。本實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)各類(lèi)使用者均有一定的學(xué)習(xí)幫助，特別是在在校大學(xué)生和研究生，能夠幫助學(xué)生從初學(xué)逐漸過(guò)渡到深入學(xué)習(xí)。也可以幫助他們完成畢業(yè)設(shè)計(jì)或者學(xué)術(shù)論文。
在人工智能遍地開(kāi)花的今天，人工智能在 各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用，為產(chǎn)品賦能愈來(lái)愈稱(chēng)為各大企業(yè)的追求。人工智能早已滲透到計(jì) 算機(jī)視覺(jué)、自動(dòng)駕駛、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人技術(shù)、推薦系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別、航空航天等等領(lǐng)域。
人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的學(xué)習(xí)主要分為兩個(gè)部分，第一部分為人工智能基礎(chǔ)，主要包括：相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程基礎(chǔ)、Ubuntu系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AI框架、基礎(chǔ)舵機(jī)控制。第二部分主要為實(shí)踐學(xué)習(xí)包括：機(jī)械臂、AI視覺(jué)、AI聽(tīng)覺(jué)、人工智能語(yǔ)言推理模型。完成學(xué)習(xí)后，可以充分了解到人工智能最主流的相關(guān)應(yīng)用。

六、技術(shù)規(guī)格