一、產品概述

AI人工智能實驗箱是一款專為高校人工智能教育設計的綜合性教學平臺，采用華為昇騰AI技術路線，其搭載昇騰AI處理器與4核CPU，提供高達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，專為數據分析和推理計算設計的人工智能核心卡。在實時圖像處理、目標檢測等任務中展現性能。開發(fā)體驗上，套件內置MindStudio全流程工具鏈，提供涵蓋CV、NLP等領域的百項參考代碼與預訓練模型。應用場景豐富，多維賦能潛力。平臺通過ATC編譯器優(yōu)化算子，并支持int8量化技術減少精度損失，使昇騰NPU推理性能可對標GPU潛力，彰顯國產化硬件的技術突破與生態(tài)兼容性。

使用Ubuntu操作系統(tǒng)，集成6自由度機械臂、二舵機云臺、深度相機、環(huán)形陣列麥克風、多種被控對象和傳感器等硬件模塊，旨在為學生提供從理論學習到實踐應用的完整AI教育體驗。實驗平臺支持多種人工智能實驗場景，如積木堆疊、垃圾分類、語音交互和視覺導航等，覆蓋計算機視覺、機器人控制、自然語言處理和邊緣計算等核心領域。

AI人工智能實驗箱通過高性能硬件與開源軟件生態(tài)的結合，本實驗平臺不僅滿足高校AI課程的教學需求，還為學生提供項目式學習和創(chuàng)新實踐的平臺，助力培養(yǎng)具備AI開發(fā)能力的復合型人才。

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8 TOPS INT8算力，支持20路1080P視頻解碼和12路編碼，在實時目標檢測、多路視頻分析等場景中展現吞吐能力，支持高效的神經網絡推理。

（2）內存與存儲：配備8GB LPDDR4X內存，可外接256GB TF卡。

（3）外設接口豐富：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，千兆網口和GPIO，滿足多種外設連接需求，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。內置?MindStudio全流程開發(fā)工具鏈，提供100+參考代碼樣例和CV、NLP等領域的預訓練模型，支持模型快速適配和端到端應用開發(fā)，顯著降低學習門檻。

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

（6）開放生態(tài)與行業(yè)適配能力：兼容昇騰AI生態(tài)與華為云服務，支持與DeepSeek R1大模型等國產技術棧無縫集成。

2.6自由度機械臂

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

（2）實驗場景：實現ROS系統(tǒng)學習，積木堆疊、垃圾分類等任務，訓練學生在機器人控制與AI視覺結合方面的能力。

（3）AI傳感器模塊

功能：通過核心主板的40Pin GPIO擴展，開發(fā)傳感器實驗或者控制設備。

實驗場景：入門學習，學習GPIO的硬件控制，了解傳感器模塊方面的知識，學習python編程。

傳感器實驗模塊：雙色LED、繼電器、輕觸開關按鍵、U 型光電傳感器、模數轉換、PS2 操縱桿、電位器、模擬霍爾傳感器、光敏傳感器、火焰報警、氣體傳感器、觸摸開關、超聲波傳感器距離檢測、旋轉編碼器、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、直流電機風扇模塊、步進電機驅動模塊；
三、高校人工智能教育的應用價值

1.由淺入深，循序漸進

從基礎的GPIO擴展到深度學習的AI視覺、AI聽覺，AI平臺提供完整的學習路徑，讓您一步步掌握AI知識體系，輕松應對各種挑戰(zhàn)。

2.覆蓋AI核心課程內容

實驗平臺支持以下高校AI課程的教學需求：

(1)數學基礎：涵蓋矩陣論、概率與信息論核心理論，構建底層邏輯框架。

(2)編程基礎：從Python語法到Linux環(huán)境配置，結合TensorFlow、PyTorch等主流框架實戰(zhàn)入門。

(3)計算機視覺：通過深度相機和機械臂攝像頭，學生可實現圖像分類、目標檢測和3D物體識別。

(4)機器人學：6自由度機械臂和二舵機云臺提供運動控制和路徑規(guī)劃的實踐機會。

(5)語音處理：環(huán)形陣列麥克風支持語音信號處理和自然語言理解實驗。

(6)邊緣計算：華為昇騰的AI推理能力讓學生學習如何在資源受限的設備上優(yōu)化模型。

(7)GPIO硬件控制：基于GPIO使用python編程對傳感器或者其他被控對象進行開發(fā)。

3.系統(tǒng)框架與AI框架

（1）系統(tǒng)預裝ubuntu18.04操作系統(tǒng)，所有環(huán)境代碼庫文件均已安裝，開機即用。Ubuntu 18.04 LTS在云計算領域效率特別適用于機器學習這樣的存儲密集型和計算密集型任務。Ubuntun 長期支持版本可以獲得 Canonical 官長達五年的技術支持。Ubuntu 18.04 LTS 還將附帶了 Linux Kernel 4.15，其中包含針對 Spectre 和 Meltdown 錯誤的修復程序。

（2）提供詳細的python開源范例程序

根據TIOBE排名，Python已超越C#，與Java,C,C++一起成為4大流行語言Python被廣泛應用于后端開發(fā)、游戲開發(fā)、網站開發(fā)、科學運算、大數據分析、云計算，圖形開發(fā)等領域；Python在軟件質量控制、提升開發(fā)效率、可移植性、組件集成、豐富庫支持等各個方面均處于地位。python具有 簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入、面向對象等優(yōu)點，它的面向對象甚至比java和C#更廣闊；

（3）JupyterLab編程

JupyterLab是一個基于Web的交互式開發(fā)環(huán)境，用于Jupyter筆記本、代碼和筆記本、代碼和數據.JupyterLab非常靈活配置和排列用戶界面，以支持數據科學、科學計算和機器學習中廣泛的工作流.JupyterLab是可擴展的和模塊化的編寫插件，添加新組件并與現有組件集成

（4）多種AI框架和AI開發(fā)工具:
昇思MindSpore:華為自研的 AI 計算框架，提供高效的模型訓練和推理能力。
PyTorch：廣泛使用的深度學習框架，支持動態(tài)圖和靜態(tài)圖計算。
OpenCV:功能強大且廣泛使用的開源計算機視覺庫，為圖像處理和機器視覺提供了高效的工具。
TensorFlow：由 Google 開發(fā)的開源機器學習框架，廣泛應用于各類 AI 應用。
昇騰CANN：作為核心軟件棧，提供昇騰算子庫、加速庫等，兼容多種框架模型的推理優(yōu)化。
MindX SDK：支持調用昇騰接口進行模型推理，適用于視頻分析、自然語言處理等場景。
昇騰張量編譯器（ATC）：可以通過 ATC 工具將多種主流 AI 框架的模型（如 TensorFlow、PyTorch、Caffe、ONNX 等）轉換為適用于昇騰 AI 處理器的離線模型(.om 文件)。

 

4.項目式學習與創(chuàng)新實踐

實驗平臺設計了多個綜合性實驗項目，例如：
人臉追蹤：實驗通過 OpenCV 檢測人臉，驅動機械臂實時追蹤，展示圖像處理與硬件控制結合，支持視頻流顯示與用戶交互。
垃圾分類：通過AI模型分析垃圾類型，機械臂執(zhí)行分類任務，提升學生對AI社會應用的理解。
顏色分揀與堆疊：實驗通過 OpenCV 識別方塊顏色，機械臂根據選擇進行分揀或堆疊，支持 HSV 校準、方框colare標定與 ROS 通信控制。

5.降低學習門檻，強化動手能力

實驗平臺預裝教學軟件和示例代碼，支持Python編程和MindSpore Lite框架，學生無需深入硬件底層即可快速上手。同時，豐富的GPIO和外設接口讓學生能夠實現軟硬件結合的完整開發(fā)流程，培養(yǎng)解決實際問題的能力。

6.適配國產化教育趨勢

基于華為昇騰技術的實驗平臺，融入國產AI生態(tài)，支持OpenHarmony等操作系統(tǒng)，符合高校推廣國產技術的要求。學生在學習過程中還能接觸到中國自主研發(fā)的技術棧，增強技術自信。

四、典型實驗案例

全新部署DeepSeek-R1離線人工智能模型，內存占用小，低延遲響應。

蛋白質分類評估，適用于實際場景

目標檢測，得益于強大的算力，多目標檢測能力強

人像分割與背景替換，基于深度學習，高效實時移除背景

細胞圖像分割，檢測精準速度快

六自由度機械臂，智能舵機，ROS控制，適用于AI視覺顏色分揀實驗

車牌識別，使用Teseract-OCR 引擎，識別準確率高，使用場景廣泛。

ROS機器人系統(tǒng)，跨平臺兼容，代碼開源，模塊化設計，通用性強靈活性高。

五、人工智能課程資源

人工智能實驗平臺在設計時，考慮到不同基礎學習者的需求，力求使用更易理解的學習方式傳遞更加詳細的知識。本實驗平臺對各類使用者均有一定的學習幫助，特別是在在校大學生和研究生，能夠幫助學生從初學逐漸過渡到深入學習。也可以幫助他們完成畢業(yè)設計或者學術論文。
在人工智能遍地開花的今天，人工智能在 各個領域都發(fā)揮了重要的作用，為產品賦能愈來愈稱為各大企業(yè)的追求。人工智能早已滲透到計 算機視覺、自動駕駛、自然語言處理、機器人技術、推薦系統(tǒng)、語音識別、航空航天等等領域。
人工智能實驗平臺的學習主要分為兩個部分，第一部分為人工智能基礎，主要包括：相關數學基礎、編程基礎、Ubuntu系統(tǒng)、機器學習與深度神經網絡、AI框架、基礎舵機控制。第二部分主要為實踐學習包括：機械臂、AI視覺、AI聽覺、人工智能語言推理模型。完成學習后，可以充分了解到人工智能最主流的相關應用。

六、技術規(guī)格