AI人工智能实验箱

一、产品概述

AI人工智能实验箱是一款专为高校人工智能教育设计的综合性教学平台，采用华为昇腾AI技术路线，其搭载昇腾AI处理器与4核CPU，提供高达8 TOPS INT8的澎湃算力，是一款拥有广泛的兼容性和丰富软件支持，专为数据分析和推理计算设计的人工智能核心卡。在实时图像处理、目标检测等任务中展现性能。开发体验上，套件内置MindStudio全流程工具链，提供涵盖CV、NLP等领域的百项参考代码与预训练模型。应用场景丰富，多维赋能潜力。平台通过ATC编译器优化算子，并支持int8量化技术减少精度损失，使昇腾NPU推理性能可对标GPU潜力，彰显国产化硬件的技术突破与生态兼容性。

使用Ubuntu操作系统，集成6自由度机械臂、二舵机云台、深度相机、环形阵列麦克风、多种被控对象和传感器等硬件模块，旨在为学生提供从理论学习到实践应用的完整AI教育体验。实验平台支持多种人工智能实验场景，如积木堆叠、垃圾分类、语音交互和视觉导航等，覆盖计算机视觉、机器人控制、自然语言处理和边缘计算等核心领域。

AI人工智能实验箱通过高性能硬件与开源软件生态的结合，本实验平台不仅满足高校AI课程的教学需求，还为学生提供项目式学习和创新实践的平台，助力培养具备AI开发能力的复合型人才。

二、核心硬件与功能 

1.核心主板：华为昇腾

（1）算力支持：搭载4核CPU和昇腾AI处理器，提供高达8 TOPS INT8算力，支持20路1080P视频解码和12路编码，在实时目标检测、多路视频分析等场景中展现吞吐能力，支持高效的神经网络推理。

（2）内存与存储：配备8GB LPDDR4X内存，可外接256GB TF卡。

（3）外设接口丰富：双4K HDMI输出、MIPI摄像头接口、USB 3.0 HOST x2、USB Type-C HOST x1，Micro USB x1串口打印功能，千兆网口和GPIO，满足多种外设连接需求，支持Wi-Fi双频2.4G和5G，支持BT4.2/BLE。

（4）软件生态：兼容Ubuntu、OpenEuler和OpenHarmony，支持MindSpore Lite、ONNX等AI框架。内置MindStudio全流程开发工具链，提供100+参考代码样例和CV、NLP等领域的预训练模型，支持模型快速适配和端到端应用开发，显著降低学习门槛。

（5）高效工具链：支持昇腾张量编译器（ATC），方便将多种主流AI框架的模型转换为适用于昇腾AI处理器的格式，简化模型部署过程。

（6）开放生态与行业适配能力：兼容昇腾AI生态与华为云服务，支持与DeepSeek R1大模型等国产技术栈无缝集成。

2.6自由度机械臂

（1）功能：配备高精度伺服电机，支持多角度灵活运动，末端安装摄像头用于视觉引导。

（2）实验场景：实现ROS系统学习，积木堆叠、垃圾分类等任务，训练学生在机器人控制与AI视觉结合方面的能力。

（3）AI传感器模块

功能：通过核心主板的40Pin GPIO扩展，开发传感器实验或者控制设备。

实验场景：入门学习，学习GPIO的硬件控制，了解传感器模块方面的知识，学习python编程。

传感器实验模块：双色LED、继电器、轻触开关按键、U 型光电传感器、模数转换、PS2 操纵杆、电位器、模拟霍尔传感器、光敏传感器、火焰报警、气体传感器、触摸开关、超声波传感器距离检测、旋转编码器、红外避障传感器、气压传感器、陀螺仪加速度传感器、循迹传感器、直流电机风扇模块、步进电机驱动模块；
三、高校人工智能教育的应用价值

1.由浅入深，循序渐进

从基础的GPIO扩展到深度学习的AI视觉、AI听觉，AI平台提供完整的学习路径，让您一步步掌握AI知识体系，轻松应对各种挑战。

2.覆盖AI核心课程内容

实验平台支持以下高校AI课程的教学需求：

(1)数学基础：涵盖矩阵论、概率与信息论核心理论，构建底层逻辑框架。

(2)编程基础：从Python语法到Linux环境配置，结合TensorFlow、PyTorch等主流框架实战入门。

(3)计算机视觉：通过深度相机和机械臂摄像头，学生可实现图像分类、目标检测和3D物体识别。

(4)机器人学：6自由度机械臂和二舵机云台提供运动控制和路径规划的实践机会。

(5)语音处理：环形阵列麦克风支持语音信号处理和自然语言理解实验。

(6)边缘计算：华为昇腾的AI推理能力让学生学习如何在资源受限的设备上优化模型。

(7)GPIO硬件控制：基于GPIO使用python编程对传感器或者其他被控对象进行开发。

3.系统框架与AI框架

（1）系统预装ubuntu18.04操作系统，所有环境代码库文件均已安装，开机即用。Ubuntu 18.04 LTS在云计算领域效率特别适用于机器学习这样的存储密集型和计算密集型任务。Ubuntun 长期支持版本可以获得 Canonical 官长达五年的技术支持。Ubuntu 18.04 LTS 还将附带了 Linux Kernel 4.15，其中包含针对 Spectre 和 Meltdown 错误的修复程序。

（2）提供详细的python开源范例程序

根据TIOBE排名，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为4大流行语言Python被广泛应用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算，图形开发等领域；Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于地位。python具有 简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#更广阔；

（3）JupyterLab编程

JupyterLab是一个基于Web的交互式开发环境，用于Jupyter笔记本、代码和笔记本、代码和数据.JupyterLab非常灵活配置和排列用户界面，以支持数据科学、科学计算和机器学习中广泛的工作流.JupyterLab是可扩展的和模块化的编写插件，添加新组件并与现有组件集成

（4）多种AI框架和AI开发工具:
昇思MindSpore:华为自研的 AI 计算框架，提供高效的模型训练和推理能力。
PyTorch：广泛使用的深度学习框架，支持动态图和静态图计算。
OpenCV:功能强大且广泛使用的开源计算机视觉库，为图像处理和机器视觉提供了高效的工具。
TensorFlow：由 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于各类 AI 应用。
昇腾CANN：作为核心软件栈，提供昇腾算子库、加速库等，兼容多种框架模型的推理优化。
MindX SDK：支持调用昇腾接口进行模型推理，适用于视频分析、自然语言处理等场景。
昇腾张量编译器（ATC）：可以通过 ATC 工具将多种主流 AI 框架的模型（如 TensorFlow、PyTorch、Caffe、ONNX 等）转换为适用于昇腾 AI 处理器的离线模型(.om 文件)。

 

4.项目式学习与创新实践

实验平台设计了多个综合性实验项目，例如：
人脸追踪：实验通过 OpenCV 检测人脸，驱动机械臂实时追踪，展示图像处理与硬件控制结合，支持视频流显示与用户交互。
垃圾分类：通过AI模型分析垃圾类型，机械臂执行分类任务，提升学生对AI社会应用的理解。
颜色分拣与堆叠：实验通过 OpenCV 识别方块颜色，机械臂根据选择进行分拣或堆叠，支持 HSV 校准、方框colare标定与 ROS 通信控制。

5.降低学习门槛，强化动手能力

实验平台预装教学软件和示例代码，支持Python编程和MindSpore Lite框架，学生无需深入硬件底层即可快速上手。同时，丰富的GPIO和外设接口让学生能够实现软硬件结合的完整开发流程，培养解决实际问题的能力。

6.适配国产化教育趋势

基于华为昇腾技术的实验平台，融入国产AI生态，支持OpenHarmony等操作系统，符合高校推广国产技术的要求。学生在学习过程中还能接触到中国自主研发的技术栈，增强技术自信。

四、典型实验案例

全新部署DeepSeek-R1离线人工智能模型，内存占用小，低延迟响应。

蛋白质分类评估，适用于实际场景

目标检测，得益于强大的算力，多目标检测能力强

人像分割与背景替换，基于深度学习，高效实时移除背景

细胞图像分割，检测精准速度快

六自由度机械臂，智能舵机，ROS控制，适用于AI视觉颜色分拣实验

车牌识别，使用Teseract-OCR 引擎，识别准确率高，使用场景广泛。

ROS机器人系统，跨平台兼容，代码开源，模块化设计，通用性强灵活性高。

五、人工智能课程资源

人工智能实验平台在设计时，考虑到不同基础学习者的需求，力求使用更易理解的学习方式传递更加详细的知识。本实验平台对各类使用者均有一定的学习帮助，特别是在在校大学生和研究生，能够帮助学生从初学逐渐过渡到深入学习。也可以帮助他们完成毕业设计或者学术论文。
在人工智能遍地开花的今天，人工智能在 各个领域都发挥了重要的作用，为产品赋能愈来愈称为各大企业的追求。人工智能早已渗透到计 算机视觉、自动驾驶、自然语言处理、机器人技术、推荐系统、语音识别、航空航天等等领域。
人工智能实验平台的学习主要分为两个部分，第一部分为人工智能基础，主要包括：相关数学基础、编程基础、Ubuntu系统、机器学习与深度神经网络、AI框架、基础舵机控制。第二部分主要为实践学习包括：机械臂、AI视觉、AI听觉、人工智能语言推理模型。完成学习后，可以充分了解到人工智能最主流的相关应用。

六、技术规格