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人工智能实验平台

人工智能实验平台

型号: TW-X50B
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TW-X50B人工智能实验平台

一、产品概述

实验平台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4CPU,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卓越性能。开发体验上,套件内置MindStudio全流程工具链,提供涵盖CVNLP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。

人工智能实验平台(图1)

人工智能实验平台(图2)


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。

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。

人工智能实验平台(图3)

人工智能实验平台,专为高校人工智能教学打造的全功能平台,让您轻松掌握AI技术,开启智能时代的大门!

二、核心硬件与功能

人工智能实验平台(图4)

1. 核心主板华为昇腾

· 算力支持搭载4CPU昇腾AI处理器,提供高达8 TOPS INT8算力,支持201080P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超强吞吐能力支持高效的神经网络推理。

· 内存与存储:配备8GB LPDDR4X内存,可外接最高256GB TF

· 外设接口丰富:双4K HDMI输出、MIPI摄像头接口、USB 3.0 HOST x2USB Type-C HOST x1Micro 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2.4G5G,支持BT4.2/BLE

· 软件生态:兼容UbuntuOpenEulerOpenHarmony,支持MindSpore LiteONNXAI框架。内置lMindStudio全流程开发工具链,提供100+参考代码样例和CVNLP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。

· 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。

· 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。

人工智能实验平台(图5)

2. 6自由度机械臂

· 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。

· 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. 二舵机云台

· 功能:支持水平和垂直双轴旋转,搭载双目深度摄像头,实现动态目标跟踪。

· 实验场景:用于目标检测、视频监控等视觉任务,提升学生对运动控制的理解。

4. 深度相机

· 功能:提供RGB图像和深度信息,支持3D环境感知。

· 实验场景:用于物体识别、距离测量和SLAM(同步定位与建图),深化学生对空间感知技术的掌握。

5. 环形阵列麦克风

· 功能:支持多声道音频采集和声源定位,具备降噪能力。

· 实验场景:实现语音唤醒、语音指令识别等实验,拓展学生在语音交互领域的实践能力。

6. 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。


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。

人工智能实验平台(图6)

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:

· 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。

· 编程基础:从Python语法到Linux环境配置,结合TensorFlowPyTorch等主流框架实战入门。

· 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。

· 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。

· 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。

· 边缘计算华为昇腾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。

· 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

ubuntu操作系统:

系统预装ubuntu22.04操作系统,所有环境代码库文件均已安装,开机即用。

Ubuntu22.04在云计算领域效率极高,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 官方长达五年的技术支持。

人工智能实验平台(图7)

提供详细的python开源范例程序:

根据TIOBE最新排名 ,Python已超越C#,与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言。国内目前百度指数搜索量已经超越Java,与C++,即将成为国内最受欢迎的开发语言。

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先进地位。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javaC#.net更彻底;

人工智能实验平台(图8)

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

人工智能实验平台(图9)

人工智能实验平台(图10)


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 TensorFlowPyTorchCaffeONNX 等)转换为适用于昇腾 AI 处理器的离线模型(.om 文件)

人工智能实验平台(图11)


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。

5. 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

5.0全新部署DeepSeek-R1离线人工智能模型,内存占用小,低延迟响应。

人工智能实验平台(图12)

l 蛋白质分类评估,适用于实际场景

人工智能实验平台(图13)


l 目标检测,得益于强大的算力,多目标检测能力强

人工智能实验平台(图14)

l 人像分割与背景替换,基于深度学习,高效实时移除背景

人工智能实验平台(图15)

l 细胞图像分割,检测精准速度快

人工智能实验平台(图16)

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

人工智能实验平台(图17)

l 车牌识别,使用Teseract-OCR 引擎,识别准确率高,使用场景广泛。

人工智能实验平台(图18)

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。

人工智能实验平台(图19)


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。

人工智能实验平台(图20)

、技术规格

组件

规格

功能描述

实验平台

外形尺寸:610*440*240mm

外箱采用铝木合金材料,四周安装尼龙防护垫

AI运算单元

CPU :为 Ascend 310 AI 处理器,1个DaVinciV300 AI core(主频500MHz),4个TAISHANV200M处理器核(主频1.0GHz)

内存:8GB LPDDR4X内存,64bit位宽

算力:半精度(FP16):4TFLOPS,整数精度(INT8):8TOPS

存储:配备8GB LPDDR4X内存,可外接最高256GB Micro SD

核心扩展: 40Pin扩展接口:1个;

USB Type A接口:2个;

HDMI接口:2个;

USB Type C接口:1个;

Micro SD卡接口:1个;

MIPI-CSI连接器:2个,8Lane;

风扇接口:1个;

千兆网口:1个;

安装Ubuntu 22.04 LTS操作系统,集成JupyterLab开发环境、安装DeepSeek-R1离线人工智能模型,安装昇腾CANN核心软件栈支持一系列流行的AI框架和算法,比如MindSpore、TensorFlowPytorch

机械臂

机械臂自由度:5自由度+夹持器,200g有效负载,臂展350mm

末端安装摄像头,采用USB接口,30万像素,110度广角480P分辨率(600*480

舵机方案:15Kg*5+6Kg*1智能串行总线舵机;

材质:阳极氧化处理铝合金;

机械臂用于机器人运动学与机器人系统,可以完成夹持积木等动作摄像头可以配合机械臂完成部分AI视觉实验;

云台

为电动控制方式,采用双舵机设计,水平/垂直旋转

可进行±90°旋转和145°俯仰;

相机

深度流输出分辨率:≥640×400;深度流输出帧速率:≥30fps;RGB传感器分辨率:≥1920×1080;RGB传感器帧速率:≥30fps

深度相机安装于二自由度云台,可完成人脸识别、动态目标跟踪等实验;

麦克风

环形阵列,支持声源定位

具备360°环绕拾音模式,开放函数接口,支持用户自定义语音指令;

OLED显示屏

0.91寸OLED显示屏

用于系统的IP地址以及CPU占用等信息的显示;

显示屏

22寸显示屏,HDMI接口,1080P分辨率。

显示屏安装于实验平台箱体上盖;

七、售后指导服务

全程支持:提供从理论学习到实验落地的技术答疑,解决开发环境配置、代码调试等实际问题。

学术赋能:辅助毕业设计、论文撰写,提供实验数据优化与模型调优建议。

实战拓展:支持机械臂控制、AI视觉/听觉项目定制开发,助力成果转化与竞赛/科研应用。

八、教育意义与未来展望

实验平台为高校人工智能教育提供了一个低成本、高性能、易上手的实践平台,帮助学生从理论走向应用,掌握AI开发的全流程技能。未来,我们计划进一步丰富实验内容,增加SLAM导航、强化学习等高级实验模块,并与高校合作开发定制化课程,推动AI教育的普及与深化。

通过本实验平台,学生不仅能掌握AI核心技术,还能在实践中培养创新能力,为智能时代的产业需求储备人才。第六代人工智能实验平台将成为高校AI教育的重要工具,助力中国人工智能人才培养迈上新台阶。



企业信息

致电:021-55884001(袁经理)

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