ZN-AI02A型人工智能产教融合实验室建设方案

一、建设方案

人工智能产教融合实验室建设依据人工智能专业的特点，以“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实践”为核心，采用“AI+产业”模式，预计包含人工智能实训教学、人工智能科研实训和智能硬件设备。

人工智能实训教学提供了人工智能课程教学、虚拟仿真教学和智能硬件教学。利用数智化实践教学平台可开展备课、授课、课堂互动、课后作业、课程考核、实训拓展、教学考试和教学分析全过程人工智能教与学，在完成理论课程、实践课程学习后，还可以进行机器人、机械臂的虚拟仿真教学，同时可以利用智能硬件与平台打通的能力，将算法代码下发到开发套件进行执行验证，从层次、多维度的学习和掌说学习的知识。

人工智能科研实训提供了一站式人工智能项目开发和智能硬件科研开发。利用数智化产学研协同平台开展从数据获取、数据处理、模型开发、模型训练到部署推理整个流程项目开发工作，可以使用数据中心和模型市场提供数据和预训练模型，将开发完成的模型直接部署到模型市场，提供模型服务和API调用。

二、数智化实践教学平台

数智化实践教学平台采用B/S架构，利用先进的云计算、大数据和人工智能理念，搭建面向人工智能教育的一体化教学平台，产品将对教学资源、实验环境和工具、教学流程、虚拟化支撑云平台和硬件资源进行整合和重建，从高校教学管理者、专业负责人、课程负责人、教师和学生等多纬角度上，打造专业化人才定制培养服务平台。

平台采用异构云架构，一体化提供人才培养能力支撑。完备的实验教学支撑能力。平台能够支撑高并发用户作业。平台覆盖教学的课前、课中和课下整个过程，帮助教师和学生专注于教和学。定制的实验开发环境，方便教师交互式教学；人性化的聊天室，方便用户的课堂互动；课后在线布置作业，自动评分，高效省力；针对学生的学习特性，定制化生成专属的用户画像。

三、数智化产学研协同平台

数智化产学研协同平台采用B/S架构，利用先进的云计算、大数据和人工智能理念，搭建面向人工智能和大数据教育的产学研一体化平台，产品将对教学资源、开发环境和工具、开发流程、算法资源、虚拟化支撑云平台和硬件资源进行整合和重建，从高校教学管理者、专业负责人、课程负责人、教师和学生等多纬角度上，打造专业化人才定制培养服务平台。

平台提供从数据获取、数据处理、模型开发、模型训练、评估到部署推理整个开发流程。用户可以使用综合项目开发系统开展项目开发工作，可以使用数据中心和模型市场提供数据和预训练模型，将开发完成的模型直接部署到模型市场，提供模型服务和API调用。

四、Robot-U机器人

Robot-U机器人是一款针对高校和科研院所的软硬件一体的科研教学机器人。已完全支持室内环境中的所有的机器人ROS相关传感器接入和机器人应用。并与科研平台打通，可以直接将训练完成的模型，部署到设备上进行推理。

Robot-U机器人包含运动控制系统、二维激光雷达点云测距、超声测距、红外测距、人脸识别摄像头、RGBD深度摄像头以及伺服云台。另外，在功能上，Robot-U机器人搭载了人脸识别盒子，用户通过HTTP服务访问人脸识别盒子，轻松获取当前的人脸识别结果；Robot-U机器人在语音识别和语音交互上也毫不逊色，依靠科大讯飞的强大语音处理能力，Robot-U机器人上搭载了我们为其特别定制的语音交互功能。人脸识别、语音交互、机器人SLAM等联动，可实现多种复杂的功能。

五、Robot-Arm机械臂

Robot-Arm六自由度机械臂是一款面向高校和科研院所量身打造的轻量型科研教学机械臂，适用于教学实验、科学研究、创新实践等。

Robot-Arm不仅能满足机械臂运动控制、路径规划、力矩控制等算法的学习和验证，为手眼协作、视觉抓取等二次开发提供快速便捷的集成方案，还开放完整的ROS软件包及相应的ROS接口，实现ROS全支持。

此外，我们提供桌面版，单臂版、双臂版3种不同的机械臂产品形态，与Robot-U搭载一起，结合移动导航可开展更多功能的验证。

六、JNano开发套件

JNano开发套件作为边缘计算教学实训产品，将人工智能相关算法与边缘设备相结合。支持深度学习优化TensorRT、TensorFlow、OpenCV、Python、Keras、Pytorch和ROS等技术栈。可并行运行多个神经网络，旨在为高校智能科学与技术、计算机科学与技术等相关专业提供人工智能教学、科研的配套资源支撑。

科研应用平台实现了与JNano的打通。用户可以通过科研应用平台上配套JNano的实验进行应用开发，也可以利用科研应用平台的科研能力进行模型训练，最后部署到JNano上应用。

JNano由硬件设备资源和实验内容体系两部分组成，硬件设备资源包括：JetsonNano开发板、摄像头、64GB Class10 Micro SD卡、保护外壳、屏幕切换器、HDMI-VGA线缆等；实验内容体系主要包括边缘计算的部署及深度学习模型压缩等内容。

七、高级自动驾驶小车

高级自动驾驶小车是一款自动驾驶教育机器人小车。它是一套基于智能硬件Jnano适用于有编程基础或刚入门编程的AI技术学习者，可以大大降低用户学习开发门槛。高级自动驾驶小车集成了人工智能机器人领域最前沿的深度学习、图像识别、语音识别、建图导航、室内外高精度定位等技术。

高级自动驾驶小车无人车采用软件与硬件结合的方法，让教师和学生能够有针对性的学习和掌握人工智能算法、机器视觉、嵌入式基础、电气控制等相关知识和技能。

高级自动驾驶小车无人车主要由车体、轮胎、激光雷达、双目相机、英伟达Jeston nano主控板等组成。

八、人工智能语音开发套件

人工智能语音开发套件离线语音识别以英伟达Jetson 系列加速模块为核心的开发者板形态产品，主要功能是将Jetson开发板的接口对外开放，方便学生快速简捷的使用Jetson系列开发板来做语音识别相关领域的科研，可以运用于安防、无人机、机器人、智慧车载、智慧医疗、智能家居等众多领域的预研开发。Jetson系列开发板通过外形小巧的模组系统（SOM）将超级计算机的性能带到了边缘端。搭配针对语音识别的教学及实验内容，可以更好的完成针对自然语言处理相关的教学、科研项目、二次开发、竞技比赛等。

九、人工智能底层支撑平台

为了更高效、更大化的利用硬件资源，人工智能底层支撑平台可以对数智化实践教学平台和数智化产学研协同平台的资源进行统一协调调度，同时也可以自定义云服务，开展人工智能场景的研发工作。

人工智能底层支撑平台为一套人工智能底层资源管理系统，面向深度学习计算集群，需具备科研教学一体化，容器化架构。支持CPU/GPU异构计算分布式集群，科研数据管理服务，代码和项目文档管理服务，镜像管理以及可视化展示等特点。可以支持多种深度学习框架，能够快速部署深度学习开发、训练、预测环境，全面管理深度学习任务，为深度学习用户提供高效易用的平台。对计算集群的CPU及GPU资源进行统一的管理、调度及监控，有效的提高计算资源的利用率和生产率为深度学习用户提供高效易用的平台。