人工智能实验箱,人工智能实验系统:上海硕博教学设备公司

产品分类/Products

行业新闻

人工智能实验箱,人工智能实验系统 > 行业新闻 >

2025年2月23日人工智能实验箱,人工智能实验系统

SBRGZ-100A人工智能实验箱V1

一、人工智能实验平台：

V1全新支持离线部署DEEPSEEK-R1模型！

脱离网络，亲自实践，助力您更快学习大语言模型

DeepSeek-R1离线模型

DeepSeek-R1 是一款高效的离线人工智能模型，专为嵌入式设备和边缘计算场景设计。它能够在没有网络连接的情况下，提供强大的AI推理能力，适用于多种应用场景，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

DeepSeek-R1 模型具有以下特点：

l 高效推理：DeepSeek-R1 经过优化，能够在低功耗设备上高效运行，提供快速的推理速度，适合实时应用场景。

l 轻量化设计：模型体积小，占用资源少，能够在嵌入式设备上轻松部署，适合内存和计算资源有限的场景。

l 多模态支持：DeepSeek-R1 支持多种输入模态，包括文本、图像和语音，能够处理复杂的多模态任务。

l 离线运行：无需依赖云端服务，DeepSeek-R1 可以在完全离线的环境下运行，确保数据隐私和安全。

l 广泛的应用场景：DeepSeek-R1 可应用于智能家居、工业自动化、医疗设备、自动驾驶等领域，提供强大的AI能力。

实验平台通过 CPU-GPU 混合计算架构实现高效的AI任务处理能力，完美适配 DeepSeek-R1 离线模型的部署需求。

具体协同机制如下：

GPU 加速：128 核 Maxwell GPU ，单精度浮点算力达 472 GFLOPS，专为密集计算任务优化。显著提升卷积和矩阵运算效率。通过 TensorRT 加速的 YOLOv5s 优化模型，推理速度可达 15 FPS，原生支持 TensorFlow、PyTorch 等框架的 GPU 加速计算，结合 CUDA 11.4 与 cuDNN 8.2 库，实现卷积、矩阵运算效率提升 3-5 倍。

CPU 协同：4 核 Cortex-A57 处理器（主频 1.43 GHz），承担轻量级计算与系统级调度。CPU 负责数据预处理（如图像归一化、音频特征提取）、ROS 节点通信及机械臂控制指令生成，释放 GPU 资源专注模型推理。通过 NVIDIA 的调度器，动态分配计算任务。例如，在语音情感识别实验中，CPU 处理音频信号滤波（延迟 < 50ms），GPU 执行 Mobilenet_v2 推理（延迟 < 150ms），整体端到端响应时间控制在 200ms 以内。

内存与多任务优化：拥有4GB LPDDR4 内存（带宽 25.6 GB/s）。运行人工智能模型时，为 DeepSeek-R1模型预留专用空间，剩余内存支持多任务并发（如摄像头数据缓存、传感器实时流处理）。通过 ZRAM 交换压缩技术，有效扩展可用内存容量，确保复杂任务（如语义分割+语音控制）的流畅运行。

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！

三大核心优势，助您一路领先：

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. 软硬结合，实践为王

AI平台将理论与实践完美结合，丰富的实验项目让您在实践中学习，在应用中巩固。搭载具备高效推理、低资源占用和实时任务处理能力的DeepSeek-R1-1.5B离线人工智能模型，真正将AI知识融会贯通。

3. 开放灵活，激发创新

开放的GPIO接口和模块化设计，支持个性化功能开发，让您将创意变为现实，打造属于自己的AI项目。

4.详尽的课程资源，全面的指导服务

本课程体系以"理论+实践"双轮驱动，面向人工智能领域提供系统化学习路径，适配不同基础的学习者（尤其在校大学生/研究生），助力从入门到精通的进阶，并支持学术研究与实践开发。

课程资源亮点

人工智能基础模块

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TensorFlow、PyTorch等主流框架实战入门。

机器学习与深度神经网络：系统讲解经典算法（SVM、决策树、CNN、RNN、GAN等）及训练优化技巧。

实践应用模块

硬件开发：基于GPIO控制、传感器集成（温度/火焰/超声波等），以及机械臂标定、运动学控制与自动化任务开发。

AI视觉：覆盖OpenCV图像处理、目标检测、物体追踪，结合机械臂实现色块分拣、人脸追踪等综合场景。

AI听觉：集成语音识别（HMM/Transformer）、语音合成、情感分析等前沿技术，结合Kaldi实战语音交互系统。

嵌入式与机器人：ROS开发、运动学逆解、6自由度机械臂控制，衔接工业级应用场景。

行业前沿覆盖：结合计算机视觉、自动驾驶、推荐系统等领域案例，融入Transformer、注意力机制等最新算法。

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。

课程价值：通过阶梯式知识体系与全栈项目实战，学习者可掌握人工智能核心技术链，无缝衔接学术研究与企业级开发需求，实现从理论到产业落地的能力跃迁。

用户的评价：

1. 来自高校教师的评价：

l 课程内容丰富，教学效果杠杠的，学生们都抢着学AI！"

l 以前教AI，我头都大了，各种理论知识，学生们听得云里雾里。现在有了AI平台，我轻松多了，直接让学生做实验，学得贼快！"

2. 来自学生的评价：

l 以前我对AI一点都不懂，现在我都能开发自己的AI项目了！"

l 课程由浅入深，循序渐进，小白也能轻松上手。老师讲得也好，我听得懂，学得会！"

3.来自校领导的评价

l AI平台能够帮助学生快速掌握AI知识和技能。平台提供的实验项目也非常实用，能够帮助学生将理论知识应用到实践中。"

l 我们相信，借助人工智能实验平台，我们学校的AI教学水平将不断提升，学生们也将能够在未来的AI时代取得更大的成就。"

二、人工智能实验平台，不仅是学习AI的最佳工具，更是您通往AI未来的桥梁！

（一）AI核心

GPU ：128核 NVIDIA Maxwell GPU

CPU ：4核cortex-A57处理器

内存：4 GB LPDDR 25.6 GB/s

算力：472 GFLOP

基于NVIDIA强大的Al计算能力，系统内核是一个小巧却功能强大的计算机，它可以让你并行运行多个人工智能模型、神经网络、对象检测、分割和语音处理等应用程序，系统搭载四核cortex- A57处理器，128核Maxwell GPU及 4GB LPDDR内存，带来足够的Al计算能力，提供472GFLOP算力，并支持一系列流行的Al框架和算法，比如TensorFlow、Pytorch、 caffe/caffe2、Keras、MXNET等。

（二）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。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java和C#.net更彻底；

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

OpenCV计算机视觉库，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架等

（三）AI实验平台特点

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

l 支持多模态输入，跨语言编程，优化深度学习模型

l 人体姿态估计，应用于实际场景

l 实时背景移除，基于深度学习，高效实时移除背景

l 目标检测，多目标检测能力强

l 语义分割，像素级别的详细分类，适用于环境感知

l 单目深度，无需特殊相机，利用全卷积网络，可从单个图像推断相对深度，应用广泛。

l 语音情感识别，采用Mobilenet_v2模型处理语音情感，轻量化、高效

l 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

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

l 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。

l AI听觉主板，具备高质量音频处理和语音服务，搭载Snowboy唤醒词检测引擎，可以完成语音情感识别、图灵机器人、语音对话等实验。

（四）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、机器学习、深度神经网络、ROS基础与运动学。第二部分主要为实践学习包括：GPIO与传感器、机械臂、AI视觉、AI听觉、离线人工智能模型。完成学习后，可以充分了解到人工智能最主流的相关应用。

1、相关数学基础

教学课程	课程内容
矩阵论	标量、向量、矩阵、张量
	矩阵和向量相乘
	单位矩阵和逆矩阵
	线性相关和生成子空间
	范数
	特殊类型的矩阵和向量
	迹运算
	Moore-Penrose伪逆
概率与信息论	随机变量与概率分布
	离散型变量与概率分布律
	常见的离散型概率分布
	连续型变量和概率密度函数
	常见的连续性概率分布
	联合概率
	边缘概率
	条件概率
	独立性和条件独立性
	期望、方差和协方差
	信息论

2、编程基础

教学课程	课程内容
变量与基本数据类型	变量
变量与基本数据类型	基本数据类型
列表和元组	列表
列表和元组	元组
字典与集合	字典
字典与集合	集合
类和对象	面向对象概述
	类的定义和使用
	属性
	继承
模块化程序设计	函数创建和调用
模块化程序设计	参数传递
深度学习框架简介	TensorFlow
	PyTorch
	Caffe/caffe2
	PaddlePaddle
Linux开发环境简介	Ubuntu操作系统
Linux开发环境简介	常用命令行

3、机器学习

教学课程	课程内容
基本概念	训练集、测试集、验证集
	过拟合、欠拟合、泛化
	学习率、正则化、交叉验证
K-近邻算法	基本概念
	K的选取
	距离的度量
支持向量机	间隔与支持向量
	对偶问题
	核函数
	软间隔与正则化
K-均值聚类	K-均值聚类
决策树和随机森林	决策树的基本概念
	选择最佳划分标准
	随机森林
神经网络	神经元模型
	感知器
	多层感知器
	经验风险和结构风险
	梯度下降和反向传播
	RBF网络
	超限学习机
	神经网络训练技巧

4、深度神经网络

教学课程	课程内容
人工智能	人工智能、机器学习与深度学习
深度学习	深度学习的发展历程
卷积神经网络	发展历程
	基本结构
	前馈运算与反向传播
	相关性质
	卷积神经网络变种
	常用卷积神经网络模型
循环神经网络	循环神经网络简介
	长短时记忆网络神经
	循环神经网络的变体
生成对抗网络	生成对抗网络简介
	生成对抗网络基本结构
	生成对抗网络变种

5、DeepSeek-r1-1.5B人工智能模型

教学课程	课程内容
深入了解模型	模型架构详解
	训练流程
	强化学习机制
高级应用与案例分析	数学推理
	代码生成
	案例分析
本地部署与集成开发	环境准备
	模型部署
	API开发
提示词设计与优化	提示词设计原则
	高级技巧
	案例分析

6、机器运动学与ROS机器人

实验课程	课程内容
ROS基础与运动学	ROS基础课程
	ROS创建工程项目
	自定义消息
	Server通讯
	机械臂URDF模型
	机械臂运动学正反解
	MoveIt配置
	智能串行总线舵机
	PC上位机控制
	机械臂自定义学习动作组
	机械臂关节弧度及末端姿态控制
	机械臂工作区域内抓取、搬运
	6自由度逆运动学控制

7、GPIO、传感器基础课程

实验课程	课程内容
Jetson nano GPIO课程	双色LED控制
	电位器检测
	继电器控制
	轻触开关按键
	PCF8591模数转换
	PS2操纵杆
	触摸开关控制
	直流电机风扇
	步进电机驱动
传感器实验课程	模拟霍尔传感器
	模拟温度传感器
	火焰报警
	烟雾传感器
	超声波传感器距离检测
	旋转编码器
	红外避障传感器
	BMP180气压传感器
	MPU6050陀螺仪加速度传感器
	循迹传感器

8、机械臂课程

实验课程	课程内容
机械臂基础课程	用户按键控制
	蜂鸣器控制实验
	OLED控制实验
	控制单个舵机
	同时控制6个舵机动作
	读取舵机当前位置
	机械臂关节标定实践
	机械臂关节弧度及末端姿态控制
	机械臂舞蹈表演
	机械臂搬运色块实践
	机械臂搬运码垛色块实践
	机械臂抓取工作区域九点标定
	机械臂抓取工作区域物块测试

9、AI视觉课程

实验课程	课程内容
AI视觉开发课程	安装和使用Matplotlib、Pyplot 和 Numpy
	在OpenCV中运行摄像头
	JetCam库中测试USB摄像头
	OpenCV读取、写入和显示图像
	OpenCV读取、显示和保存视频
	OpenCV绘图函数使用
	OpenCV图像质量和像素操作
	OpenCV图片剪切
	OpenCV图片平移
	OpenCV图片镜像
	OpenCV仿射变换
	OpenCV图片缩放
	OpenCV图片旋转
	OpenCV图片处理
	OpenCV灰度处理
	OpenCV图像美化
	OpenCV边缘检测
	OpenCV二值化处理
	OpenCV矩形圆形绘制
	OpenCV文字图片处理
	OpenCV线段绘制
	OpenCV彩色图片直方图
	OpenCV直方图均衡画
	OpenCV图片修补
	OpenCV亮度增强
	OpenCV高斯均值滤波
	OpenCV磨皮美白
	OpenCV中值滤波
AI视觉与机械臂综合课程	颜色检测
	脸部和眼睛检测
	行人检测
	汽车检测
	车牌检测
	目标追踪
	定位物体实时位置
	摄像头机械臂物体追踪
	摄像头机械臂人脸追踪
	色块抓取分拣实验
	摄像头ArucoTag识别抓取实验
	AI人工智能机械臂与主人互动实践
	AI人工智能机械臂手势识别抓取指定色块进行码垛
	AI人工智能机械臂垃圾分类实践
嵌入式视觉应用	图像分类
	物体检测
	语义分割
	目标检测
	人体姿态动作识别
	背景移除
	单眼深度图

10、AI听觉课程

实验课程	课程内容
AI听觉领域前沿算法	连接时序分类模型
	Attention模型
	基于HMM的语音识别
	Transformer
AI听觉综合实战	AI听觉领域前沿算法
	在线语音合成
	语音听写流式
	图灵机器人
	AIUI
	VAD端点检测
	小薇机器人语音对话
	Snowboy语音唤醒
	语音情感识别
	基于 Kaldi 的语音识别实践

（五）技术优势总结

1.硬件优势

l 强大计算能力：平台搭载了NVIDIA 核心，具有128核Maxwell GPU，提供472 GFLOP的计算能力，专为密集计算任务优化，显著提升卷积、矩阵运算及多模型并行推理效率。能够高效支持AI模型的推理与实时任务处理，确保快速响应和高效处理。

l 高效处理架构：通过CPU和GPU协同工作，CPU负责轻量级计算与任务调度，GPU加速密集计算任务，如图像处理和神经网络推理，从而显著提升处理速度。

l 内存优化：4GB LPDDR4 内存（带宽 25.6 GB/s）支持多任务并发运行，通过 ZRAM 交换压缩技术扩展可用内存容量，确保复杂任务（语义分割+语音控制）流畅执行。

l 高扩展性：设备支持多种接口（USB 3.0、HDMI、M.2等），支持GPIO扩展，能够方便地与其他外部设备和传感器进行集成与扩展，增强了平台的灵活性和应用场景的多样性。

2.深度集成DeepSeek-R1离线模型

l 轻量化与高效推理：该平台配备高效的DeepSeek-R1人工智能模型，具备1.5亿参数，专为嵌入式设备优化，运行时内存占用仅 2.1 GB，专为低功耗和实时推理设计。模型不仅支持图像、语音和文本等多模态输入，还能在完全离线的环境下运行，保证数据隐私和安全。

l 离线推理：DeepSeek-R1能够在没有网络的情况下进行高效推理，所有数据处理均在本地完成，满足教育场景对数据隐私与实时性的严苛需求。适合应用于智能家居、工业自动化等领域。

3.算法与应用优势

l 多种深度学习算法：平台支持YOLO、U-Net、CycleGAN等常见的AI模型，能够处理包括目标检测、图像分割、姿态估计、语音识别等任务。

l 高效视觉处理：具备实时目标检测、多目标追踪、语义分割等能力，适用于垃圾分类、物体识别和环境感知等应用。

l 机器人控制与自动化：结合 ROS Melodic 与 MoveIt 运动规划库，实现机械臂高精度控制，支持复杂实验如物体抓取、路径规划等。平台可以控制机械臂进行抓取、搬运等任务，广泛应用于智能制造、仓储自动化等场景。

4.软件与开发优势

l 开源平台与多框架支持：预装Ubuntu 18.04 LTS系统，并支持TensorFlow、PyTorch、Keras等主流AI框架，方便开发者在多种环境中进行模型开发与部署。ONNX格式提供与DeepSeek-R1-1.5B模型的无缝对接，使得开发者能够灵活选择不同框架，降低开发门槛。

l 集成开发环境：平台预装JupyterLab交互式开发环境与Anaconda 4.5.4 虚拟环境，支持 Python 脚本快速调试与可视化教学。提供丰富的编程示例，帮助用户快速上手AI开发。

5.扩展与学习优势

l 开放接口与扩展能力：模块化设计，提供 40pin GPIO、M.2 接口及 USB 3.0，支持个性化功能开发，用户可以根据需求进行定制和扩展，提升平台的创新性。支持外接 NPU 加速模块（如 Intel Neural Compute Stick 2），可将 BERT 等大模型推理效率提升 30%。

l 教学与工业双适配：

教学场景：平台提供包括AI视觉、AI听觉、机械臂控制等多个实验课程，帮助学习者从基础知识到高级应用逐步掌握人工智能技术，掌握边缘计算优化策略。

工业场景：支持定制化功能开发（如安防监控、智能分拣），满足智能制造与物联网应用的多样化需求。

l 跨学科支持：除了AI算法，还结合了机器人控制、传感器应用、图像处理等领域，适合不同背景的学习者，尤其在高校和科研机构中具有广泛的应用前景。

6.能效与成本优势

l 高能效比：每瓦算力达 14.8 GFLOPS/W（GPU 功耗 10W），远超同类嵌入式方案（如 Raspberry Pi 4 的 0.5 GFLOPS/W）。

l 低成本部署：实验箱硬件与 DeepSeek-R1 模型的协同设计，显著降低 AI 教学与原型开发的硬件投入，同时减少云端服务依赖带来的长期成本。

功能单元	参数	功能描述
实验箱	外形尺寸：≥610440240mm；	外箱采用铝木合金材料，四周安装尼龙防护垫，实验箱体内部包含存储空间，可以妥善存放模块及配件，打开方式为按压弹出。
AI运算单元	GPU ：128核 NVIDIA Maxwell GPU； CPU ：4核cortex-A57处理器；内存：4 GB LPDDR 25.6 GB/s；算力：472 GFLOP；核心扩展：拥有最少4个USB3.0接口，支持HDMI和DP视频接口，一路M.2接口的单路PCIE，并安装有散热风扇， 40pin GPIO；网络：千兆以太网口	安装Ubuntu 18.04 LTS+ROS Melodic操作系统，集成JupyterLab开发环境、安装DeepSeek-R1离线人工智能模型，Anaconda 4.5.4虚拟环境，支持一系列流行的AI框架和算法，比如TensorFlow、caffe/caffe2、Keras、Pytorch、MXNET 等，系统安装有OpenCV计算机视觉库，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架。
机械臂	机械臂自由度：5自由度+夹持器，200g有效负载，臂展350mm；舵机方案：15Kg5+6Kg1智能串行总线舵机；材质：阳极氧化处理铝合金；	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。
嵌入式核心主板	接口：6个总线舵机接口， PWM舵机接口，i2C接口，除AI核心板外还支持STM32和Raspberry Pi； OLED:显示CPU占用，显示内存占用，显示IP地址等基础信息；按键：K1+K2键；	用于支持机械臂动作。
摄像头	采用USB接口，30万像素，110度广角摄像头，480P分辨率（600*480）	AI视觉实验，如垃圾分拣等实验。
AI听觉单元	音频芯片：采用SSS1629音频芯片；麦克风：板载两个高质量MEMS硅麦克风；接口：标准3.5mm耳机接口、双通道喇叭接口；	采用USB接口设计，免驱动，多系统兼容，可左右声道录音，音质更加。可以完成AI听觉类实验。
传感器实验模块	传感器实验模块将Jetson nano的GPIO接口引出，方便完成GPIO实验，并且包含以下实验课程：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；	传感器实验模块可以更好的帮助学习者更加快速的入门Jetson nano的GPIO控制，从基础入手，完成实验项目。同时引出的GPIO和可移动的模块也使我们后续的使用和开发更加方便。
显示屏	10寸显示屏，HDMI接口，1080P分辨率。	显示屏倾斜安装，倾斜角度大于5°。用于操作系统显示。
键盘鼠标	干电池供电，无线蓝牙连接。	用于系统控制。

2025年2月23日 人工智能实验箱,人工智能实验系统

2025年2月23日人工智能实验箱,人工智能实验系统