电力智能分项计量教学实训沙盘是服务数据挖掘的教学工具。该沙盘主要是利用家庭、办公、教学等常规用电场所的电力回路，针对整个电力回路进行用电数据的高频采集和分析，结合数据挖掘方法，实现对电力回路上的用电设备识别和分项计量。通过该沙盘，能够让学生了解从数据采集、预处理、建模到应用的完整数据挖掘实现流程，使用相关知识来实现设备识别，状态分析，智能计算等多种功能及其组合，通过用电设备识别做出直观的反馈验证学习成果。使用该沙盘，一方面能够让老师的教学有更加具体的内容，使教学场景具象化，改善数据挖掘相关课程的课堂效果；

动态人脸识别沙盘是服务学生实际是服务计算机视觉，深度学习应用实训的教学工具。沙盘以安防领域人脸识别门禁系统为原型，整体实训涵盖图像处理、深度学习、目标检测、图像分类。能够让学生深入场景，了解安防系统中人脸识别技术落地方法与应用场景。通过该沙盘，让学生能够对人脸识别的应用场景，应用组成，扩展场景有一个大致了解；老师通过该沙盘，能够改善应用实训课程的课程效果，让学生在动手实操的过程中，逐步理解应用实现。

智能视觉分拣教学实训沙盘是服务计算机视觉，深度学习应用实训的教学工具。沙盘以智能制造无序抓取场景为出发点，涵盖机器人控制，图像处理，计算机视觉，深度学习相关知识。通过该沙盘，能够让学生了解一个具备学习功能的计算机视觉应用的搭建流程，核心技术实现方法。使用智能视觉分拣教学实训沙盘教学一方面能够让老师的教学具有更加具体的内容，将教学场景具象化；另一方面能够让学生在实际的场景中进行操作，进一步培养动手的能力，与解决实际问题的能力。此外，沙盘通过交互式的操作方式，能够改善人工智能相关课程的课堂效果。

新零售智能售卖教学实训沙盘是服务数据分析的教学工具。通过该沙盘，能够让学生了解数据分析在新零售行业智能售卖业务场景的应用流程。使用新零售智能售卖教学实训沙盘进行教学，一方面能够让老师的教学内容更加贴近实际应用，将教学场景具象化；另一方面能够让学生在实际的场景中进行操作，体验真实的生产活动。此外，沙盘通过交互式的操作方式，能够改善数据分析相关课程的课堂效果。

智能六足机器人是用于机器人教学和实践的可编程智能仿生机器人平台。本机器人沙盘能兼容全球著名开源项目Arduino、树莓派和开源机器人操作系统 ROS，可以灵活扩展各种电子模块，可在智能六足机器人平台进行二次开发，拓展机器人功能。院校师生可以通过机器人开发各种技能，如SLAM 定位导航、物体的识别与抓取、语音识别与操控、野外探测救援等，更进一步还可以结合各种人工智能的算法，让机器人能胜任更加复杂多变的任务。

智能复合机器人为学习服务机器人相关应用技术的平台，硬件上拥有移动底盘、执行机械臂、硬件里程计、激光测距雷达、立体视觉相机、鱼眼摄像头和语音输入输出阵列等一系列配置，软件系统上完美适配ROS的MoveIt、TF、Navigation等子系统和内建TensorFlow等常用神经网络框架，既可以完成常用2D或3D的SLAM定位导航算法Cartographer、Gmapping、ORB-SLAM、RTABMAP等，同时也可以完成物体识别、人体跟踪、语音语义识别等人工智能的相关应用，是智能机器人领域方面进行教学学习

边缘智能自动驾驶沙盘是一款人工智能+自动驾驶的边缘智能教学与实践平台。该沙盘能够提供基于视觉的自动驾驶、深度学习等内容的学习和二次开发的功能；并提供多种深度学习框架、工具包、深度学习加速库，将高校学生从环境配置的工作中解放出来，方便学生快速上手进行实践和应用学习，从而专注与人工智能核心技术学习与开发，针对性提升学生的应用实践能力。该沙盘同时是针对人工智能与自动驾驶的基础技术，提供了丰富的多元化的人工智能课程资源和实践教学案例。为高校开展边缘智能计算和自动驾驶学习、实践提供支撑。

AI视觉语音实训箱是面向我校人工智能相关专业课程教学与实训的工具。平台基于多维度学习实践平台，置身初学者角度，由浅入深，通过系统的学习，帮助学生一步步掌握AI人工智能开发技术。

桌面级人形机器人开发套件在编程机器人本体性能优势的基础上，升级配置与计算能力，充分满足高校对于机器人编程开发、人工智能应用学习等方面的高层次需求，助力高校学子在机器人系统结构、步态规划、运动控制、算法开发、场景应用等方面的实践学习。机器人搭载STM32、Raspberry Pi-4B双运算系统，提高平台计算能力，支持二次深度开发。不仅搭载可视化积木编程软件，用户可通过搭积木的形式为机器人赋予各种功能；同时支持lua/Python3等多语言开发环境，满足学生多元化的编程学习需求。

人工智能综合实验箱主要面向人工智能、大数据相关专业，集成了计算机视觉系统、语音处理系统、机械手臂、以及手势传感器、温湿度传感器、大气压传感器等多种嵌入式应用模块，通过搭建边缘计算终端，为人工智能专业相关的应用开发提供统一的通讯协议和接口。实验箱基于Linux操作系统，采用Python语言进行课程资源的开发，适用于Python编程、机器学习、深度学习、数字图像处理、计算机视觉、语音识别、嵌入式系统及应用、智能机器人等课程的教学和实践。