人工智能综合实验室(机器人方向)解决方案

2025-04-08 泰迪智能科技 13

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第1部分概述

1.1项目背景

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，加快部署构筑我国人工智能发展的先发优势。

1.2建设目标

人工智能作为的一门新的高度交叉的技术学科，包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理等领域，涉及到的知识广度和深度都超过传统专业或学科，产业应用场景广泛。因此，院校无论是新设开设的或者已有的人工智能专业，都需要有较为成熟的完整的方案来协助学校解决教学、师资、科研创新等需求。

1.3总体设计

1.3.1设计思路

实训室建设紧抓高校教育现状，结合人工智能人才需求和技术热点，主要培养学生具备应用人工智能科学与工程领域知识解决人工智能行业应用问题的能力，系统地掌握信息技术、数据分析、机器学习技术、信息处理等基本理论、知识和技能，并且能够根据所学的实训知识与方法技术从事实际的人工智能工作。

1.3.2整体架构

人工智能基础实训室规划占地150平米，最多满足60人上课，由基础设施层、基础层、技术方向层、综合仿真教具层及用户层五部分组成。按照技术的基础、核心和方向做分类。

1人工智能实训室框架图.png

1.4预期成果

建成一个资源共享、设施一流的专业化“产学研一体化”实训基地；

搭建开放服务平台，提高基地综合服务能力；

培养工程实践能力强、创新能力强的复合型“新工科”人才；

辅助构建一支“产教融合型”师资队伍；

第2部分建设内容

2.1教学资源建设

人工智能教学资源主要包含教学课程及项目案例。通过教学课程的学习，了解人工智能的基础知识方法、编程技术、常用镜像库等，帮助学生快速打下扎实的人工智能理论技能基础。然后通过项目案例的实践，将所学理论技能应用到实际，巩固拓展学生知识面，锻炼人工智能技术应用能力，培养具有扎实的理论知识及较强的实践能力的人工智能人才。

4课程资源示例.png

2.1.1教学课程

2.1.2项目案例

2.2实训平台建设

人工智能教学实践离不开软件平台的支持。通过教学管理平台统一管理教学、项目资源；通过数据标注平台，了解人工智能的应用领域，完成基础数据文件的分类标注工作；通过AI模型训练平台进行编程技能的练习，项目案例的实践，以及基于场景的模型应用开发。从资源管理到项目实践，支撑整个课堂教学实践流程。

8人工智能实训管理平台.png

2.2.1人工智能教学管理平台

人工智能实训管理平台是面向人工智能相关专业课程教学与实训的管理系统。平台以实训为核心，提供在线学习+实训的教学模式。平台课程资源包含课件、视频、实训指导书、数据和代码等资源，由浅至深引导学生学习掌握人工智能知识体系。

2.2.2数据标注平台

数据标注平台是一款为数据进行标签标记的软件工具。数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。通过数据标注平台，可将各种非结构化的数据加工处理为机器可识别的信息，并应用到算法模型的训练上。

9数据标注平台界面.png

2.2.3AI模型训练平台

AI模型训练平台是面向高校人工智能专业课程教学与项目实训的工具。平台内置TensorFlow、Pytorch、Mxnet、OpenVINO、oneAPI等镜像，并且支持用户自定义镜像，有效提升老师和学生开发环境部署效率及教学质量，满足深度学习、自然语言处理、语音交互、计算机视觉等人工智能技术项目实训需求；同时，平台基于Docker+Kubernetes技术，图形化工作页面实现异构资源的高效管理、调度和监控，并且提供了从模型开发、训练到部署的完整训练流程和工具，帮助学生快速掌握机器学习框架和深度学习技术的使用和原理，提升学生的自主开发实操能力。

10AI模型训练平台.png

第3部分产教融合能力体系

泰迪科技致力于构建1+1+N产业生态合作模式，多方合作共嬴。第一个“1”主体代表高校，第二个“1”主体代表泰迪科技，“N”代表行业领军企业、产业集群及本地分类代表性企业。泰迪科技与高校1+1深度合作,开展协同育人，为行业或本地产业分类培养所需的紧缺型人才，建设以人才培养与服务为核心的生态价值链，并成为地区级紧缺型人才集散中心(人才基地)和产业生态使能中心，为产业发展赋能。依托学校为办学主体,双方商讨共建非法人主体的独立二级学院，将学校的资源与企业资源进整合。