LGRB-LX01型人工智能綜合實驗箱（本地大模型版）

一、產品概述

實驗箱面向人工智能相關專業，在硬件上，集成了計算機視覺系統、語音處理系統、機械手臂、以及手勢傳感器、溫濕度傳感器、大氣壓傳感器等多種嵌入式應用模塊，功能豐富、覆蓋面廣。在軟件上，通過在運算單元中部署Linux操作系統、Python開發環境，以及人工智能通用軟件框架和算法，為相關專業的應用開發提供了統一的通訊協議和接口，適用于多門課程的教學和實踐。另外，運算單元中還完成了DeepSeek大模型的本地化部署，支持大模型技術開發、大模型+視覺、大模型+語音、大模型+機械臂等多個行業場景的應用實踐。

二、產品功能和特點

1.開放性實驗環境

實驗代碼可在Jupyter Notebook環境下進行。

2.開放全部源代碼

開放全部軟件框架和算法級源代碼，支持二次開發，提供完善的實驗指導書和技術文檔，并提供產品相關軟硬件的架構與設計方法文檔。

3.部署本地大模型

完成了DeepSeek大模型的本地化部署，即部署于本機的運算單元中，除了可以開展大模型基礎應用的學習外，還可以利用大模型和配置的視覺、語音、機械臂、傳感器等設備進行交互，面向如智能安防、智能家居、智慧車間等典型場景，開展應用實踐。

4.AI+視覺分揀

機械臂與視覺系統結合，可以對不同尺寸、外觀的目標進行識別，實現目標分揀、智能碼垛等人工智能基礎實訓項目，還可以基于深度學習模型，完成多種復雜物體的識別，開展企業級項目的實戰訓練。

5.AI+深度視覺

深度視覺與傳統的2D視覺相比，可以實現物體的高度測量、距離測量、輪廓檢測等，因此，可以完成障礙物距離檢測、活體識別、目標跟蹤等綜合實驗實訓。

6.AI+語音處理

聲源定位麥克風支持聲音檢測、智能語音識別、聲源定位、波束成形等功能，在與AI處理器的交互下，可實現聲場的空間特性采樣，從而引導機械臂根據聲音的指令執行指定動作。

7.AI+嵌入式傳感器

提供溫濕度傳感器、運動傳感器、氣壓傳感器、光線傳感器等12種嵌入式傳感器，可以開展人臉監測與動態跟蹤系統、人臉識別門禁系統、智能聲控系統、智能溫控系統等嵌入式方向的綜合實驗實訓。

三、主要硬件參數

1.大模型運算單元

大模型運算單元采用NVIDIA公司的Jetson Orin Nano處理器，該處理器作為實驗箱的核心模塊，具備40Tops算力，預裝Linux操作系統，部署Deepseek-R1、QWen2.5等大模型，以及所有智能產品模塊所需的全部軟件框架和SDK，并提供通用的通訊接口。

2.2D視覺系統

2D視覺系統采用一顆30萬像素攝像頭，可兼容ubuntu，linux和樹莓派等操作系統。單獨使用時，可對視野中的靜態目標進行圖像采集，進行基礎的圖像處理工作；與機器人協同使用時，通過視覺標定，可對機器人的動作進行引導，搭建機器人+視覺的執行系統，完成多種豐富的功能。

3.深度視覺系統

深度視覺采用一顆100萬像素深度體感攝像頭，可兼容ubuntu，linux和樹莓派等操作系統，兼容USB3.0接口協議，可進行深度信息感知、人臉識別與測距等。

4.語音識別單元

采用可編程式麥克風陣列模塊，支持聲音識別、交互智能語音識別、聲源定位、波束成形等功能。麥克風陣列是由一定數目的聲學傳感器（麥克風）組成，可用來對聲場的空間特性進行采樣并處理的系統。由于在復雜的聲學環境下，噪聲與語音信號在時間和頻譜上常常是相互交疊的，再加上回波和混響的影響，利用單麥克風捕捉相對純凈的語音非常困難，而麥克風陣列融合了語音信號的空時信息，可以同時提取聲源并抑制噪聲。

5.機械手臂

機械手臂采用STM32單片機進行運動控制，Open Source CV為圖像處理庫，主流的Jupyter Lab為開發工具，使用Python3為主要編程語言。計算機視覺系統可與機械手臂搭建“手眼合一”的機器人視覺系統，從而使得機器人更具靈活性。機器人不僅可以實現顏色識別跟蹤與抓取，還能與人體特征識別互動，非常適合用于基礎教學相關的應用實踐。

6.嵌入式傳感器

嵌入式傳感器主要由超聲波傳感器、人體檢測傳感器、溫濕度傳感器、心率傳感器、氣壓傳感器、數碼管、藍牙模塊、陀螺儀、聲音檢測傳感器、光線檢測傳感器等組成。每一個傳感器均可與大模型運算單元連接，根據用戶編輯的功能執行相應的動作。

7.高清顯示屏

實驗箱采用17英寸高清屏。

四、實驗項目

（1）基礎實訓項目

1 Python程序設計

2 機器學習

3 深度學習

4 數字圖像處理

5 機器視覺

6 深度視覺

7 嵌入式系統及應用

8 語音處理與傳感器控制

9 基于視覺的機器人應用

（2）大模型+應用實訓項目

1 大模型技術基礎

2 大模型+視覺應用案例

3 大模型+語音應用案例

4 綜合應用案例

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