SYRGZ-100B人工智能实验装置

一、人工智能实验平台：

（一）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

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

2. 软硬结合，实践为王

3. 开放灵活，激发创新

4.详尽的课程资源，全面的指导服务

（二）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。

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！

1、AI核心

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。

2、系统框架与AI框架

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。

3、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。

 3、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。

4、技术优势总结

1.硬件优势

·  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。

·  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。

·  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。

·  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

·  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。

·  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

·  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。

·  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。

·  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

·  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。

·  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

·  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%。

·  教学与工业双适配：

o 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。

o 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。

·  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

·  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）。

·  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。

意力机制等最新算法。

三、用户的评价：

1. 来自高校教师的评价：

“课程内容丰富，教学效果杠杠的，学生们都抢着学AI！”

“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：

“以前我对AI一点都不懂，现在我都能开发自己的AI项目了！”

“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

“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。”

“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。”