全域融合智能实训平台

产品简介

全域融合智能实训平台是一款以跨系统融合架构为核心的综合性教学科研平台。它深度整合了Linux与Windows双生态环境，集成了丰富的工业级传感器、执行器与通信模块，构建了一个全场景、高灵活性的技术实训底座。平台通过一键式系统切换技术，无缝衔接Windows的工程化开发与Linux的深度计算，实现了数据互通与资源协同，全面支撑人工智能、大数据、物联网三大前沿技术领域的教学与实践，旨在培养具备工程实践能力与创新思维的复合型数字科技人才。

产品特点

（1）双系统深度融合：深度整合Linux与Windows双生态环境，支持一键式系统切换，实现数据与资源的无缝共享。

（2）软硬件一体化集成：平台集成了从边缘计算网关、多种无线通信模块（Zigbee、WiFi、LoRa、RF433）到各类传感器/执行器（温湿度、人体红外、摄像头、语音合成等）的完整硬件生态，无需额外配置，开箱即用。

（3）云-边-端全栈实训：提供从感知层设备接入、边缘侧数据处理与推理，到云端数据融合与管理的全链路实训功能，完整模拟真实产业应用场景。

（4）图形化与代码编程并存：既支持Python、C++等代码级深度开发，也提供Blockly图形化编程工具，满足从初学者到高阶开发者的不同教学需求，降低学习门槛。

（5）模块化与高扩展性：采用磁吸供电接口、标准PIN脚接口等防呆设计，硬件连接安全便捷。开放的API接口和模块化架构，便于用户进行二次开发与功能扩展。

技术优势

（1）双系统无缝切换与数据互通：通过共享文件系统与网络接口，打破系统壁垒，实现Windows应用与Linux服务间的实时数据交互，极大降低多环境搭建与配置成本。

（2）三域贯通通信协议栈：平台内置TCP、MQTT、HTTP、Socket等多种工业标准通信协议，支持数据流、服务流、控制流在感知层、边缘层与云端平台间的无缝流转，构建真实产业级技术底座。

（3）强大的边缘计算能力：搭载专用边缘计算网关，提供不低于3.0TOPs的AI算力，全面支持TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，满足复杂的模型部署与实时推理需求。

（4）软件定义硬件与数据智能驱动：通过“全域数据融合云平台”对底层硬件进行抽象与管理，实现软件对硬件的灵活定义与调度，并通过统一API接口驱动数据智能应用开发。

（5）开箱即用的AI算法库：平台预置人脸识别、目标检测、语音识别等十余种成熟AI算法及演示程序，并提供生成式开源问答模型，助力师生快速开展AI应用创新。

实训功能

1. 人工智能边缘计算实训

环境：基于Linux系统，内置Python、OpenCV、PyQT5及多种AI框架。

功能：实现人脸/车牌/物体识别、人体关键点检测、语音识别等AI模型的训练、部署与边缘端实时推理验证。

应用：从图像/语音数据采集、模型调用到结果可视化展示的全流程AI应用开发。

2. 大数据全流程实训

环境：基于HBase分布式存储与处理框架。

功能：以“大数据人脸预警系统”为实战案例，开展数据采集、存储、清洗、特征提取、离线与实时比对分析，直至最终预警可视化的完整大数据流水线开发。

应用：掌握海量非结构化数据处理、批量计算与流式计算的核心技能。

3. 全栈物联网工程实训

感知层：通过Zigbee、LoRa等模块连接温湿度、光照、人体红外等传感器，学习各类传感数据的采集与设备控制。

传输层：实战演练TCP、MQTT、HTTP等多种物联网协议，构建稳定可靠的数据传输通道。

应用层：利用“全域数据融合云平台”进行设备管理、数据汇聚、API开发，并最终构建完整的物联网业务应用系统。

课程资源

平台配套的软硬件环境天然支持以下课程与实践项目：

• 核心课程：

《嵌入式系统与Linux应用开发》

《Python人工智能编程与实践》

《大数据技术与应用》

《物联网工程设计与实施》

《无线通信技术与传感器网络》

• 典型实践项目：

AIoT应用：基于图形化编程的智能安防监控系统、智能语音交互台灯。

边缘AI项目：智慧教室人流统计系统、停车场车牌识别与管理系统。

大数据项目：基于实时人脸比对的智慧园区安防预警系统。

物联网项目：智能农业环境监测系统、智能家居控制系统（灯光、安防、环境）。

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