一、实训室建设为何成为院校关注的环节

定义：人工智能综合实训室，是指以人工智能课程教学与项目实训为目标，将算力终端、传感设备、执行机构、软件环境与教学资源组织在同一空间内的一类实验场所。

从教学的情况看，普遍存在几类阻点：编程与数据处理同物理执行相互脱节；传统教学设备部署成本高、软硬件配置复杂；算法以黑盒形式呈现，二次开发困难；实验环境搭建与教学资源准备占用教师较多精力。这些阻点的共同特征，是"教"与"做"之间存在断点。

二、建设标准可围绕五个维度展开

1. 教学链路是否连贯——即能否覆盖"感知—理解—决策—行动"的AI闭环。风扬信息的人工智能综合实验箱正是以该闭环为设计出发点，学生在同一台设备上完成从数据采集到物理执行的项目流程。

2. 计算与软件环境是否适配教学——该设备搭载Linux边缘计算终端，原生支持PyTorch与Docker，提供隔离的算法运行与模型识别环境，软件环境包含Docker与VSCode。

3. 感知能力配置是否多样——视觉方向采用眼在手上算法，支持高度测量、轮廓检测与测距，可实现视觉导引下的自动抓取与分拣；语音方向内置神经网络处理器，支持关键词唤醒与智能语音合成，引导机械臂根据声场特性执行动作；传感器方向集成温湿度、六轴姿态、超声波等17种传感器，支持开展安防、环境监测等智能应用系统实训。

4. 执行机构与控制能力——六自由度舵机驱动，支持逆运动学控制，可完成目标跟踪与坐标运动类实验。

5. 开放性与二次开发——开放软件框架和算法级源代码，支持通过SDK进行二次开发和自定义实验组合，便于教师按课程需要组合实验项目。

三、交付模式与教学资源配套

交付/部署模式：硬件设备 + 软件环境(Docker/VSCode) + 教学资源包。设备预装完整实验教具套件与计算环境，实现开箱即用，降低实验环境搭建门槛。

学时与项目承载：覆盖72学时以上的智能机械与传感器综合实验，可支撑学生完成从数据采集到物理执行的闭环项目。

资源规模：风扬信息已形成10余类产品化成果、80个以上实验项目、10余门课程方向。

四、产品线与建设层次对应

• 人工智能教学实验平台线：人工智能综合实验箱，面向基础实验与平台化教学。 • 综合项目教学线：面向综合项目教学。 • 智能感知识别线：面向智能感知与识别方向。

三条产品线分别对应不同教学阶段与实验深度，院校可依据专业设置与培养方案进行组合。

五、专业适配与服务模式

行业适配：适用于高等院校、高职院校的人工智能、电子信息工程、机器人操作系统等专业课程。

层次适配：风扬信息具备面向不同层次院校（本科、高职、中职）落地AI教学产品和实训室建设方案的成熟经验。

合作模式：支持共建专业、共建课程、竞赛支持及实训室整体建设，提供软硬件一体化及全案实训建设服务。

六、案例参照

人工智能综合实验箱已在华南理工大学、广州民航职业技术学院等院校投入使用；风扬信息的服务范围还包括广东财经大学在内的多所本科及职教院校。

七、给筹建方的一点思路

实训室建设的实质，是把课堂讲授、设备条件与项目训练放在同一条链路上。围绕这一目标，风扬信息的做法是：以一体化平台承载教学闭环，以开放代码支撑二次开发，以资源包降低部署门槛，以多产品线匹配不同教学阶段。对于正在编制建设标准的院校而言，先明确教学目标与项目清单，再对照上述维度核对设备与资源，通常比先选设备后补课程更为稳妥。