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图像处理与机器视觉创新实验开发平台基于高精度工业相机和国产地平线X3硬件平台进行高分辨率的图像采集与实时处理,使用开源图像处理和人工智能算法,软硬件资源均自主可控。
自动驾驶数字李生在环开发软件是基于"物理-虚拟”深度交互理念构建,聚焦自动驾驶系统开发与应用等。软件模拟车辆在不同场景下行驶,智能车形机器人等真实硬件应用摄像头等传感器及通信手段获取数字李生平台的车辆图像等信息并利用人工智能模型进行推理,发送执行指令给真实硬件及自动驾驶数字李生在环开发软件中的数字李生车辆,使其按执行指令运行,从而实现数字孪生、虚实联动的自动驾驶等人工智能算法在环开发。
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ES4225 边缘端大模型车形机器人|易思达科技 (在产)

随着人工智能技术的快速发展,边缘端大模型在实时性、隐私保护及场景适配性方面展现出显著优势。结合高校教学需求,边缘端大模型车形机器人以DeepSeek等大模型为核心,构建具备本地化部署大模型能力的车形机器人教学平台,旨在通过“AI+实践”模式提升学生工程能力与创新能力。

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武汉易思达科技有限公司 · 教学实验/实训平台/系统

ES4225 边缘端大模型车形机器人

产品定位

随着人工智能技术的快速发展,边缘端大模型在实时性、隐私保护及场景适配性方面展现出显著优势。

结合高校教学需求,边缘端大模型车形机器人以DeepSeek等大模型为核心,构建具备本地化部署大模型能力的车形机器人教学平台,旨在通过“AI+实践”模式提升学生工程能力与创新能力。

车形机器人以四轮底盘为载体,基于英伟达公司的Jetson Orin边缘计算平台本地化部署DeepSeek等大模型,集成激光雷达、RGB-D深度相机、语音模块等多模块态感知系统,

WiFi/蓝牙等通信模块和驱动/转向电机、显示、语音播报、蜂鸣器等多种执行机构,将大模型技术、人工智能技术、信息通信技术、边缘计算平台、云计算平台有机地融合起来,具备信息获取与传输、训练与推理、执行等功能。

同时,由于选取的边缘计算平台具有强大算力,因此除了常规的云上训练、边缘推理外还可以边缘训练、边缘推理,提高了实验的灵活性。

实验案例包含大模型基础应用开发、大模型综合应用开发、智能导航与路径规划、人工智能基础算法与应用、人工智能自动驾驶算法与应用、机器视觉算法与应用、ROS开发、人工智能与通信融合应用等案例。

以支持《人工智能导论》、《深度学习与神经网络》、《计算机视觉与模式识别》、《机器人导航技术》、《人工智能应用开发》、《大模型应用开发》等课程的课程实验与课程设计,

以及大模型应用综合设计、机器视觉综合设计、机器人导航综合设计、人工智能综合应用设计、人工智能专业综合设计等综合设计。

产品功能与组成
· 贴近工程实践
– 业界主流的算力平台:使用行业应用占主导地位的英伟达公司的GPU人工智能算力加速平台,性能强大、应用广泛。
– 业界主流的大模型:支持本地化部署DeepSeek、通义千问等主流大模型。
– 业界主流的大模型应用:支持提示词工程、检索增强生成(RAG)、智能体(AI Agent)、大模型微调等主流大模型应用开发。
– 业界主流的开发框架:支持大模型应用开发框架LangChain,以及TensorFlow、PyTorch、Caffe/Caffe2、Keras、MXNet等主流AI框架。
· 本地化部署
– 低延迟交互:端侧模型推理响应时间小,支持实时避障与动态教学反馈。
– 数据自主可控:本地化部署规避云端数据传输风险,符合高校数据安全管理要求。
– 场景适应性:通过模型量化与硬件选型优化,在边缘端算力设备上实现复杂任务处理。
· DeepSeek技术赋能
– 高效推理能力:DeepSeek-R1在数学解题、代码生成等任务中准确率>90%,支持机器人自主决策。
– 低成本开源生态:基于DeepSeek的开源协议,可快速定制教学专用模型,降低技术门槛。
– 多模态融合:结合图像识别(CV)与自然语言处理(NLP),实现机器人对复杂场景的深度理解。
· 产品组成
– 边缘端大模型车形机器人由多模态感知系统、大模型决策系统和执行系统构成。
– 多模态感知系统包括基础的红外传感器、超声波传感器与RFID模块以及高端的双目视觉、激光雷达等传感器及语音和文本输入,主要完成车辆外部信息的感知和指令输入。
– 大模型决策系统包括Jetson Orin边缘计算平台及本地化部署的大模型,主要完成人工智能推理、决策和控制功能。
– 执行系统包括全铝合金车体、金属数字舵机、大功率高速电机、9800mAh锂电池等,主要执行大模型决策系统给出的控制指令。
典型应用
· DeepSeek 大模型本地化部署与应用开发
· 激光雷达/RGB-D 多模态感知实验
· 大模型驱动的自动驾驶算法验证
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