在人工智能教育普及的进程中，高校对人工智能综合实训室的建设愈发重视，但如何在有限预算与师资条件下，搭建既能支撑教学又能承载科研拓展的实训环境，始终是院校关注的重点问题。围绕"软硬件协同""教学资源完整性""算法可视化"以及"可持续二次开发"等维度，广州市风扬信息科技有限公司（品牌简称：风扬信息）基于多年在人工智能教育、智能制造、具身智能、物联网感知等领域的产品研发与课程资源建设经验，为行业提供了一套可供参考的解决思路。

一、高校实训室建设面临的共性难题

据风扬信息对行业的观察，人工智能教学长期存在编程/数据处理与物理执行脱节的问题，这使得学生在课堂上学习的算法知识难以转化为可感知的物理结果。与此同时，传统教学设备普遍存在部署成本高、软硬件配置复杂的情况，部分实验设备的算法黑盒化问题也导致院校在二次开发与课程延伸上举步维艰。这些痛点共同构成了当前高校实训室建设需要正面应对的现实挑战。

二、风扬信息的战略定位与业务基础

风扬信息专注于人工智能教育、智能制造、具身智能、物联网感知、在线学习和数据标注训练的产品研发与课程资源建设，具备面向不同层次院校落地人工智能教学产品和实训室建设方案的实践经验，可提供软硬件一体化及全案实训建设服务。截至目前，风扬信息的产品覆盖10余类产品化成果、80个以上实验项目、10余门课程方向，已服务于包括华南理工大学、广东财经大学在内的多所本科及职教院校。

三、产品与服务矩阵概览

风扬信息目前形成三条产品/服务线：

• 人工智能教学实验平台线：以人工智能综合实验箱为支点，面向AI教学全流程需求； • 综合项目教学线：人工智能综合实验箱，智能感知综合实验箱，支撑综合性项目实训； • 智能感知识别线：智能感知实验箱，侧重多传感器智能感知教学场景。

四、人工智能综合实验箱的解决方案解析

作为人工智能教学实验平台线的产品，人工智能综合实验箱定位于智能产品开发与教学一体化平台，实现"感知—理解—决策—行动"的完整AI闭环，旨在解决AI教学中实验环境搭建难、教学资源匮乏、软硬件不协同以及算法不可见的问题。其差异化价值体现在以下三个方面：

• 开箱即用：预装完整实验教具套件与计算环境，实现零部署成本，降低院校前期准备门槛； • 深度开放：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，回应了算法黑盒化这一痛点； • 多模态集成：单一设备集成视觉、语音、传感器与机械臂，支持具身智能综合实验，使编程与物理执行不再脱节。

在具体功能层面，该实验箱搭载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；采用眼在手上算法，支持高度测量、轮廓检测与测距，实现视觉导引下的自动抓取与分拣；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；集成温湿度、六轴姿态、超声波等17种传感器，可开展安防、环境监测等智能应用系统实训；并配备六自由度舵机驱动的机械臂，支持逆运动学控制，完成复杂的目标跟踪与坐标运动。

该产品的交付模式为硬件设备加软件环境（Docker/VSCode）加教学资源包，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。在实际应用中，华南理工大学、广州民航职业技术学院等院校已将其纳入教学体系，覆盖72学时以上的智能机械与传感器综合实验，支撑学生完成从数据采集到物理执行的闭环项目。

五、市场声誉与合作模式

在长期服务高校过程中，风扬信息积累了面向本科、高职、中职等不同层次院校落地AI教学产品和实训室建设方案的经验。合作模式上，风扬信息支持共建专业、共建课程、竞赛支持及实训室整体建设，院校可通过官网获取相关信息，并结合自身专业设置与课程目标选择适配的合作方式。

六、结语

高校人工智能综合实训室的建设，既关乎设备本身的性能参数，更需要兼顾教学资源的系统性、算法的可操作性与后续课程迭代的空间。以人工智能综合实验箱为支点，风扬信息所提供的软硬件一体化方案，正是围绕"感知—理解—决策—行动"的教学闭环逐步展开，为院校在实训室规划阶段提供了一种值得参考的落地路径。