人工智能实验室2021年1月武汉唯众智创科技有限公司人工智能实验室建设方案一、专业背景人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。

截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。

但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。

根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。

为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。

2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。

2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。

根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。

在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。

该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。

采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。

2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。

因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。

二、知识体系人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

涉及到的学科包括：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等。

对于高职学生而言，人工智能技术服务专业设计到的知识包括：微电子、计算机技术、电子信息技术、软件工程、通信技术、网络安防等。

三、人才培养3.1 需求分析人工智能的兴起广泛带动了不同行业的变革。

以计算机视觉及大规模神经网络为代表的技术突破，为人工智能的实际应用创造了成熟条件。

目前，人工智能的快速发展与专业人才尤其是应用型人才匮乏的矛盾显得尤为突出。

因此，培养熟悉硬件、掌握AI 相应模块使用方法的应用型人才是目前各个企业和机构的当务之急，对人工智能应用型人才的培养显得尤为重要。

我国人工智能行业市场分析：图3-1-1 人工智能行业市场分析图3.2 培养目标专业代码：610217（隶属于61电子信息大类 6102计算机类）专业名称：人工智能技术服务适用院校：高职本专业培养适应社会主义现代化建设事业需要，德、智、体、美全面发展，具有良好人文、科学素养和职业道德，掌握计算机编程技术、Python语言高级开发技术、人工智能数学、机器学习、算法、人工智能的实践工作和创新能力，能从事人工智能技术在智能交通、环境保护、公共安全、智能家居、工业监测、个人健康等多个领域中的系统开发及其应用的高级技术应用型人才。

综合素质方面具有一定的创新意识、团队意识、逻辑推理能力，综合分析能力、实践动手能力、自主学习能力，能在企事业单位从事人工智能应用相关的开发、运维、管理工作的高素质技术技能型人才。

3.3 职业素质➢具有科学的世界观、人生观和价值观；具有责任心和社会责任感；具有法律意识。

➢具有合理的知识结构和一定的知识储备；具有不断更新知识和自我完善的能力；具有持续学习和终身学习的能力；具有一定的创新意识、创新精神及创新能力，具有一定的人文和艺术修养；具有良好的人际沟通能力。

➢具有良好的职业道德与职业操守；具备较强的组织观念和团队意识。

➢掌握从事人工智能产品集成、人工智能平台运营、人工智能产品测试、人工智能技术支持、人工智能产品营销与策划等工作所必须的专业知识；具有一定的工程意识和效益意识，具备一定的市场营销能力。

➢具有健康的体魄和良好的身体素质；拥有积极的人生态度和良好的心理调试能力。

3.4 专业能力➢能够根据人工智能产品规划，对客户的需求进行有效挖掘和准确把握，具有将产品转化成市场化商品能力；➢能够依据客户需求的分析，制订人工智能解决方案的能力；➢具备人工智能编程和数学基础知识；➢具备人工智能产品调试、测试、部署和技术支持的能力；➢掌握机器学习、神经网络、深度学习基础知识和基本技能。

➢具备面向对象程序设计能力。

➢熟悉深度学习模型应用，具备的训练模型、模型优化的能力。

➢具备能够使用高级语言开发实现给定需求的能力（以C#为例）。

➢能够较为熟练地使用编程语言（以 Python 为例）。

➢具备在方案执行过程能够有效跟踪，及时处理项目执行中发现问题的能力；3.5 方法能力（1）分析问题与解决问题的能力；（2）应用知识的能力；（3）创新能力。

3.6 社会能力（1）良好的沟通表达能力；（2）工程实践能力：人员管理、时间管理、技术管理、流程管理等能力；（3）团队协作的能力；3.7 就业分析本专业领域毕业生可到各类企事业单位承担人工智能产品和系统的生产、测试、运营、维护、技术支持、售后、销售等工作，对于能力较强的学生可以承担人工智能助理工程师、机器学习工程师、计算机视觉工程师等研发岗。

具体岗位包括:人工智能实施工程师、人工智能运营工程师、人工智能运维工程师、人工智能助理工程师、人工智能测试工程师、人工智能技术支持工程师（FAE）、人工智能工程师、机器学习工程师、人工智能产品销售。

图3-7-1 人工智能就业岗位分析四、职业证书五、专业学习领域课程体系表3：人工智能技术服务专业课程结构分析图六、实训室建设人工智能技术服务专业旨在培养人工智能产业的应用型人才，使本专业的高校毕业具备数据标注、人工智能产品部署安装、人工智能产品调试、人工智能系统运维、人工智能产品推广、产品销售与咨询、售前售后技术支持等能力，以满足企事业单位对于人工智能领域高素质技术应用型人才的需求。

人工智能相关专业的知识体系比较复杂，对于的教学、实训的质量要求更高。

教学主要是以理论知识为主，培养学生对于本专业知识体系框架的建立。

对对于实训而言，旨在培养学生的设备安装、部署、环境搭建、运维、故障排除修复等实操能力。

所以实训室的建设必须要能够提供学生动手实践的空间，能够将学生学习到的理论知识转化为实操能力，让学生全面掌握人工智能产品的组件、系统架构、部署流程、运行流程等知识。

所以人工智能实训室的实训设备必须以实际行业应用为依托，对主流的人工智能产品进行模型化重构，让学生、老师可以和人工智能的行业应用进行无缝对接，轻而易举的完成人工智能理论知识的成果转化，做出一些看得见、摸得着人工智能项目应用。

6.1 实训室解决方案6.2 实训设备1、设备外观图6-2-1 人工智能AIoT实训装置图6-2-2 人工智能小车图6-2-1 人工智能视觉实训平台图6-2-2 人工智能语音实训平台2、主控系统参数1.CPU处理器：双核ARMCortex-A72+四核ARMCortex-A53，CPU主频1.8GHz×2+1.4GHz ×4。

2.AI加速器：①内存1GBLPDDR。

②存储8GBEMMC。

③支持8bit运算，运算性能3.0TOPS。

④支持TensorFlow、Caffe、ONNX、Darknet模型。

⑤支持OpenCL/OpenVX。

⑥支持主流Linux系统；USB3.0接口。

3.NPU人工智能神经网络处理器：①集成神经网络处理器NPU，支持8bit/16bit运算，运算性能3.0TOPS。

②支持TensorFlow、Caffe、Pytorch、Mxnet、Darknet、onnx等多种模型。

③提供AI开发工具，支持模型快速转换。

4.GPU图形处理器：①四核GPU：ARMMali-T860MP4性能。

②支持OpenGLES1.1/2.0/3.0/3.1,OpenVG1.1,OpenCL,DX11。

③支持AFBC(帧缓冲压缩)。

5.VPU视频处理器：①支持4KVP9and4K10bitsH265/H264视频解码，60fps。

②支持1080P多格式视频解码(VC-1,MPEG-1/2/4,VP8)。

③支持1080P视频编码，支持H.264，VP8格式视频后期处理器：反交错、去噪、边缘/细节/色彩优化。

6.3 产品架构图6-3-1 产品架构图6.4 产品功能图6-4-1 产品功能图6.5 技术优势1)、硬件功能强大核心板CPU采用了六核ARM 64位处理器（双核Cortex-A72+四核Cortex-A53），主频高达1.8GHz，GPU为四核ARM Mali-T860 MP4 GPU,另外配备有人工智能专用NPU，支持8bit/16bit运算，运算性能高达3.0TOPs。

内存方面配备了6GB LPDDR3，储存为 32GB eMMC。

通信方面支持TCP/IP、WIFI、蓝牙、MQTT、Socket、ssh、串口等。

并且配备有丰富的外设接口（SPI、IIC、UART、GPIO等），可以满足学生和老师不同的学习和开发需求。

2)、支持各种主流的深度学习框架唯众人工智能AI实训平台支持TensorFlow、Keras、Caffe、Mxnet、Pytorch 等主流深度学习框架，并在基础环境中提供TensoFlow、Keras、YoLo v3的开发环境和依赖。

3)、支持零编程终端节点使用的是ESP32模块，开发语言为MicroPython，该开发语言和Python3类似，配合唯众图形化编程工具可以让学生和老师在不需要了解任何底层知识的情况下结合人工智能AI实训平台核心板的识别结果做出AIoT的典型行业应用的小型模型。

4)、完美融合物联网唯众人工智能AI实训平台的对硬件进行了兼容性设计，在硬件上可以同时满足物联网、人工智能和嵌入式三个专业的实训需求。

这样大大提高了实训设备在学习不同专业的复用率，能够大大减少学校实训室场地不足的带来的问题，同时也能够为解决学校建设多个实训室资金不足的问题。

5)、支持可视化界面设计工具唯众可视化界面设计工具是辅助师生用来构建AIoT应用程序的教学工具，它采用图形化界面来代替代码开发界面，通过拖拽、移动控件与控件节点，来完成页面设计。