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边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室建设方案目录1边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室 ...................................... - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1智能分拣安防摄像头.............................................. - 3 -1边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室1.1总体规划边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室主要用于对边缘智能、边缘计算、嵌入式人工智能等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对边缘智能、边缘计算、嵌入式人工智能的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备1.2.1智能分拣安防摄像头智能分拣安防摄像头是机器视觉技术在边缘计算设备上的典型应用，与传统云端智能服务不同，该摄像头内置神经网络芯片，可以本地运行卷积神经网络等模型，自动根据模型在实时视频流中检测人像并进行匹配识别，一旦匹配后可以自动进行目标跟踪。
智能分拣安防摄像头产品特性如下：⏹基于神经网络芯片实现边缘计算智能⏹提供机器视觉人脸检测和识别模型功能⏹提供实时视频流人像检测和人员统计功能⏹提供目标人员检测匹配和跟踪功能⏹全部源代码开放和详细的实验指导书智能分拣安防摄像头可以完成丰富的实训项目：●实训项目一：人脸识别1）基本介绍人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。
【关键字】实验计算机实验室建设规划方案篇一：云计算实验室建设规划方案此文为WORD的版本，下载后可修改1.云计算实验室建设背景云计算的演变从1990年左右开始，经历了网格计算、效用计算、软件即服务（SaaS）几个阶段。
随着物联网的快速发展，从技术角度看，严重制约物联网发展的因素，既不是芯片技术，无线网络技术和传感器技术，也不是全球导航系统技术。
而是如何让海量信息在整个互联网上进行分析和处理，并对物体实施智能化的控制。
要解决这个问题，就必须建立一个功能强大的物联网信息管理平台。
云模式的出现，让物联网平台问题迎刃而解。
甚至可以这样理解，物联网虽不因云模式而生，却因云模式而存在。
我们可以这样定义云计算：云计算是一种计算模式，在这种模式中，应用、数据和IT 资源以服务的方式通过网络提供给用户使用。
云计算也是一种基础架构管理的方法论，大量的计算资源组成IT资源池，用于动态创建高度虚拟化的资源提供用户使用。
然而云计算的发展仍然存在着严峻的挑战：1.安全：法律遵从，未授权访问2.数据治理：完整性，恢复，隐私，隔离，主权法律保护3.完整性：本地/远程完整性场景，云对云问题，动态资源4.管理：性能管理和监护，确保服务水平协议（SLA）2.云计算实验室建设目标1）实验室人才培养实验室将秉承“博观约取，厚积薄发”的宗旨，贯彻“开放，合作，竞争”的方针，营造团队合作精神，积极进取，努力创新，将实验室打造为一支目标明确，富有干劲，能很好适应国际计算机新技术发展的科研队伍。
在进行学术研究的同时，更加重视人才的培养，努力促进学科的可持续发展。
实验室计划设有计算机应用技术、计算机系统结构、计算机软件理论的硕士点和博士点。
从工信部培养整个3G产业环境及云计算产业环境的角度来讲，远远不能满足我国对于移动云计算人才的需求预期。
据工信部人才交流中心预测，移动云计算与交互设计人才缺口将达百万。
云计算实验室的建立，将为移动云计算方向人才的培养起到积极的推动作用。
计算机科学学科创新实验室建设方案背景计算机科学学科的快速发展对实验室设施和环境提出了更高的要求。
为了推动学科的创新发展，我们计划建设一个先进的计算机科学学科创新实验室。
目标建立一个提供先进设备和技术支持的实验室，为学科教学和研究提供良好的条件和平台。
实验室将致力于培养学生的创新能力、解决实际问题以及推动学科发展。
设施和设备1. 计算机硬件：配置一定数量的高性能计算机，用于学生的编程和实验需求。
2. 操作系统和软件：安装主流的操作系统和常用的软件，为学生提供实验和项目开发环境。
3. 网络设备：建立稳定的局域网和互联网连接，支持学生进行网络实验和研究。
4. 实验仪器：购置计算机网络、数据库等相关实验仪器，以满足学科教学和研究的需要。
5. 专用设施：根据需求，提供专用的实验室设施，如服务器机架、网络实验室等。
培训和支持1. 培训课程：定期组织计算机科学相关的培训课程，提升学生的实验能力和技术水平。
2. 技术支持：设立专门的技术支持团队，负责解决学生在实验过程中遇到的技术问题。
3. 导师指导：安排有经验的导师为学生提供项目指导和学术指导，推动学生的科研和创新能力发展。
安全管理1. 实验室准入管理：建立实验室准入制度，确保实验室设备和资源的合理利用。
2. 设备维护和保养：定期维护和保养实验室设备，确保设备的正常运行。
3. 数据安全：加强数据安全管理，做好数据备份和防止数据丢失的措施。
预算和资金支持1. 预算编制：制定合理的实验室建设预算，包括设备采购、培训和运维等费用。
2. 资金支持：争取学校和相关研究机构的资金支持，提供建设资金。
结束语通过建设一个先进的计算机科学学科创新实验室，我们将为学生提供更好的研究和研究环境，培养创新能力，推动学科的创新发展。
我们相信这个实验室将为学生带来更多机会，为学科的发展做出积极贡献。
以上是本次计算机科学学科创新实验室建设方案的内容。
感谢您的阅读！。
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。
人工智能科学实验室建设方案一、实验室建设目标。
咱们搞这个人工智能科学实验室啊，那目标可不小。
首先呢，得是一个能让大家自由探索人工智能各种奥秘的地方。
不管是研究智能算法，还是捣鼓那些能像人一样思考（虽然还没那么完美）的机器模型，这个实验室都得能满足。
简单说，就是要成为人工智能研究和学习的超级乐园。
二、场地选择与布局。
1. 场地选择。
这场地啊，得挑个好地方。
不能太偏僻，交通要方便，这样大家来实验室才不会在路上就累得没心思搞研究了。
最好靠近学校或者科研机构集中的区域，这样方便交流合作嘛。
面积也不能太小，毕竟要放不少设备，还要有足够的空间让大家走来走去、讨论问题，就像给一群探索人工智能世界的探险家提供一个宽敞的基地一样。
2. 内部布局。
研究区：这是核心区域，就像人工智能的大脑中枢。
要摆上一排排的电脑桌，桌子得够大，能放下两台大屏幕显示器，方便同时查看代码和数据图表。
旁边再配上舒适的椅子，毕竟大家可能要在这儿坐很久，可不能让屁股受委屈。
实验设备区：这里就像是人工智能的装备库。
得有专门的架子放那些机器人模型、传感器之类的设备。
比如说，把小型的四足机器人放在一格一格的架子上，就像把小宠物放在笼子里一样整齐，拿取也方便。
讨论区：这个区域就像是个热闹的集市，大家在这儿交流想法。
放上几张大圆桌，周围围上一圈椅子，再在中间放个白板，方便大家写写画画，把那些突然冒出来的灵感都记下来。
资料区：这是实验室的知识宝库。
弄几个大书架，把有关人工智能的书籍、杂志、论文集都摆得整整齐齐的。
从入门的科普读物到高深的专业研究报告，都得有，就像给实验室的小伙伴们提供了一个随时可以挖掘知识宝藏的地方。
三、设备采购。
1. 计算设备。
高性能计算机：这可是实验室的“大力士”，处理那些复杂的人工智能算法全靠它。
要挑那种CPU核心多、内存大的，就像找一个能扛起重物的壮汉。
显卡也不能差，最好是专门为深度学习优化过的，这样在训练神经网络的时候就能跑得飞快，就像给赛车换上了超级引擎一样。
机器视觉实训室建设方案1. 简介随着人工智能和机器学习的快速发展，机器视觉成为了一个重要的研究领域。
为了培养学生对机器视觉的理论和实践能力，建设一个合适的机器视觉实训室是必要和关键的。
本文将提出一个机器视觉实训室建设方案，包括硬件设备、软件工具和实训课程的设计。
2. 硬件设备2.1 电脑及计算平台机器视觉需要大量的计算资源，因此实训室应配备高性能的电脑和计算平台。
建议使用配备高性能CPU、大内存和强大显卡的台式机作为主要的计算平台。
同时，还需要考虑提供一些高性能服务器，用于分布式计算和处理大规模数据。
2.2 摄像设备实训室应配备多种类型的摄像设备，以便学生能够学习和实践不同场景和技术的机器视觉应用。
建议配备常见的USB摄像头、网络摄像头和高性能的工业相机等。
2.3 辅助设备除了电脑和摄像设备外，还需要一些辅助设备来支持实训活动。
例如，光源设备、标定板、图像采集卡等。
这些设备将为学生提供更多的实践机会，并帮助他们更好地理解机器视觉的原理和应用。
3. 软件工具3.1 开发环境为了方便学生进行机器视觉的开发和实验，实训室应提供适用的开发环境。
建议使用常见的集成开发环境（IDE），例如Python中的Anaconda、PyCharm等等。
这些开发环境不仅提供了方便的编辑和调试功能，还集成了许多机器学习和图像处理库。
3.2 机器学习工具在机器视觉实训中，机器学习是一个重要的内容。
实训室应提供一些常见的机器学习框架和库，例如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等。
学生可以通过这些工具来开展机器学习算法的实验和研究。
3.3 图像处理工具图像处理是机器视觉的核心技术之一。
实训室应提供一些图像处理工具，例如OpenCV和PIL等，以方便学生进行图像处理算法的实验和调试。
4. 实训课程设计4.1 基础知识讲解实训课程应该以基础知识的讲解为起点。
包括机器视觉的基本概念、图像处理和机器学习的基础知识等。
计算机视觉、机器视觉和图像处理，三者之间主要有什么关系？图像处理是计算机视觉的⼀个⼦集。
计算机视觉系统利⽤图像处理算法对⼈体视觉进⾏仿真。
例如，如果⽬标是增强图像以便以后使⽤，那么这可以称为图像处理图像处理。
如果⽬标是识别物体、汽车⾃动驾驶，那么它可以被称为计算机视觉计算机视觉。
ImageProcessing更多的是图形图像的⼀些处理，图像像素级别的⼀些处理，包括3D的处理，更多的会理解为是⼀个图像的处理；⽽机器视觉呢，更多的是它还结合到了硬件层⾯的处理，就是软硬件结合的图形计算的能⼒，跟图形智能化的能⼒，我们⼀般会理解为他就是所谓的机器视机器视觉。
⽽我们今天所说的计算机视觉，更多的是偏向于软件层⾯的计算机处理，⽽且不是说做图像的识别这么简单，更多的还包括了对图像的理解，甚⾄是对图像的⼀些变换处理，当前我们涉及到的⼀些图像的⽣成，也是可以归类到这个计算机视觉领域⾥⾯的。
所以说计算机视觉计算机视觉它本⾝的也是⼀个很基础的学科，可以跟各个学科做交叉，同时，它⾃⼰内部也会分的⽐较细，包括机器视觉、图像处理包括机器视觉、图像处理。
图像分割技术之图像边缘检测：我对图像边缘检测的理解：⼈的视觉上就是把图像中的⼀座房⼦的边缘给画出来，⼤多数是房⼦的线条，这是宏观上的理解。
让我们抽象到微观世界中，为什么能够检测出⼀条线呢？那是因为存在灰度级间断，就是说这条线两边的像素点都处于⼀个阶跃跳变状态（⼀部分显⽰⿊，⼀部分显⽰⽩⾊，可以想象成⼀个台阶吧），那是理想模型，往往是因为物理硬件问题是⽆法达到骤变的效果，⽽是⼀个斜坡式的上升。
那么我们可以对它进⾏求导了。
⼀阶导数：可以判断是否是边界 ⼆阶导数：可以判断是在⿊的那部分还是⽩的那部分。
明⽩了抽象状态的边缘组成状况，那么可以去拿算⼦来对图⽚进⾏检测了。
简单说⼀下算⼦吧，可以理解为⼀个模（mu）⼦，也就是个模型，你拿着这个模⼦从图像的左上⾓，从左往右，⼀⾏⼀⾏的进⾏匹配，中间会进⾏⼀个计算，算出的值如果⼤于阈值的话那么就会报警说：“我是边缘“，然后把那个像素的值改成256，如果不是边缘的话，那就把值设置成0。
人工智能研究实训室建设方案概述本文档旨在提供一个关于人工智能研究实训室建设的方案。
该实训室旨在为学生提供一个实际操作和实践应用人工智能技术的场所。
本方案将详细介绍实训室的设施要求、课程设置和实训模式。
设施要求为了支持人工智能研究和实训的需求，实训室应具备以下设施要求：1. 计算机硬件：实训室应配备一定数量的高性能计算机，以满足学生使用机器研究和深度研究算法的需求。
计算机应配置适当的处理器、内存和存储空间。
2. 数据集：实训室应提供丰富多样的数据集，用于学生进行实际的数据处理和机器研究实验。
3. 软件工具：实训室应安装和配置常用的人工智能开发工具和平台，如Python编程环境、TensorFlow、PyTorch等。
4. 计算设备互联：实训室内的计算设备应能够互相连接，方便学生之间的交流和合作。
5. 显示设备：实训室应配备显示设备，如投影仪或大屏幕显示器，方便学生进行演示和展示。
课程设置实训室应提供一系列与人工智能相关的课程，包括但不限于以下内容：1. 机器研究基础：介绍机器研究的基本概念、常见算法和应用场景，培养学生的数据分析和模型构建能力。
2. 深度研究：介绍深度研究的原理和方法，包括神经网络结构、反向传播算法等，培养学生的深度研究模型设计和训练能力。
3. 自然语言处理：介绍自然语言处理的基本技术和应用，如文本分类、情感分析等，培养学生的自然语言处理能力。
4. 计算机视觉：介绍计算机视觉的基本原理和常用方法，如图像分类、目标检测等，培养学生的图像处理和识别能力。
5. 数据挖掘：介绍数据挖掘的基本概念和常见算法，如关联规则挖掘、聚类分析等，培养学生的数据分析和挖掘能力。
实训模式为了使学生能够充分实践和应用所学知识，实训室应采用以下实训模式：1. 实际操作：学生应进行大量的实际操作，通过编写代码和运行实验来巩固所学知识。
2. 项目实践：学生应参与一些实际项目的开发和实施，如基于人工智能的图像识别系统、智能客服系统等。
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。
AI机器视觉教学平台与中智讯开发的专业教材配套，可以满足人工智能相关专业的核心课程及专业方向课程的教学、实验和实训需求，包括：《Python程序设计》、《嵌入式与传感器》、《机器视觉技术》、《智能边缘计算》、《Linux操作系统》、《Android应用技术》、《智联网无线技术》、《人工智能中间件》、《人工智能综合实训》等。
平台基本介绍AI机器视觉教学平台提供完整的硬件、软件、课程等教学资源，能够满足人工智能专业相关课程教学、实验、实训需求，同时配套的软件让教学更轻松，项目开发更容易，售后服务更便捷。
●硬件资源：AI机器视觉教学平台硬件主要由智能边缘计算网关、应用拓展模块、智能产业套件三部分构成，根据用户实际需求可进行定制。
边缘计算网关：采用高性能ARM CPU&GPU架构嵌入式边缘计算处理器，集成Linux、Python、机器学习、深度学习、ROS系统等运行环境，满足人工智能视觉、、机器控制等算法、硬件、应用的开发和学习。
应用拓展模块：实验平台可拓展工业级高清自聚焦摄像头、多维景深摄像头、麦克风阵列、AI NPU协处理模块、智联网无线AP等硬件模块，满足人工智能相关应用的开发和学习。
智能产业套件：实验平台可选智联网产业应用套件，包括：智慧停车管理套件、智能人证闸机套件、智能语音家居套件、智能安防预警套件等，满足人工智能综合实训的实验实践需求。
●软件资源：AI机器视觉教学平台内置丰富的软件资源，方便用户进行课程教学、项目开发、售后服务等，包括：智联平台、应用引擎、网络融合、远程协助、内网穿透等。
智联平台：实验平台内置AI智联中间件引擎，集成AI系统运行环境、图像/视频算法库、神经网络算法库、智能硬件资源库。
提供算法、模型、应用耦合的开发框架，实现算法、模型、硬件、应用的模块化统一接口，能够快速替换任意模块进行AI智联网应用开发。
应用引擎：实验平台内置Python Django Web引擎，提供智联网Web应用服务。
同时为了解决web应用的部署和远程调用，为每个实验平台分配二级域名访问，实现实验平台web应用的远程访问和api调用。
网络融合：实验平台内置智联网多网协议网关服务，支持ZigBee、LoRa、LoRaWAN、BLE、Wi-Fi、NB-IoT、LTE等传感网接入，为异构网络提供认证服务、数据接入、地址解析、数据推送和网络配置服务。
远程协助：实验平台内置SSH服务和VNC服务，支持终端的调试和桌面的远程调用。
同时为远程访问提供二级域名及端口，提供多用户基于互联网远程登录实验平台，方便工程师异地远程进行软件调试、部署及故障跟踪。
内网穿透：为了解决高校内网的网络中心和防火墙等限制，实现摄像头等局域网设备远程调用和编程，实验平台内置内网穿透服务，为USB摄像头和IP摄像头分配唯一的访问域名及编程接口，无需进行复杂的内网端口配置及网络权限申请即可远程调用。
课程资源：AI机器视觉教学平台提供企业级教材和相关教学资源，能够完成机器视觉、自然语言、嵌入式Linux、人工智能中间件、人工智能应用实训等课程的实验和实训需求。
平台主要特性AI机器视觉教学平台基于新工科的教育理念，让教学更轻松，项目开发更容易，售后服务更便捷，更多的考虑实验的先进性、易用性、扩展性、包容性。
●先进性：超强性能：- AI最强嵌入式边缘计算处理器RK3399，4G+16G内存配置，10寸高清电容屏。
- 选配NPU协处理器模块，直接运行神经网络模型，运算能力高达2.8 TOPs@300mW。
- 提供更丰富的扩展接口：双路USB3.0，四路USB2.0，RS232，RS485，嵌入式拓展接口等各种外设接口。
智联平台- 实验平台内置AI智联网中间件引擎，集成AI系统运行环境、图像/视频算法库、神经网络算法库、智能硬件资源库。
- 提供算法、模型、应用耦合的开发框架，实现算法、模型、硬件、应用的模块化统一接口，能够快速替换任意模块进行AI智联网应用开发。
应用引擎- 内置Python Django Web引擎，提供智联网Web应用服务。
- 为每个实验平台分配唯一Web引擎二级域名，实现远程异地互联网Web应用访问。
●易用性：安全防护- 工业级铝合金外壳防护，教学易管理，耐摔耐用散热快。
- 智联套件磁力吸合并供电，无需复杂的螺丝固定，方便使用。
- 外设通过RJ45标准接口进行连接，替换传统饿插针接口，不易损坏。
易学易用- 采用项目驱动式教学方法，提供企业级教学课程及资源。
- 严格按照教学大纲设计课程、实验和实训，教学资源与实验设备完全匹配。
- 提供教材、微课视频、实验、实验视频、拓展实验、课程实训等线上线下教学资源。
远程协助- 内置SSH服务，提供多用户远程登录网关平台，进行软件调试、部署及故障跟踪。
- 为每个实验平台分配唯一SSH调试二级域名，实现远程异地互联网SSH登录访问。
●扩展性：网络融合- 内置智联网多网协议网关服务，支持ZigBee、LoRa、LoRaWAN、BLE、Wi-Fi、NB-IoT、LTE等传感网接入。
- 为异构网络提供认证服务、数据接入、地址解析、数据推送和网络配置服务。
按需定制- 所有硬件单元采用模块化设计，可根据需求进行弹性定制选型和搭配。
- 提供可选的丰富的智能产业项目套件模块，可以完成各种AI应用场景的设计和创新。
- 智能边缘计算网关平台提供嵌入式扩展接口，包含常用接口的拓展，包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI等。
●包容性：一机多用- 根据教学用途，实验平台可作为人工智能、智联网、嵌入式、移动互联网、智能产品等学科实验教学，提供不同的教学资源。
- 实验平台可完成丰富的课程及实验，包括：Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、智联网网关、智联网无线通信、android应用技术、智联网中间件、智联网应用实训等。
边缘计算网关智能边缘计算网关采用工业级铝合金一体屏设计，AI最强嵌入式边缘计算处理器RK3399，4G+16G内存配置，10寸高清电容屏，运行ubuntu、ROS、android多操作系统系统，能够完成人工智能视觉、语言、机器控制等课程的教学和实验实践。
智能边缘计算网关提供丰富的外设接口，易于功能扩展，方便开发调试。
●硬件资源：1. 核心单元：1）网关内置高性能处理器，六个ARM Cortex-A72&A53大小核CPU，四核Mali-T860 GPU。
2）网关搭载4GB LPDDR4内存， 16GB EMMC储存。
2. 显示系统：1）网关搭载10.1寸1280*800 LVDS高清屏，10点触控电容屏。
3）工业级铝合金一体屏外壳，活动式支撑架。
3. 无线单元：1）内置2.4G&5G双频Wi-Fi模组，BLE4.1模组，支持Wi-Fi、BLE传感网设备接入。
2）内置全网通LTE模组，支持LTE传感网设备接入。
3）内置北斗、GPS双频卫星定位模组。
4）内置LoRa&LoRaWAN双传感网AP模组，支持LoRa&LoRaWAN传感网设备接入，提供JTAG调试接口。
5）内置ZigBee传感网AP模组，支持ZStack传感网设备接入，提供JTAG调试接口。
4. 外设接口：1）提供千兆以太网卡，RJ45接口。
2）提供Type-C OTG，USB 3.0 Host*2，USB 2.0 Host*4。
3）提供USB Debug UART，RS232，RS485，HDMI。
4）提供TF Card接口。
5）提供MIC，喇叭。
6）提供14PIN嵌入式拓展接口，包含GPIO，ADC，IIC，UART，PWM，SPI等扩展。
●软件资源：1. 操作系统：1）网关内置linux、ubuntu嵌入式操作系统，满足嵌入式操作系统教学。
2）网关内置android移动互联网操作系统，满足移动互联网应用教学。
3）网关内置DuerOS语音系统，支持语音识别、语义理解、语音合成、人机对话，集成技能开发平台，与智能硬件进行语音交互。
4）网关内置ROS系统，满足机器臂、机器车系统教学。
5）网关内置Ai Python运行环境，满足Python教学。
2. 智联平台：1）网关内置AI智联网中间件引擎，集成AI系统运行环境、图像/视频算法库、神经网络算法库、智能硬件资源库。
2）提供算法、模型、应用耦合的开发框架，实现算法、模型、硬件、应用的模块化统一接口，能够快速替换任意模块进行AI智联网应用开发。
3）为每个网关平台分配唯一AI中间件二级域名，实现远程异地互联网AI中间件应用访问，远程创建AI智联网应用。
