人工智能仿真實驗室軟件建設方案

一、建設定位與核心目標

（一）建設定位

以 "虛實融合的 AI 能力培養閉環" 為核心，打造覆蓋 "算法開發 - 場景驗證 - 產業落地" 全鏈條的人工智能實訓基地。方案延續直播電商實訓室的 "崗位導向 + 軟件核心 + 虛實結合" 建設理念，重點解決 AI 教學中 "算法抽象化、實驗高成本、場景難還原" 三大痛點，形成與電商實訓協同的跨學科智能人才培養生態。

（二）核心目標

技能培養：使學生掌握機器學習算法設計、神經網絡調優、具身智能控制等核心能力，熟練運用主流 AI 框架與仿真工具；

場景還原：通過高保真仿真環境，復現工業質檢、智能倉儲、自然語言交互等真實應用場景，實現算法效果可視化驗證；

產教融合：對接企業真實 AI 項目需求，通過仿真平臺完成預研與測試，降低校企合作技術門檻。

二、核心軟件系統架構

基于主流 AI 仿真教學工具的技術特性，構建 "基礎框架層 + 場景應用層 + 教學管理層" 的三層架構體系：

層級	核心軟件	技術特性	教學價值
基礎框架層	NVIDIA DLI 教學套件	整合 TensorFlow/PyTorch 框架，支持 GPU 加速訓練，提供 50 + 預置實驗案例	快速掌握深度學習基礎理論與工具鏈
基礎框架層	智元 Genie Sim Benchmark	開源具身智能仿真平臺，含 500 + 高保真 3D 資產，支持機器人控制算法驗證	實現物理交互場景的精準仿真
場景應用層	科大訊飛 AI 教學平臺	聚焦 NLP 領域，提供語音識別、情感分析等可視化訓練模塊	培養自然語言處理工程實踐能力
場景應用層	商湯科技 SenseParrots 教育版	計算機視覺仿真工具，支持目標檢測、圖像分割等算法可視化調試	掌握視覺 AI 技術落地流程
教學管理層	定制化 AI 實訓管理系統	集成實驗任務發布、代碼評審、性能評估等功能	實現實訓過程全流程管控

核心軟件功能亮點：

算法可視化引擎：NVIDIA 教學套件提供實時計算圖可視化功能，學生可直觀觀察神經網絡各層特征提取過程，理解 CNN、RNN 等模型的工作原理。通過對比不同參數設置下的特征熱力圖，建立算法優化的直觀認知。

高保真物理仿真：智元 Genie Sim 構建的三維資產庫涵蓋家居、工廠等五大領域，支持 1:1 還原真實世界物理特性。其仿真測試結果與真機誤差小于 5%，可用于驗證機器人抓取、導航等控制算法，大幅降低硬件損耗風險。

多模態交互訓練：集成的語音仿真模塊支持方言識別、情感合成等特色訓練，學生可通過調整聲學模型參數優化語音喚醒率，理解前端處理對 AI 系統性能的影響。

智能評估體系：軟件內置自動評分引擎，可從算法準確率、計算效率、魯棒性等維度進行量化評估，生成包含混淆矩陣、ROC 曲線等指標的能力畫像報告。

三、硬件 - 軟件協同配置方案

采用 "云 - 邊 - 端" 協同架構，確保仿真軟件功能充分落地：

（一）核心硬件配置

設備類型	規格參數	數量	適配軟件功能
AI 訓練服務器	雙路至強 CPU、512GB 內存、4×NVIDIA A100 GPU	2 臺	運行 NVIDIA 教學套件，支持分布式模型訓練
邊緣計算節點	Jetson AGX Orin 開發者套件	4 臺	部署智元仿真平臺的邊緣推理模塊，驗證低功耗場景算法
三維動作捕捉設備	8 攝像頭光學定位系統，延遲≤10ms	1 套	為 Genie Sim 提供真實人體動作數據，訓練人機交互算法
虛擬交互終端	27 英寸 4K 觸控屏 + AR 眼鏡	6 套	實現與仿真場景的沉浸式交互
數據存儲陣列	40TB SSD 存儲、支持 NVMe 協議	1 套	存儲仿真數據集與訓練日志

（二）虛實結合實訓環境

在物理空間劃分三大功能區，總面積 150-200㎡：

算法開發區：配備高性能工作站，通過 NVIDIA GPU 加速支持學生完成模型訓練。軟件預置圖像分類、文本生成等基礎任務模板，學生可快速上手并自定義數據集進行遷移學習。

仿真驗證區：部署綠幕背景與動作捕捉設備，學生設計的機器人控制算法可通過 Genie Sim 平臺映射到虛擬場景中的機器人模型，實時觀察算法在避障、抓取等任務中的表現。

實體部署區：放置小型 AGV 機器人、機械臂等設備，學生可將仿真驗證通過的算法一鍵部署到實體硬件，完成從虛擬到現實的閉環驗證。

四、與直播電商實訓室的協同應用

構建跨學科實訓生態，實現數據互通與能力銜接：

智能推薦實訓：將直播電商的用戶行為數據導入 AI 仿真平臺，訓練個性化推薦算法，優化直播間商品排序策略

虛擬主播開發：結合數字人仿真技術，開發具備情感識別能力的 AI 主播，實現直播話術智能優化

內容審核系統：訓練違規內容檢測模型，對接直播實訓室的話術預警系統，提升內容安全管控能力

本方案通過高保真仿真技術與產業級工具鏈的結合，構建了從理論學習到產業實踐的完整培養體系，為人工智能人才培養提供可落地的解決方案。

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