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一、项目概述与建设目标

1.1 项目背景

随着人工智能技术在各行业的深度渗透，温州作为数字经济与智能制造产业高地，对具备数据处理、模型训练部署及具身智能设备实操能力的技术技能人才需求持续增长。本项目面向人工智能技术应用、大数据技术专业人才培养需求，建设集多模态数据采集、数据标注治理、AI 模型训练、边缘部署、具身智能实操于一体的综合实训空间，为区域产业升级提供人才支撑。

1.2 建设目标

本项目以“基础认知—专项技能—系统创新”三层递进式实训教学体系为核心，建成后可实现以下量化目标：

• 课程覆盖：支撑程序设计、数据采集与预处理、机器学习、智能视觉、机器人操作系统等 10 余门核心课程实训，覆盖教学大纲 90% 以上实训环节

• 同步实训能力：满足 3 个班级（每班 40 人）同步开展实训教学，单日最大承载实训人次不低于 360 人次

• 证书对接：实训内容全面对接人工智能训练师（五级/四级）、数据标注员等职业技能等级证书考核标准，认证通过率目标提升至 85% 以上

• 竞赛支撑：具备市级及以上人工智能、机器人相关技能竞赛训练与承办能力

• 投产节点：2026 年 9 月正式投入常态化教学，设备利用率首学期不低于 70%

二、总体架构设计

2.1 实训空间功能分区

实训空间按功能划分为四大核心区域，形成“数据采集—标注治理—模型训练—部署应用”完整闭环：

2.2 三层递进式实训体系

基础认知层：面向低年级学生，通过智能硬件基础教学平台完成程序设计、传感器认知、数据采集入门等基础实训，建立对 AI 系统的基本认知。

专项技能层：面向中高年级学生，依托数据采集与管理平台和模型训练平台，开展数据标注、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等专项技能训练，对接职业技能等级证书考核要求。

系统创新层：面向毕业班及竞赛团队，利用具身智能实操平台完成遥操作、模仿学习、机器人协同控制等综合项目，培养系统集成与创新能力。

三、平台建设方案

3.1 AI 具身智能训练与模型部署平台

3.1.1 平台定位

本平台是实训空间的核心模块，聚焦视觉-语言-动作（VLA）模型训练与部署，覆盖遥操作、模仿学习、Sim-to-Real 迁移等核心技术路径，支撑具身智能方向的教学与科研。

3.1.2 硬件配置

3.1.3 软件平台

• 模型训练框架：预置 PyTorch、LeRobot 等主流框架，支持 Pi0 等 VLA 模型的一键部署与训练

• 仿真环境：集成 Isaac Sim、MuJoCo 等仿真平台，支持 Sim-to-Real 迁移训练

• 动作数据管理：支持动作序列录制、存储、标注与回放，数据格式兼容 (N, 14) 标准关节控制维度

• 课程资源包：配套遥操作数据采集、模仿学习策略训练、Sim-to-Real 部署等 6 个标准实训项目

3.2 数据采集与管理平台

3.2.1 平台定位

构建覆盖图像、语音、文本、传感器数据等多模态数据采集能力，配套数据标注、清洗、增强、版本管理等全流程治理工具，支撑数据预处理、特征工程等课程实训。

3.2.2 硬件配置

3.2.3 软件平台

• 数据标注平台：支持图像分类、目标检测、语义分割、文本标注、语音转写等标注类型，内置质量审核与标注一致性校验功能

• 数据治理工具：提供数据清洗、去重、增强、版本管理功能，支持数据集版本回溯与比对

• 课程资源包：配套数据采集规范、标注标准、数据质量评估等 8 个实训项目，对标数据标注员职业技能等级标准

3.3 智能硬件基础教学平台

3.3.1 平台定位

面向低年级学生，提供 Python 编程、传感器应用、嵌入式开发等基础实训环境，支撑程序设计、电子技术基础等课程，降低 AI 学习门槛。

3.3.2 硬件配置

3.3.3 课程资源

配套 12 个递进式实训项目，涵盖传感器数据读取、物联网通信、边缘推理部署等内容，支持图形化编程与代码级开发双模式，适配不同专业背景学生。

四、课程体系与实训项目设计

4.1 课程覆盖矩阵

4.2 综合实训项目

项目一：工业视觉检测全流程

• 内容：数据采集→图像标注→模型训练→边缘部署→产线模拟检测

• 课时：32 课时

• 覆盖技能：数据标注、模型训练、模型量化、边缘推理

项目二：机器人遥操作与模仿学习

• 内容：遥操作数据采集→动作序列标注→模仿学习策略训练→Sim-to-Real 迁移→机械臂执行

• 课时：48 课时

• 覆盖技能：遥操作设备使用、动作数据管理、VLA 模型训练、机器人控制

项目三：多模态智能交互系统

• 内容：语音识别→意图理解→视觉感知→机械臂响应

• 课时：40 课时

• 覆盖技能：多模态融合、端到端模型部署、系统集成

五、实施计划与保障措施

5.1 实施阶段划分

5.2 师资培训方案

• 培训对象：人工智能、大数据专业全体专任教师，不少于 8 人

• 培训内容：平台操作、实训项目指导、故障排查、竞赛辅导

• 培训形式：供应商驻场培训（不少于 5 个工作日）+ 线上课程 + 跟课指导

• 考核要求：培训后完成 2 个以上实训项目独立授课考核

5.3 风险防控与应急预案

5.4 考核与验收机制

• 设备验收：按合同清单逐项核验，进行 72 小时稳定性测试

• 平台验收：完成全部预设实训项目测试，输出测试报告

• 教学验收：首学期末统计设备利用率、课程覆盖率、学生满意度，三项指标均不低于 70% 方为验收通过

• 质保服务：硬件质保不少于 3 年，软件平台提供不少于 3 年免费升级服务

六、预算分配

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