从虚拟仿真到行业实训再到具身智能--华清远见嵌入式物联网人工智能全链路教学方案
2025年5月23-25日,第63届中国高等教育博览会(高博会)将在长春中铁·东北亚国际博览中心举办。作为国内高等教育领域规模大、影响力广的综合性展会,高博会始终聚焦教育科技前沿,吸引全国高校管理者、一线教师、教育科技企业及行业专家参与,共同探索教学创新与产业融合的新模式。
近年来,展会呈现出三大趋势:数字化、智能化、产教融合。本届展会以“融合·创新·引领:服务高等教育强国建设”为主题,既展现教育技术的前沿突破,又强调教育公平与区域协同发展,最终指向高等教育强国的战略目标。
作为国家级高新技术企业,华清远见始终扎根IT教育领域,与高博会倡导的“数字化”方向高度契合。依托“硬件设备+虚拟仿真+课程体系”三位一体全栈解决方案,华清远见已服务全国1200余所高校,覆盖嵌入式、物联网、人工智能等热门学科,成为高校教学升级的可靠伙伴。本次将携8大智能硬件平台 、3大虚拟仿真系统及体系化课程重磅亮相B2F41展位,全面展示覆盖"教、学、练、评"全链路的数字化教育解决方案。
展会信息
-
时间:2025年5月23日-5月25日
-
地点:中铁·长春东北亚国际博览中心(吉林省长春市朝阳区永春镇兴博路777号)
-
展位号:B2馆B2F41展位
虚拟仿真系统:构建数字化教学新生态
以 “教育数字化”“虚实融合教学” 为核心,华清远见人工智能、嵌入式、物联网三大虚拟仿真系统以 “可视化、模块化、场景化” 等优势,解决传统工科教学中 “理论抽象、硬件依赖强、系统复杂度高、缺乏实践项目” 的难题,支持个性化学习与实验创新。
-
人工智能虚拟仿真系统
人工智能虚拟仿真系统首先把人工智能整个过程根据阶段进行封装,将算法也进行了封装,2D图像形象展示机器视觉、机器学习、深度学习过程的运行逻辑,模型化搭建人工智能学习架构。在此基础上,用系统自动生成代码的功能,可以边调节参数边动态学习代码,并在丰富的3D场景中利用算法体验和验证实验结果。
该系统不仅适用个人学习,还可广泛应用于高校、高职、k12人工智能教学,配套专业课程、实践项目、动态代码资源包和可以迁移学习的3D产业场景,能够快速准确帮助学生构建整体人工智能学习思维,支持人工智能基础理论教学、工程项目开发教学及实验成果展示。
-
嵌入式虚拟仿真系统
嵌入式虚拟仿真实验平台是以2D实验、3D软件仿真场景为依托,形象展示嵌入式电路板结构及控制器运行运辑并拓展了组件化编程、单片机代码生成等功能,可以在软件平台上实现嵌入式外设控制器理论教学、外设接口应用教学工程源码仿真教学、硬件原理图教学、PCB电路板3D仿真教学。有效解决嵌入式教学中芯片内部结构抽象、无法离开硬件进行教学、系统性教学难等诸多问题,可以在嵌入式教学的实践阶段作为传统硬件嵌入式实验系统的有效补充。
-
物联网虚拟仿真系统
物联网虚拟仿真在线实验平台以2D、3D软件仿真的形式,形象展示系统器件及运行逻辑。平台支持传感器、执行器、通讯模块、网关等模块知识点在线学习、支持多种物联网通信协议配置、支持2D场景下物联网器件连线,同时拓展了Scratch图像化编程、Pvthon等编程接口,可以在软件模拟平台上就能完成物联网全栈技术的学习、在线实验及3D场景物联网项目实战。
该系统不仅适用个人学习,还可广泛应用于物联网基础教学、系统开发教学及实验成果展示等,有效解决物联网学习门槛高,教学及实验开展难等诸多问题,可以在物联网教学的实践阶段取代或补充传统硬件物联网实验系统。
硬件实验平台:夯实教学硬件基础
以 “实验教学创新”“产教融合” 为核心,提供覆盖 “教、学、练” 的实体设备,支持学科基础实训与行业场景落地。
-
基础实验箱系列,兼顾通用性与专业性
1.嵌入式实验箱:主要开展处理器平台(如ARM、RISC-V)、操作系统(如Linux、Android)、硬件接口技术、人工智能融合等方向的教学,目的是实现高校教学与企业人才需求的无缝衔接,助力培养实战型嵌入式人才。
2.物联网实验箱:主要开展无线传感网络、传感器应用、单片机开发、RFID射频技术、物联网操作系统(如AliOS Things、HarmonyOS)及云计算/人工智能融合等方向的教学,培养学生掌握物联网系统开发(硬件设计、通信协议、云平台接入等)及项目实践能力,满足行业的技术人才需求。
3.AI 实验箱:主要开展机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、AI大模型及“AI+嵌入式/物联网/机器人”融合等方向的教学,培养学生AI技术创新应用能力,打造“AI+”学科建设新模式。
-
开发套件、行业应用沙盘与实训台还原真实产业场景
1.人工智能机器人开发套件:结合机械、电子、传感器、计算机软硬件、机器人操作系统、人工智能等众多先进技术,满足高校机器人基础教学、人工智能基础理论教学、人工智能综合项目案例等需求。通过理论加实践的教学方式培养学生创新能力及应用工具解决问题的能力。
2.AI智慧城市综合实训系统:模拟智能交通(ETC 收费系统、车流量监测)、智慧社区(门禁管理、环境监测),支持 AGV 小车路径规划与物联网设备联动。
3.AI工业互联网教学实验平台:以工业互联网为背景,人工智能为基础,模拟实现工业化的厂区的产品分类分拣、缺陷检测分拣等工作,并在TensorFlow、PaddlePaddle、PyTorch以及DarkNet等框架的加持下,通过Python、C++、Scratch等编程方式(注:可选任意语言开发),帮助学生了解AI+IIOT的技术实现与落地应用。
4.AI智能家居实训套件:集成天猫精灵语音控制、RFID 门禁、温湿度传感器,可实现 “语音指令 - 设备响应 - 云端数据同步” 全流程实训。
5.AI智能农业实训套件:全开源模块化套件,既可选用AI语音识别技术接入农业控制系统,又可通过VR农业控制系统与套件实时交互、完成场景体验,AIoT与VR融合,把数据、用户、智能化系统有效连接,让运行逻辑可视化。
6.天猫精灵AIOT应用技术实训台:融合了人机交互技术、手机APP、人工智能语音交互、物联网无线通信技术、蓝牙mesh通信协议、Wi-Fi通信协议,把物联网的潜力进一步释放,打造成可开展AIOT技术学习和研究的实验平台。
......
具身智能:打造创新实践平台
融合人工智能机器视觉技术、自然语言处理技术、传感器技术、嵌入式控制技术及机械运动技术的智能车、机器狗、开源机器人等具身智能开源教学产品将于今年相继亮相。产品以开放源码为基础,支持二次开发,结合实际教学场景设计,能有效培养学生实践能力与创新思维,为高校相关专业人才培养提供精准适配、高效落地的一体化解决方案。
1.机械臂:基于ROS开发,集成双目相机与目标检测算法,实现对目标的精准识别与定位。通过运动学正逆解计算和PID控制,驱动六自由度机械臂完成自主抓取与操作任务,具备高精度、高稳定性及良好的实时响应能力,适用于智能制造、自动化分拣等场景,展示了机器人感知与控制的完整技术流程。
2.机械狗:基于ROS系统的12自由度四足机器狗,具备高灵活性和智能感知能力。搭载激光雷达与单目相机,结合SLAM算法实现精准建图与自主避障导航,融合目标检测与PID控制,提升环境交互与运动稳定性,适用于复杂地形探测与智能服务场景。
3.轮式车辆:这是一款基于ROS系统的高性能智能移动机器人平台,集成了激光雷达与麦克纳姆轮全向移动系统,具备自主建图、实时避障与精准导航能力。机器人搭载六自由度机械臂,配备双目视觉系统,可实现目标识别、距离测量与动态跟踪。通过运动学正逆解算法与PID控制策略,机械臂能够完成对目标物体的自主抓取与精确操作,具有高稳定性、高精度与良好的实时响应性能,展现了在服务机器人、工业自动化等领域的广泛应用前景。
4.AI 教学机器人:采用串并联混合构型手臂和差分驱动双肩关节设计,整臂仅重2.5kg。依托自研的PowerFlow两款模块化关节,实现全身30多个自由度的精准操控。独特的“机-机模式”,能将智能手机化身为机器人大脑。模块化设计、高自由度、安全轻量及可扩展性,是人机交互与轻服务场景的理想选择。
立体化课程体系:培养全栈能力
为了更好助力高校教学,华清远见推出的一系列教学课程,以产业需求为导向,课程和实验平台紧密相连,由浅入深,边学边练,通过“技术栈贯通+项目驱动”的模式,为高校教学提供系统性解决方案。
对教师来说:降本提效,构建前沿课程生态
体系化课程设计覆盖 AI 全栈、STM32 嵌入式等方向,打通 “数据标注 - 模型部署”、“裸机开发 - 系统调试” 技术链,适配多门核心课程,助力跨学科知识融合。
而且有即用型资源支持,设备或平台配套实验手册、代码库及产业级案例,降低备课门槛,缩短课程开发周期。
对学生来说:分层实战,填补能力断层
阶梯式学习路径,嵌入式体系课从原理解析到硬件实操再到综合项,逐层夯实 “底层逻辑 + 工程实践” 能力,培养具备全链路执行能力的研发型技术人才;人工智能体系课实战全栈项目,聚焦 “数据采集 - 模型训练 - 硬件部署” 全流程,培养跨领域协作与系统级开发思维,塑造掌握全流程技术的算法型创新人才。
华清远见围绕高校教学痛点,构建起 “虚拟仿真系统 + 智能硬件平台 + 具身智能产品 + 体系化课程” 的全链条培养生态,三大虚拟仿真系统解决 “理论抽象” 问题,硬件平台提供 “实践载体”,具身智能产品拓展 “创新上限”,配套课程阶梯设计,帮助学生打通 “理论” 到 “落地” 的全链路,形成 “软件 - 硬件 - 应用” 全链条解决方案。
同时,方案紧扣教育数字化、产教融合等战略,强化 RISC-V、鸿蒙等国产化技术支持,在嵌入式、物联网和人工智能领域,以 “虚实结合、软硬协同” 的产品与课程体系,为高校教学改革、人才培养和科研创新提供了切实可行的解决方案,助力培养懂原理、会开发、能落地的复合型人才。
诚邀莅临 B2 馆 B2F41 展位,体验全链条教育科技解决方案,共同探讨高等教育创新发展新路径!
🚗交通方案参考
更多展会问题,后台私信咨询雯雯老师~
相关文章:

从虚拟仿真到行业实训再到具身智能--华清远见嵌入式物联网人工智能全链路教学方案
2025年5月23-25日,第63届中国高等教育博览会(高博会)将在长春中铁东北亚国际博览中心举办。作为国内高等教育领域规模大、影响力广的综合性展会,高博会始终聚焦教育科技前沿,吸引全国高校管理者、一线教师、教育科技企…...

告别手动绘图!2分钟用 AI 生成波士顿矩阵
波士顿矩阵作为经典工具,始终是企业定位产品组合、制定竞争策略的核心方法论。然而,传统手动绘制矩阵的方式,往往面临数据处理繁琐、图表调整耗时、团队协作低效等痛点。 随着AI技术的发展,这一现状正在被彻底改变。boardmix博思白…...

GraphPad Prism工作表的管理
《2025新书现货 GraphPad Prism图表可视化与统计数据分析(视频教学版)雍杨 康巧昆 清华大学出版社教材书籍 9787302686460 GraphPadPrism图表可视化 无规格》【摘要 书评 试读】- 京东图书 GraphPad Prism统计数据分析_夏天又到了的博客-CSDN博客 工作…...

UE 材质几个输出向量节点
PixelNormalWS...
【modelscope/huggingface 通过colab将huggingface 模型/数据集/空间转移到 modelscope并下载】
1. 准备 注册一个modelscope账号(国内的)拿到对应的访问令牌SDK/API令牌注册一个google账号, 登录colab 2. 开始干! 打开一个ipynb 安装依赖包 !pip install -qqq modelscope huggingface-hub -U选择安装git lfs !curl -s https://packag…...

告别静态UI!Guineration用AI打造用户专属动态界面
摘 要 作为智能原生操作系统 DingOS 的核心技术之一,Guineration 生成式 UI 体系深刻践行了 DingOS“服务定义软件”的核心理念。DingOS 以“一切皆服务、服务按需而取、按用付费”为设计宗旨,致力于通过智能原生能力与粒子服务架构,实现资源…...

第六届电子通讯与人工智能国际学术会议(ICECAI 2025)
在数字化浪潮中,电子通讯与人工智能的融合正悄然重塑世界的运行逻辑。技术基础的共生关系是这场变革的核心——电子通讯如同“信息高速公路”,通过5G等高速传输技术,将海量数据实时输送至AI系统,使其能够像人类神经系统般快速响应…...
【C/C++】C++并发编程:std::async与std::thread深度对比
文章目录 C并发编程:std::async与std::thread深度对比1 核心设计目的以及区别2 详细对比分析3 代码对比示例4 适用场景建议5 总结 C并发编程:std::async与std::thread深度对比 在 C 中,std::async 和 std::thread 都是用于并发编程的工具&am…...
每日算法刷题Day11 5.20:leetcode不定长滑动窗口求最长/最大6道题,结束不定长滑动窗口求最长/最大,用时1h20min
6. 1695.删除子数组的最大得分(中等) 1695. 删除子数组的最大得分 - 力扣(LeetCode) 思想 1.给你一个正整数数组 nums ,请你从中删除一个含有 若干不同元素 的子数组**。**删除子数组的 得分 就是子数组各元素之 和 。 返回 只删除一个 子…...
STL中的Vector(顺序表)
vector容器的基本用法: template<class T> class vector { T* _a; size_t size; size_t capacity; } 尾插和遍历: vector<int> v; v.push_back(1); v.push_back(2); v.push_back(3);//遍历 for(int i0;i<v.size();i) {cout<<…...
iOS Runtime与RunLoop的对比和使用
Runtime 机制 核心概念 Objective-C 的动态特性:Objective-C 是一门动态语言,很多工作都是在运行时而非编译时决定的消息传递机制:方法调用实际上是发送消息 objc_msgSend(receiver, selector, ...)方法决议机制:动态方法解析、…...

解决vscode在任务栏显示白色图标
长久不用,不知道怎么着就显示成白色图标,虽然不影响使用,但是看起来不爽 问了豆包,给了个解决方法: 1、打开隐藏文件, 由于图标缓存文件是隐藏文件,首先点击资源管理器中的 “查看” 菜单&am…...

架构思维:构建高并发扣减服务_分布式无主架构
文章目录 Pre无主架构的任务简单实现分布式无主架构 设计和实现扣减中的返还什么是扣减的返还返还实现原则原则一:扣减完成才能返还原则二:一次扣减可以多次返还原则三:返还的总数量要小于等于原始扣减的数量原则四:返还要保证幂等…...
Vue 3 官方 Hooks 的用法与实现原理
Vue 3 引入了 Composition API,使得生命周期钩子(hooks)在函数式风格中更清晰地表达。本篇文章将从官方 hooks 的使用、实现原理以及自定义 hooks 的结构化思路出发,全面理解 Vue 3 的 hooks 系统。 📘 1. Vue 3 官方生…...
Vue3 打印表格、Element Plus 打印、前端打印、表格导出打印、打印插件封装、JavaScript 打印、打印预览
🚀 Vue3 高级表格打印工具封装(支持预览、分页、样式美化) 现已更新至npm # npm npm install vue-table-print# yarn yarn add vue-table-print# pnpm pnpm add vue-table-printgithunb地址: https://github.com/zhoulongshao/vue-table-print/blob/main/README.MD关键词…...
湖北理元理律师事务所:专业债务优化如何助力负债者重获生活掌控权
在当前经济环境下,个人债务问题日益凸显。湖北理元理律师事务所通过其专业的债务优化服务,为负债群体提供了一条合法合规的解决路径。本文将客观分析专业债务规划的实际价值,不涉及任何营销内容。 一、债务优化的核心价值 科学评估…...
RAGFlow知识检索原理解析:混合检索架构与工程实践
一、核心架构设计 RAGFlow构建了四阶段处理流水线,其检索系统采用双路召回+重排序的混合架构: S c o r e f i n a l = α ⋅ B M...
5月22总结
P1024 [NOIP 2001 提高组] 一元三次方程求解 题目描述 有形如:$ a x^3 b x^2 c x d 0 $ 这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数($ a,b,c,d $ 均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围在 $ -1…...
Java设计模式之桥接模式:从入门到精通
1. 桥接模式概述 1.1 定义与核心思想 桥接模式(Bridge Pattern)是一种结构型设计模式,它将抽象部分与实现部分分离,使它们可以独立变化。这种模式通过提供桥梁结构(Bridge)将抽象和实现解耦。 专业定义:桥接模式将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化…...

uni-app学习笔记九-vue3 v-for指令
v-for 指令基于一个数组来渲染一个列表。v-for 指令的值需要使用 item in items 形式的特殊语法,其中 items 是源数据的数组,而 item 是迭代项的别名: <template><view v-for"(item,index) in 10" :key"index"…...

MAC电脑中右键后复制和拷贝的区别
在Mac电脑中,右键菜单中的“复制”和“拷贝”操作在功能上有所不同: 复制 功能:在选定的位置创建一个与原始文件相同的副本。快捷键:CommandD用于在当前位置快速复制文件,CommandC用于将内容复制到剪贴板。效果&…...
Regmap子系统之六轴传感器驱动-编写icm20607.c驱动
(一)在驱动中要操作很多芯片相关的寄存器,所以需要先新建一个icm20607.h的头文件,用来定义相关寄存器值。 #ifndef ICM20607_H #define ICM20607_H /*************************************************************** 文件名 : i…...
常见高危端口解析:网络安全中的“危险入口”
目录 1. 经典高危端口列表 2. 典型漏洞案例:445端口与永恒之蓝 攻击原理 防御方案 Linux命令 2. 防护策略建议 三、扩展思考:从端口到攻防体系 结语 1. 经典高危端口列表 端口号 协议/服务 风险场景 21 FTP 明文传输凭据、弱密码爆破、匿名…...

华为2025年校招笔试手撕真题教程(二)
一、题目 大湾区某城市地铁线路非常密集,乘客很难一眼看出选择哪条线路乘坐比较合适,为了解决这个问题,地铁公司希望你开发一个程序帮助乘客挑选合适的乘坐线路,使得乘坐时间最短,地铁公司可以提供的数据是各相邻站点…...

征程 6 J6E/M linear 双int16量化支持替代方案
1.背景简介 当发现使用 plugin 精度 debug 工具定位到是某个 linear 敏感时,示例如下: op_name sensitive_type op_type L1 quant_dty…...

深度学习模块缝合拼接方法套路+即插即用模块分享
前言 在深度学习中,模型的设计往往不是从头开始,而是通过组合不同的模块来构建。这种“模块缝合”技术,就像搭积木一样,把不同的功能模块拼在一起,形成一个强大的模型。今天,我们就来聊聊四种常见的模块缝…...

改写视频生产流程!快手SketchVideo开源:通过线稿精准控制动态分镜的AI视频生成方案
Sketch Video 的核心特点 Sketch Video 通过手绘生成动画的形式,将复杂的信息以简洁、有趣的方式展现出来。其核心特点包括: 超强吸引力 Sketch Video 的手绘风格赋予了视频一种质朴而真实的质感,与常见的精致特效视频形成鲜明对比。这种独…...
Graphics——基于.NET 的 CAD 图形预览技术研究与实现——CAD c#二次开发
一、Graphics 类的本质与作用 Graphics 是 .NET 框架中 System.Drawing 命名空间下的核心类,用于在二维画布(如 Bitmap 图像)上绘制图形、文本或图像。它相当于 “绘图工具”,提供了一系列方法(如 DrawLine、FillElli…...
ElasticSearch 8.x 快速上手并了解核心概念
目录 核心概念概念总结 常见操作索引的常见操作常见的数据类型指定索引库字段类型mapping查看索引库的字段类型最高频使用的数据类型 核心概念 在新版Elasticsearch中,文档document就是一行记录(json),而这些记录存在于索引库(index)中, 索引名称必须是…...
AI神经网络降噪 vs 传统单/双麦克风降噪的核心优势对比
1. 降噪原理的本质差异 对比维度传统单/双麦克风降噪AI神经网络降噪技术基础基于固定规则的信号处理(如谱减法、维纳滤波)基于深度学习的动态建模(DNN/CNN/Transformer)噪声样本依赖预设有限噪声类型训练数据覆盖数十万种真实环境…...