针对AI算法工程师、人工智能训练师等紧缺AI岗位的人工智能技能要求，AI全栈创新实验室重点围绕数据采集、数据标注、模型训练、模型部署应用等AI项目全流程，秉持“强基础、重实践、促融合、提素养、寻合作”的系统规划思路，构建以岗位能力为核心、产教融合为导向的高质量实践教学体系。通过科学布局实训环境、优化课程结构、强化师资队伍等措施，全面提升学生的专业技能与综合素养，助力培养适应新质生产力发展需求的高素质人工智能技术技能人才。

2025年AI全栈创新实验室解决方案特色：
软硬件一体化资源，贯穿数据标注到模型部署应用项目全流程
全真企业项目，助力应用型人工智能人才培养
接入AI大模型技术，构建教学科研双轨智能中枢

    建设内容分为工学一体化教学资源，智能教学平台，教学实训管理平台，AI全栈实训平台，智能机器人等。
     一、工学一体化教学资源
     1、智能数据采集
      掌握从网页数据获取到传感器信息采集的全流程技术，包括网络请求、数据提取与存储、模拟登录、动态网页爬取及多类型传感器数据采集等关键操作。通过实战掌握各类工具与框架的应用，实现多场景数据的高效采集与处理，培养数据采集领域的综合应用能力与技术思维，助力应对不同场景下的数据获取需求。

     2、智能数据处理
      学习图像、文本、语音等多模态数据的核心处理方法，掌握从数据基础操作到高级特征提取的全流程技能。通过图像变换与增强、文本分词建模、语音特性分析等实战操作，实现对各类数据的有效处理，构建高质量数据集，培养多模态数据处理思维与应用能力，助力AI场景中数据价值的高效应用。
     3、数据标注技术
     学习多领域数据标注的核心方法与逻辑，涵盖语音、文本、图像视频等场景的标注技能。通过各类标注操作实践，掌握从基础标注到复杂场景处理的全流程能力，实现对数据的精准标注与有效应用，培养数据标注领域的专业思维与实操能力，为AI模型训练提供高质量数据支撑。

     4、深度学习实现
     学习PyTorch深度学习框架，从基础原理到模型实现，掌握深度学习模型构建、模型训练与评估等进阶AI编程技巧，系统培养利用深度学习技术解决实际问题的实操能力。
     二、智能教学平台
     1、智能教学辅助平台
      智能教学辅助平台是一款深度融合AI生成与多模态交互技术的教学辅助工具，专注解决课件制作低效、教学互动单一、音视频处理繁琐等痛点。通过智能PPT编排、数字人视频生成、对话数字人等核心功能，赋能教师快速生成标准化课件，打造形式丰富、交互性强的课堂。同时提供语音克隆、人声分离、语音转文字等实用工具，直接服务于日常备课、课堂互动、课后复习等场景，降低技术门槛，助力教育者提升教学效率与互动体验。
     2、教学实训管理平台
     教学实训管理平台是实验室模块的核心母平台，负责统一管理实验室的所有课程和实训资源，并提供在线学习、实训、考试等教学服务。平台从课程管理、资源管理和实训管理的角度出发，旨在解决当前实验室无法满足教学需求、传统教学流程和工具低效耗时以及内部教学材料无法统一管理的挑战。平台课程资源涵盖课件、视频、实训指导书、数据和代码等，由浅入深地引导学生学习和掌握人工智能知识体系。
     三、AI全栈实训平台
     1、数据标注平台
      数据标注平台是一款专为数据标注岗位设计的教学与实践软件。该平台支持多种数据类型的标注任务，包括图像、文本、视频和音频。它内置丰富的标注任务模板，涵盖计算机视觉、自然语言处理、音频处理和时间序列分析等领域，同时允许用户根据实际工作需求自定义模板。平台提供的标注任务覆盖智慧交通、智慧金融、智慧教育、智能安防、新零售等多个行业，全面满足各种应用场景下数据标注岗位的实训需求，为用户提供全方位的技术支持和实践场景。

     2、AI模型开发平台
     AI模型开发平台是一站式人工智能应用开发工具。平台预置PyTorch、Tensorflow、Scikit-learn、PaddlePaddle等算法框架，支持自定义调用CPU和内存资源，能够自由配置专门针对模型训练任务的硬件加速器（如GPU或XPU），以便更好地适配模型训练任务需求。
     四、智能机器人
     1、人工智能试验箱
      人工智能综合实验箱主要面向人工智能、大数据相关专业，集成了计算机视觉系统、语音处理系统、机械手臂、以及手势传感器、温湿度传感器、大气压传感器等多种嵌入式应用模块，通过搭建边缘计算终端，为人工智能专业相关的应用开发提供统一的通讯协议和接口。
     2、智能六足机器人
    智能六足机器人是用于机器人教学和实践的可编程智能仿生机器人平台。本机器人沙盘能兼容全球著名开源项目Arduino、树莓派和开源机器人操作系统 ROS，可以灵活扩展各种电子模块，可在智能六足机器人平台进行二次开发，拓展机器人功能。院校师生可以通过机器人开发各种技能，如SLAM 定位导航、物体的识别与抓取、语音识别与操控、野外探测救援等，更进一步还可以结合各种人工智能的算法，让机器人能胜任更加复杂多变的任务。