公 司 简 介

北京博创智联科技有限公司前身为北京博创兴盛科技有限公司，公司依托北京航空航天大

学王田苗教授团队，集研发、生产和销售于一体，是国内专业提供嵌入式人工智能、人工智能

机器人、物联网教学实验设备的供应商。

博创智联是国家高新技术企业，拥有嵌入式与机器人技术领域多项发明专利、实用新型专

利和软件著作权。

博创智联是国内知名的嵌入式技术普及推广公司，先后与华为、百度、Intel、NXP、

Wind River、Nokia、Qt、IAR等国际知名企业合作，成功地推广了他们的大学计划，在国内建

立了上千个嵌入式人工智能、人工智能机器人、物联网实验室。

是中国电子学会嵌入式系统与机器人分会的挂靠单位。冠名赞助由教育部计算机教学指导

委员会和中国电子学会联合主办的“博创杯”全国大学生嵌入式人工智能设计大赛，已成功举

办十六届。机器人分会每年协助电子学会举办世界机器人大会。

是教育部产学合作协同育人项目合作企业；获得中国电子学会授予“中国嵌入式教育推广

卓越贡献奖”；慧聪网中国教育装备十大创新品牌。  主营业务有：

嵌入式人工智能教学系统及解决方案；

人工智能机器人教学系统及解决方案；

物联网教学系统及解决方案；

嵌入式工程师技术培训、认证考试；

魔法学院

北京博创十年磨一剑，隆重推出魔法师的升级版——创新创客智能硬件平台，魔法学院以

创新创客智能硬件平台为支撑，以MCU、Linux、Android三大方向的课程为目标，由魔法师平

台的研发工程师组建的师资队伍，致力打造出让嵌入式学习更简单、让嵌入式教学更容易的在

线教育平台。让众多爱好者像玩乐高积木一样学习嵌入式人工智能！让嵌入式人工智能教-学

更简单！替代线下就业培训班！线上课程，线下实践！投入自控，循序渐进，自主掌握学习进

程！

平台自主设计 硬件软件完全开源

硬件模块化 软件模块化 课程模块化

详尽的代码解释 详细的文档说明

配套教材 视频课程PPT 魔法师淘宝店

全国2000个高校实验室 16届博创杯大赛生态资源

在线学习 专业共建 课程置换

在线课程 就业培训 直播课堂

魔法学院：https://www.magic-college.com

魔法商城：https://shop322553369.taobao.com

博创官网：https://www.up-tech.com

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目 录

 | 品牌资源

“博创杯”全国大学生嵌入式人工智能设计大赛...............................................01

中国电子学会嵌入式系统与机器人分会实验室联合共建...................................02

 | 口袋机系列

人工智能口袋机.......................................................................................................03

物联网口袋机...........................................................................................................05

RT1052 口袋机..........................................................................................................07

IMX6 口袋机..............................................................................................................09

STM32F407 口袋机....................................................................................................11

STM32F103 口袋机....................................................................................................13

 | 新工科专业建设方案

 嵌入式人工智能专业建设方案

嵌入式人工智能课程体系.......................................................................................15

创新创客智能硬件平台...........................................................................................16

UP 派套装..................................................................................................................19

嵌入式人工智能教学科研平台...............................................................................21

嵌入式人工智能教学科研平台（I 型）................................................................23

嵌入式人工智能教学科研平台（II 型）..............................................................24

IMX6 嵌入式教学科研平台（II 型）.....................................................................25

IMX6 嵌入式教学科研平台（I 型）.......................................................................27

IMX RT1052/STM32 三核心教学平台......................................................................29

MK64/STM32 三核心教学平台..................................................................................31

Xilinx Kintex-7 FPGA 教学平台..........................................................................33

Xilinx/Altera FPGA 双核心教学平台..................................................................35

人工智能机器人专业建设方案

捡乒乓球机器人智能平台.......................................................................................36

家居精灵...................................................................................................................38

机器视觉平台...........................................................................................................42

智能移动机器人.......................................................................................................44

服务机器人...............................................................................................................46

机器人创新实训套件...............................................................................................47

 物联网专业建设方案

NB-IoT/LoRaWan 教学平台......................................................................................48

LoRaP2P 教学平台....................................................................................................50

物联网教学科研平台（无线实训套装）...............................................................52

物联网教学科研平台...............................................................................................56

移动互联网教学科研平台.......................................................................................58

传感器原理与应用教学平台...................................................................................60

RFID 高级教学科研平台..........................................................................................62

开发套件...................................................................................................................64

 | 实训系统

工业物联网实训系统...............................................................................................65

智能家居系统（天工 Wi-Fi 版）...........................................................................67

智能家居系统（体验中心）...................................................................................69

智能家居系统（实训套装）...................................................................................72

物联网技术应用实训系统.......................................................................................74

智能交通实训系统...................................................................................................76

远程医疗监护系统...................................................................................................78

智能农业系统...........................................................................................................80

智能购物车...............................................................................................................82

1

第十七届“博创杯”全国大学生嵌入式人工智能设计大赛

暨第五届“博创杯”创新创业电子设计大赛

“博创杯”全国大学生嵌入式人工智能设计大赛自2005年至今已成功举办了十六届，累计已

有7300余支队伍参赛，近30000名学生参加。大赛得到了国家教育部、中国电子学会、中国自动化

学会、中国电子学会嵌入式系统与机器人分会、中国科学院、中国工程院、北京航空航天大学等

单位众多领导与著名专家的关怀和支持。2014年中国教育部学位与研究生教育研究发展中心吸纳

“博创杯”大赛为中心管理指导下的国内赛事。2015年1月，“博创杯”大赛成为教育部高等学校

计算机类专业教学指导委员会主办的大赛。

本着公平、公正、开源、开放的大赛精神，选拔出了众多优秀的人才与大赛作品，为高校学

生提供了一个创新、交流和展示的平台；并吸引国内外优秀的企业积极参与，利用企业平台，实

现人才就业与大赛作品的产品化转换。

欢迎全国高校师生积极参与、学习交流，共同推动嵌入式人工智能、机器人、物联网等新技

术及其实践教学的发展。

主办单位：中国电子学会

承办单位：中国电子学会嵌入式系统与机器人分会

协办单位：北京博创智联科技有限公司

报名时间：3月1日-9月30日； 分赛区比赛：10-11月； 全国总决赛：11月；

最新大赛信息请关注大赛官方网站：www.cie-eec.cn

2

中国电子学会嵌入式系统与机器人分会

实验室联合共建

北京博创十余年专注于嵌入式人工智能、机器人、物联网技术的研发与推广工作，已在全国

建立了逾千家嵌入式人工智能、物联网、机器人实验室。作为中国电子学会、工信部人才交流中

心、嵌入式、物联网、机器人工程师认证考试的推荐平台，北京博创教学科研产品在性能、案例

设计及教学资源等方面，均得到了国内高校教师的一致好评。

◆ 资源支持：

1．嵌入式人工智能、物联网、机器人联合实验室挂牌；优先吸纳合作院校教师成为嵌入式系

统与机器人分会会员；

2．联合开展专业共建、课程置换、师资培训；联合编撰系列教材，并向全国高校进行推广；

3．量身定制嵌入式人工智能、物联网、机器人专业发展规划并丰富和完善课程体系；

4．合作单位可组织教师和学生到北京博创进行进修和实习；

5．与合作单位进行科研项目合作；

◆ 交流支持：

1．与合作单位联合举办嵌入式人工智能、物联网、机器人教学师资培训班；

2．与合作单位联合举办“博创杯”全国大学生嵌入式人工智能设计大赛；

3．邀请合作单位来北京博创进行实地参观交流；

口袋机系列

3

人工智能口袋机

CPU采用 i.MX8MM 工业级处理器，4 * Cortex-A53 + Cortex-M4架构，运行速度高达 1.8 GHz，

配合2G内存、32G高存储设备以及丰富的外围模块及接口资源，有着强大的处理性能、多媒体性

能，为嵌入式人工智能、物联网应用教学而精心打造。 【产品特色】

【硬件资源】

基础版

口袋机系列

4

高级版

主板 32G TF卡 4寸MIPI屏 扩展板 USB Type-C线

网线 USB摄像头 Micro USB线

项目版

主板 多种模块

（可按类选配）

5V电源 500W摄像头

【软件参数】

操作系统

Linux + Qt 5.10.1（Kernel 4.14.98）、Ubuntu18.04（Kernel 4.14.98）、Android

10（Kernel 5.4.47）；

实验体系

入门实验—上手篇：15个实验。主要为动手操作，讲述如何连接电源和调试串口，熟

悉外设资源，安装开发软件，测试产品功能；

初级实验—基础篇：15个，掌握C语言，熟悉Linux开发环境，将程序运行到IMX8上；

中级实验—进阶篇： 5个，讲述QT图像界面和无线通讯的应用案例；

高级实验—外设硬件篇：6个，控制硬件或采集硬件数据；

模块实验篇：40多个，涉及力、热、光、电、声、磁等，所有模块即插即用，操作简

单；

毕设项目篇：6个，从立项文档到成果，一步一步教你如何完成；

人工智能篇：12个，基于Python、OpenCV语言的语音识别、车牌、人脸、文字等人工

智能实验；

【配有完整的PPT和在线学习资源】

口袋机系列

5

物联网口袋机

物联网口袋机是博创科技面向全国高校物联网专业所研发的一款小型开发板，支持NB-IoT、

LoRaWan、Wi-Fi、ZigBee四种通信模块；拥有STM32裸机、FreeRTOS系统、HUAWEI LiteOS系统三

大实验体系；数据支持百度天工平台、华为OceanConnect平台云端共享。主控芯片采用STM32同

类芯片，该款芯片采用Cortex-M3核，64-LQFP封装，主频72MHz，片上FLASH大小为256K，RAM大

小为48K。支持1.3寸 240*240 IPS显示屏，预留工业级传感器接口。

口袋机系列

6

【主流物联网通信模块】

类别 技术参数

NB-IoT模块

通过CoAP协议，用户采集到的传感器数据发布至NB-IoT透传云管理系统，结合

MQTT协议，开发应用层软件订阅云端数据。

LoRaWan模块 用户采集到的传感器数据通过串口透传的方式发布至LoRaWan后台管理系统。

Wi-Fi模块

通过MQTT协议，可以将用户采集到的传感器数据发布至百度智能云或华为

OceanConnect云平台。

ZigBee模块 可建立起基于Z-STACK协议栈的局域网，在该局域网内进行数据的传输和处理。

另有六大类、32种扩展模块可供选择：涉及力、热、光、电、声、磁等教学内容。即插即用，

操作简单。传感器模块硬件接口包括INT类、IIC类、I/O类、SPI类、TTL类、PWM类等多种类型。

口袋机系列

7

RT1052口袋机

RT1052口袋机采用了NXP公司的i.MX RT系列MIMXRT1052CVL5B作为主控芯片，作为业界跨界

处理器，i.MX RT1052基于ARM® Cortex®-M7内核，运行频率可达600 MHz。i.MX RT1052除了片上

RAM存储外，还配备有32MB的SDRAM，8MB SPI NOR-FLASH。既融合了MCU的高实时性，又兼具MPU

支持操作系统、丰富的功能外设及多样化的入网接口方式的优势。

IoT推动了这几年MCU的更新换代，而下一波MCU的助推器是终端的机器学习，包括家庭环境、

声音处理、手势控制、智能感测&控制、多摄像头观察、个人资产、主动目标识别等。i.MX RT1052

即可用在机器学习、边缘计算上，客户可以在云端进行训练，通过软件的推理，在终端的处理器

上进行应用。

口袋机系列

8

类别 技术参数

CPU MIMXRT1052CVL5B，ARM Cortex® M7，3015 CoreMark/1284 DMIPS；

主频 600MHz；

内存 片上RAM：512KB，32KB-I，32KB-D；

SDRAM 32M字节；

SPI FLASH 8MB；

40多种选配模块：品种多资源广，涉及力、热、光、电、声、磁等，即插即用，操作使用非

常简单！包括INT类、IIC类、I/O类、SPI类、TTL类、USB类、PWM类等，还有无线套件类：ZigBee，

蓝牙，Wi-Fi，LoRa，NB-IoT等。 【实验体系】

类别 技术参数

基础实验 9个，掌握C语言，熟悉开发环境，将程序运行到RT1052核心板上；

硬件接口实验 10个,掌握常用硬件接口的相关知识和编程技巧；

存储单元实验 5个，大容量的存储芯片可以用作于程序的下载和调试；

传感器模块实验 共计31个，为用户搭建实物系统提供可靠的硬件支持；

【软件参数】

类别 技术参数

操作系统 μcLinux、LiteOS、FreeRTOS；

项目案例

SmartCar智能车：

该案例源于恩智浦智能车比赛，通过液晶屏模拟赛车跑道，摄像头采集

跑道信息，然后单片机进行处理，经过PID算法的校正，使舵机随着跑道的变

化进行转动，同时还可以通过按键控制电机的转速，当电机转速变慢，会影

响舵机的偏转角度变大，反之亦然。

本项目使用到摄像头，电机模块，舵机模块，按键模块，虽然结构简单，

但是涵盖了图像采集处理，PID算法，PWM调速等知识的综合运用，对于学生

参加竞赛以及毕业设计有很高的参考价值。

口袋机系列

9

IMX6口袋机

基于NXP双核ARM Cortex-A9 i.MX6DL高性能处理器设计。1GHz主频，采用核心板+底板分离

结构。配合着1G内存、8G EMMC以及丰富的外围模块及接口资源，有着强大的处理性能、多媒体

性能，为嵌入式人工智能、物联网应用教学精心打造。3D GPU Vivante GC2000和2D GPU Vivante

GC355、 Vivante GC320，主频1.2GHz。可运行Linux、Android操作系统。

40多种模块：品种多资源广，涉及力、热、光、电、声、磁等，即插即用，操作使用非常简

单！包括INT类、IIC类、I/O类、SPI类、TTL类、USB类、PWM类等，还有无线套件类：ZigBee，

口袋机系列

10

蓝牙，Wi-Fi，LoRa，NB-IoT等。 【实验体系】

类别 技术参数

i.MX6裸机实验 10+：深入了解处理器的架构，了解寄存器操作；

Linux基础实验 20+：熟悉Linux开发环境，学习Linux驱动框架，学会交叉编译程序；

独立模块实验 40+：涉及力、热、光、电、声、磁等，即插即用，操作使用非常简单；

人工智能实验

10+：人工智能的课程实验，利用Python语言进行编写，包含图像识别，语

音识别，人脸检测等实验；

【项目案例】

通过完整的项目案例，让学生将所学知识应用到项目开发中。提供了密室逃脱实验，智能家

居实验，疫情管理系统等综合案例。 【学习资源】

口袋机系列

11

STM32F407口袋机

F407口袋机采用目前市场上主流的STM32F407作为主控芯片，这款芯片工作频率为168 MHz，

使用Cortex™-M4内核，拥有浮点运算能力。外设接口丰富，引脚全部引出，为嵌入式教学精心打

造。板载电机驱动，可驱动普通直流电机和编码器电机，可作为ROS小车底板使用。

支持华为云平台：基于创新创客智能硬件平台M系列STM32F407核心板、ESP8266模块、LED蜂

鸣器模块、BH1750模块为硬件基础（传感器模块用户可根据需求增减），移植HUAWEI LiteOS操

作系统，使用CoAP（支持MQTT、LwM2M等）协议连接华为OceanConnect平台，拥有Android开发应

用端，以数据上报命令下发为主线的全功能演示及实验。 【产品特色】

口袋机系列

12

40多种模块：品种多资源广，涉及力、热、光、电、声、磁等，即插即用，操作使用非常简

单！包括INT类、IIC类、I/O类、SPI类、TTL类、USB类、PWM类等，还有无线套件类：ZigBee，

蓝牙，Wi-Fi，LoRa，NB-IoT等。 【实验体系】

类别 技术参数

基础实验 12个：掌握C语言，熟悉开发环境，将程序运行到STM32核心板上；

独立模块实验 32个：涉及力、热、光、电、声、磁等模块实验；

板载实验 11个：板载多种类型的外设，学习更高级外设驱动的编写；

存储器实验 4个：存储器的使用和内存管理；

μC/OS操作系统实验 提供μC/OS-II和μC/OS-III操作系统的移植和使用；

Huawei LiteOS实验

独家提供Huawei LiteOS的移植上手指南。详细讲解了华为OceanConnect

平台的使用，提供安卓APP接入华为云的实验；

【项目案例】

项目实验案例：SmartCar实验介绍

本项目源于飞思卡尔智能车比赛，通过液晶屏模拟赛车跑道，摄像头采集跑道信息，然后主

控进行处理，经过PID算法的校正，使舵机随着跑道的变化进行转动，同时还可以通过按键控制

电机的转速，当电机转速变慢，会影响舵机的偏转角度变大，反之亦然。

本项目使用到摄像头，电机模块，舵机模块，按键模块，虽然结构简单，但是涵盖了图像采

集处理，PID算法，PWM调速等知识的综合运用，对于学生参加电子竞赛以及毕业设计有很高的参

考价值。

口袋机系列

13

STM32F103口袋机

F103口袋机是基于STM32F103同类芯片的一款面向高校开设嵌入式专业方向课程所设计的开

发板，该板有着强大的外设拓展接口，搭配完善的实验体系，使得学习者在学习的路上事半功倍。

整个口袋机由核心板、资源版、底板三部分构成，核心板全GPIO引出到底板，资源版从底板引入

部分引脚用作资源验证。

30多种模块：品种多资源广，涉及力、热、光、电、声、磁等，即插即用，操作使用非常简

单！包括INT类、IIC类、I/O类、SPI类、TTL类、USB类、PWM类等，还有无线套件类：ZigBee，

蓝牙，Wi-Fi，LoRa，NB-IoT等。

GPIO引出 连接外设

口袋机系列

14

【实验体系】

类别 技术参数

基础实验 30+：快速上手基础外设操作，包括GPIO、中断、串口、TIM、I2C、SPI等；

模块实验 15+：快速上手项目通信，包含Wi-Fi、BLE、ZigBee、RFID、NFC等模块；

传感器实验 30+：快速上手传感器开发，包含烟感、红外对射、雨雪、温湿度等；

高级实验 40+：快速上手高级技巧，包含μC/OS、FreeRTOS等多任务移植，熟悉OLED库的移植

等；

【项目案例】

为了提升同学们的项目设计经验，满足毕设设计需求，提供的大量的项目案例供学习者们学

习。每个案例都按照标准的项目开发流程去开发。

嵌入式人工智能专业建设方案

15

嵌入式人工智能课程体系

根据嵌入式人工智能教学科研平台的特点，结合学校课时划分，将嵌入式人工智能课程划分

成42课时，分为基础课程、算法课程、案例课程三部分。

嵌入式人工智能基础课占24个课时，分为四个模块：嵌入式人工智能教学科研平台课程、基

础与环境课程、TensorFlow入门课程、OpenCV入门课程。嵌入式人工智能教学科研平台课程占用

2个课时，主要介绍嵌入式人工智能教学科研平台的特点、基本操作与使用。基础与环境课程占

用8个课时，包含人工智能简介、人工智能环境搭建、C、C++、Python的基础简介等，掌握嵌入

式人工智能学习的基础知识与基本环境搭建；OpenCV入门课程包含OpenCV简介、OpenCV编程入门、

图像的存取与显示等，这部分课程可以了解OpenCV、掌握OpenCV的编程基础，为后面算法课程、

案例课程打下基础；TensorFlow入门课程占用4个课时，包含TensorFlow的简介、TensorFlow的

安装、常用API简介、编程入门，也是为后面的算法、案例课程打基础，同样的这部分也可以使

用百度的PaddlePaddle Lite。

算法课程包含8个课时，这里包含KNN、K-Means、贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、

SVM、梯度下降、神经网络，将理论与代码实战结合，掌握人工智能领域中常用的算法原理与代

码实现。综合案例课程占10个课时，首先以百度AI平台为例介绍如何基于第三方平台实现图像处

理、语音处理，然后结合基础课程、算法课程在本地实现手写数字识别、文字识别、人脸检测、

人脸识别、车牌识别等，最后以一个智能音箱项目结尾，将人工智能在嵌入式设备上的实现方式

完整地体现出来。

嵌入式人工智能专业建设方案

16

创新创客智能硬件平台

创新创客智能硬件平台是博创历经多年潜心开发的全新的智能硬件平台。可以满足高校计算

机类、电子自动化类、电气信息类、嵌入式人工智能、物联网等专业教学需求；适用于高校相关

专业的教学科研、创新创业、毕业设计、各类学生竞赛与就业培训。

★ 平台高端核心CPU采用目前市场上主流NXP的i.MX8MM、i.MX6工业级处理器，具有图像硬

件加速器与原生千兆以太网，其它CPU采用市场主流的意法ARM® Cortex™ M3 STM32F103、ARM®

Cortex™ M4 STM32F407、NXP的智能小车赛芯片ARM® Cortex™ M4 MK64FN1M0VLQ12；

★ i.MX8MM的GPU采用3D GPU GC7000-NanoUltra和2D GPU GC520lGPU，i.MX6的GPU采用3D GPU

Vivante GC2000和2D GPU Vivante GC355、Vivante GC320，为嵌入式人工智能教学科研奠定了

坚实的硬件基础；

★ 拥有Android、Linux系统下两套丰富的实验体系以及基于i.MX6、i.MX8MM处理器、STM32

控制器下的裸机开发实验体系，并配有详细的实验指导，源码开放；

★ 配套的在线学习网站-魔法学院，可以满足学生在线学习的需要。有丰富的实验体系，实

验教学视频，配套详细的说明文档，教师PPT等资源；http://www.magic-college.com；

★ 嵌入式人工智能软件资源

基于Ubuntu 18.04系统，支持OpenCV 3.2.0，Python 2.7/3.6.7，Qt 5.9.5，包含OpenCV、

Python实验体系，拥有图像识别、语音识别案例，可与百度人工智能平台、天工平台对接，打造

嵌入式人工智能、物联网一体化实验体系；

★ 华为云平台

针对STM32F407/103核心控制器移植了HUAWEI LiteOS操作系统，使用CoAP（支持MQTT、LwM2M

等）协议连接华为OceanConnect平台，拥有Android开发应用端全功能演示及实验；

嵌入式人工智能专业建设方案

17

【硬件配置】

类别 技术参数

核心控制器

i.MX8MM、i.MX6核心控制器、STM32F103核心控制器、STM32F407核心控制器、

MK64核心控制器；

Cortex-A系列

底板

I2C、UART串口、中断、PWM、SPI、GPIO、千兆以太网网口、用户自定义扩展

IO、USB Host、TF卡、液晶触摸屏、百兆以太网口、HDMI等接口；

Cortex-M系列

底板

IIC、UART串口、ADC、中断、PWM、SPI、GPIO、8个直流电机、4个双向直流电

机、百兆网口、mini USB、TF卡、8个伺服电机、OV7725摄像头、液晶触摸屏、

用户自定义扩展IO口、JTAG等接口；

传感器模块

提供I2C、SPI、A/D、GPIO、中断等接口类型的传感器，接口采用统一的防反

插针接口，可以搭配Cortex-A系列底板、Cortex-M系列底板、NB-IoT套件、LoRa

套件、ZigBee套件使用，包含三轴加速度计传感器、大气压力传感器、温湿度

传感器、磁场强度传感器、声响/光敏传感器、广谱气体传感器、红外对射传

感器、接近开关红外反射模块、热释红外传感器、雨雪传感器、震动传感器、

颜色传感器、热电偶传感器模块、光照强度传感器、超声波传感器、薄膜压力

传感器模块、火焰传感器、红外测距传感器、单轴倾角传感器；

输入输出类模块 双数码管模块、按键模块、LCD 1602模块、LED-蜂鸣器模块、继电器模块、直

流电机驱动模块（含直流电机）、MIC&喇叭模块；

通讯类模块

4G模块、RS485模块、CAN模块、串口Wi-Fi模块、串口蓝牙模块、USB蓝牙Wi-Fi

二合一模块；

接口类模块 USB-HUB模块；

机械类模块 舵机、直流电机；

图像采集类模块 USB摄像头、OV7725摄像头；

显示设备 7寸液晶电容触摸屏；

NB-IoT套件 NB-IoT模块、调试板、仿真器；

LoRa套件 LoRa模块、调试板、仿真器；

ZigBee套件 TI CC2530模块、调试板、仿真器；

RFID套件 低频125K模块（配标签）、高频13.56M模块（配标签）、有源2.4G模块（配电

子标签）；

其它配件 TF卡、ST-Link仿真器1个、电源、配线若干等常用配件；

选配

LoRaWan套件、二维码模块、微型打印机、超高频900M模块、NFC模块、指纹识

别模块、GPS/BD模块、Wi-Fi开发套件、蓝牙开发套件；

【软件配置】

操作系统

i.MX8MM核心控制器：Android 10.0.0（Kernel 5.4）；Linux+Qt 5.10.1（Kernel

4.14.98）；Ubuntu 18.04（Kernel 4.14.98）；

i. MX6核心控制器：Android 7.1.1（Kernel 4.1.15），Linux+Qt 5.9.5（Kernel

4.9.8）；Ubuntu 18.04（Kernel 4.9.8）；

STM32F103/STM32F407核心控制器：FreeRTOS，HUAWEI LiteOS；

嵌入式人工智能专业建设方案

18

华为云平台

基于创新创客智能硬件平台M系列STM32F407/STM32F103核心板、ESP8266模块、

LED蜂鸣器模块、BH1750模块为硬件基础（传感器模块用户可根据需求增减），

移植HUAWEI LiteOS操作系统，使用CoAP（支持MQTT、LwM2M等）协议连接华为

OceanConnect平台，拥有Android开发应用端，以数据上报和命令下发为主线的

全功能演示及实验；

图形界面 Android、Qt5.9.5、XFCE4、emWin；

实验体系

人工智能实验：20多个（包含OpenCV、Python、图像识别、语音识别）；

Linux实验：71个（包含uboot、模块、驱动、文件系统、项目等）；

Android实验：72个（包含环境、驱动、模块、系统、应用等部分）；

i.MX8MM、i.MX6裸机实验：18个；

Cortex M系列实验：49个（103/407/MK64的实验体系一致）；

项目应用 模块综合应用、智能超市、车载导航、密室逃脱等，源码开放；

【平台资源展示】

魔法学院课程 魔法学院PPT讲解

魔法学院实践操作 魔法师商城首页

“博创杯”参赛作品 “博创杯”参赛作品

嵌入式人工智能专业建设方案

19

UP派套装

UP派套装是博创科技针对嵌入式人工智能、物联网、机器人自主研发的一款学习套装，该套

装是由UP派主板、UP派电机驱动板、UP派扩展板、UP派STM32子板构成，用户可根据不同的项目

应用场景选择其中的一个或多个子板与UP派主板相连完成功能实现。UP派以其低功耗、移动便携

性、丰富的GPIO等特性，在很多嵌入式平台或开发板上难以做好的事情，在UP派上却是很容易。

在人工智能盛行的热潮下，UP派还可以运用在自然语言处理，图像处理，多媒体处理，机器人编

程等领域。 【产品特点】

1．CPU采用 i.MX8MM 工业级处理器，4*Cortex-A53+Cortex-M4架构，处理器运行速度高达

1.8GHz；其内部集成了电源管理、安全单元和丰富的互联接口，具有高性能、低功耗、灵活的内

存选项和高速接口以及音视频功能。为嵌入式人工智能、物联网、机器人应用提供了一种安全、

高性能的解决方案；

2．GPU采用3D GPU GC7000-NanoUltra和2D GPU GC520l，为嵌入式人工智能教学科研奠定了

坚实的硬件基础；

3．内存2GB LPDDR4，读写速率3000MTS；32GB TF卡存储；

4．板载Wi-Fi/蓝牙模块、千兆以太网模块、500万摄像头模块（选配）、MIPI电容液晶屏、

红外接收模块、LED、40pin GPIO扩展；

5．配备千兆以太网接口、4个USB 2.0接口、USB OTG接口、MIPI CSI摄像头接口、MIPI DSI

液晶屏接口、USB串口、TF卡接口等外部接口；

6．UP派套装拥有体积小巧，移动便携，组装灵活，接口丰富等特点；

7．支持TensorFlow Lite（灵活的推理引擎，与TensorFlow相比具有更高的性能和更优的内

存利用率）、ARM NN（i.MX和Layerscape®处理器的推理引擎框架，通过ARM计算库利用ARM Neon

™指令）、OpenCV（针对ARM® Cortex® A内核并利用ARM Neon™加速技术的推理引擎和经典机器学

习；

【硬件资源】

嵌入式人工智能专业建设方案

20

UP派主板

CPU MIMX8MM6DVTLZAA，4*Cortex-A53+Cortex-M4架构；主频1.8GHz；

GPU 3D GPU GC7000-NanoUltra和2D GPU GC520l；

存储 2GB LPDDR4，读写速率3000MTS；32GB TF卡存储；

显示屏 4寸MIPI电容液晶屏；

接口资源 配备千兆以太网接口、4个USB 2.0接口、USB OTG接口、MIPI CSI摄像头接口、MIPI

DSI液晶屏接口、USB串口、TF卡接口等外部接口；

板载资源 板载Wi-Fi/蓝牙；

【软件配置】

操作系统

Android 10.0.0（Kernel 5.4）；Linux+Qt 5.10.1（Kernel 4.14）；

Ubuntu 18.04（Kernel 4.14）；

图形界面 Android、Qt5.10.1、XFCE4、Wayland；

实验体系

OpenCV的基本

操作

图像存取与显示、Camera的基本使用、色彩空间与图像表示、图

像的平滑处理、图像的特征、图像的基本处理等实验；

常用算法

K邻近、K均值聚类算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑

回归、支持向量机、梯度下降法、神经网络等实验；

综合案例

基于百度的图像处理技术、基于百度的语音处理技术、基于

sklearn的手写数字识别、基于CNN的手写数字识别、文字识别、

人脸检测、人脸识别、车牌识别、物体识别、街景识别、智能音

箱等实验；

UP派电机驱动板

CPU ARM® Cortex™M3内核的STM32F103同类微控制器；主频72MHz；

接口资源

4驱12V电机接口，4路编码器；

4路红外避障接口，满足各方向的避障需求；9轴传感器接口；

超声波测距模块接口；USB串口；

UART TTL电平接口，I2C总线接口，与“创新创客智能硬件平台”传感器兼容；

20PIN的外扩接口，包括GPIO、UART、VCC、GND；

40PIN UP派主板连接口，可对外提供5V电源；USB供电口，可对外提供5V电源；

UP派扩展板

接口资源

2路I2C；1路UART TTL；SPI；中断；GPIO；PWM等接口；

以上接口与“创新创客智能硬件平台”传感器兼容；

24MHz时钟输出；音频MIC/喇叭、耳机接口；40PIN UP派主板连接口；

UP派STM32子板

CPU ARM® Cortex™M3内核的STM32F103同类微控制器；主频72MHz；

接口资源

I2C、UART（TTL电平）、ADC、中断、PWM、SPI、GPIO等接口；

以上接口与“创新创客智能硬件平台”传感器兼容；

40PIN UP派主板连接口，可对外提供5V电源；

嵌入式人工智能专业建设方案

21

嵌入式人工智能教学科研平台

该产品是博创科技面向嵌入式人工智能领域自主研发的一款高端学习平台，其CPU运用的是

NXP的i.MX8MM处理器，运行速度高达1.8GHz，配合着2G内存、16G高速存储设备以及丰富的外围模

块及接口资源，为嵌入式人工智能、物联网应用提供了一种安全、高性能的解决方案。 【产品特点】

1．CPU采用i.MX8MM工业级处理器，4*Cortex-A53+Cortex-M4架构，处理器运行速度高达

1.8GHz；其内部集成了电源管理、安全单元和丰富的互联接口，具有高性能、低功耗、灵活的内

存选项和高速接口以及音视频功能。

2．基于Ubuntu 18.04系统，支持OpenCV 3.2.0，Python 2.7/3.6.7，Qt 5.9.5，包含OpenCV、

Python实验体系，拥有图像识别、语音识别案例，可与百度人工智能平台、天工平台对接，打造

嵌入式人工智能、物联网一体化实验体系；

嵌入式人工智能专业建设方案

22

3．支持TensorFlow Lite（灵活的推理引擎，与TensorFlow相比具有更高的性能和更优的内

存利用率）、ARM NN（i.MX和Layerscape®处理器的推理引擎框架，通过ARM计算库利用ARM Neon

™指令）、OpenCV（针对ARM® Cortex® A内核并利用ARM Neon™加速技术的推理引擎和机器学习算

法），支持Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX等模型。 【硬件资源】

CPU MIMX8MM6DVTLZAA，4*Cortex-A53+Cortex-M4架构；

GPU 3D GPU GC7000-NanoUltra和2D GPU GC520l；

主频 1.8GHz；

内存 2GB LPDDR4；读写速率3000MTS；

EMMC 16GB；

显示屏 MIPI电容液晶屏，分辨率1024*600；

接口资源 配备千兆以太网接口、音频输入输出接口、2个USB 2.0接口、USB OTG接口、MIPI

CSI摄像头接口、MIPI DSI液晶屏接口、2个USB串口、TF卡接口等外部接口；

板载资源 板载4G、Wi-Fi/蓝牙模块、GPS/北斗模块、音频模块、500W摄像头模块、红外

接收模块、7寸电容液晶屏、KEY1~KEY4、LED1~LED4、陀螺仪传感器；

语音视觉设备 USB摄像头、耳机麦克；

【软件配置】

操作系统

Android 10.0.0（Kernel 5.4）；Linux+Qt 5.10.1（Kernel 4.14）；

Ubuntu 18.04（Kernel 4.14）；

图形界面 Android、Qt5.10.1、XFCE4、Wayland；

实验体系

OpenCV的基本

操作

图像存取与显示、Camera的基本使用、色彩空间与图像表示、图

像的平滑处理、图像的特征、图像的基本处理等实验；

常用算法

K邻近、K均值聚类算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑

回归、支持向量机、梯度下降法、神经网络等实验；

综合案例

基于百度的图像处理技术、基于百度的语音处理技术、基于

sklearn的手写数字识别、基于CNN的手写数字识别、文字识别、

人脸检测、人脸识别、车牌识别、物体识别、街景识别、智能音

箱等实验；

嵌入式人工智能专业建设方案

23

嵌入式人工智能教学科研平台（I型）

【产品特点】

1．采用目前市场上主流的i.MX6工业级处理器，具有图像硬件加速器与原生千兆以太网；

2．GPU采用3D GPU Vivante GC2000和2D GPU Vivante GC355、Vivante GC320，为嵌入式人

工智能教学科研奠定了坚实的硬件基础；

3．基于Ubuntu 18.04系统，支持OpenCV 3.2.0，Python 2.7/3.6.7，Qt 5.9.5，包含OpenCV、

Python实验体系，拥有图像识别、语音识别案例，可与百度人工智能平台、天工平台对接，打造

嵌入式人工智能、物联网一体化实验体系；

【硬件资源】

CPU i.MX6 DualLite，ARM® Cortex™ A9架构；

GPU 3D GPU Vivante GC2000和2D GPU Vivante GC355、Vivante GC320

主频 1.0 GHz；

内存 1GB的DDR3；

EMMC 8GB；

显示屏 10.1寸电容触摸屏分辨率1024x600；

接口资源 千兆以太网、500W CMOS摄像头、视频解码输入、音频耳机、MIC、VGA等接口；

板载资源 板载4G、Wi-Fi、蓝牙、重力加速度传感器、陀螺仪传感器；

语音视觉设备 USB摄像头、耳机麦克；

【软件配置】

操作系统

Android 7.1.1（Kernel 4.1）；Linux+Qt 5.3（Kernel 4.9）；

Ubuntu 18.04（Kernel 4.9）；

图形界面 Android、Qt5.3、XFCE4、Wayland；

人工智能实

验

OpenCV的基本

操作

图像存取与显示、Camera的基本使用、色彩空间与图像表示、图像的

平滑处理、图像的特征、图像的基本处理等实验；

常用算法

K邻近、K均值聚类算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、

支持向量机、梯度下降法、神经网络等实验；

综合案例

基于百度的图像处理技术、基于百度的语音处理技术、手写数字识别、

人脸检测、人脸识别、车牌识别、物体识别、街景识别、智能音箱等

实验；

嵌入式人工智能专业建设方案

24

嵌入式人工智能教学科研平台（II型）

【产品特点】

1．采用RK3399处理器，具有图像硬件加速器与千兆以太网等；

2．GPU采用四核ARM新一代高端图像处理器Mali-T860；

3．基于Ubuntu 18.04系统，支持OpenCV 3.2.0，Python 2.7/3.6.7，Qt 5.9.5，包含OpenCV、

Python实验体系，拥有图像识别、语音识别案例，可与百度人工智能平台、天工平台对接，打造

嵌入式人工智能、物联网一体化实验体系；

【硬件资源】

类别 技术参数

CPU ARM® Cortex-A72*2 + Cortex-A53*4；

GPU 四核ARM新一代高端图像处理器Mali-T860

主频 最高1.8GHz；

内存 K4E8E304EE-EGCF，LPDDR3，2GB；

EMMC 16GB；

SPDIF 光纤输出接口；

显示屏 7寸电容触摸屏分辨率1024x600；

接口资源

HDMI、红外接收头、TF卡座、MIPI Camera、MIPI屏、UART、Type C、USB Host2.0、

USB Host 3.0、micro SIM卡座，eDP-DSI、HP、24Pin摄像头、SPKER、10M/100M/1000M

以太网、GPIO等接口、独立按键、UART、RTC、PCIE、LED等；

板载资源 板载陀螺仪传感器、Wi-Fi、蓝牙、MIC；

语音视觉设备 USB摄像头、耳机麦克；

【软件配置】

操作系统 Android 7.1； Linux 4.4+Qt 5.6； Ubuntu 16.04； Debian 9；

人工智能实验

OpenCV的基

本操作

图像存取与显示、Camera的基本使用、色彩空间与图像表示、图像

的平滑处理、图像的特征、图像的基本处理等实验；

常用算法

K邻近、K均值聚类算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回

归、支持向量机、梯度下降法、神经网络等实验；

综合案例

基于百度的图像处理技术、基于百度的语音处理技术、基于sklearn

的手写数字识别、基于CNN的手写数字识别、文字识别、人脸检测、

人脸识别、车牌识别、物体识别、街景识别、智能音箱等实验；

嵌入式人工智能专业建设方案

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IMX6嵌入式教学科研平台（II型）

【产品特点】

1．主CPU采用目前市场上主流的i.MX6工业级处理器，具有图像硬件加速器与原生千兆以太

网，从CPU采用ARM® Cortex™ M3 STM32F103同类芯片；

2．GPU采用3D GPU Vivante GC2000和2D GPU Vivante GC355、Vivante GC320，为嵌入式人

工智能教学科研奠定了坚实的硬件基础；

3．配置基于STM32F103微控制器的模拟智能车单元，通过对STM32F103芯片的编程设计，结合

舵机、编码器电机、ADC、循迹摄像头、LED舵机转向灯、液晶屏上的滚动赛道等软硬件资源，实

现智能车的转向、测速、循迹控制等；

4．配置STM32F103扩展接口、千兆网口、USB串口、TTL串口、USB Host、USB OTG、TF卡、HDMI、

VGA、JTAG、音频输入输出、3*4按键、485总线、CAN总线等丰富的接口资源；

5．板载NFC模块、陀螺仪传感器EEPROM；同时板载4G、Wi-Fi、ZigBee（或蓝牙4.0）等移动

通讯资源；

6．配置动态数码管、16*16点阵、模拟交通灯、直流电机、步进电机、3*4按键、蜂鸣器、ADC

等丰富的嵌入式教学资源；

7．拥有Android、Linux系统下两套丰富的实验体系以及基于i.MX6 DualLite、STM32F103微

控制器下的裸机开发实验体系，并配有详细的实验指导，源码开放；

嵌入式人工智能专业建设方案

26

16X16点阵 LED灯

测速编码器电机 NFC-RFID

Zigbee数据采集 步进电机

交通灯 双数码管

软 件 应 用

嵌入式人工智能专业建设方案

27

IMX6嵌入式教学科研平台（I型）

【产品特点】

1．CPU采用目前市场上主流的i.MX6 DualLite工业级处理器，具有图像硬件加速器与原生千

兆以太网；

2．GPU采用3D GPU Vivante GC2000和2D GPU Vivante GC355、Vivante GC320，为嵌入式人

工智能教学科研奠定了坚实的硬件基础；

3．采用LVDS接口的10.1寸电容触摸屏；

4．丰富的移动通讯资源，板载4G、Wi-Fi、蓝牙4.0；

5．板载重力加速度，陀螺仪传感器；

6．操作系统采用Android 7.1.1版本；

7．拥有Linux、Android系统下两套丰富的实验体系以及嵌入式裸机开发实验体系，并配有详

细的实验指导，源码开放；

8．可作为高校嵌入式教学科研平台，也可作为物联网网关控制器，用于项目开发；

【硬件资源】

类别 技术参数

CPU i.MX6 DualLite，ARM® Cortex™ A9；

GPU 3D GPU Vivante GC2000和2D GPU Vivante GC355、Vivante GC320

主频 1.0 GHz；

内存 1 GB的 DDR3；

EMMC 8 GB；

电源管理芯片 i.MX6专用电源管理芯片MMPF0100F0EP，为处理器及系统其它设备提供电源；

显示屏 10.1寸电容触摸屏分辨率1024x600；

接口资源

3个UART接口，1个用于调试终端，其它两个用于接入外部串口设备；

以太网接口，传输速率：10M/100M/1000Mb/s；

500W CMOS摄像头接口，视频解码输入接口；LVDS，LCD显示屏接口；

4个USB HOST接口，1个USB OTG接口；SD Card接口；

音频耳机接口，MIC接口；板载4G，Wi-Fi，蓝牙模块；VGA接口；

1个RS485接口，1个CAN总线接口；HDMI接口；板载JTAG调试接口；

嵌入式人工智能专业建设方案

28

其它 板载重力加速度传感器，陀螺仪传感器；

选配 500W CMOS摄像头，USB摄像头；

【软件资源】

类别 技术参数

操作系统 Android 7.1.1（Kernel 4.1）；Linux+Qt 5.3（Kernel 4.9）；

Bootloader

U-boot.bin；

支持EMMC/SD擦除，读，写；

支持bootm、bootargs设置；

支持打印、设置、保存环境变量； 支持内存内容显示，对比、修改； 支持USB

下载镜像等；

驱动支持

10.1寸LVDS/TTL驱动，VGA显示驱动（1280x600）、HDMI显示驱动

（1920x1080）；

电容触摸屏驱动；多媒体硬件编解码驱动；OV5640摄像头驱动；屏幕旋转驱动；

FIMC驱动；重力传感器驱动；陀螺仪传感器驱动；AR8031千兆网卡驱动；

485、CAN总线驱动；PWM驱动；按键驱动；音频驱动WM8962；DMA驱动；

实Wi-Fi时时钟驱动；USB Device驱动；USB host驱动；USB OTG驱动；模块驱动；

3G/4G模块驱动；蓝牙模块驱动；JPEG硬件编解码驱动；3D、2D硬件加速驱动；

应用软件

Clock（闹钟程序）；Calculator（计算器）；Camera（摄像头程序）；

Phone（电话软件）；Email（收发邮件工具）；Settings（设置功能程序）；

Browser（网页程序）；Music（音乐播放器）；Messaging（短信软件）；

Gallery（图片浏览软件）；

主要实验体系 Android系统实验体系；Linux系统实验体系；嵌入式裸机开发实验体系；

嵌入式人工智能专业建设方案

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IMX RT1052/STM32三核心教学平台

【产品特点】

1．配置基于ARM® Cortex® M7内核的恩智浦的i.MX RT1052、意法的ARM® Cortex™ M4

STM32F429，ARM® Cortex™ M3 STM32F103三款MCU核心板；

2．i.MX RT1052，STM32F429除了片上RAM，FLASH存储外，还配备有32MB的SDRAM，8MB的SPI

FLASH；STM32F103除了片上RAM，FLASH外，还配备有1MB的SRAM，16MB的NOR FLASH和128MB的NAND

Flash；满足通常功能需求；

3．板载兼容三款处理器的智能车竞赛单元，将真实的智能车拆分至实验平台，通过对处理

器芯片的编程，结合舵机，直流电机，测速码盘，循迹摄像头，ADC电位器以及液晶屏上的滚动

赛道等软硬件资源，实现智能车的转向，测速，循迹等控制；

4．板载网口，USB串口，USB OTG，TF卡，JTAG，音频输入输出，CAN总线，OV7725摄像头等

接口资源；

5．板载动态数码管，8*8点阵，模拟交通灯，矩阵键盘，步进电机，LED，按键，RTC等丰富

的嵌入式资源；

6．拥有嵌入式裸机实验体系，RTOS、GUI、LwIP移植开发实验体系：源码采用固件库、BSP

驱动包、APP开发包分层，并提供详细指导书，源码开放；

嵌入式人工智能专业建设方案

30

【硬件参数】

类别 技术参数

i.MX RT1052核心板

CPU：MIMXRT1052CVL5B，ARM® Cortex® M7；

3015 CoreMark/1284 DMIPS@600MHz；On-chip RAM：512KB；32 KB-I，32KB-D；

板载SDRAM：16M*16bits；SPI FLASH：8MB；

STM32F429核心板

CPU：STM32F429IGT6，带有FPU的ARM® Cortex™ M4 CPU；主频：180MHz；

内部Flash：1024KB；内部RAM：256KB；

板载SDRAM：16M*16bits；SPI FLASH：8MB；

STM32F103核心板

CPU：STM32F103，ARM® Cortex™ M3；主频：72MHz；

内部Flash：512KB；内部RAM：64KB；

板载SRAM：512K*16bits；板载Flash：Nor Flash：128Mbit；Nand Flash：

1Gbit；

板载：DM9000 网卡芯片；板载：RA8875 LCD驱动芯片；

底板

配备7寸电容触摸液晶屏；

配备4位数码管、交通灯、8*8点阵、3*3矩阵键盘、步进电机、LED、

KEY1~KEY2、实时时钟等嵌入式教学资源；

板载Wi-Fi模块或蓝牙模块，二选一；

音频输入输出接口；

20pin 标准JTAG/SW调试接口；

USB-OTG接口；

10/100M以太网接口；

2个UART接口，1个用于调试终端，1个做其它用途；

CAN总线接口；

ADC接口；

TF卡接口；

OV7725摄像头接口；

模拟智能车单元 包括转向舵机，直流电机，测速编码器，OV7725循迹摄像头，ADC电位器，

板载JTAG调试接口等；

【软件资源】

类别 技术参数

入门实验 LED灯，KEY按键，由51单片机的寄存器配置到ARM固件库调用；

驱动实验

UART、Delay、Timer、ADC、RTC、SPI、DMA、CAN、SDIO、I2S、FSMC、USB等片

内外设驱动实验；

应用实验

舵机控制，直流电机控制、码盘测速、电位器输入、日历输出、摄像头、音频输

入输出、电容液晶屏、SRAM、NOR FLASH、NAND FLASH、SPI FLASH、数码管、点

阵、交通灯、矩阵键盘等APP应用实验；

RTOS μC/OS和FreeRTOS移植；

任务管理、中断与时钟、内存管理；

GUI 裸机GUI开发，应用为RA8875+7寸TFT液晶屏；

FatFS FatFS文件系统移植；

LwIP LwIP移植；

LwIP开发入门实验；

嵌入式人工智能专业建设方案

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MK64/STM32三核心教学平台

【产品特点】

1．配置独立自主设计的基于ARM® Cortex™ M4内核的意法STM32F407ZGT6、恩智浦MK64，ARM®

Cortex™ M3内核的STM32F103三款工业级MCU核心板；

2．每款MCU核心板均配备了1M字节SRAM、16M字节NorFlash和128M字节NandFlash，可以满足

通常功能需求，轻松运行RTOS、GUI，复杂算法“零压力”；

3．板载兼容三款处理器的智能车单元，将真实的智能车拆分至实验平台，通过对

MK64/STM32F407/STM32F103芯片的编程设计，结合转向舵机、直流电机、测速编码器、循迹摄像

头、ADC电位器、液晶屏上的滚动赛道等软硬件资源，实现智能车的转向、测速、循迹控制等；

4．板载网口、串口、USB OTG、TF卡、JTAG、音频输入输出、CAN总线、DAC、OV摄像头接口

等丰富的接口资源；

5．板载4G、Wi-Fi、ZigBee或者蓝牙4.0（选配）、NFC模块等移动通讯资源，红外对射传感

器等资源；

6．板载动态数码管、16*16点阵、模拟交通灯、步进电机、LED、KEY、RTC等丰富的嵌入式

教学资源；

7．拥有嵌入式裸机实验体系，RTOS、GUI、LwIP移植开发实验体系；源码采用固件库、BSP

驱动包、APP开发包分层，并提供详细指导书，源码开放；

【硬件参数】

类别 技术参数

MK64

核心板

CPU：MK64FN1M0VLQ12/MK64FX512VLQ12，ARM® Cortex™ M4；

主频：120MHz；内部Flash：1MB；内部RAM：256KB；

板载SRAM：512K*16bits；板载Flash：128Mbit Nor Flash；1Gbit Nand Flash；

STM32F407核

心板

CPU：STM32F407ZGT6，ARM® Cortex™ M4；

主频：168MHz；内部Flash：1MB；内部RAM：192KB；

板载SRAM：512K*16bits；板载Flash：128Mbit Nor Flash；1Gbit Nand Flash；

嵌入式人工智能专业建设方案

32

STM32F103核

心板

CPU：STM32F103，ARM® Cortex™ M3；

主频：72MHz；内部Flash：512KB；内部RAM：64KB；

板载SRAM：512K*16bits；

板载Flash：128Mbit Nor Flash；1Gbit Nand Flash；

底板

配备7寸电容触摸液晶屏；

配备4位数码管、交通灯、步进电机、16*16点阵、LED、KEY1~KEY2，实时时钟等

嵌入式教学资源；

板载Wi-Fi、4G、ZigBee/Bluetooth、NFC，红外对射传感器等模块；

音频输入输出接口；

20pin 标准JTAG/SW调试接口；

USB OTG接口；

10/100M以太网接口；

2个UART接口，1个用于调试终端，1个做其它用途；

CAN总线接口；

DAC接口；

TF卡接口；

OV7725摄像头接口；

I2C接口的EEPROM；

模拟智能车单

元

包括转向舵机，直流电机，测速编码器，OV7725循迹摄像头，ADC电位器，板载JTAG

调试接口等；

【软件参数】

类别 技术参数

入门实验 LED点灯、KEY按键输入，由51单片机的寄存器配置到ARM固件库调用；

驱动实验

UART、Delay、Timer（PWM&Capture）、ADC、DAC、RTC、I2C、SPI、DMA、CAN、

SDIO、I2S、FSMC/Flexbus、USB等片内外设驱动配置实验；

应用实验

舵机控制、直流电机控制、码盘测速、电位器输入、正弦波输出、摄像头、音频

输入输出、电容TFT液晶屏、SRAM/NorFlash/NandFlash读写、Wi-Fi/3G/ZigBee

/NFC通讯、数码管/交通灯/步进电机/点阵控制等APP应用分立实验；日历输出；

RTOS μC/OS-II和μC/OS-III移植；

任务管理、中断与时钟、内存管理；

GUI 裸机GUI开发，应用为RA8875+7英寸TFT液晶屏；

emWin移植与开发入门；

FatFS FatFS文件系统移植；

LwIP

LwIP移植；

LwIP开发入门实验；

嵌入式人工智能专业建设方案

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Xilinx Kintex-7 FPGA教学平台

针对FPGA产品的不断升级和市场对高性能产品的需求，此教学平台选用Xilinx Kintex-7系

列芯片作为主控。平台采用主控板加底板外设的架构，主控板可以独立使用，工作在对更高速外

设实时控制的需求下，并可以根据需求进行控制板的升级换代；底板设计较为常用、稳定和高速

的外设。本平台可以满足FPGA基础教学、计算机体系结构等课程的需求。 【技术指标】

类别 技术参数

1、运算能力强

Logic Cells：326080；

DSP Slices：840；

Block RAM（36Kb）：445；

2、存储容量大

外扩1GB DDR3L SDRAM存储器；

外扩1Gb NOR Flash存储器；

外扩128Mb QSPI Flash存储器；

外扩4Kb EEPROM存储器；

TF Card；

3、多种加载方式 JTAG加载；QSPI Flash加载；

4、核心板外设接口

1通道USB转RS232串行接口；

HDMI视频输出接口；

千兆以太网接口；通道光纤接口；

1x MGT串行接口（SMA）；

FMC通用接口；

LED灯、蜂鸣器状态提示；

4位拨码开关；

单端、差分预留接口；

嵌入式人工智能专业建设方案

34

5、底板外设接口

数码管、点阵、7寸LCD显示单元；

VGA视频输出接口；

1602 LCD显示单元；

1通道全双工RS422/485接口；

1通道MINI USB转RS232串行接口；

OV5640摄像头接口；

红外接收器；

步进电机、直流电机控制器；

4x4矩阵键盘、8位按键、8位开关；

8位LED灯；

6、工作时钟 默认为125MHz差分时钟；

7、使用环境 商业级：0℃-70℃（底板）；

工业级：-40℃-75℃（核心板）；

【核心板】

板载FMC功能接口，设计60对LVDS和4x MGT信号；板载HDMI、千兆以太网和USB-UART接口；

板载DDR3L SDRAM、QSIP FLASH、NOR FLASH和EEPROM存储器；板载一通道收发光纤接口；设计

LVCMOS33、LVCMOS25和MGT预留接口，用于功能扩展。

核心板采用高性能电源方案，严格控制上电顺序，采用差分时钟提供多功能系统时钟，采用

可靠的复位系统，满足高性能系统开发和工业级应用。 【选配：AD/DA功能子卡】

AD/DA功能子卡，板载一片AD9283-100，8bit 100M采样率AD转换器，板载一片AD9760，10bit

125M采样率DA转换器。

前面板设计三个SMA接口，ADC支持差分信号或单端信号输入采集，DAC支持单通道模拟信号

输出。 【实验】

实验包括FPGA基础实验和计算机体系结构基础实验两部分。

嵌入式人工智能专业建设方案

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Xilinx/Altera FPGA双核心教学平台

【产品概述】

Xilinx/Altera FPGA双核心教学平台是一款专业级的EDA/SOPC教学系统，采用Altera公司的

大容量FPGA，可以同时完成两种FPGA的教学任务。平台配有完整的实验体系、配套教材、丰富的

接口资源和外扩功能模块，满足从EDA到SOPC和创新实践要求。既是老师日常教学的得力助手，

又是学生开发创新的理想选择。 【产品特点】

1．采用模块化设计，方便实现硬件升级和扩展；

2．提供Verilog HDL源代码；

3．提供丰富的实验例程，涵盖数字逻辑、嵌入式SOPC设计两种应用；

【应用领域】

1．EDA/SOPC的教学；

2．NiosII软核处理器的教学；

3．IP Core设计；

4．SOC及SOPC设计；

5．IC集成电路的设计；

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捡乒乓球机器人智能平台

【产品简介】

本产品为北京博创智联科技有限公司与北京工业大学人工智能与自动化学院科研团队历时

三年联合研制的一款机器人、人工智能相结合的创新实践平台。该平台以设计实现智能捡乒乓球

机器人为主线，以CDIO工程教育理念进行教学设计，使学生能够系统地得到机器人产品构思、设

计、实现与运作的整体训练，培养学生动手实践、创新思维、解决复杂工程问题等能力。该平台

的推出，旨在解决传统的人工智能、机器人工程专业综合实训平台与新工科人才培养需求不匹配

的问题，并经过完整的教学验证，取得了良好的教学效果，是人工智能、机器人工程专业综合设

计与创新实践课程的平台。同时，该平台以北京博创全模块化创新创客智能硬件平台为基础，也

能够满足嵌入式系统、物联网工程相关专业的实践课程需要。实为校企合作力作！

【产品特色】

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【平台资源】

【教学资源】

作品测试表、答辩评审表、课程报告封皮、问卷调查表

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家居精灵

UP-Home-Spirit8 UP-Home-Spirit6

北京博创智联科技有限公司新推出了嵌入式人工智能机器人——家居精灵，家居精灵的名字

来源于智能家居，本产品的硬件、软件均自主开发。

家居精灵集成雷达，借助于ROS的开源特性，很好的支持了定位导航、地图构建等功能。借

助于创新创客智能硬件平台，添加红外传感器、超声波等传感器，组建出可学性强、结构层次清

晰、简单易学的嵌入式人工智能机器人——家居精灵。

家居精灵支持闲聊；可以播放本地音乐、百度音乐、网易云音乐；可以有道翻译；可以天气

播报、播报自身IP、语音拍照；支持微信接入、后台管理、在线升级、远程控制；支持MQTT协议

的物联网设备接入；支持二次开发，探索更多未知功能。

语音交互：可以学习语音控制家居精灵运动、播放音乐以及各个环节的语音播报等内容。

人脸识别：可以学习人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等方面的知识。

人体感知：可以学习人体感知、人体跟踪等方面的知识。

自主导航：可以学习即时定位与地图构建、自主导航、路径规划等方面的知识。

家居物联：可以学习如何将物联网设备接入家居精灵、通过家居精灵控制物联网设备等知识。

百度AI开放平台：可以学习如何使用第三方AI平台应用到自己的平台，例如语音闲聊、天气

查询、有道翻译等方面的内容。

软硬件开源：平台相关软硬件均开源，从硬件到驱动、从系统到应用都有相关实验代码以及

实验文档；从ROS底盘到ROS系统，均有实验体系，和市面上不开源的底盘说再见。 【课程体系】

根据根据家居精灵的特点，结合学校课时划分特点，将家居精灵课程划分成32课时，分为基

础、进阶、综合三部分。

实训基础课占20个课时，分为三个模块：机器人平台课程、ROS底盘基础、ROS基础课程。机

器人平台课程占用2个课时，主要介绍家居精灵的设计思路、家居精灵的软硬件结构、对家居精

灵的简单操作与入门，通过这部分课程可以对家居精灵有个整体的认知；ROS底盘基础占用8个课

人工智能机器人专业建设方案

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时，主要介绍家居精灵的底盘是如何开发的，包含开发工具的介绍、环境搭建等，从简单的串口

功能模块开始，逐一开发底盘的各个功能模块，这部分知识简单，基于STM32原本的技术，后面

附加ROS技术；ROS基础课程包含ROS的简介、ROS开发工具简介、ROS的环境搭建、ROS的基本命令、

ROS编程入门等，然后介绍ROS的三大通信类型，分别是Topic、Service、Action，接下来介绍ROS

节点参数、ROS与底盘通信等课程。

进阶课程占8个课时，将ROS与底盘结合，按照底盘的功能模块划分进行，例如借助与底盘的

电机，控制电机移动，借助于底盘的超声波传感器，实现机器人的避障功能等，还包含了ROS下

的语音合成、语音识别等。

综合课程占4个课时，在基础、进阶课程的基础上，实现语音控制机器人的移动、播放音乐

等，基于机器视觉，实现人脸检测、人脸识别、人脸跟踪，借助于激光雷达，实现即时地图构建、

自主导航、路径规划等，讲述机器人相关知识。

【硬件资源】

型号：UP-Home-Spirit8

类别 技术参数

IMX8主控板

CPU：i.MX8MM工业级处理器，4*Cortex-A53+Cortex-M4架构；

GPU：采用3D GPU GC7000-NanoUltra和2D GPU GC520l；

主频：1.8GHz；内存：2GB LPDDR4；读写速率3000MTS；存储：32GB TF卡；

板载Wi-Fi/蓝牙模块、千兆以太网模块、500万像素MIPI OV5640摄像头模块（选

配）、MIPI电容液晶屏、红外接收模块、LED、40pin GPIO扩展；

接口：千兆以太网、4个USB 2.0、USB OTG、MIPI CSI摄像头、MIPI DSI液晶屏、

USB串口、TF卡接口等外部接口；

UP派套装拥有体积小巧，移动便携，组装灵活，接口丰富等特点；

人工智能机器人专业建设方案

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电机驱动板

CPU：STM32F103 ARM® Cortex™ M3，主频72MHz；

4个带编码器的直流减速电机接口，驱动采用TB6612电机驱动芯片，每个TB6612

可以同时驱动2个电机，每通道可以输出高达1A的连续输出电流；

接口：4路红外避障接口，满足各方向的避障需求；

9轴传感器；1个超声波测距模块接口；

1个UART TTL电平接口，与“创新创客智能硬件平台”传感器兼容；

1个USB串口；

1个I2C总线接口，与“创新创客智能硬件平台”传感器兼容；

1个20PIN 的外扩接口，包括GPIO、UART、VCC、GND。

1个40PIN接口，与UP派主板连接，同时可对外提供5V电源；

1个USB供电接口，可对外提供5V电源。

主控扩展板

2路I2C；1路UART TTL；SPI；中断；GPIO；PWM；24MHz时钟输出；音频MIC/喇叭、

耳机等接口；

外围设备

激光雷达、7寸电容液晶触摸屏、直流减速电机、深度摄像头、超声波传感器、

陀螺仪传感器、红外避障传感器；

型号：UP-Home-Spirit6

类别 技术参数

IMX6主控板

IMX6核心板

CPU：i.MX6 DualLite工业级处理器；

GPU：3D Vivante GC2000和GPU 2D Vivante GC355；

内存：2GB DDR3；

EMMC：16GB；

接口：音频输入输出接口，USB OTG接口；

BOOT：8位拨码开关，可以随时切换烧录方式和启动方式；

PMU：i.MX6专用电源管理芯片MMPF0100F0EP；

突出功能：图形硬件加速，支持2D、3D图形加速，支持JPEG硬件编解码；

底板

I2C、UART串口、中断、PWM、SPI、GPIO、千兆网口、用户自定义扩

展IO、USB Host、TF卡、液晶触摸屏、HDMI等接口；

电机驱动板

STM32F103

核心板

CPU：STM32F103，ARM® Cortex™ M3；

主频：72MHz；内部Flash：512KB；内部RAM：64KB；

板载SRAM：512K*16bits；

板载Flash：128Mbit Nor Flash；1Gbit Nand Flash；

底板

IIC、UART串口、ADC、中断、PWM、SPI、GPIO、8个直流电机、4个

双向直流电机、百兆网口、miniUSB、TF卡、8个伺服电机、OV7725

摄像头、液晶触摸屏、用户自定义扩展IO口、调试等接口；

外围设备

激光雷达、7寸电容液晶触摸屏、直流减速电机、云台摄像头、超声波传感器、

陀螺仪传感器、红外避障传感器、Wi-Fi/蓝牙模块、蓝牙耳机；

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【软件配置】

型号：UP-Home-Spirit8

操作系统

Android 10（Kernel 5.4），Linux+Qt 5.10.1（Kernel 4.14）；Ubuntu 18.04

（Kernel 4.14）；

驱动程序

I2C、UART、中断、PWM、SPI、GPIO、千兆以太网、SD卡、直流电机、LCD、电容

屏、USB、SRAM；

型号：UP-Home-Spirit6

操作系统

Android 7.1.1（Kernel 4.1），Linux+Qt 5.9（Kernel 4.9）；Ubuntu 18.04（Kernel

4.9）；

驱动程序

I2C、UART、中断、ADC、PWM、SPI、GPIO、千兆以太网、SD卡、直流电机、步进

电机、伺服舵机、LCD、电容屏、OV7725摄像头、RTC时钟、USB、NandFlash、NorFlash、

SRAM、CAN总线、485总线；

【实验体系】

实验体系

ROS系统

实验体系

ROS基本命令使用、命令行-Hello World、IDE-Hello World、多语言

交互式hello World、基于topic的通信、基于service的通信、基于

Action的通信、ROS节点参数、激光雷达、家居精灵组装、电机控制、红

外避障、超声波避障、语音识别与合成、语音交互、USB Camera 的使用、

人脸识别与跟踪、人体跟踪、SLAM 与自主导航等实验；

ROS底盘

实验体系

UART串口、电机驱动、编码器信息采集、红外避障传感器、超声波模

块、陀螺仪传感器、ROS库的制作、ROS底盘硬件连接、ROS代码集成、

ROS 底盘综合实验等实验；

人工智能

实验体系

OpenCV的基本操作

图像存取与显示、Camera的基本使用、色彩空间与

图像表示、图像的平滑处理、图像的特征、图像的

基本处理等实验；

常用算法

K邻近、K均值聚类算法、朴素贝叶斯、决策树、随

机森林、逻辑回归、支持向量机、梯度下降法、神

经网络等实验；

综合案例

基于百度的图像处理技术、基于百度的语音处理技

术、基于sklearn的手写数字识别、基于CNN的手写

数字识别、文字识别、人脸检测、人脸识别、车牌

识别、物体识别、街景识别、智能音箱等实验；

人工智能机器人专业建设方案

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机器视觉平台

北京博创智联科技有限公司新推出了机器视觉平台，机器视觉平台以人工智能技术为基础，配套

由简到繁的机器视觉相关实验及案例。

机器视觉平台集成了深度相机，包含基于OpenCV的图像处理系列实验、人脸检测、人脸识别、人

体感知等实验。在本地进行机器视觉处理的基础上，还集成了百度AI开放平台，将复杂的机器视觉算

法交给百度，让你感受到机器视觉从未如此简单。机器视觉平台相关软硬件均开源，从硬件到驱动、

从系统到应用都有相关实验代码及实验文档。

机器视觉平台基于多核高性能AI处理器，预装Ubuntu 18.04操作系统与OpenCV计算机视觉库，支

持TensorFlow、NCNN、Paddle-Lite等深度学习推理框架，方便实验、实训、教学及拓展开发。

机器视觉平台提供Python编程开发案例资源包。

机器视觉平台提供OpenCV计算机视觉应用开发案例资源包。

机器视觉平台提供深度学习框架应用开发案例资源包。

机器视觉平台支持人工智能课程体系。 【硬件资源】

类别 技术指标

板载资源

CPU：MIMX8MM6DVTLZAA，4*Cortex-A53+Cortex-M4架构；

主频1.8GHz；

GPU：3D GPU GC7000-NanoUltra和2D GPU GC520l；

RAM：2GB LPDDR4；

EMMC：16GB；

显示：MIPI电容液晶屏，分辨率1024*600；

接口：配备千兆以太网接口、音频输入输出接口、2个USB 2.0接口、USB OTG接口、

MIPI CSI摄像头接口、MIPI DSI液晶屏接口、2个USB串口、TF卡接口等外部接口；

人工智能机器人专业建设方案

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板载资源：板载4G、Wi-Fi/蓝牙模块、GPS/北斗模块、音频模块、500W摄像头模

块、红外接收模块、7寸电容液晶屏、KEY1~KEY4、LED1~LED4、陀螺仪传感器；

外围设备 深度相机；500万像素MIPI摄像头；USB UVC摄像头；

【软件配置】

操作系统

Android 10（Kernel 5.4），Linux+Qt 5.10（Kernel 4.14）；Ubuntu 18.04（Kernel

4.14）；

驱动程序

I2C、UART、中断、PWM、SPI、GPIO、千兆以太网、SD卡、直流电机、LCD、电容屏、

USB、SRAM；

实验体系

图像的存取与显示；Camera的基本使用；

色彩空间与图像的表示；图像的平滑处理；

图像的特征；图像的轮廓检测；

人脸检测；人脸识别；车牌识别；物体识别；

物品分类；表情识别；口罩检测；

姿态识别；菜品识别；植物识别；动物识别；

【案例展示】

人脸检测案例 人脸识别案例

车牌识别案例 多分类的街景识别案例

人工智能机器人专业建设方案

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智能移动机器人

该平台是针对于高校教学和研究的一款室内服务机器人的学习和研究平台，它搭载了上下两层控

制器，以及服务机器人所需的传感器，预装了机器人操作系统，提供了完整的教学课程方案，旨在为

高校移动机器人教学提供一个开放的模块化的综合机器人平台。 【产品特点】

1．全功能智能机器人：一款全功能的智能移动机器人，它包含了超声波，碰撞，防跌，深度视

觉，语音，激光雷达等服务机器人应该配置的传感器，预装了ROS机器人操作系统，为机器人教育与

学习，slam算法，机器人AI，机器人视觉等研究提供了理想，稳定的平台；

2．开源系统：基于ROS机器人操作系统加入AI框架深度定制的EROS，集成了更多的应用功能以及

硬件支持，提高学生学习以及开发效率；

3．四个自由度，灵活移动：拥有四个自由度，包含：平面x，y移动，平面旋转以及可旋转的腰

部，能够实现灵活控制以及良好交互；

4．多传感器全面感知：拥有一个交互相机，一个深度环境感知相机，一个辅助定位相机，一个

二维激光雷达，三个超声波传感器，一个温湿度传感器，一个可燃气体传感器，可以感知环境，为机

器人开发提供更多信息；

5．丰富的软件包：借助于上下两层控制器的结合，搭配强大的ROS机器人操作系统，使机器人能

够完成环境建模，自主导航，肢体交互，语音交互,多机协同编队等真正的智能机器人应该有的功能。

6．丰富的教学资源：适用课程：《机器人操作系统》、《智能机器人综合开发》等相关课程或

相关课程设计的教学实验平台。

适用范围：本科或高职教学使用、研究生课题科研平台；

课程资源：课程方案，讲义，课件，实验指导书；

【配置参数】

人工智能机器人专业建设方案

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整机参数

整体尺寸：320mm*320mm*600；

重量：12kg；

最大移动速度：1.2m/s；

整机最大功率：100W；

移动形式：全向移动，差动移动；

满功率连续运行时间：3h；

待机时间：6h；

供电电压：24V；

软件系统：EROS(ROS定制)；

控制器以及接

口

接口：电机控制：4路电机控制，每路120W驱动能力；1路485；1路can；3路防跌

落传感器；3路防撞传感器；1路急停；1路温湿度传感器；1路气味传感器；1路二

维激光雷达；1路IMU；1路深度相机接口；2路12V/10A供电；1路5V/5A供电等接口；

2路RS232、2路RS483、2路USB3.0、3路USB2.0、1路HDMI、1路VGA扩展接口。

计算资源：

主控CPU：i5，内存：4G，硬盘：128G；

运控CPU：内核Cortex-M3 32-bit RISC；

传感器

深度相机*1； 激光雷达*1； 超声波传感器*3；

碰撞传感器*1； 温湿度传感器*1； 烟雾报警传感器*1；

麦克风*1； 扬声器*1； 显示器*1；

实训实验

ROS基础实验：12个；

机器人基础实验：9个；

传感器采集实验； 底盘控制实验； 两轮差速运动学以及里程计编写；

地图构建； 自主导航； 三轮全向运动学以及里程计编写；

语音采集以及端点检测服务开发； 语音识别服务开发；

语音合成服务开发；

综合应用实验：8个；

多点导航应用开发； 语音控制应用开发；

未知环境探索应用开发； 聊天机器人应用开发；

人体识别与跟踪应用开发； 迎宾引导机器人应用开发；

多机器人协作编队应用开发；