本套方案以灵犀X2全智能灵动人形机器人为核心载体，深度融合人工智能技术、具身智能技术、大模型技术、强化学习、嵌入式系统技术及物联网技术。通过机器人本体丰富的多模态硬件、开放的软件开发套件（SDK）及配套的仿真与开发工具，支持从基础教学、算法研究到复杂项目实践的全栈式学习与开发流程，实现从理论认知到具身智能应用的完整闭环。 一、硬件资源
1、机器人本体结构：
1）全尺寸人形机器人，身高约130cm，整机重量约33kg。
2）高自由度设计：全身自由度≥40 (DOF)，包含头部（2 DOF）、手臂（2 * 5-7 DOF）、腰部（1-3 DOF）、腿部（6 DOF * 2），支持复杂、灵动的拟人化动作。
3）坚固耐用：结构设计适应教学实验室、科研环境等多种应用场景。
2、嵌入式AI运算单元：
1）采用多核心处理器，处理器型号为RK3588：四核Cortex-A76+四核Cortex-A55架构，集成Mali G610 3D 四核GPU；
2）支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算；
3）6TOPS的NPU运算能力；支持TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一些列的框架网络模型。
4）8GB DDR3内存；
5）32GB eMMC。 二、实验资源
1、操作系统： 预装或支持安装 Ubuntu (64-bit)，适配机器人开发环境。
2、AI框架支持： 预装或支持 TensorFlow, PyTorch, PaddlePaddle 等主流深度学习框架。
3、机器人操作系统： 预装或支持 ROS/ROS2，便于机器人算法开发与系统集成。
4、软件开发套件 (SDK)：
5、丰富的API接口，支持对机器人的运动控制、多模态交互、感知数据获取、任务规划等进行二次开发。
6、实验案例：内置或提供上百个实验案例，包括但不限于：
1）基础交互：语音对话、表情控制、触摸反馈。
2）计算机视觉：人脸检测、物体识别、手势识别、双目测距。
3）运动控制：步态生成、舞蹈编排、机械臂（上肢）控制。
4）导航定位：SLAM建图、路径规划、自主导航。
5）多模态应用：结合视觉、语音、动作的综合任务。
6）强化学习：基于仿真环境的机械臂抓取任务。
7）大模型应用：人机对话、任务规划、知识问答。 三、其他资源支持
1、在线课程视频权益：包括线性代数与数据挖掘、Python数据结构、视觉项目实践、概率论与统计、机器学习算法原理与实践、深度学习基础与实践、卷积神经网络、循环神经网络原理与应用、Transformer基础与网络搭建、语音了解与基础、工业流水线产品分拣与目标检测精讲、基于人脸识别的身份验证系统、大模型的部署与应用基础、分布式与混合精度训练-训练GPT、大模型的微调与量化等。
2、题库权益：涵盖客观题、主观题、编程题。具有练习模式、背题模式，有错题集、收藏夹功能，并且可以自行根据不同的知识点组卷，进行自我测评，同时还可以分享试卷，让他人进行测评，他人测评后可查看测评记录，测评由大模型自动判卷，自动分析错误点与进行打分。 |
