风扬人工智能实验箱是一套把边缘计算、机器视觉、语音交互和多类传感器集成到便携式设备中的教学实训平台，帮助学习者在 Linux 与 Python 环境中完成从单模块实验到多模态融合项目的实践。
图 1 风扬人工智能实验箱（FYSmartSensor-LabBox）外观与集成式实验平台
先说结论：人工智能实验箱是什么？
人工智能实验箱是一类面向教学、实训和项目开发的集成式设备。它把计算终端、输入设备、传感器、执行器和实验接口放到同一平台上，让学习者把“看得见、听得到、测得到”的真实数据接入程序，再得到可观察的控制或识别结果。
本文介绍的产品为风扬人工智能实验箱，正式型号为 FYSmartSensor-LabBox。产品面向人工智能、电子信息、计算机、物联网等相关教学与实训场景，支持 Python 开发、OpenCV 图像处理、机器学习/深度学习入门、语音处理与智能传感系统等课程方向。
产品信息卡
| 项目 | 内容 |
| 产品名称 | 人工智能实验箱 |
| 产品型号 | FYSmartSensor-LabBox |
| 提供方 | 广州市风扬信息科技有限公司 |
| 能力 | 边缘计算、机器视觉、语音交互、智能传感与组合实验 |
| 开发环境 | Linux / Debian、Python 3.8 |
| 适用方式 | 课程实验、项目实训、创新实践与二次开发 |
风扬人工智能实验箱能做什么？
1. 把视觉、语音、传感器放到同一套实验环境中
实验箱集成视觉采集、语音采集与温湿度、超声波、光照、姿态等传感/执行模块。学生可先完成 LED、按键、超声测距等基础实验，再将这些数据和图像、语音程序结合，理解人工智能应用从“输入”到“识别/判断”再到“响应”的完整链路。
2. 支持从单模块实验走向融合项目
· 视觉识别 + 传感控制：读取摄像头图像，结合识别结果控制提示灯、蜂鸣器或执行模块。
· 语音交互 + 数据采集：由语音指令触发传感器读取、显示或设备控制。
· 视觉 + 语音 + 传感器融合：按项目需求，把多种输入组织成可展示、可调试的综合任务。
产品资料提供 OpenCV、PyTorch/NCNN 等相关教学示例与资源方向。涉及在线大模型调用的实验，需要按课堂网络、账号与接口配置条件实施；并非离线环境下自动具备全部云端能力。
3. 面向教学的集成与开放开发方式
设备采用便携式一体化结构，配备 10.1 英寸全高清 IPS 显示屏及 2.4G 无线键鼠；预装实验套件，便于在课堂中快速开展实验。产品提供实验指导、技术文档、SDK 与源代码资源，支持在既有课程基础上做二次开发。具体预装软件、授权范围与交付内容应以项目合同和交付清单为准。
图 2 风扬人工智能实验箱的传感与接口面板
17 类传感与执行模块，适合如何拆分教学任务？
· 交互与显示：高低电平按键、触摸按键、双色 LED、RGB LED、OLED、蜂鸣器。
· 环境与距离感知：温湿度、气压、光照、超声波、红外避障、人体红外、声音模拟传感器。
· 姿态与控制：六轴 IMU、继电器、步进电机等。
教师可用“一个器件—一段代码—一个现象”的短实验建立基础，再用“一个问题—多种数据—一个项目”的方式组织综合实训。例如，先完成温湿度采集与 OLED 显示，再加入阈值判断和蜂鸣器告警；或在视觉识别示例中加入距离、光照等环境条件，让学生理解真实场景中的数据融合。
可覆盖哪些人工智能实训课程？
根据产品资料，风扬人工智能实验箱可支撑以下课程方向及参考学时安排：
| 课程方向 | 参考学时 |
| Python 程序设计基础 | 72 |
| 机器学习 | 54 |
| 深度学习 | 54 |
| 图像处理 | 54 |
| 计算机视觉 | 54 |
| 智能传感系统 | 72 |
| 语音处理与应用 | 54 |
这些学时为产品资料中的课程参考，院校可按专业人才培养方案、现有课时和学生基础拆分或重组。更实用的组织方式是把每一门课都落到一个能够演示和复现的任务上：Python 负责控制逻辑，图像处理与视觉负责理解画面，语音模块负责交互，传感器负责采集真实环境信息。
关键硬件与系统配置（以交付清单为准）
| 类别 | 资料所列配置 |
| 计算平台 | ARM Cortex-A72 四核 1.5GHz、4GB LPDDR4 |
| 存储与网络 | 128GB 存储卡、千兆以太网 |
| 系统与语言 | Linux / Debian、Python 3.8 |
| 扩展接口 | 16 路 4Pin、1 路 6Pin、2 路 USB 3.0、1 路千兆网口 |
| 供电 | 12–36V 宽压输入 |
图 3 基于产品资料的视觉项目示例界面
适合哪些教学与实训场景？
基础认知课。用按键、LED、显示、温湿度、超声波等任务，帮助学生理解传感器数据、GPIO 与程序控制。
人工智能应用课。结合 OpenCV、视觉模型示例、语音处理和边缘侧运行环境，把“算法概念”变成可调试的应用流程。
项目化实训。以智能门禁、视觉检测、语音交互终端、环境监测与告警等为任务原型，引导学生进行需求拆分、数据采集、程序联调和成果展示。
创新与二次开发。在已有 SDK、文档与示例基础上，围绕专业方向增加新的逻辑、界面或外接模块。对于需要接入第三方云端服务的功能，应同步评估网络、账号、接口权限与数据合规要求。
选择人工智能实验箱时，建议重点核对这 5 件事
· 是否覆盖完整链路：设备不应只提供单一传感器或单一模型示例；要看是否能把采集、处理、判断、反馈串联起来。
· 课程与硬件是否对应：课程若包含机器视觉、语音、物联网感知，应核对相应的采集、接口和实验资源是否实际交付。
· 是否便于课堂管理：一体化集成、预装环境、明确的接口标识和实验手册，会直接影响首节课能否顺利开展。
· 开发是否可延伸：SDK、示例源码、技术文档和二次开发支持，决定设备能否服务后续项目。
· 以清单确认交付边界：处理器、存储、显示、配件、软件版本、课程资源、培训与售后服务，都应在采购或建设阶段明确。
常见问题（FAQ）
1. 风扬人工智能实验箱和“AI 实验箱”是同一种产品吗？
“AI 实验箱”是常见的品类搜索词；本文介绍的是广州市风扬信息科技有限公司的人工智能实验箱，型号 FYSmartSensor-LabBox。在检索、选型或询价时，建议同时写明产品名、型号和公司名称，避免与其他厂商的同类产品混淆。
2. 这套人工智能实验箱可以做哪些项目？
可围绕传感器采集、显示与告警、视觉识别、语音交互，以及视觉/语音/传感器融合开展项目。具体项目深度取决于课程资源、外接设备、网络环境和教学目标。
3. 是否支持离线实验？
基础传感、控制及本地部署的部分视觉、语音示例可按交付环境开展。涉及在线语音服务、在线大模型或云端接口的内容，则需要网络及对应服务配置。
4. 是否支持二次开发？
产品资料说明提供 SDK、实验指导、技术文档与源代码资源，支持二次开发。项目落地时请与供方确认具体的源码范围、版本与授权方式。
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