AIOT人工智能及物联网融合应用开发平台解决方案。
AIOT人工智能及物联网融合应用开发实验箱
AIOT人工智能及物联网融合应用开发平台（实验箱）是基于微缩智能家居模型，为学员提供一个动手实施的环境。学员可将在实验室调试好的传感器，安装到对应的实训工位上，实现预先设置好的实验。这样能够更好地将实验与实践结合。实训工位中的受控设备通过节点有线和无线的方式连接到实验室对应的PC和实训平台中。这样学员可以远程监控和管理实训工位中传感器和节点的工作状态和数据。
整个教学平台包括物联网（IOT）部分和人工智能（AI）部分，两部分互相支撑、互为补充。人工智能部分的硬件平台基于嵌入式的Arm开发板，具备语音、视觉等传感器数据采集能力，及适用于多种场景的控制接口；物联网部分的硬件平台基于物联网教学平台，该套件基于zigbee无线传输技术实现，具有低功耗、低速率、自组网等特点，可适用于人工智能+物联网的多种学习和应用场景。软件平台支持人脸识别、语音识别、无线通信、传感器原理等应用的基础平台和主流开源算法。提供完整的配套教学教材，实训案例的源码、开发手册等，满足AI&IOT教学实训、应用开发等需求。
物联网部分的硬件平台将智能家居中的主要传感器进行提炼实现，包括：门禁系统、综合照明系统、电动机控制、温湿度传感器、通信模块实验、图像采集实验、红外对射、远程抄表等，各种器件（包括传感器）能挂墙安装，可以方便地进行拆卸。其突出特点是可根据教学需求，进行定制化的智能家居安装、调测等方面的实训，进而为各类技能学习打下基础。
EAIDK-610边缘计算网关使用高性能ArmSoC（瑞芯微rk3399），搭载OPENAILAB嵌入式AI开发平台AID（包含支持异构计算库HCL、嵌入式深度学习框架Tengine、以及轻量级嵌入式计算机视觉加速库BladeCV）。为AI应用提供简洁、高效、统一的API接口，加速终端AI产品的场景化应用落地实现。
Tengine是由OPENAILAB开发的针对于Arm嵌入式的轻量级的AI推理计算框架，配合异构计算库HCL，支持CPU，GPU,以及DLA的异构计算。提供兼容Caffe/MXNet/TensorFlow训练模型和API，可在嵌入式Arm平台上更高效的实现人工智能（可以参考https://github.com/OAID/Tengine）。
BladeCV是由OPENAILAB开发的针对于Arm嵌入式的计算机视觉优化库，支持常用的图像处理、计算机视觉、模式识别的算子/算法，能对常见格式的图像和视频文件读写、解码视频码流，同时支持图形化界面的图像/视频显示和信息叠加，可在嵌入式Arm平台上更高效的开发和调试视觉类算法。
教学平台所提供的源代码级别的算法（包括人脸检测、人脸识别）可以让学生对计算机视觉的流程、处理方式等有更好的了解，熟悉人脸检测和人脸识别等相关算法，更好的了解实际应用场景，贴近工程化应用。
