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公司简介 01
广东松科智能科技有限公司成立于2012年,位于松山湖高新区大学创新园区,专注于人工智能教育软硬件产品研发,包括:一站式AI编程&训练平台、AI教育机器人、AI加速棒、AI场景案例和AI课程体系,致力于为培训机构、中小学、职高本科等提供“平台+教具+课程”三位一体的人工智能人才培养解决方案。
松科自主研发的新一代人工智能教育一站式云平台,实现了“边、端、云”的AI开发流程全覆盖。边缘AI加速棒(TPU、AMC)为智能体开发提供充沛的AI算力支持,是智能体开与竞赛的核心部件。其模块化、低成本、可迁移等特性,大幅降低了AI项目实践的准入门槛,灵活适配教学场景需求,为构建多层次的AI人才培养体系提供可扩展的硬件支撑。
企业优势 02
依托深厚的国产自主软硬件研发积淀与成熟的市场运营经验,我们聚焦深度学习神经网络领域,持续深耕技术研发与产品创新。在人工智能产业生态中,携手产业链上下游伙伴,全力推进国产自主可控技术攻关与应用落地。
基于平台、课程、设备三位一体的创新模式,我们为培训机构、中小学、职业院校及本科院校等客户,打造人工智能人才培养一站式解决方案。平台集成前沿 AI 技术,提供高效学习与实践环境;系统化课程体系融合科学教育理念,贴合不同阶段学习需求;AI设备则构建真实应用场景,实现学用无缝衔接。三者相辅相成,为学生提供覆盖理论学习、实践操作到项目实战的全链条 AI 教育服务,赋能人工智能专业人才培养。
产品介绍 03PART 01AI人形机器人
AI人形机器人搭载了基于人工智能技术的姿态跟随系统,它能自动捕捉识别人物的姿势,并进行实时动态的姿态跟随。运用机器学习技术、深度学习技术,实现了人体检测、背景分割和人体姿态的识别。通过对人物姿态各个关节点角度的计算和转化,控制关节点舵机转动,实现人物姿态跟随。为青少年及更多用户学习人工智能技术提供一个性能稳定、操作简便的实验平台。
【产品参数】
【应用场景】
教学实践:在中小学教学实践中,人形机器人可作为多学科融合的实践教具,助力学生在编程与工程、传感器应用、跨学科探究等场景中提升综合素养:通过图形化编程或基础代码控制机器人完成行走、避障、舞蹈等任务,直观理解编程逻辑与算法思维;拆解机械结构、调试平衡角度,结合 3D 打印设计附加工具,实践物理原理与工程设计;搭载传感器开展自动避障、垃圾分类等实验,掌握信息感知与自动化控制的交互逻辑;融入历史、语文等学科设计礼仪演示、诗词朗诵等跨学科项目,打破学科壁垒;通过 “未来服务机器人” 创意工坊,从需求分析到功能实现全程参与,激发创新思维与团队协作能力,让学生在趣味实践中深化对人工智能、机械工程等技术的认知,培养解决实际问题的核心素养。
【本产品关键词】
人工智能、机器学习、深度学习、运动控制、视觉识别、传感器融合。
应用案例01语音控制
通过松科AI训练平台,学生可轻松自定义AI 人形机器人的语音控制指令,实现 “开怀大笑”“摸手”“原地踏步”“左勾拳” 等趣味动作。机器人内置麦克风实时采集语音信号,经自然语言处理模型解析后,转化为对应的动作控制代码:发出“摸手”指令时,手臂关节按预设轨迹弯曲,手掌精准触碰目标位置;“原地踏步”则需腰部平衡模块与腿部舵机协同运作,通过陀螺仪实时调整重心;“左勾拳”指令触发时,机械臂快速完成摆臂-发力 - 回收的连贯动作,速度与力度由电机参数精准控制。
【案例关键词】
语音控制指令、自然语言处理模型、 内置麦克风、AI人形机器人
应用案例02人脸识别
通过松科AI训练平台,启动人脸识别案例,AI人形机器人能够实现头部随人脸移动而同步转动的智能跟随效果。机器人搭载高清摄像头实时捕捉周围画面,利用深度学习算法对画面中的人脸特征进行检测与定位,快速识别出人脸的位置、角度和移动轨迹。当检测到人脸移动时,视觉模块将坐标数据传输至控制系统,控制系统依据预设的运动算法,计算出机器人头部所需转动的角度和速度,随后向舵机发送指令。舵机精准驱动机器人颈部关节,使头部以平滑、自然的动作跟随人脸方向转动,始终保持面向目标。在教学实践中,学生可通过机器人编程界面,调整人脸识别的灵敏度、头部转动速度等参数,直观理解计算机视觉、数据处理与机械控制协同运作的原理,在趣味互动中掌握人工智能与机器人运动控制技术。
【案例关键词】
人脸识别、深度学习算法、人工智能技术、人脸特征检测与定位
应用案例03姿态跟随
通过松科AI 视觉开发平台,姿态跟随AI人形机器人能够实现对人体动作的精准模仿效果。机器人配备高清摄像头,从实时捕捉人体动作画面,利用先进的深度学习算法对画面中的人体关节特征进行检测与定位,快速准确地识别出各个关节的位置、角度以及运动轨迹。当检测到人体动作变化时,视觉模块会将详细的关节坐标数据传输至控制系统。控制系统依据预设的动作映射算法,精确计算出机器人对应关节所需转动的角度、速度以及运动顺序,随后向各个关节的舵机发送指令。舵机精准驱动机器人的各个关节,使机器人能够以流畅、自然的动作模仿人体的姿态。
【案例关键词】
姿态跟随、人体关节特征检测与定位、动作映射算法
PART 02
AI四轴机械臂
AI四轴机械臂是一款基于·人工智能技术的通过机器视觉来获取目标的位置点,通过驱动机械臂到目标位置,通过机械臂末端执行器将目标放置指定位置。
【产品参数】
【应用场景】
教学实践:在中小学的人工智能课程中,AI 四轴机械臂可作为实践教具。通过简单直观的图形化编程界面,学生无需复杂的代码基础,就能操控机械臂完成抓取、搬运等基础动作。机械臂与传感器结合的互动实验,如色块分拣、简易计算等项目,能让学生在亲手操作中,直观理解人工智能、机械传动、编程逻辑等知识。同时,围绕机械臂开展的创意设计比赛和课题探究,还能激发学生的创新思维,培养团队协作与问题解决能力,助力中小学科技素养教育的落地。
【本产品关键词】
人工智能、机器学习、深度学习、运动控制、视觉识别、传感器融合。
应用案例01色块分拣色块分拣实现了机械臂对积木的类别分拣,将积木置于底图的物品分拣区内,位置在分拣区内可以随机摆放,机械臂通过视觉以及AI模型,识别积木并摆放到指定位置上。
【案例关键词】图形化编程、科创实践、跨学科教学
应用案例02简易计算简易计算通过视觉以及AI模型,识别底图中卡片数字以及进行运算,从两侧的数字卡片区中吸取正确的结果摆放到指定位置上,实现了机械臂对数字卡片的识别以及进行个位数之间的加减乘法运算。
【案例关键词】运动学计算、数值算法、坐标变换
应用案例03垃圾分类
垃圾分类科普AI示教系统,是一款科技和教育理念设计的科普示教工具,旨在向群众传递垃圾分类知识,并提供实际操作示范,使用户更全面、生动和个性化的参与垃圾分类教育体验。系统通过AI视觉机械臂与用户互动的方式将垃圾分类卡片放至对应的垃圾桶当中,起到垃圾分类的互动演示作用,并提供详细的语音说明,实现了垃圾分类的互动演示和个性化教学。
【案例关键词】
垃圾分类、图像识别技术、环保、智能控制系统
PART 03
AI无人车
AI无人车是一款全国产化的开源A|机器车,它搭载的松科AI加速棒,为部署在小车上算法应用提供充沛的算力支撑;内置高清广角摄像头,可实现实时推理功能;为青少年及更多用户更好的理解和学习人工智能技术提供一个性能稳定、操作简便的实验平台。
【产品参数】
【应用场景】
教学实践:在中小学人工智能课程中,AI 无人车是极具吸引力的实践教具。依托图形化编程平台与简易视觉模块,学生能轻松为无人车设定行驶路线、速度变化与转向指令,即使零基础也能快速上手。学生可设定无人车对不同颜色、形状的物体进行识别与分类,比如将红色方块搬运到指定区域;也能让无人车在模拟道路场景中,通过视觉判断交通标识,实现 “红灯停、绿灯行”。这些以视觉判断为核心的实践项目,帮助学生直观理解图像识别、机器学习基础原理,掌握编程逻辑与传感器协同运作。同时,围绕无人车视觉功能开展的创意项目设计与团队竞赛,更能激发学生的创新思维,培养解决复杂问题的能力,让科技素养教育在趣味实践中落地生根。
【本产品关键词】
人工智能、机器学习、深度学习、运动控制、视觉识别、传感器融合。
通过松科AI训练平台,用户可以简单的自定义AI无人车控制手势。通过摄像头和深度学习模型,实时检测和识别用户的手势,将手势转化为控制信号。控制模块接收到手势信号后,根据预设的算法解析出手势指令,并将指令发送给小车执行模块。小车执行模块接收到指令后,驱动电机执行相应的动作,实现小车的运动控制。
【案例关键词】
松科AI训练平台、手势指挥、姿态分析、人机交互
应用案例02自动驾驶
AI无人车可以利用计算机视觉和人工智能技术来实现自动驾驶。通过高精度的摄像头和图像处理技术,实时获取周围环境的图像信息,并利AI模型进行识别和分析。AI无人车使用高性能的飞腾派主控板及松科AI加速棒,能够快速处理大量的图像数据,识别出道路标志、交通信号、障碍物等关键信息,并根据这些信息自主决策行驶路线、速度和方向。
用户可以使用编程语言(Python)编写程序来控制小车的运动,并使用图像处理库对采集的图像进行处理和分析,了解机器如何像人类一样进行视觉感知和认知。将AI无人车应用于多个学科领域,如计算机科学、人工智能、机器视觉、自动化等。
【案例关键词】
计算机视觉、人工智能技术、图像处理、交通信号识别
应用案例03小球识别
AI无人车通过颜色识别算法找到小球的位置。路径规划模块根据小球的位置和小车的当前位置,规划出一条最优的路径,以使小车能够最快地到达小球的位置。控制模块接收到路径规划模块的指令后,通过驱动电机使小车按照规划的路径移动。通过这个系统,我们可以实现小车的智能跟随功能,使小车能够自动地跟随小球移动,并在遇到障碍物时自动调整路径。这为各种应用场景提供了便利,如物流配送、机器人巡检等。为了实现小车的跟随功能,我们使用了机器学习技术来训练小车的运动控制模型。该模型通过学习大量的历史数据,能够自动地调整小车的速度和方向,以保持与小球的距离和角度。
【案例关键词】
颜色识别算法、路径规划、智能跟随、运动控制模型
广东松科智能科技有限公司
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