一、建設背景
在國家"十四五"規劃與《中國制造2025》戰略深入實施的關鍵時期，建設工業互聯網與智能制造人工智能實驗室已成為高校服務國家戰略需求、推動產業轉型升級的重要戰略舉措。隨著5G、物聯網、大數據等新一代信息技術與制造業的深度融合，工業互聯網平臺應用場景不斷拓展，數字孿生、邊緣計算等前沿技術快速發展，制造業數字化轉型進程持續加速。
當前，我國智能制造產業園區建設如火如荼，區域特色產業集群智能化改造需求日益迫切。"根據工信部最新統計，全國智能制造試點示范項目已覆蓋30個省份，但專業人才缺口超過300萬人。以福建省為例，其智能制造產業年增長率高達25%，但人才缺口占比達40%，凸顯實驗室建設的緊迫性。"
二、建設意義
人工智能實驗室的建立，旨在服務人工智能科技發展戰略，瞄準人工智能產學研的問題，解決人工智能訓練師工種關鍵性問題。服務國家戰略：積極響應國家人工智能發展戰略，落實《新一代人工智能發展規劃》具體要求；填補人才缺口：重點培養人工智能訓練師等緊缺人才，軟件BS平臺開發、場景應用、技術方案設計等核心能力；推動科研創新：依托人工智能科研實驗平臺，力爭取得省內原創性成果，申報省級技能大師工作室；促進產教融合：構建產學研用一體化平臺，實現科研成果轉化和社會服務收入；實驗室建設是高校服務國家戰略、推動產業升級、深化教育改革、提升人才培養質量的重要載體，對實現高質量發展具有重要戰略價值。
三、建設方案
（一）硬件平臺建設
通過人工智能科研平臺采集指定的圖文視頻資料，微小工業構件、農產品、生物制品、或音視頻生成需要的圖文視頻資料。通過自行標注所需識別的產品特性，對收集的圖文視頻資料進行標注處理，利用科研平臺軟件進行模型訓練和參數調優。并通過最終生成的訓練模型，進行對應特性的智能識別，在此基礎上進行算法修改調優，在圖像采集、特征提取標注、模擬生產環境人工智能模型的實際使用過程。
人工智能綜合科研平臺為一套人工智能算法科研、創新系統。對應人工智能訓練師需要的硬件平臺。
工業機器人工作站，工業機器人拆裝工作站采用模塊化設計，靈活組合，結合人工智能學習輸出，可進行物體識別搬運、自動識別焊接作業、噴涂作業、自動化繪圖作業等，可應用于多種需要流程化作業的科研項目,人工智能科研外圍擴展使用。
智能履帶機器人，是一款基于ROS機器人操作系統開發的履帶式智能機器人，它搭載了激光雷達、深度相機、7寸顯示屏、三自由度機械臂等高性能硬件配置，可實現機器人運動控制、遙控通訊、建圖導航、跟隨避障、自動駕駛、機械臂MoveIt仿真等應用。提供從驅動程序到算法，到開發工具的完整解決方案，極大簡化了機器人科研步驟。
人工智能-通信與控制系統作為人工智能實際場景應用，可以實現溫濕度、光照、煙霧數據采集及可編程邏輯控制器、人機交互界面數據顯示等采集。人工智能科研及訓練師采集設備。
科研基礎研發資料，涵蓋人工智能數據采集系統、傳感器實驗系統、行人及斑馬線識別系統、災害故障預警等多種系統。人工智能科研及訓練師二次開發基礎。
（二）軟件設備建設
工業互聯網與智能制造人工智能實驗室的軟件體系建設是支撐核心功能的技術基礎，覆蓋工業數據采集、智能算法開發、數字孿生仿真、生產決策優化全流程。工業互聯網平臺提供高精度數字孿生仿真能力，仿真精度達95%以上，集成可視化建模工具降低開發門檻，并搭載模塊化目標檢測框架，預訓練模型庫覆蓋200+工業場景。自動化與機器人開發平臺基于ROS等全棧架構，支持導航定位與機械臂運動規劃等核心功能，結合高保真物理仿真環境實現碰撞檢測與軌跡驗證。
工業互聯網平臺通過整合物聯網、大數據、人工智能等技術，實現設備互聯、數據分析和智能決策。支持PLC、傳感器、數控機床等工業設備的協議解析，實現實時數據采集和邊緣計算。提供大數據存儲、清洗、預處理及機器學習能力，支持時序數據分析和預測性維護。快速構建工業APP和監控大屏，覆蓋智能制造、能源管理、供應鏈協同等領域。
實時跟蹤準確率、召回率、F1分數等模型性能指標，支持動態閾值告警。監控GPU/CPU利用率、內存占用、訓練時長，優化算力分配。記錄訓練數據集版本、標注歷史，確保實驗可復現。
機器人三維視覺建圖導航技術通過融合深度感知、實時定位與地圖構建及智能決策系統，實現機器人在復雜環境中的自主移動能力。
機器人雷達警衛是一種融合先進雷達傳感技術與人工智能的智能安防系統，通過多模態感知與協同決策實現全天候精準防護。其核心采用激光雷達與毫米波雷達構建環境感知中樞，結合視覺攝像頭與超聲波傳感器形成多源數據融合，確保在暴雨、暗光等復雜條件下的穩定運行。系統具備動態分級響應機制：10米外觸發聲光預警，3-5米自動降速30%，3米內緊急制動，并運用強化學習算法實現毫秒級動態避障。