随着人工智能技术不断向机器人领域融合，具身智能逐渐成为高校人工智能、机器人、自动化等相关专业建设的重要方向。不同于传统人工智能主要关注算法和软件模型，具身智能强调人工智能系统与真实物理环境的结合，需要机器人具备感知、决策、控制和执行能力。

对于高校而言，建设具身智能实验室并不是简单采购一台机器人设备，而是需要考虑：

是否能够覆盖本科教学和研究生科研需求；

是否能够支持不同专业方向学生学习；

是否具备开放开发能力；

是否拥有完善实验课程和教学资源；

是否能够降低教师开展新方向教学的门槛。

基于上述高校人才培养需求，华清远见推出数字孪生人工智能机器狗开发套件FS_D1——集机器人硬件平台、人工智能算法开发、虚拟仿真环境以及教学资源于一体的具身智能教学科研平台。

FS_D1不仅关注机器狗本身的运动能力，更注重学生对机器人智能系统完整技术链路的学习。通过该平台，学生可以从人工智能基础知识入手，逐步学习计算机视觉、机器人控制、ROS2开发、强化学习以及具身智能应用，实现从理论学习到工程实践的完整培养过程。

FS_D1：

面向高校的数字孪生人工智能机器狗教学科研一体化平台

人工智能机器狗开发套件 FS_D1，是一款融合人工智能技术、具身智能技术、多模态大模型技术、强化学习技术以及嵌入式系统技术的综合开发平台。平台基于模块化设计理念，将机器人本体、AI计算平台、传感系统、运动控制系统、软件开发环境以及教学资源进行整合，帮助高校构建完整的具身智能教学实践环境。

与传统机器人教学设备不同，FS_D1不仅关注“机器人能不能运行”，更关注学生是否能够深入理解机器人背后的算法、控制和智能决策过程。

平台支持从：Python基础 → 人工智能算法 → 计算机视觉 → ROS2机器人开发 → 强化学习 → 具身智能应用，逐步开展教学实践，实现从基础学习到科研创新的能力培养。

01虚拟仿真先行开发

       降低高校具身智能教学门槛

在高校开展机器人教学过程中，设备数量、实验安全以及学生实践机会一直是实验室建设的重要问题。一方面，真实机器人设备成本较高，难以满足大量学生同时开展实验的需求；另一方面，复杂算法如果直接部署到实体机器人上进行测试，也容易增加设备损耗和调试成本。

针对这些问题，FS_D1创新性地融合具身智能机器人虚拟仿真系统，支持“虚拟环境验证—算法优化—真实机器人部署”的教学模式。

学生可以在虚拟环境中完成机器人模型加载、运动控制算法调试、路径规划验证、感知算法测试以及强化学习训练等实验内容。在完成算法验证后，再将程序快速部署到真实机器狗平台，实现虚拟机器人与实体机器人的联动。
 

 

这种虚实结合的教学方式，可以有效提升实验教学效率，让更多学生参与到机器人开发过程中。同时，虚拟仿真平台支持机器人结构可视化，包括URDF模型导入、机器人关节状态查看、坐标轴显示、碰撞模型分析等功能，帮助学生更加直观地理解机器人结构与运动控制原理。

对于正在建设具身智能实验室的高校而言，虚拟仿真不仅是一种辅助工具，更是降低教学成本、提高实验覆盖率的重要方式。

02从感知到决策

    构建完整具身智能技术学习环境

具身智能涉及人工智能、机器人控制、嵌入式系统、多模态感知等多个技术方向，如果实验平台只能完成简单机器人控制，很难满足高校多专业、多层次人才培养需求。

FS_D1围绕具身智能完整技术链进行设计，将机器人本体、AI计算单元、传感系统以及软件开发环境进行融合，为高校提供更加完整的实验教学环境。

在硬件方面，机器狗搭载瑞芯微3588S计算单元，支持TensorFlow、PyTorch等人工智能框架，可以开展深度学习模型训练、算法部署以及边缘智能应用开发。平台同时配置实时控制系统，用于完成机器人运动控制、传感器数据采集以及姿态调整等任务。

在感知能力方面，FS_D1集成双目摄像头、360°激光雷达以及惯性传感器，可以支持学生开展计算机视觉、环境感知、目标检测、机器人导航等相关实验。通过这些模块，学生能够理解机器人如何通过传感器获取环境信息，并进一步完成智能决策与动作执行。

这种软硬件结合的设计，使FS_D1不仅适用于机器人课程教学，也能够满足人工智能、计算机视觉、嵌入式开发等多个方向的教学需求。

03开放式开发环境

       满足教学与科研不同阶段需求

高校实验室建设不仅需要满足基础教学，也需要支持教师科研和学生创新实践。因此，实验平台是否开放，是影响设备长期使用价值的重要因素。

FS_D1采用开放式开发架构，支持Ubuntu系统、Python开发环境以及TensorFlow、PyTorch、ROS2等主流人工智能和机器人开发框架。学生既可以通过已有案例快速入门，也可以深入底层代码进行算法优化和二次开发。

在基础教学阶段，教师可以利用平台开展Python编程、人工智能基础、机器学习算法等课程实验；在进阶教学阶段，可以进一步开展ROS2机器人开发、视觉识别、强化学习等方向实践；在科研阶段，教师和研究生还可以基于平台进行机器人控制算法优化、智能决策研究以及创新项目开发。

通过一套设备覆盖多个教学层级，可以提升实验室设备利用率，也降低高校持续建设成本。
 

 

04配套课程资源

       帮助高校真正落地具身智能教学

高校建设具身智能实验室，采购设备只是第一步，如何围绕设备开展课程教学、让学生真正掌握相关技术，才是实验室长期发挥价值的关键。

针对高校教学需求，华清远见围绕 FS_D1 配套了完整的课程资源体系，将机器狗平台与人工智能、机器人开发相关课程内容深度结合，覆盖 Python 基础、PyTorch 人工智能开发、机器学习算法、深度学习算法、计算机视觉、自然语言处理以及 ROS2 机器人开发等多个技术方向，帮助高校逐步构建从基础理论学习到综合项目实践的教学体系。

在教学过程中，学生不仅可以学习人工智能算法原理，还能够通过真实机器人平台完成算法验证和应用实践。例如，在机器人协同控制项目中，学生可以通过统一控制平台实现虚拟机器人与真实机器狗之间的协同控制，在实践过程中学习机器人运动控制、姿态调整、PID 参数优化以及虚实同步等关键技术，加深对机器人系统运行机制的理解。

通过课程资源、实验案例和综合项目的结合，FS_D1 不仅是一套机器人硬件设备，更是一套面向高校人才培养需求的具身智能教学实践平台，帮助教师更高效地开展课程建设，也帮助学生建立从算法、软件到机器人系统的完整技术认知。
 

 

适配高校具身智能实验室建设需求

具身智能实验室建设，本质上是高校培养新一代人工智能与机器人复合型人才的重要基础设施。相比单一设备采购，高校更需要的是能够长期支撑教学、科研和人才培养的完整解决方案。

华清远见长期服务高校产教融合需求，围绕人工智能、嵌入式、物联网、具身智能机器人等方向提供实验室建设服务，包括教学设备、虚拟仿真系统、课程资源、师资培训以及专业建设支持。

截至目前，华清远见已参与1300余所高校实验室建设，为高校专业发展和人才培养提供持续支持。

未来，随着具身智能技术快速发展，高校需要更加贴近产业需求的教学平台，培养学生从算法理解、系统开发到机器人应用创新的综合能力。

人工智能机器狗开发套件 FS_D1，通过“实体机器人+虚拟仿真+开放开发+课程资源”的融合方式，为高校建设具身智能实验室提供了一套可落地、可扩展、可持续发展的教学科研方案。

对于正在规划人工智能实验室、机器人实验室、具身智能实验室建设的高校而言，FS_D1不仅是一台机器狗，更是一套帮助学生从学习到创新的教学科研平台。

05具身智能高校实验室“虚实融合”建设方案