建设目标
人工智能综合实验室集满足学校参观展览、实训练习、课堂教学为一体的多功能互动学习空间。通过环绕立体式、全方位更直观的向学生和教职人员展示人工智能产品的落地形态，促进学生对 AI 技术应用、产品创新和 AI 交互感知模式的理解。
把人工智能科研项目展示作为引领学生人工智能体验教育的重要力量，展示最前沿的人工智能技术研究和应用产品落地形态，有效提升学生对人工智能应用的认知水平。
新一代人工智能实验室建设服务：重内容、轻资产
AI 实验室借鉴以国家领导人首肯的伦敦帝国理工学院数据研究所建设方案，Mo 将国际化、前沿化的大数据实验室建设方案进行更新迭代，能够提供理论与实操结合、软件与硬件交融的教学空间，提高资产利用率。通过多种可移动、集成式方案，降低成本、提高效用。
实验室通过“重内容、轻资产”的形式整合教学、实验、应用、展示功能，创新人工智能实验室建设方案，并且能够根据各阶段教学实际情况不断迭代与升级，保证了实验空间建设的不断复用，并推动人才培养模式的改革与教学实践基地的建立。
将教学内容与市场应用紧密相联系，改善教学无目标、无实体的教学缺陷，使得人工智能教学贴近生活，与时俱进；同时面向职业教育阶段，提供从模型部署到应用开发全系列的流程系统，锻炼包括智慧交通、智慧安防、安全驾驶在内的多个重要问题解决能力，夯实科学基础并且提供项目持续开发服务，实现教学与职业发展的对接。
核心任务
项目可视化：
通过对行业内基础项目以及校内院内项目的可视化展示，建立不同学科间的交叉，为教学研究范式的转变提供入口。
前沿 AI 技术展示：
提供最新的 AI 技术研究和交叉项目落地形态展示，提高学生视野与学习兴趣，提高学校软实力与竞争力。
感知与提升：
通过与展示和实验设备的互动，提升学生对 AI 应用的认知水平，并且充分利用实验室算力资源，助力竞赛资源获取。
关键平台：
合作构建以数据、建模和领域应用三个方面为基础服务，以可视化交互为展现方式，以研究范式转变为核心目标的多功能 AI 创新实验室。基于高性能建模服务器，多模态交互式大屏和副屏展示、VR 实验、动作和视觉捕捉等硬件实验环境，展现人工智能在智慧城市运行监测、医保数据建模、脱欧可视化分析等方面的应用，使学生对 AI 的原理及其在人类社会中的应用有更深入的理解。
人工智能实验室建设详情
实验室围绕软硬件交融、多学科交叉的思路开展，通过设置面向不同阶段的不同学科的展示内容，帮助学生更好地了解人工智能的发展现状以及前沿领域。
其中将落地项目的课件内容、数据集、实训代码等内容与教学实训平台相联系，并且利用实验室的算力形成联合虚拟实验室。
AI 创新实验室将构建“AI 领域应用区”与“实训教学区”结合的数据科学实验空间，通过可交互的应用场景提升对 AI 的感知能力，增加院校在优势学科领域的亮点特色，具体将包括“AI 科普知识展示区”、“AI+X 项目展示区”、“AI 深度交互实训区”。AI 创新实验室将与学校的人工智能学科建设紧密结合，通过可视化的技术将多学科融汇于实验空间，为后续的学科教学实训奠定基础并提供实训出口。
AI 科普知识展示区
工智能科普区聚焦于 AI 产业界的关注重点，通过互动大屏幕、展板等图文并茂的形式介绍人工智能发展历史、关键人物、关键事件、关键技术等。科普区不仅仅聚焦于人工智能的发展与前沿，并且通过现实案例，例如机器学习视角下的脱欧结果预测分析，新冠病毒扩散影响等，提升学生兴趣，培养问题思维。
AI+X 项目展示区
AI+X 项目展示区将具备强化院校优势学科领域进行交叉人才培养的效果，人工智能人才的缺口巨大，并且逐渐向多学科发展，通过 AI+X 实训项目，将人工智能应用在各行业的实际情况进行部署与展示，提升感知能力。具体包括“AI+智慧城市”、“AI+智慧交通”等主题。
智慧交通展示区通过多个实际在研项目展示人工智能在智慧交通中的应用。“智慧城市网约车流量预测和管理”项目展现的是对杭州市区网约车需求量和出发地-目的地对（OD pair）的预测。以时间和空间为变量，不同时段不同地区的数据被很好的展现；其中垂直于地面的圆柱表示预测的区域网约车需求量，高度越高则颜色越深，表示该地区的需求量越大；地面上游走的线段代表出发地-目的地对（OD pair）的可能路径，颜色越深则表示在该路径的网约车订单数量越多；进度条为我们展示了该时刻各区域的网约车流量情况。
“智慧城市”项目以 2014 年的英国伦敦市民为样本，基于大伦敦管理局数据库的数据，构造了环境与心理健康量表的二维特征矩阵，最终收集到的二维数据总量为 192*66，并运用 MIC 提取排名前十的特征。因变量市民幸福感的数据指标大致分为：生活满意度、自我认同感、情绪愉悦程度以及情绪焦虑程度，通过数据驱动的方法立体的展示了影响城市心理健康的关键环境因素。
AAI 深度交互实训区
深度交互实训区提供了一个良好的渠道，能够将 AI 在行业中的应用与学校的教学场景进行结合，建立教学实训相结合的桥梁。AI 深度交互实训区将人工智能的核心理念，从输入到建模到输出的过程进行完全的可视化展示数据流程，通过可互动的实训项目，实现多学科的交叉互动以及应用场景关联，并为后续的实训教学奠定基础。具体包括以下项目：“智慧安防实训交互”、“自动驾驶物体识别”、“行为识别”。
智慧安防实训交互项目展示
通过实时互动的项目，将智慧安防可实现的内容细致化的展示，并且可通过定制化的开发提升内容反馈以及丰富程度。
动驾驶物体识别实训项目
通过交互内容能够与画面或摄像头等硬件设备结合，实现目标检测的内容与项目，帮助更好的提升算法的了解以及识别能力。该项目锻炼了包括模式识别、图像识别等在内的多维度知识，具有极强的复用性。
行为识别
行为识别是指通过分析视频、深度传感器等数据，利用特定的算法，对行人的行为进行识别、分析的技术。这项技术被广泛应用在视频分类、人机交互、安防监控等领域。行为识别包含两个研究方向：个体行为识别与群体行为（事件）识别，而基于深度学习的人体行为识别成为了最近图像识别的标配。
深度学习的方法包括基于无监督学习的行为识别、基于卷积神经网络的行为识别、基于循环神经网络以及一些拓展模型的方法，通过对行为识别项目的交互式展示能够帮助师生更好地了解算法的应用场景
人工智能实验室展厅搭建
实验室展厅建设方案以可视、可用、可互动的形式提高学科成果，并且改变传统机房的重硬件的思路，结合学生实训内容、教师课题项目进行展示，综合利用空间。
实验室的理念是以内容为导向，可更新、易迭代，而不是采买很多难以更新容易过时的硬件资产；同时学生项目内容可部署，可呈现，而不是被厂商的内容所绑架；另外教学空间可复用，集参观、教学、实训室为一体。
实验室也可以和优质的服务商结合，提供相关教具，将课堂教学与实践操作结合，这也是众多院校项目制教学、实践教学的要求。
Mo平台提供的内容都是标准化的接口，具有很强的包容性和开放性，这也是我们做教育的一个核心理念。
以下为人工智能实验室部分场景展示
1.智慧城市项目展示：
2.体验及展示设备：
3.内容展示：
4.连廊展示
5.教学区
6.工位+窗户
7.工位+窗户
8.工位+窗户
9.大屏幕对面的显示屏
10.窗户
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郑老师：15869162394
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