随着AI大模型与机器人技术的爆发，产业对“鸿蒙+AI+机器人”复合型人才需求激增。然而，当前高校教学普遍存在平台割裂问题：鸿蒙实验箱偏重物联网与应用开发，缺乏AI算法与机器人控制模块；而机械臂或机器人平台又多基于ROS或工控系统，与鸿蒙生态脱节，无法形成统一的教学闭环。华清远见以FS_HM鸿蒙实验箱为坚实底座，深度融合AI与机器人技术，打造“控、看、听、动”四位一体的创新平台。采用“核心主控（RK3566）+机械臂控制器”双控架构，上层负责鸿蒙应用、AI推理与大模型交互，下层负责六关节机械臂的实时运动控制与伺服驱动。同时集成双目相机、激光雷达等感知单元，实现视觉感知与机械臂动作的“手眼协同”。

解决高校缺乏鸿蒙与AI、机器人跨学科融合实训平台的问题。让学生在一套设备上系统学习鸿蒙应用开发、AI视觉识别（如目标检测）、机械臂运动学与规划、大模型语音交互及手眼协同控制，打通从“AI感知”到“鸿蒙决策”再到“机械臂执行”的完整技术链条，培养适应智能机器人时代的复合型工程技术人才。

一、硬件：

1.双控协同架构：RK3566核心运算单元（四核Cortex-A55、1TOPS NPU）负责鸿蒙系统运行、AI模型推理与上层决策；独立机械臂控制器负责六关节舵机的高精度实时控制与运动插补，两者协同实现“智能决策”与“精准执行”的高效配合。

2.全感知与执行单元：集成六关节机械臂（覆盖空间多自由度操作）、双目深度相机（支持手眼标定与深度测距）、激光雷达/毫米波雷达/超声波（实现环境感知与避障），以及语音交互、RFID、多种环境传感器，构建完整的“感知-决策-执行”闭环。

3.一体化底座与扩展性：在FS_HM一体化工控实验箱基础上，整合机械臂与激光雷达模块，保留鸿蒙无线传感、RFID、嵌入式控制等全部单元，同时支持电源/通信接口扩展，便于开展从基础物联网到高级智能机器人的全阶梯实验。

二、软件与开发环境：

1.全栈鸿蒙AI开发支持：基于OpenHarmony 6.0 + DevEco Studio，提供ArkTS/Python混合开发环境，内置AI算法库（如目标检测、人脸识别、手势识别），支持轻量级AI模型（如TinyYOLO、MobileNet）在NPU上的部署推理。

2.机械臂与手眼协同SDK：提供完整的机械臂运动学正逆解、轨迹规划、抓取姿态估计等算法库；配套手眼标定工具与视觉引导SDK，实现“双目相机识别物体 → 坐标转换 → 机械臂自主抓取”的全流程开发。

3.大模型语音交互框架：集成离在线语音识别与大模型接口（可接入主流LLM），支持自然语言指令控制机械臂（如“请把红色方块移动到左侧”），实现“大模型理解→鸿蒙决策→机械臂执行”的创新项目开发。

4.丰富的综合项目案例：提供视觉引导机械臂抓取、人脸跟踪、语音控制机械臂、自主导航避障、AIoT智能仓储等10+综合项目源码与教程，覆盖产业级典型应用场景。

三、教学与实训价值：

1.跨学科深度融合：一套平台覆盖鸿蒙应用开发、AI机器视觉、机器人运动控制、大模型交互、嵌入式系统等多个前沿领域，支撑计算机、人工智能、机器人、自动化等专业的跨学科实训与毕业设计。

2.阶梯式实训体系：设置“鸿蒙基础 → AI视觉入门 → 机械臂运动控制 → 手眼协同 → 大模型机器人”五级实训路径，适配从课程实验到创新竞赛的多样化需求。