具身智能小型机器人开发套件采用小型关节电机人形机器人形态，主动关节数量为21个，构成完整的小型具身智能实验载体。硬件平台集成双目视觉、雷达感知、动作响应及传感器数据采集等能力，支持机器人结构认知、关节控制、运动控制等基础实验教学。

软件平台覆盖 Python 与图形化双路径开发模式，课程资源包含 Python 编程、PyTorch AI 算法、图像处理、机器人 Low-level Control、High-level Control 及图形化编程控制等内容，学生可通过图形化方式低门槛体验机器人动作，也可通过 Python 开展二次开发和综合项目实践。

课程体系包含人工智能基础课程、机器人专项课程及综合项目案例三大模块，支撑从基础编程到具身智能算法开发的完整教学链路，兼具教学演示与科研扩展双重功能。

1. 全栈式人形机器人教学平台

融合 AI 算法开发、嵌入式控制、具身智能感知、强化学习控制四大技术模块，覆盖从 Python/PyTorch 基础编程到机器人动作编排、强化学习行走、双目视觉识别等完整教学链路，支撑人工智能、机器人工程、自动化、智能制造等多个专业方向的课程建设与科研训练。

2. 虚实一体协同开发

配套虚拟仿真系统，支持真机控制、纯仿真训练、仿真到现实迁移（Sim2Real）三种实验模式，提供人形机器人模型导入、强化学习策略训练、训练效果评估及仿真迁移分析等功能，可用于数字孪生调试、风险预演和高阶具身智能实验验证，显著降低硬件试错成本。

3. AI 全栈技术贯通

基础课程覆盖 Python、PyTorch、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 核心方向，延伸至机器人 Low-level Control（关节电机 Kp/Kd 调参、关节位置控制）、High-level Control（ROS2 Topic 通信、强化学习行走）等技术领域，形成从模型训练到机器人决策执行的全链路能力培养。

4. 图形化与代码双路径开发

同时支持 Scratch 图形化编程和 Python 二次开发，低门槛路径适合快速入门体验机器人动作，进阶路径提供完整 SDK 与通信协议，可开展 MQTT 通信、Sport/Pose 模式控制、Motion 预设动作编排等深度开发项目，满足不同学习阶段和科研需求的灵活切换。

5. 模块化硬件与科研可扩展

机体预留标准安装位和开发接口，支持外骨骼数据采集器、末端传感器、定制执行器和双臂协同系统等第三方设备接入，AI 运算单元支持灵活扩展，提供完整硬件接口文档与通信协议，满足二次开发与创新科研项目的定制化需求。

6. 紧凑轻量化设计适配多工位教学

机身体积小巧、形态紧凑，轻量化设计支持轻松移动与收纳，适合高校实验室大规模多工位布局，便于教师课堂集中演示、学生分组轮转实验以及课后设备管理，有效提升实验室空间利用率和教学组织效率。

机器人动作编排

完成自我介绍、挥手、握手、讲解、思考等动作编排与展示。

强化学习控制

完成仿真环境搭建、策略训练、效果评估和迁移分析。