奕斯伟计算“教育小脑”以边缘计算+AI技术助力教育场景智能化升级

4月19日-21日，第83届中国教育装备展示会在重庆举办。作为核心计算设备及算法提供者，奕斯伟计算“教育小脑”边缘智能站助力智慧实验厂商展示了基于AI技术的智慧实验考试、教学场景解决方案。

奕斯伟计算“教育小脑”边缘智能站是以边缘计算+AI技术为核心打造的聚集高效率、高性价比的理化生实验教学和考试等场景的智能化方案，助力教育设备客户实现数字化、智能化升级。

 

以教育小脑为核心的理化生智能实验方案特点：

边缘计算、实时分析：依托边缘算力，基于需求灵活配置，实现高效实时分析；

通用化设计、跨平台开发：标准Restful接口设计，可输出多模态算法结果，支持各类实验应用的跨平台开发；

快速开发、快速迭代：内置基础开发框架，简化开发流程、缩短开发周期、标准化开发提升代码质量；

云边协同、远程运维：远程设备管理、OTA升级，有效降低运维成本。

贴近科学 覆盖全面

教育小脑紧贴学科需求，在教学、练习、考试各个环节实现AI赋能，支持AI教学实时赋分、考试结束离线后集中评分等模式。

内置算法目前已支持100+种实验器材检测，近100种实验操作行为识别，40+完整大纲要求必做理化生实验，能提供实时分析，可采用多模态算法识别结果，便于客户直接对接应用。

低代码快速开发 助力厂商高性价比、高效开发算法

除教育小脑内置算法外，客户开发人员可利用内置AI开发框架快速开发算法。内置的AI开发框架对理化生实验算法开发过程中涉及的推拉流、前后处理、算法平滑、对外接口等通用部分进行标准化封装，开发人员只需关注事件逻辑本身的编码，可大大提升开发效率和开发质量。

奕斯伟计算“教育小脑”行业算法开发流程

RISC-V边缘计算SoC 助力下一代教育小脑

搭载奕斯伟计算自研RISC-V边缘计算芯片EIC7700的下一代教育小脑即将推出，以更优性能助力客户智能化转型。

EIC7700在多项指标层面均实现了“进化”。EIC7700采用4核64位支持乱序执行RISC-V处理器及自研高能效NPU矩阵和矢量计算模块，支持大语言模型；DNN提供13.3TOPS INT8算力，可满足分类、检测、分割、追踪相关的各类需求；具备强大视频编解码能力，支持32路1080P 30帧的视频解码能力和13路1080P 30帧的视频编码能力，可与推理功能并行，图像信号处理器（ISP）可提供图像增强、动态对比度增强、畸变校正等多种图像处理硬件加速功能；拥有丰富的多媒体输入输出、PCIe、以太网等外部接口。

搭载EIC7700的新一代教育小脑针对教育场景下的AI应用，在计算算子、软件工具等方面做了专门优化，同时搭配奕斯伟计算自研AI智慧实验框架及算法，可提供性能更优、性价比更高的智慧教育解决方案。

2024世界数字教育大会上，中国科学院院士、教育部党组书记及部长怀进鹏指出：智能化是教育变革的重要引擎，我们将实施人工智能赋能行动，促进智能技术与教育教学（AI for Education）、科学研究（AI for Science）、社会（AI for Society）的深度融合，为学习型社会、智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。这也是奕斯伟计算“教育小脑”解决方案助力客户要实现的重要目标。

 

审核编辑：刘清