该产品是博创科技面向嵌入式人工智能领域自主研发的一款最新的高端学习平台，其CPU运用的是NXP最新的i.MX8MM处理器，运行速度高达1.8GHz，配合着2G内存、16G高存储设备以及丰富的外围模块及接口资源，为嵌入式人工智能、物联网应用提供了一种安全、高性能的解决方案。
【硬件资源】
|
CPU |
MIMX8MM6DVTLZAA，4*Cortex-A53+Cortex-M4架构； |
|
主频 |
1.8GHz； |
|
内存 |
2GB LPDDR4； |
|
EMMC |
16GB； |
|
显示屏 |
MIPI电容液晶屏，分辨率1024*600； |
|
接口资源 |
配备千兆以太网接口、音频输入输出接口、2个USB 2.0接口、USB OTG接口、MIPI CSI摄像头接口、MIPI DSI液晶屏接口、2个USB串口、SD卡接口等外部接口； |
|
板载资源 |
板载板载4G、WIFI/蓝牙模块、GPS/北斗模块、音频模块、500W摄像头模块、红外接收模块、7寸电容液晶屏、KEY1~KEY4、LED1~LED4、陀螺仪传感器； |
|
语音视觉设备 |
USB摄像头、耳机麦克； |
【软件配置】
|
操作系统 |
Android 10.0.0（Kernel 4.19）；Linux+Qt 5.10.1（Kernel 4.14.98）； Ubuntu 18.04（Kernel 4.14.98）； |
|
图形界面 |
Android、Qt5.10.1、XFCE4、Wayland； |
|
实验体系 |
人工智能实验20个（包含OpenCV、Python、图像识别、语音识别） OpenCV入门实验；OpenCV USB摄像头实验；基于OpenCV的图像处理实验； 基于OpenCV的人脸检测实验；Qt的入门实验；基于Qt的USB实验； 基于Qt+OpenCV的人脸检测实验；腾讯NCNN的图像识别案例； MTCNN的图像识别案例；Python的入门实验；基于Python的GUI实验； 基于Python的socket编程实验；基于Python的USB摄像头实验； 基于Python-OpenCV的人脸检测实验；基于Python的录音实验； 基于Python的放音实验；基于Python的TTS实验；基于Python的STT实验； 基于百度的语音识别实验；基于Python的语音识别案例； |
【产品特点】
1．CPU采用最新的i.MX8MM工业级处理器，4*Cortex-A53+Cortex-M4架构，处理器运行速度高达1.8GHz；其内部集成了电源管理、安全单元和丰富的互联接口，具有高性能、低功耗、灵活的内存选项和高速接口以及业界领先的音视频功能。
2．内存2GB LPDDR4；读写速率3000MTS；
3．16GB EMMC存储；
4．板载WIFI/蓝牙模块、4G模块、千兆以太网模块、陀螺仪传感器、GPS/北斗模块、音频模块、500万摄像头模块、红外接收模块、7寸MIPI电容液晶屏、KEY1~KEY4、LED1~LED4等硬件资源；
5．配备千兆以太网接口、音频输入输出接口、2个USB 2.0接口、USB OTG接口、MIPI CSI摄像头接口、MIPI DSI液晶屏接口、2个USB串口、SD卡接口等外部接口；
6．基于Ubuntu 18.04系统，支持OpenCV 3.2.0，Python 2.7/3.6.7，Qt 5.9.5，包含OpenCV、Python实验体系，拥有图像识别、语音识别案例，可与百度人工智能平台、天工平台对接，打造嵌入式人工智能、物联网一体化实验体系；
7．支持TensroFlow Lite（灵活的推理引擎，与TensorFlow相比具有更高的性能和更优的内存利用率）、Arm NN（i.MX和Layerscape®处理器的推理引擎框架，通过Arm计算库利用Arm Neon™指令）、OpenCV（针对Arm® Cortex® A内核并利用Arm Neon™加速技术的推理引擎和经典机器学习算法），支持Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX等模型。
