Practical Training.

LLM/AIGC高校实训

AIGC应用开发实训平台

Zero Code for Education

基于LLM大模型代码能力构建的AIGC应用实训平台,Build App by LLM Workflow,通过实训平台让更多专业同学可以迅速构建AIGC应用。

AI训练实训平台

AI Training for CS Learning

面向CS专业的AI训练实训平台,提供⼀站式的教学场景,涵盖了数据处理、算法开发、模型训练、算⼒管理和推理应⽤等各个流程的技术难点。

具身智能+大模型高校实训

Embodied Intelligence and Humanoid Robots

将AI大模型与具备3D视觉的机器人相结合,为学生搭建一个实践平台,使他们能够深入理解通用具身智能的原理和应用。机械臂结合多模态大模型技术与机械臂控制技术,可以生成空间语义信息,帮助机械臂准确识别、理解生活中的常见物体并执行相应动作。

高校师资培训

LLM/AIGC Trainning for Teacher

基于自研实训教学平台,项目式教学,以LLM/AIGCx专业或行业为主要内容,主要提升教师的LLM/AIGC的实际应用能力。承接教育部教师实践培训实践基地等项目。

高校实训案例

让产业前沿的AI实验实训课程走进课堂:

AI实验实训课程工厂

汇聚LLM/AIGC/具身智能等千名专家资源,为高校提供对标产业的技术课程研发,确保内容与企业主流技术同步。基于学校现有硬件集约开发,零硬件投入;依托开源框架与算法,免除二次开发成本,实现“零浪费”交付。采用PBL项目制教学,通过企业级案例(如自动驾驶、金融科技等)提升学生实战能力,缩短岗位适应周期。深度对接各主流行业需求,助力学生掌握企业紧缺技能(如大模型微调、RAG技术),提升就业竞争力。

  • TsingtaoAI斩获赢在滨州总决赛三等奖,具身智能底座项目助力工业升级

    2025年9月,TsingtaoAI的核心项目“通用具身智能PoC实验底座研发及产业化”从众多参赛者中脱颖而出,荣获第七届“赢在滨州”高层次人才创新创业大赛总决赛三等奖。这场赛事作为滨州市委人才工作领导小组主办的年度盛会,聚焦高端铝业、智能纺织、新一代信息技术等“十强”产业,吸引了海内外数百位硕士以上学历的创新者参与。赛事设置北京、苏州、深圳、沈阳、济南五大国内赛区及海外赛区,经过报名、初赛、尽职调查和决赛等层层筛选,仅有少数项目能站上总决赛领奖台,TsingtaoAI的获奖无疑是对其技术实力和落地潜力的肯定。

    1 2025-10-27
  • TsingtaoAI受邀参加HICOOL2025全球创业者峰会项目对接会

    2025年10月17日,HICOOL2025全球创业者峰会"智归·海外高校项目路演对接会"在北京顺义首都国际会展中心举行。作为具身智能领域解决"最后一公里"困局的实践者,TsingtaoAI受邀参与项目路演,用真实案例和数据向海内外创业者展示了AI技术如何从实验室走向产线。

    13 2025-10-19
  • TsingtaoAI 摘得长三角算力算法创新大赛冠军

    在2025年长三角(芜湖)算力算法创新应用大赛的颁奖典礼上,TsingtaoAI团队凭借“通用具身智能PoC实验底座研发及产业化”项目,摘得数据赛道冠军。

    31 2025-09-26
  • 2026:具身智能软件——开发者工具、范式与方向

    具身智能的未来之战,本质上将是一场软件范式的竞争。正如早期PC和智能手机的革命最终由操作系统和应用生态所定义,具身智能的泛化能力和落地速度,也取决于其软件开发工具链和范式的革新。本报告将聚焦于加速这一转折的三大核心软件范式,深入剖析其技术内涵、主流工具,并为具身智能开发者构建一份面向2026年的前瞻性技能图谱。

    45 2025-09-21
  • 2026年具身智能商业化浪潮前瞻:开发者工具与软件生态的万亿级掘金图谱

    在具身智能执行器和传感器等硬件成本持续下降的背景下,真正驱动其大规模商业化爆发的,并非单一的硬件产品,而是其背后的软件与生态系统。正如互联网的价值最终体现在软件应用与服务上,具身智能的商业价值正在从传统的“硬件产品销售”转向“软件与服务订阅”。RaaS等创新商业模式的兴起,正是这一趋势的直接体现。这里我们将深入剖析2026年具身智能领域,特别是围绕数据采集、训练和任务开发的软件工具与服务所蕴藏的万亿级商业机遇,为开发者与投资者描绘一幅详尽的掘金图谱。

    41 2025-09-14
  • 分层架构解耦——如何构建不依赖硬件的具身智能系统

    硬件与软件的彻底解耦,并通过模块化、分层的架构进行重构,是突破这一瓶颈、构建通用型具身智能系统的核心基石。这种架构将具身智能系统解耦为三个核心层级:HAL、感知决策层和任务执行层。这一模式使得企业能够利用预置的技能库和低代码工具快速配置新任务,在不更换昂贵硬件的前提下,实现从清洁机器人到物流机器人的快速功能切换。本文将通过对HAL技术原理、VLA大模型和行为树等核心技术的深度剖析,并结合Google RT-X、RobotecAI RAI和NVIDIA Isaac Sim等主流框架的案例,论证这一新范式的可行性与巨大潜力,探讨硬件解耦如何将机器人从一个“工具”升级为“软件定义”的“多面手”,从而重塑整个机器人产业的价值链。

    47 2025-09-08