該機器人訓練平臺從人工智能基礎理論開始，利用Tensorflow進行相關機器學習與深度學習的算法練習，并且可以擴展到各個領域。借助英偉達的高性能GPU，通過學習、人臉識別和圖像處理的邊緣檢測等方式體驗到高性能的服務。

基于人工智能的基本理論，通過TensorFlow來進行機器學習和深度學習。并利用谷歌提供的API進行了基于語音識別的執行器控制和信息請求響應的服務。

RFID教學實驗系統是為高等院校進行物聯網、通訊、計算機、電子信息、自動化等專業的課程教學配套的RFID實驗裝置，是教學的必備實驗設備。為了學習RFID系統的關鍵技術及使用技術，RFID實驗系統分為原理部分和應用部分。

人型智能機器人是16關節，具有視頻處理和視覺算法的智能運動兩足機器人，其搭載了可以同時控制32個伺服電機的MR-C3024控制板和用于圖像采集、圖像處理和智能算法的ARMContex-A53嵌入式處理器，是學習未來智能機器人實踐的最佳平臺。

通過Simulink對硬件進行實時讀寫操作，使得控制對象的開發過程跟數值仿真一樣簡單。數據采集接口通信頻率達115200bps，控制系統采樣頻率達50Hz，可滿足伺服電機控制的高實時性要求。

倉庫作為一個安全性要求較高，無人值守的重要場所，具有監測點數量多、地點分散，現場環境復雜等問題，這已成為日常維護工作的主要障礙。近年來，隨著倉庫系統管理體制的深化改革，倉庫的自動化技術也不斷進步。