奥比中光与深圳大学协同培养更多3D视觉开发者
深圳大学物理光电工程学院的15名同学,今年暑假在奥比中光度过了为期两周的深度学习——他们参与了第二届暑期实训营,核心目标十分明确:深入掌握3D视觉技术的开发流程与产业落地应用。近年来,校企合作模式在科技领域愈发常见,但能够真正帮助学生从理论跨越到实践、从课堂走向产线的项目,其实并不多见。奥比中光与深
深圳大学物理光电工程学院的15名同学,今年暑假在奥比中光度过了为期两周的深度学习——他们参与了第二届暑期实训营,核心目标十分明确:深入掌握3D视觉技术的开发流程与产业落地应用。近年来,校企合作模式在科技领域愈发常见,但能够真正帮助学生从理论跨越到实践、从课堂走向产线的项目,其实并不多见。奥比中光与深大的这次合作,无疑是一个值得关注的典型案例。

7月,深大物光学院光电信息科学与工程系系主任雷蕾博士带队,一行人参观了奥比中光的3D视觉感知展示中心。从公司发展历程到技术产品,再到机器人、三维扫描、自动驾驶、工业视觉、生物识别等领域的实际应用案例——这些场景不再只是课本上的抽象概念,而是真实可见的设备和解决方案。
参观结束后,实训营正式启动。奥比中光的企业导师首先梳理了公司产品线和技术路线,随后开展了系统化课程:《常见三类深度相机的原理》《3D传感器与SDK的使用》等核心内容,帮助学员夯实技术开发的理论基础。课程设置明显偏向“动手实践”,绝非走马观花式的参观体验。
专业课题,导师带教
实训营的核心环节是课题实践。两周时间里,学员在企业导师的指导下,完成了5个专项课题任务,方向涵盖3D视觉实验箱开发、机器人开发、机器人测评、三维重建、开发者运营等。这些任务并非模拟题,而是奥比中光实际业务中真实面临的问题——学员完成项目后,能力提升是实实在在的。
奥比中光开发者生态运营总监彭勋禄为师生讲解展厅内容
成果验收,结营答辩
8月4日的课题答辩,是一次集中检阅。深大物光学院党委书记林兵、副院长文侨、创新部主任张敏、光电系副系主任徐秀茹、教务秘书熊抒哲等老师悉数到场,对实训成果给予了高度评价。林兵书记与奥比中光副总裁孔博分别为优秀团队和优秀个人颁奖;文侨副院长与奥比中光人力资源总监邹婷则为学员颁发了实习证书。
双方领导对学员表彰颁奖,探索未来校企合作方向
答辩结束后,双方还就后续合作进行了深入交流。结论非常明确:实训营的价值得到了广泛认可,接下来,围绕深圳大学未来技术学院的人才培养和学科专业建设,校企合作将持续深化。如果这种模式能够不断迭代优化,对3D视觉行业的人才储备来说,无疑是一大利好。
你是一名 AI 行业编辑,请围绕下面这条热点输出一份资讯解读:
热点:奥比中光与深圳大学协同培养更多3D视觉开发者要求:
1. 先用一句话解释这条热点在讲什么
2. 再总结它为什么重要
3. 说明会影响哪些 AI 产品或内容方向
4. 最后给出 3 个适合资讯站使用的标题
游乐网为非赢利性网站,所展示的游戏/软件/文章内容均来自于互联网或第三方用户上传分享,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系youleyoucom@outlook.com。
相关热点提示词过长易被截断,应删除客套话与空泛描述,用函数签名锚定类型行为;以符号替代自然语言缩短字符;分阶段提交任务降低出错率;预校验提示词长度,控制在1800字符以内。
向量空间模型将文本转为高维向量,通过余弦相似度计算文本相似性。TF-IDF算法通过词频与逆文档频率加权,提升特征词区分度。该模型在文本分类、情感分析等任务中广泛应用,但忽略语义关系,常需结合神经网络等方法弥补不足。
AI大模型为智能驾驶提供精准决策支持,提升数据处理与自适应学习能力;智能驾驶的高实时性、安全性与鲁棒性需求倒逼大模型在计算效率、可解释性等方面持续进化。两者深度结合,共同推动自主驾驶升级与城市交通智能化。
摩尔线程在2023算力技术大会上发布全功能GPU算力集群的异地调度方案,实现跨地域集群化处理。该方案支持自动选择最优节点、负载均衡及成本优化,服务于智算、科学计算、数字文旅等场景。会上还成立校企智算联盟,推动西部算网融合。
- 日榜
- 周榜
- 月榜
热点快看
