想象一下：

一张儿童X光片能在30秒内完成骨龄智能判读，兼顾诊断效率与精准度；

一位攀岩运动员的动作能被AI精准捕捉，生成三维姿态分析报告；

一只对虾的心率能被非侵入式监测，助力水产养殖走向智能化；

一片茶园的病虫害可通过手机拍照实时识别，茶农可以听到方言语音防治建议……

在AI技术加速向千行百业渗透的今天，高校不仅是前沿研究的摇篮，更是技术落地的重要推动者。这些看似来自未来的场景，如今正由厦门大学的师生团队，基于百度文心大模型与飞桨，一步步变为现实。

体育科技：毫米级复盘

攀岩运动员AI科学训练系统

针对国家级和专业级攀岩训练的精细化需求，厦门大学信息学院沈思淇教授团队打造了“3D+AI”科学辅助训练系统，将ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking与飞桨的技术能力深度融合，重构攀岩训练的全流程。

系统通过激光雷达与高清摄像机的多模态数据采集，实现毫米级场地数字孪生重建，精准捕捉运动员攀爬过程中的每一个动作细节。借助AI算法完成动作姿态三维重建后，文心大模型将深度参与训练分析，为教练和运动员提供动作纠错建议、技术短板剖析及个性化训练方案。经实践验证，该系统的生成建议采纳率提升5%，让训练从“经验驱动”转向“数据驱动”，为攀岩项目的科学化提升注入智能动能。

在百度飞桨（厦门）人工智能产业赋能中心的牵引下，该项目不仅服务于国家奥运代表团队，而且已在厦门市滨东小学新校区开展试点工作，并获得了省教育厅调研组的现场高度认可，有力推动了产学研成果从“展厅案例”落地到“思明教育”。

图1:攀岩训练系统技术路线图

图2:攀岩训练系统产品界面

图3:厦门市滨东小学落地部署

科技助农：方言也能懂

茶园病虫害诊断与管理系统

面向中小茶农与茶园管理者的实际需求，厦门大学经济学院罗域航同学、周于群同学团队设计智慧茶园管理TeaVisor系统，依托ERNIE-4.5-turbo-128k、ERNIE-4.5-VL-28B-A3B，破解茶园病虫害识别难、防治滞后、农药滥用等痛点。

基于文心4.5系列模型的技术赋能，系统实现了三大核心升级：

技术上，病虫害识别准确率显著优于传统视觉模型，对复合型病虫害的综合判断能力大幅增强，诊断响应速度大幅提升；

功能上，新增“联网模型”模式，实时对接百度搜索引擎与文心大模型工作流，同步最新防治方案与农技公告，同时支持“图像+文本+语音”多模态输入，新增闽南语合成播报功能，让老年茶农也能轻松操作；

应用上，茶农单次诊断耗时明显缩短，人均日处理茶园面积提升，助力帮助实现区域农药滥用率与茶叶农残超标率下降，以AI技术推动茶叶种植的数字化、精准化与绿色化转型。

图4:茶园病虫害诊断与管理系统技术路线图

图5:茶园病虫害诊断与管理系统产品界面图

医学检测：0.8秒精准判读

儿童骨龄智能评估系统

在儿科诊疗与体检场景中，传统骨龄评估依赖医生经验，存在主观性强、效率低、标准化差等难题。厦门大学公共卫生学院张东旭副教授团队基于飞桨PP-TinyPose、PaddleSeg和PaddleClas三大核心工具，打造了儿童骨龄智能判读平台，构建起“手部关键点定位-骨骼区域分割-骨龄分期预测”的全流程解决方案。

该系统采用自主研发的深度学习算法，参照临床GP方法，融入区域混淆技术、注意力机制与语义多样性优化，实现端到端特征编码的骨龄判读。无需高昂服务器支持，普通台式电脑或笔记本即可运行，平均判读速度仅0.8秒/张，准确率领先市面同类软件。其灵活的适配能力可覆盖云、CPU、GPU等多平台，兼容Linux、Windows、Mac多种操作系统，特别适合基层医院推广应用。

目前，系统已开发独立软件版本并获得《儿童骨龄智能判读系统V1.0》软件著作权，可广泛应用于矮小症、性早熟等内分泌疾病的病因诊断，以及儿童生长发育状况评估，为临床诊疗与健康监测提供高效精准的技术支持。 

图6:骨龄评估系统技术路线图

图7:骨龄评估系统产品界面

智慧养殖：非侵入式监测

对虾表型识别与心率测量系统

智慧水产养殖中，对虾的生理监测一直面临“侵入式测量影响生长、人工分析效率低下”的行业痛点。厦门大学信息学院刘向荣教授与海洋与地球学院毛勇教授联合团队，基于飞桨PaddleSeg、PaddleX开发的对虾表型识别与非侵入式心率测量系统，实现了对虾表型识别与非侵入式心率测量的技术突破。

该系统聚焦对虾心脏语义分割、心脏运动分析与心率估计三大核心功能，通过飞桨技术的深度优化，将单段心脏视频的处理耗时从3分钟缩短至1.8分钟，自动化处理比例提升至90%以上，让科研人员的数据分析效率提高2倍左右。同时支持多只个体并行监测，在不干扰对虾正常生长的前提下，大幅提升养殖场景下的监测规模与精度，为对虾育种科研与智慧养殖提供可靠的数据支撑。

图8：核心技术活体对虾的自动称重与智能识别技术

图9：核心技术倾斜对虾多部位识别与量化技术

图10：核心技术对虾心脏跳动录像装置

图11：核心技术对虾心率数据识别技术

图12：对虾智慧养殖系统流程

自2025年1月，厦门大学-飞桨人工智能教育创新中心设立以来，中心赋能厦大师生基于文心大模型与飞桨深度学习平台学AI、用AI，已取得累累硕果。从实验室的技术攻坚到产业端的落地应用，厦门大学的科研团队用实际成果诠释了“技术赋能场景”的创新逻辑。文心大模型的多模态理解与生成能力，结合飞桨开源深度学习平台的支持，为高校科研提供了高效的技术底座，也让更多创新想法快速转化为解决实际问题的产品。 

图13:厦门大学-飞桨人工智能教育创新中心揭牌仪式

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未来，期待有更多高校与开发者加入文心与飞桨生态，在技术与场景的碰撞中，催生更多兼具温度与实力的AI创新成果！如有需要请联系⬇️

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