作为一名软件开发背景的妈妈，我一直关注孩子的早期动手能力和系统思维培养。在中班阶段，我不仅购买了 迪宝乐电子积木锻炼孩子的建构能力，还整理了开源硬件思维导图，包括 开发原型、模块、主板/套件/扩展版、各种传感器，为孩子的创客启蒙规划打下基础。

2025 年 9 月 17-18 日的 DFRobot AI 新品发布会，让我看到了从视觉感知到硬件执行的完整 AI 教育生态，也启发我规划孩子未来的 AI 教育方向。

新品	一句话卖点	早鸟价 / 现货价	购买入口	官方文档
二哈识图 2（HuskyLens 2）	6 TOPS K230 芯片，可自训练模型，多模型串并联，实时图传	¥399（限 200 套）→ ¥499	二哈识图2 AI视觉传感器	上手 Wiki
Mind+ V2.0	图形化训练 + AI 智能体编辑器，一键部署到硬件	完全免费	mindplus.cc 下载	教程合集
LattePanda IOTA	88 mm×70 mm 巴掌大 x86 单板机，Win/Linux 双系统，15 W 可调 TDP	$171.8 起（约 ¥1 240）	LattePanda 官方店	技术文档

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🐺 二哈识图 2（HuskyLens 2）：孩子的视觉 AI 启蒙

主要功能

• 6 TOPS K230 AI 芯片，1 GB 内存 + 8 GB 存储，2.4ʺ IPS 触控屏，可更换摄像头模组

• 出厂内置 20+ 模型：人脸、物体、车牌、实例分割、手掌关键点等

• 支持用户自训练模型一键部署，多模型串/并联、实时图传、MCP 服务器模式

• 与 Arduino、树莓派、micro:bit、行空板 无缝串口/I²C 通信

教育实践建议

• 家庭实验：识别玩具、水果或小动物，让孩子观察 AI 对现实世界的理解

• 亲子共学：让孩子调整摄像头角度、选择识别模式，培养手眼协调和逻辑思维

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🧩 Mind+ V2.0：亲子共学的图形化 AI 编程工具

主要功能

• 模型训练工具：图形化 3 步完成图像分类、目标检测、实例分割、姿态识别、音频/文本/时序分类

• AI 智能体编辑器：内置大语言模型助手，可用自然语言生成提示词，结合图形化积木控制硬件

• 底层重构，支持按需安装模块，扩展库完全开放

教育实践建议

• 家长引导孩子设计“小机器人任务”，如分类积木或玩具

• 通过 AI 智能体助手，实现“会思考、会行动”的机器人互动，培养逻辑思维与问题解决能力

价格：免费

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🚀 行空板 K10（Unihiker K10）与 LattePanda IOTA：软硬件结合的实践实验室

行空板 K10

• 集成 2.8ʺ 彩屏、200 W 摄像头、麦克风、扬声器、RGB 灯带及多种环境传感器

• 支持 视觉 AI、语音控制、TinyML，Wi-Fi/蓝牙双无线

• 可运行“小智 AI”固件，变身离线聊天机器人，支持多语种交互

LattePanda IOTA

• x86 单板机，Intel Twin-Lake N150 4 核/3.6 GHz，6-15 W 可调 TDP

• 原生 Windows/Linux，双 4K 显示输出

• M.2 2230 + PCIe FPC 可接 NVMe 或外置 GPU，GPIO 由 RP2040 协控

教育实践建议

• 通过行空板做语音识别小游戏或控制灯光/声光效果

• 利用 LattePanda 控制机器人或传感器，实现简单自动化任务，培养系统设计能力和动手能力

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🤖 micro:Maqueen Plus V3：实践中的成就感

主要功能

• 避障、循迹、搬运，模块化传感器丰富

• 可与二哈 2 和 Mind+ 配合，实现完整 AI 教学方案

• 面向中小学 STEAM 教育与竞赛市场

教育实践建议

• 孩子自主编程机器人完成循迹、避障任务

• 观察运行结果，引导孩子分析因果关系，强化动手能力和逻辑思维

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🌐 AI 教育生态矩阵：采集–训练–部署–执行

功能环节	产品
视觉感知	二哈识图 2
模型训练与逻辑编排	Mind+ V2.0
本地算力与硬件控制	行空板 K10 / LattePanda IOTA
执行与反馈	micro:Maqueen Plus V3

家庭教育思路：每周安排 1 次亲子实验，结合家庭生活设计任务，让孩子在 动手操作中理解 AI 原理。

💡 技术型家长教育建议

1. 从玩中学：每周安排 1 次亲子实验，强调动手操作，而不是纯屏幕学习。

2. 软硬件结合：引导孩子理解逻辑背后的硬件原理，培养系统思维。

3. 分步任务，循序渐进：先从感知开始，再到逻辑训练、硬件控制，最后执行反馈。

4. 亲子共学：家长和孩子共同操作、分析结果，增强学习兴趣和技术认知。