北京瑞莱智慧科技有限公司（简称瑞莱智慧RealAI) 是全球领先的人工智能基础设施和解决方案
提供商，致力于安全、可信、可靠、可扩展的第三代人工智能技术，为高价值场景智能化升级提
供一站式赋能方案。
瑞莱智慧RealAI依托清华大学人工智能研究院发起设立，团队坚持源头创新和底层研究， 在国
际测评和竞赛中多次斩获冠军，发表顶会期刊论文百余篇，累计获得各项知识产权500余项，其
中授权发明专利100余项，并参与30余项国际、国家及行业标准制定。
目前，瑞莱智慧RealAI已在教育、能源、自动驾驶、互联网、政务、金融等领域落地，为合作伙
伴提供了人脸识别系统安全、自动驾驶系统安全、深度合成和伪造检测、隐私保护计算、AI攻防
靶场等全套产品和解决方案。
成为安全、可靠、可控的人工智能基础设施领航者
01 公司简介
02 合作伙伴
中华人民共和国科学技术部
中国航天科技集团有限公司
近年来，我国不断强化人工智能人才培养力度，2017年7月，国务院印发并实施了《新—代人工
智能发展规划》，其中特别强调人才教育和培养的重要性。面对人工智能时代的大发展，人工智
能市场前景巨大，但根据《中国人工智能人才培养白皮书》调研显示，目前我国人工智能行业人
才缺口高达500万以上，并且在高度跨学科复合型人才的标准下，人才短缺将会长期存在。为响
应国家人工智能发展战略，瑞莱智慧凭借自身在人工智能领域的技术积累和教育行业探索，为高
校客户提供了一套完整的人工智能实训室解决方案。
实训
方向
教学
实训
平台
人工智能教学实训平台 人工智能教学实训课程
系统管理 用户管理
AI课程 AI安全
教学管理 评教评学
实验管理 实验评价
考试管理 学习论坛
基础学习
人工智能概述
机器学习
深度学习
代码实操
语音识别技术
机器视觉技术
自然语言处理
AI安全
对抗样本攻击
模型后门攻击
模型安全防护
AI安全应用
人脸识别应用
自动驾驶应用
深度合成应用
... ... ... ... ... ... ... ...
资源
调度
硬件
资源
云计算虚拟平台 分布式计算框架 云原生容器服务 大数据计算引擎
X86 CPU资源
CPU
国产 CPU资源
CPU
GPU资源
GPU
内存资源 网络资源
基础
平台
人脸识别
AI安全实训室
人工智能
安全实训室
AI深度合成
实训室
自动驾驶
AI安全实训室
存储资源
瑞莱智慧根据人工智能人才培养的实际需求，为高校提供了以人工智能教学实训平台为载体、以
行业应用为导向的实训室整体解决方案，并为高校用户提供培训、授课、竞赛、推荐就业等全方
位服务。解决方案覆盖AI基础平台建设、AI教学实训平台建设、AI实训室建设三个方面，具体详
细设计架构如下图所示：
03 方案介绍
教学实训平台是瑞莱智慧自主研发的一套针对高校用户开展教学实训的服务平台，该平台底层采用
Docker、KVM等技术，满足教师和学生在教学实训过程中对各种实验环境快速部署的需求；平台内
置了AI安全、自动驾驶AI安全、人脸识别AI安全、AI深度合成等实训课程，并包含了教学、实训、
管理、考试、学情跟踪等功能，满足高校人工智能相关专业的教学实训需求。
04 教学实训平台
教师 备课 教学 实验 管理
学生 学习 实验 作业 考试
课程建设 学科管理
课程管理 章节管理
课程管理
资源管理 系统管理
用户管理 内容管理
应用管理
实验教材
实验实训
实验环境
过程追踪
实验手册
评分评价
教学实验
CPU/GPU资源 AI开发环境 数据集 实验算法
GPU、加速卡、CPU、内存、网络、存储等
一、人工智能安全实训室
底层支撑
AI攻击教学 AI防御教学 自定义教学项目
攻防原理介绍 攻防算法实战 攻防过程可视化
运维管理
AI攻击模块 AI防御模块 对抗攻防演练
异构处理单元 高性能存储单元 网络服务单元
业务模块
资源管理
任务监控
日志管理
系统管理
实训场景
人脸认证
内容审核
车辆识别
... ...
实训管理
演练态势 评分报告 场景选择 组队管理
演练管理
建设背景：当下人工智能技术在促进各行各业生产力高速发展的同时，也带来了新型的安全挑战，
如存在于自动驾驶、人脸识别、安防监控、新闻舆论等关键领域的人工智能安全隐患，都有可能
造成人身和财产的重大损失，进而导致社会信任缺失，影响人工智能产业的持续正向发展。
实训内容：瑞莱智慧依托自身多年来在人工智能安全领域的深厚积累，结合高校对人工智能高素
质人才的培养需求，为高校客户量身定制人工智能安全实训室解决方案。通过建设该实训室可快
速提升学生的AI基础能力和AI安全能力，使高校培养出的AI人才能够有效应对人工智能时代新的
安全挑战。
人工智能安全实训室包含攻击模块、防御模块和攻防演练模块，其中攻防模块内置多个场景，多
种维度，难度从低到高的实训内容，可快速提升学生的AI安全攻防技术水平，同时实训室具备攻
防演练模块，支持学生将已有的AI系统接入实训室进行攻防演练，在实战中检测AI系统的安全状
态和防御能力。
05 实训室介绍
二、自动驾驶AI安全实训室
建设背景：自动驾驶核心技术的成熟，已经使智能汽车从
实验室走向公开道路实地测试及商业化示范的阶段。但是
针对智能驾驶模型安全性的研究表明，当前的人工智能技
术过于依赖数据驱动，还存在着容易被攻击者直接利用的
“底层漏洞”，如人为的对抗攻击问题以及自然鲁棒性问题。
实训内容：自动驾驶AI安全实训室将部署物理沙盘、虚拟
仿真系统、智能无人小车等实训设备环境。学生在完成自
动驾驶AI安全课程学习的基础上，进行代码开发实操，并
将开发的算法模型应用到实训室智能无人小车上进行算法
安全测试，在不断的测试中提升算法的鲁棒性和学生在自
动驾驶方向的整体能力。
三、人脸识别AI安全实训室
建设背景：人脸识别技术广泛应用在手机人脸识别、刷脸支付、
联网身份识别/核验、刷脸通行等场景，有效提升了用户体验和
核验效率，但人脸识别技术的发展也面临着如对抗样本攻击、表
情操纵攻击等日益严峻的新型攻击威胁，攻击者可以利用算法
漏洞发起对抗样本攻击或基于他人照片进行表情操纵活化注入
攻击等方式窃取他人身份标识。
AI安全防火墙
实训内容：通过学习人脸识别AI安全课程，使学生全面掌握AI攻击和防御的相关过程及技术原理，
进而运用教学实训平台生成对抗攻击样本，实现对市场主流的人脸识别设备进行攻击与防御，在不
断攻击和防御的过程中让学生掌握人脸识别技术以及该技术潜在的安全风险和应对措施。
四、AI深度合成实训室
建设背景：AI深度合成技术是指利用深度学习、虚拟现
实等生成、合成类算法制作文本、图像、音频、视频、
虚拟场景等网络信息的技术。凭借该技术可以实现人物
换脸、人脸合成、语音合成、视频生成甚至数字虚拟人
等诸多应用。但当下人工智能行业技术人才匮乏，在深
度合成领域尤为紧缺，因此高校在AI深度合成方向的人
才培养也变的十分迫切。
Encoder Latent Face A Decoder A
Original Face A
Reconstructed
Face A From B
Latent Face B Encoder Decoder B
Original Face B Reconstructed
Face B From A
实训内容：AI深度合成实训室以表情操控、AI换脸、“数字人”、深度伪造内容检测等技术为核心
实训内容。学生在对AI深度合成课程掌握的基础上，进行不同方向的深度合成技术实验实训，全
面提升学生的技能水平与市场竞争力。
商务合作
contact@realai.ai
联系电话
400-803-1001
公司地址
北京市海淀区清华科技园科技大厦A座19层
公司网址
www.realai.ai
