AI系统架构设计

3D One AI 系统架构设计文档

版本：1.0
日期：2025年3月

一、系统总体架构

采用分层微服务架构，支持高并发教学场景与跨平台部署，核心模块包括：

物理仿真引擎层
AI行为决策层
三维渲染与交互层
教育内容管理平台
编程与硬件接口层

图：系统分层架构图

二、关键技术选型与版本

模块	技术选型	版本	选型理由
物理仿真引擎	NVIDIA PhysX	5.1	高精度刚体运动，支持GPU加速
三维渲染引擎	Unity 3D	2022 LTS	跨平台（Win/macOS/WebGL）支持
AI行为仿真	PyTorch + ROS (Robot OS)	PyTorch 2.0 / ROS Noetic	兼容机器人控制与深度学习模型部署
编程接口	Python + Blockly	Python 3.10	支持图形化与代码双模式编程
硬件虚拟化	QEMU + Arduino CLI	7.0	模拟主流开源硬件（Arduino/RPi）
后端服务框架	Spring Boot + Kubernetes	3.1.0	微服务弹性伸缩
数据库	PostgreSQL + Redis	PG 15 / Redis 7	事务性与实时数据缓存

三、核心模块设计

1. 物理仿真引擎层

功能：模拟刚体运动、碰撞检测、电机动力学
实现：
- 基于PhysX构建物理世界，时间步长≤1ms
- 硬件加速：通过CUDA 12.2利用GPU计算复杂碰撞
- 数据接口：通过gRPC传输物体位姿数据（Protocol Buffers格式）

2. AI行为决策层

模块组成：
- 行为树引擎：控制机器人任务逻辑（使用BehaviorTree.CPP）
- 深度学习推理：集成轻量化模型（YOLOv8s目标检测，ONNX格式）
- 强化学习沙箱：基于Gymnasium构建训练环境
安全机制：AI行为边界约束（如速度/力矩限制）

3. 三维渲染与交互层

技术栈：Unity URP（通用渲染管线）
优化策略：
- 动态LOD（Level of Detail）降低渲染负载
- WebAssembly编译支持浏览器端轻量化运行
输出：支持FBX/GLTF格式动画导出

4. 教育内容管理平台

功能：
- 课程资源库（按K12课标分类）
- 学生实验数据追踪（操作日志+成果录像）
安全设计：RBAC权限控制 + 数据加密（AES-256）

5. 编程与硬件接口层

# 示例：虚拟硬件控制API（Python SDK）
from oneai.hardware import VirtualArduino

arduino = VirtualArduino(port="COM3")
arduino.digital_write(pin=13, value=1)  # 控制虚拟LED

四、实施步骤

Phase 1：基础框架搭建（8周）
- 部署Kubernetes集群（使用k3s轻量方案）
- 集成PhysX与Unity，验证物理精度（误差<0.5%）
Phase 2：AI模块集成（6周）
- 封装PyTorch模型为gRPC微服务
- 开发Blockly自定义块（支持机器人控制指令）
Phase 3：教育适配（4周）
- 对接国家课标知识图谱（JSON-LD格式）
- 实现课堂管理功能（教师端批量控制学生实验）
Phase 4：性能优化（持续）
- 物理引擎：动态调整仿真精度（高中=高精度/小学=中精度）
- 渲染：Instancing技术提升同场景机器人数量至50+

五、扩展性与安全性

扩展性：
- 插件式硬件驱动（新增硬件只需实现IDevice接口）
- 无状态微服务，支持横向扩容
安全性：
- 学生代码沙箱（Firecracker微VM隔离）
- 通信加密：mTLS认证所有内部服务
性能指标：
- 单节点支持100并发用户（2核4GB VM）
- 仿真延迟≤80ms（本地）/ ≤200ms（云端）

六、部署架构

🔄 正在加载流程图...

graph LR A[客户端 Web/Desktop] --> B[API Gateway] B --> C[物理仿真微服务] B --> D[AI推理微服务] C --> E[PostgreSQL] D --> F[Redis 缓存] E --> G[分布式存储 MinIO]

文档总结：本架构通过模块化设计平衡教育场景的易用性与技术深度，结合轻量化AI与高精度物理仿真，满足K12全阶段教学需求，同时为未来扩展VR/ROS2支持预留接口。