从提升编程能力角度来看，DeepSeek大模型机器人平台为师生提供了一个实操平台，有助于大模型编程能力的显著提升。通过在机器人上进行复杂算法的实践，学生能够深入理解大模型架构下数据的流向与处理机制，学会如何优化代码以适配大模型的运算逻辑，从而高效地完成复杂任务。在人工智能编程方面，机器人能让学生实操各类人工智能算法，例如构建基于 DeepSeek 的单片机知识库问答模型。学生可利用机器人收集单片机原理、编程技巧、故障排查等海量数据，完成数据清洗、标注等预处理工作，并在此基础上训练问答模型。通过不断调整模型参数、优化算法，实现针对单片机相关问题的精准解答，全过程提升学生人工智能编程技能，使其能更好地应对现实中的复杂应用场景。​

DeepSeek大模型机器人平台是一个高度集成且复杂的系统，其工作原理与技术路线涉及多个模块的协同运作：
数据预处理：主控模块采用 RK3399 芯片，具有一定的计算能力和内存资源。它首先接收来自外围传感模块的各种数据，包括图像数据、点云数据以及生理信号数据等。然后，对这些数据进行预处理，例如对图像进行降噪、滤波等操作，以提高图像质量；对激光雷达的点云数据进行去噪和格式转换，使其更易于后续处理。对于生理信号数据，进行放大、滤波等处理，提取出有效的特征参数。
数据融合与协调：主控模块将不同类型的传感器数据进行融合，将视觉信息、空间信息和生理信号信息整合在一起，形成一个全面的环境感知描述。同时，它还负责协调各个传感器之间的工作，根据不同的任务需求和环境情况，合理分配传感器的资源，确保传感器之间的协同工作顺畅高效。例如，在机器人进行导航任务时，主控模块会根据激光雷达和摄像头获取的信息，综合判断周围环境，选择最优的导航策略。
与其他模块通信：主控模块作为整个平台的核心枢纽，通过各种通信接口与 AI 推理模块和机械控制模块进行通信。它将预处理和融合后的数据发送给 AI 推理模块进行深度分析和决策，同时接收 AI 推理模块返回的控制指令，并将这些指令转发给机械控制模块，以驱动机器人的执行机构完成相应的动作。此外，主控模块还可以与外部设备或其他系统进行通信，实现更广泛的交互和协作。