中南财经政法大学大学生创业基地于2011年成立（以下简称“基地”），包括大学生素质教育中心、望湖创业特区、中南财经政法大学新体创业特区、就业创业梦工厂、1948创业咖啡五个创客空间，总建筑面积为7763.7㎡。

为深入贯彻李克强总理对天津大学创新创业工作作出的重要批示，响应国家双创战略，天津大学“精心打造创新创业教育品牌”，探索创新创业教育的有效模式，自 2015 年成立了天津大学“搭伙”众创空间，构建天津大学创新创业实践基地（以下简称“基地”）。

AR实践探究实验室，综合应用AI和AR技术，通过3D建模虚拟再现真实的实验场景，借助先进的体感交互设备Kinect进行虚实互动，将真实的老师与虚拟仿真的实验器材结合到一个画面里，老师实现无需佩戴任何体感设备，纯手势就可以进行实验互动教学。AR实践探究实验室覆盖物理、化学、生物等学科，适用于中学物理实验室、化学实验室、生物实验室等。 软件资源： AR探究实验资源库，按照国家课程标准实验要求，将中学难懂的抽象的复杂的实验运用3D建模及AR技术营造虚实合一的实验场景。老师无需佩戴任何体感设备即可进行手势操作，通过手势可以实现抓取、移动、添加、减少、旋转、拆除、组合等动作，从而进行探究实验操作。 AR探究实验资源库包含AR物理探究实验资源库、AR生物探究实验资源库、AR化学探究实验资源库 方案优势： 1、 纯手势虚实互动操作，便捷简单，真实有效。 云幻科教应用AR创新融合AI技术，精准识别动作互动，人体工学的手势操作，便捷简单，真实有效。学生及老师无需佩戴任何体感设备，就可以通过简单的手势操控虚拟的器材，以互动操作的方式探索、研究更深层次的知识。AR与AI技术的融合，提升了实验的互动性、内容的有趣性、视觉的创新性。 2、 智能记录实验数据，以便进行实验数据验证。 AR实践探究实验室中，老师进行实验操作的数据均可智能记录形成实验数据表格。通过实验数据的总结分析，老师能分析实验数据的正确与否，偏差与否，通过系列数据进行总结验证实验原理，能有效辅助老师进行实验操作和实验原理讲解。AR直观立体的画面，放大化的实验操作，让学生更容易进行理解实验原理。 3、 显示虚拟辅助线，弥补真实实验中无法观察的信息。 AR技术添加虚拟辅助线功能，提供正确的实验参考标准，协助老师轻松讲解实验原理。如探究杠杆的平衡条件课程中，常规教学中，杠杆的平衡只能通过肉眼观察，或会存在些许的误差，AR添加辅助线后，可以通过水平线检查杠杆是否平衡，力与力臂的辅助线标识，方便学生理解杠杆平衡的条件及公式。 4、 虚拟仿真特性使老师可以多次重复进行实验。 AR呈现的内容是将现实与虚拟相融合，虚拟素材的展示非常的生动、形象、直观，如电波、磁场、原子等那些抽象或肉眼不可见的内容，AR可以形象可视化立体化的展示出来，有助于教师知识讲解与学生知识理解。学生与老师可以通过手势识别操作虚拟的器材，课堂体验从2D平面跃升至3D立体，同时每个实验可以反复操作，操作数据可记录多次，教师可以根据学生的操作数据进行对比、点评等， 活跃学生课堂参与程度。

本教学团队依托河北省化学工程与工艺专业综合改革试点项目、河北省高等教育教学改革研究与实践项目，聚焦化工类创新人才培养，围绕学生工程实践能力和创新能力的提升，形成了“强实践、重创新、提素质”的人才培养理念，构建了“面向产业、突出实践、强化创新、持续改进”的化工类创新人才培养模式，有效解决了“人才培养课程体系创新不够，难以满足产业发展新需求”、“教学模式较为单一，不能满足学生创新实践能力培养的个性化学习需求”、“协同育人机制不完善，无法实现人才供给侧与产业需求侧的良性互动”等问题。

本教学团队依托河北省化学工程与工艺专业综合改革试点项目、河北省高等教育教学改革研究与实践项目，聚焦化工类创新人才培养，围绕学生工程实践能力和创新能力的提升，形成了“强实践、重创新、提素质”的人才培养理念，构建了“面向产业、突出实践、强化创新、持续改进”的化工类创新人才培养模式，有效解决了“人才培养课程体系创新不够，难以满足产业发展新需求”、“教学模式较为单一，不能满足学生创新实践能力培养的个性化学习需求”、“协同育人机制不完善，无法实现人才供给侧与产业需求侧的良性互动”等问题。

该平台通过X-LAB数据采集与分析软件、测控中心、传感器组件、应用模块四大部分组合，为大学物理、光电技术、电子技术、传感器技术等相关专业实验实训教学、课程设计、毕业设计、学科竞赛、课外科技创新活动等，构建工程创新实验实训体系。

面向物联网、电子信息及计算机专业教学。包含硬件设备、软件平台和教学资源库的完整教学实验体系，可应用于相关课程的原理展示、动手实验及综合实训。

Al协同创新实验云是Al教学实验实训协同工具，涵盖真实行业项目的教学课程、授课教案、实验教学资源、硬件、平台等，可满足人工智能专业的学生了解行业真实案例中从起始阶段、细化阶段、构建阶段、业务环境、需求分析、技术架构选型等等各方面的项目细节，在线完成分类、建模、分析、可视化、结果输出等任务，并支持私有化部署和云端协同，帮助院校开展人工智能应用研发。