署名 高校智算服务平台 应用解决方案 1 业务背景 2 解决方案 3 业务应用 4 案例介绍 1 智慧校园行业发展趋势 建设 成果 支撑 技术 政策 驱动 力 特征 萌芽期 发展初期 2016 年 迭代升级期 基础设施发展阶段 智慧应用试点示范  师生信息化素养亟待提升  局域线下教育亟线上转型 》  《加快推进教育现代化实施方案》  《教育信息化中长期发展规划 (2021-2035 年 ) 》  《教育信息化“十四五”规划》  宽带、 3/4G 、 WiFi4/5 云计 算 ...  大数据、语音识别、图像识别 NB-IoT 、 光纤、云计算、移动互联网 ..  人工智能、 5G 、 WiFi6 、 AR/VR/ MR 、区块链、物联网 ...  人工智能、  建成服务全民终身学习的现代教 育体系  实现优质均衡的义务教育  职业教育服务能力显著提升  高等教育竞争力明显提升 快速发展期 2020 年 2025 年 2035 年 智算服务  中央及地方政府相继发布政策推动 AI + 算力的新质生产力的规划 ，国务院、发改委、科技部等已出台十余项国家级政策文件推动人工智能应用的落 地与深入发展 l 北京、广东、 山东、四川、等大量省市出台

人工智能为基础推动教育创新发展的政策布局。通过政策梳理与分析，提炼出“人才培养、科学研究、社会服 务与国际合作”四大导向，明确高等教育数智化转型的发展方向和战略目标。 报告从技术、社会与教育三个维度深入审视机遇与挑战：在技术层面，算力、数据与算法的突破孕育创新红利， 但面临安全、伦理、偏差与治理等现实约束；在社会层面，发展契机与潜在风险并存；在教育层面，知识去中 心化、学习个性化的进程中，需要同步重塑价值导向与能力结构。基于深入分析，报告提出推动高等教育走向 ，并确保高 等教育的人文价值和社会责任得到维护。 围绕教育大模型的能力与要素，报告构建了完整的分析框架。在能力维度上，提出“通用能力＋教育能力”的 能力谱系；在要素分析上，形成“五要素”框架：算力作为构建基石与场景适配关键，数据作为必备燃料与领 域属性特征，算法作为核心引擎与风险应对策略，开发工具作为全栈式工具矩阵，安全、伦理和隐私保护作为 有效保障。在技术路线上，构建“参考架构—智能体 衡的教育资源、 强化智能协同的科研创新。据此提出“统筹规划、分步建设、优选场景、协同发展”的教育大模型建设原则， 阐明基于通用大模型研发教育大模型的具体实践，倡导通过算力、数据、算法协同优化的工程创新来实现教育 大模型的高算效和高能效。 应用层面，报告系统归纳教学、管理、科研与社会服务等主要应用场景，汇聚典型案例包括 DeepSeek 助力数 字化实训、大模型赋能智慧教室、人工智能数智化

郭立志 韩红哲 何海涛 何 琳 何书前 何月顺 侯德俊 胡轶宁 黄石平 姜开达 焦中铎 金 波 金旭东 李善玺 李云春 李志强 林冬梅 林新华 刘革平 刘建峰 刘 昕 马 皓 毛明荣 莫路锋 邱晨力 史鸣杰 宋美娜 宋毅君 宋子强 锁志海 王 健 王俊松 王振刚 王正平 魏莹莹 薛 静 杨红波 杨长昆 于 游 袁林旺 岳从远 臧玉春 张建兵 张 凯 张万光 张 巍 张小平 张一春 张永波 赵 24 年中国高 校数字化发展报告》（以下简称《报告》）总结了国家教育数字化战略行动实施 三年来，高校数字化转型的成效与不足，并给出了发展建议。《报告》指出，三 年来，高校在数字化转型方面持续发力，数字化转型新格局正在形成，并不断向 纵深发展，教学新生态创新层出不穷，科研新范式加速成形，数字治理能力持续 跃升，数字化发展新底座迭代升级，在国家教育数字化战略行动指引下，高校高 质量发展战略 驱动， 数字教学初具形态，但智慧教学平台对教学全流程的支撑作用尚未充分发挥。信 息技术赋能科研，管理协作智慧升级，但信息化仍未覆盖科研全过程，难以支撑 多学科跨单位的有组织科研。数据应用多点发力，管理安全同步推进，但数据应 用深度不足，难以高质量服务高校治理能力的现代化进程。基础设施日益完善， 安全防护迭代升级，信创生态正在起步，但数据安全仍存短板，数字新底座离好 用尚有差距。 《报

然趋势，信息化云化不仅仅在办公自动化方面发挥作用，在数据保护、数据挖掘、流程重构、 业务创新、管理变革方面的作用越来越显著，因此只有加速高校数字化、网络化、智能化转型， 才能切实提高高校管理水平和综合竞争力。 本次数据中心云平台规划将预满足后期业务扩展需求提供适量冗余的计算资源与存储，支 撑业务应用层、平台服务层、数据服务层等所有业务所需资源供给，满足现有应用迁移上云需 求；通过对IT基础资源的云 一管理、自动化 部署与运维、持续集成与交付，满足大规模的云资源管控要求。 （七） 高性能计算能力要求 高性能计算服务提供GPU云服务器、GPU裸金属服务器两种算力资源以及训练算力服务、 推理算力服务，用户在平台可使用这两类算力服务形式。 第 7 页 共 157 页 2. 整体解决方案 2.1 系统总体设计思路及技术架构 2.1.1 设计原则 （1） 科学性 系统设计既要采用科学 设计一个满足用户需求的解决方案，对此，从用户需求出发，根据灾备技术提供灾备解决方案。 2.2.7 高性能计算服务设计 本期项目将提供一个集约化的人工智能算力平台，算力平台服务基于联通云双引擎基座部 署，即在私有云部署架构基础上，增加高性能存储资源池和AI算力资源池。 云服务器，ECS 是为用户提供的稳定可靠、性能优异、灵活伸缩的弹性计算服务。用户可 以根据不同的业务需要，随时创建并使用云服务器 ECS，相对于

思维能力：批判思维、独立思维、逻辑思维 2. 学习能力：终身学习，善用 AI 3. 热爱人类 n 如何培养人 1. 赋能：个性化学习，学本教育，因人育材，未来学校 学习的定位是一种思维训练，知识、写作、记忆力等只 是训练工具 终身学习的方式可能从知识搜索转向了古老的对话式学 习 2. 让人学会与 AI 共舞，尤其是生成式 AI 将成为人的必备技能 02 对 AI 教育的思考：如何培养 AI 专业人才和 学科交叉融合 • AIGC 课程建设 • AIGC 技能大赛 03 我们的 AI 教育实践：青鸟 AI 实验 室 解决学校的三大需求 科研 创新平台 NovaAI 开放平台 算力基础设施 高校科研创新实验平台 人工智能通识课实验平台 解决学校的三大需求 的方案 03 我们的 AI 教育实践：青鸟 AI 实验 室 人工智能专业（群）建设 七类主要产品和服务 课程 • 开箱即用，动态资源分配，可视 化算力调整 • 可扩展，企业级安全加密 计算节点 管理节点 存储节点 网络节点 硬件层 操作系统： Centos/ Ubuntu 分布式 / 并行文件系统 GPTJ-6B LLAMA2-7B ChatGLM3-6B BLOOM-7B QWEN-14B LLAMA2-70B AI 实验室算力基础设 施 系统 层 容器层 应用 层

DeepSeek发布对标OpenAI o1 的DeepSeek R1大语言模型，并于1月24日引起美 国投资界KOL关注。 n 2025年1月26日，关于DeepSeek颠覆了大模型的商 业模式（堆算力、拼资本），引发英伟达股价大跌， DeepSeek首先在美国出圈，引发国际社会讨论。 n 2025年1月底（春节前后）， DeepSeek在中国出圈， 并上升到中美竞争高度，同时纷纷接入DeepSeek， 不仅实现技术代际跨越，更推动AI技 术普惠化与国产化生态繁荣，成为全 球大模型赛道的重要领跑者。 多Token预测 MTP 混合精度训练 FP8 混合专家 MOE 多头潜注意力 MLA 通讯优化 DualPipe 并行训练框架 HAI 强化学习 GRPO 直接硬件编程 PTX 测试时计算 TTC 能力突破 开源、低成本、国产自主 开源、低成本、国产自主 n 基础能力：进入推理模型阶段，并跻身全球第一梯队 1. 推理能力跃升： DeepSeek大模型核心技术突破，实现复杂推理任务的精准处 理与高效执行，覆盖多模态场景应用。 2. 国际竞争力对标：模型综合性能跃居全球第一梯队，技术指标与国际顶尖水平 （如GPT系列、Claude等）直接对标，奠定国产大模型的行业标杆地位。 n 核心加分项：开源、低成本、国产自主 1. 开源：技术共享，生态共建

大类；有专注文字的 ，还有能处理音视频 和图像的（即多模态）， DeepSeek 是一个开源通用大模型 ，主要处理文本。 看看 deepseek 的方 位 算力、 算法、 数据是人工智能三大基石 搭硬件（ GPU 服务器 ... ） 算力 算法 装软件（神经网络 ... ） 数据训练（网络信息、 文献、 资料） 数据 内容生成（ “词语接龙” ... ） 语言是知识的载体 ，也是人类沟通的桥梁 了解生成式人工智能（ AI GC ） 的工作原理 我们所说的大模型其实是人工智能大语言模型， 它生成内容的过程就像是一场词语接龙游戏： AI 基于前期内容训练成果 ，根据用户输入的提示词 ，一个接一个地“算”下一个词（根据前面的词 生成后面的词） 。从而写出一段又一段符合你期望的文字。 生成式人工智能 (Generative AI) ：学习知识 + 生成新知识 了解生成式人工智能（ AI GC ） 教育与培训资源丰富 开源模型为教育和培训提供了丰富的资源 ，有助于推动 AI 技术的普及和人才培养。 看看 deepseek 的方 位 DeepSeek 深刻影响了 AI 行业格局 ，是各种大模型中最具影响力的一个。 DeepSeek 的主要优势 DeepSeek ： 不是帮你查找信息 而是帮你解决问题 取决于使用者对大模 型的合理选择 和使用 意图的精准描述。 Deepseek 高效应用技

实现“6 个数字化”和“1 站式服务” 建设目标 一站式 服务 实现教职工和学生的 管理、教学、科研、 学习、生活等主要活 动的一站式服务，提 高对师生服务的水平， 提高对社会的服务能 力。 1. 产学研数字 化 4. 环境数字 化 2. 学习数字 化 3. 生活数字 化 5. 教学数字 化 6. 管理数字 化 构建数字化产学研信息平台，为产学研 工作者提供快捷、全面、权威的信息资 务 部门之间的信息系统共享，打破信息孤岛，实现数据集中，简化操作环境。它将真正的促进高校实现 向研 究型、综合型和创新型一流大学的转变。 数据中心建设 - 云算中心系统拓扑 数据中心建设 - 云算中心平台建设 数据中心建设 - 云算中心云存储系统建设 学院云计算中心内规划有多套业务系统，各业务系统之间相互独立并逻辑上隔 离，每套 业务系统都需要独立存储空间。按照传统的建设思路，每套业务系统都需要配置一 对于学院云计算中心建设，建议摈弃原有建立独立存储的方式，由于数据 中的存储系统 要承接大学的繁杂的应用、为老师、学生提供网盘服务，因此高校的云计算中 心的特点是 要具备很高的灵活性和很高的延展性。 数据中心建设 - 云算中心灾备系统设 计 学院的云计算中心建设规划还包括了本地灾备中心的建设，它设置在校内的其他楼 宇节点 计算中心。它能预防由于自然灾害或灾难性事件对云计算中心带来的灾难性影响。由于湖 北科 技学院云

业务部门之间的信息系统共享，打破信息孤岛，实现数据集中，简化操作环境。它将真正的促进高校实 现向研究型、综合型和创新型一流大学的转变。 5. 数据中心 建设 5.3 云算中心系统拓扑 5. 数据中心 建设 5.4 云算中心平台建设 5. 数据中心 建设 5.5 云算中心云存储系统建设 xxx 专科学校云计算中心内规划有多套业务系统，各业务系统之间相互独立并逻辑上隔 离，每套业务系统都需要独立存储空 立独立存储的方式，由于数据 中的存储系统要承接大学的繁杂的应用、为老师、学生提供网盘服务，因此高校的云计算中 心的特点是要具备很高的灵活性和很高的延展性。 5. 数据中心 建设 5.6 云算中心灾备系统设计 本次 xxx 专科学校的云计算中心建设规划还包括了本地灾备中心的建设，它设置在 校内的其他楼宇节点计算中心。它能预防由于自然灾害或灾难性事件对云计算中心带来 的灾难性影响。由于 系 统 校 园 网 络 电 视 台 校 园 办 公 自 动 化 系 统 教 务 管 理 平 台 实 践 教 学 管 理 大 学 工 系 统 数 字 自 助 迎 新 管 理 系 统 人 力 资 源 管 理 系 统 资 产 设 备 管 理 系 统 网 络 教 学 服 务 平 台 数 字 化 校 园 应 用 系 统 教 育 教 学 资 源 共 享 库 6. 数字化校 园业务应用

园丁 园长 园丁 App 家长 App WE B 数 据 总体介绍 2. 服务人群 1. 核心需求 3. 产品价值 4. 总体方案 5. 指导指南 产品价值 • 提升园区竞争力，用数据说明一切。 • 实时动态呈现儿童行为数据，全面掌握儿童身理、 心理健康 • 引入智能化，降低人工成本，帮助减轻园长、老 师的工作压力 • 帮助教育集团打通价值链，实现知识经验变现 幼儿园 冰山下面的部分 开发平台（硬件接入）、 大数据算法平台、 运营管理平台、 校园管理平台、校园运营平台 硬 件 协 议 设 备 接 入 AI 计 算 算 法 场 景 联 动 用 户 账 号 体 系 内 容 管 理 标 签 管 理 校园业务后台 总体方案 饮食推荐 智能照明 场景 室内环境 指标监控 场景 健康睡眠 场景 儿童饮水