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 前沿技术融合发展  《教育信息化十年发展规划 (2011-2020) 》  教育信息化“十三五”规划  《教育信息化 2.0 行动计划》  《中国教育现代化 2035 》  《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  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

百年大计 教育为本！ 怀着对教育的敬畏和对未来的信心， 探索AI+智慧教室的高质量发展之路！ 著名教育专家观点 站在教育强国建设与智能时代变革的历史交汇点，教 育数字化已不仅是技术与教育的简单叠加，更是重塑 教育生态、开辟高质量发展新路径的核心动力。《教 育强国建设规划纲要》明确指出，需通过实施国家教 育数字化战略，构建泛在可及的终身学习体系。这要 求我们突破传统教室的物理边界，将AI教学装备视为 智慧教育生态贡献企业力量。 周佳峰 科大讯飞股份有限公司副总裁 从共建到共生：AI重构未来育人生态！ AI与教育融合在国家政策明确指引下推进。《教育强 国建设规划纲要(2024—2035年)》提出打造AI教育大 模型、建立数字教育体系，以顶层设计消除技术应用 壁垒，为深度融合提供清晰方向。 在政策牵引下，AI技术从教育工具加速向生态重构迈 进。它突破千人一面模式，通过多模态分析构建个性 模型。教育的数据安全与价值导向是不可触碰的红线， 发展适切的教育大模型是确保AI应用安全、可靠、内 容正向的根本保障。四是深化产学研协同，以技术点 燃每个生命的独特光芒。释放AI在教育领域的全部潜 力，需要产业界、学术界和研究机构紧密合作，我们 的共同目标始终是培养能适应并创造未来的高素质人 才，共赴一个更智慧、更公平的教育未来。 张元来 鸿合科技股份有限公司高级副总裁 AI赋能教育：构建“因材施教”的教育新生态

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 星 郑耿忠 郑卫东 郑小建 朱 铨 摘 要 2025 年 1 月 19 日，中共中央、国务院印发了《教育强国建设规划纲要（2024 －2035 年）》。其中明确提出要实施国家教育数字化战略、促进人工智能助力 年）》。其中明确提出要实施国家教育数字化战略、促进人工智能助力 教育变革。2025 年 4 月 11 日，教育部等九部门联合印发了《关于加快推进教育 数字化的意见》，总结了国家教育数字化战略行动实施三年来相关经验，对未来 一个阶段推进教育数字化进行了全面部署。教育数字化是我国开辟教育发展新赛 道和塑造教育发展新优势的重要突破口。高校的数字化转型工作乘着这股东风驶 入了快车道。 为全面把握我国高校数字化发展的总体态势，提升我国高等教育数字化研究 教育部高等学校科学研究发展中心与中国高等教育学会教育信息化分会自 2020 年始，持续开展高校数字化（信息化）发展监测研究，并基于每年千余所高校的 填报数据，研究编写了当年的《中国高校信息化/数字化发展报告》。 基于多年调研数据，结合国家和教育部数字化发展战略，《2024 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

随着医患信息差缩小、患者健康意识增强、对健康解决方案参与度提升，以患者为 中心的数字营销重要性不断升高，患者教育从可有可无已经成为刚需环节。  医药数字化营销市场规模稳步提升，但资本热度自 2022 年起断崖式下降。这其中 的主要差异，或许来自对数字营销的定义以及价值量化方式的不同。  狭义数字营销是简单的传统营销线上化，这其实只是数字营销的一小部分。真正的 数字营销是服务于药品上市后的全周 19 4.1 以患者为中心成为数字营销第二大主线...................................................19 4.2 用好数据资产，是数字营销核心竞争力...................................................19 4.3 数字营销加速发展的 4 大关键策略........................ ） ................ 1 图表 2 2020 年－-2024 年制药企业销售费用变化趋势.................................. 1 图表 3 2015 年—2024 年生物制药企业数字营销预算占比趋势.......................2 图表 4 2014-2024 年医药数字营销领域投资事件数变化趋势（起） ............

. . 选 xi 再 利 科 ， 断 mi am 就，被 . 或 m 。 7as 2020 年 4 月，教育部办公厅、国家发展改革委办公厅联合下发 《绿 色学校创建行动方案》 , 要 求“深入践行绿色发展理念，建立生态 文明教育工作长效机制“”绿色学校创建制度、政策、标准体系基 本 完善，学校绿色生活方式蔚然成风“。 i 李 陋 1 万 m 4 s8 r 第 8 麻 9eae ± 加 98s 产 s* 联 - 年 利 uma m ci msraeess.a 一 5, * 02 建设目标 1. 能源供应端 - 发电侧清洁能源 2. 能源消费端 - 用电侧调峰需求响应 3. 用电实体侧 - 园区用能实体节能增 效 碳中和“三端发力”核心方向 碳中和 时间 碳中和 碳排放峰值 时间 碳排放 达峰 达峰年 碳达峰 零碳智慧园区 · 科技助力碳中和 排放量 = 吸收 量 碳 排 放 量 碳 吸 收 量 排

陈慧娟 黄和平 谭 方 编者（按姓氏音序） 陈 明 陈圆圆 侯 磊 刘万飞 刘桢桢 明守刚 吴慧娜 吴 优 许秋璇 颜 欢 张文轩 郑 浩 摘 要 自 2022 年 ChatGPT 3.5 发布以来，以大模型为代表的人工智能技术突飞猛进，对教育变革带来巨大影响。教 育领域的数字化转型正在深度融合人工智能技术，加速迈向数智化转型。 本报告系统梳理国际与国内政策 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

智慧医院创新实践 目录 TABLE OF CONTENTS 01 华为在医疗 Huawei Confidential 2 面临复杂局势，坚持根技术投入，为客户、为社会创造更多价值 2022 年，研发投入依旧保持 20% 以上的比例，坚持根技术投入，提升科技创新力 华为公司历年销售收入 (CNY 8588 7212 6036 5216 3950 华为公司研发投入 (CNY 亿 2014 2015 2016 2017 2018 近十年累计研发投入 9000+ 亿元 亿 ) 8914 6368 6369 员工 3 Huawei P 产 品 和 解 决 方 案 已 经 服 务 于 全 国 6 0 % 以 上 的 医 疗 卫 生 机 构 持续加强在卫生健康领域的投入，助力行业数字化转型 服务国内超过 1800 家三级医院， 助 力医院数字化转型和智慧医院建 设 1800+ 医院数字化转 型 4 Huawei Proprietary -Restricted Distribution HUAWEl

models; smart medical care; medical metaverse; medical research and development 1 引言 根据《“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要》，医疗领域数字化建设和智慧医 疗建设成为“十四五”时期的重要任务。人工智能作为实现该任务的重要技术基础， bmr.202312.00027V2 http://www.biomedrxiv 在为大模型在该领域的研究提供新思路。 2 人工智能大模型发展概述 2.1 人工智能大模型发展与分类 随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式 增长，芯片、网络、算力等基础建设的持续增强，大模型也迎来了快速发展机遇。2014 年生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Network）[4]的出现，推动了生成式人工 智能的革命性发展，随后以 模型的诞生，颠覆 了以往的深度学习模型网络结构，大幅提高了模型训练速度和对多模态感知、创作和 推理的能力，同时模型的参数量级也从百万级跃升到了百亿级，甚至出现了千亿级大 模型。截止 2023 年 6 月，国内外有超过百种大模型相继发布，国外如 Stable Diffusion、 GPT-4、Med-PaLM 等大模型，国内如文心系列大模型、华为盘古大模型、星火认知大 模型、MOSS 大模