所有服务依赖外网与云端服务 采用混合云或本地化分布式部署，保障课堂业务连续性 卓越服务 智慧校园 混合云部署模式：适用于小量智慧部署的机构，通过核心一体机本身的弹性计算机制，形成智能微型弹性计算集群，为业 务打造可靠性较高的基础架构。 教室一体机：直接通过外网与卓智教育云平台进行服务对接，由云平台提供基础服务框架，核心一体机提供业务数据缓 存、自动教室录播、教室设备接入、物联智能控制等本地化服务。 教室一 混合云部署架构 采用混合云或本地化分布式部署，保障课堂业务连续性 卓越服务 智慧校园 教室一 体机 教室一 体机 教室一 体机 教室一 体机 教室一 体机 校内智能微型弹性计算集群 核心一体机 卓智教育云平台 本地化分布式部署架构 本地化分布式部署模式：适用于超过 5 台云魔方部署 的机构，在智能弹性计算集群的基础上，通过配备智 慧核心提供稳定的本地化性能与服务，形成主要业务 务 服务本地化，不依赖于云平台的高性能、高可靠的分 布式架构。 核心一体机：通过将云端主要服务本地部署，从而在 大规模部署后，极大程度减少外部资源开销，并提供 高度协作管理，可在无外网的情况下实现业务连续性 保障，智慧核心与卓智教育云平台仅同步机构运营数 据，保障云平台与本地平台状态同步。智慧核心未来 还将提供宽泛的拓展能力，可在后续持续有偿提供大 数据分析模块、智慧管理模块、智慧全景模块与分布

将复杂的知识化作童言童语 , 回应学 生的每 , Deepseek 本地化后 , 可以通过个性化知识库进行训练 , 成为很好的管理助手。如 : 今年 2 月 , 深圳市 福田区推出基于 Deepseek 开发的 70 名 "AI 公务员 , 这些 Al 公务员可以在 互联网应用 优势 ：打开即用 ，方便快捷 劣势 ：缺乏本单位内部知识 ， 无法 回答本地化专业问题； 存在数据安 全风险。 借助 DeepSeek 开源和硬件成本低的特点 ，可本地部署 ，实现本地知识库的搭建和学习 将 DeepSeek 本地化部署 ， 并部署本地知识库 ， 可将本单位各类政策文件、 报告总结、 规划方案等 管理 资料 ， 以及教案、 本地知识库 优势 ：更 “ 内行” ，更专业 ，数据安全 劣势： 需要专门硬件环境（ GPU ） , 技 术安装部署难度较大； 需要搭建 本地 知识库并加以训练。 深化本地化部署 + 本地知识库 应用 本地化部署： 在家中做饭 用户对 “食材”（数据） 和 “烹饪 过程”（模型运行） 拥有完 全控制 权 ，数据无需外传。 虽然初期需要购置 “厨具”（硬件） 并学习

专网设计方案 p 5G 无线专网 +MEC 云网一体化体系，实现数据本地化处理，数据不出园区。 公网 Internet 能力开放 / 业务切片： 公网用户面数据 本地分流用户面数据 终端 基站 降低时延 ： 核心网 / 路由器 本地化 / 安全： MEC 平台 节省带宽： 第三方公有云 本地网络 平台 通用功能 本地化应用仓储  运营商 ： 提供 MEC 整体运营系统、面向应 从业务需求为着手，实现一张智能化网络提供差异化业务 p 允许在每个网络切片中配置和重用网络元件和功能以满足特定的应用要求 p 网络切片的每个片是隔离的。从而提高可靠性和安全性 网 络 切 片 p p p 针对本地化、低时延和高带宽业务提供优化的服务运行环境 降低时延并节省传输资源 可提供相应的计费服务、感知用户的移动 边 缘 计 算 p p 基站侧利用大规模天线阵列形成多发多收的系统 峰值及小区

入 产品核心亮点（开发层） Part 3 3.1 低代码开发平 台 技术 核心技术 ： 低代码快速开发平 台 低代码快速开发平 台 B/S 云架构，支持公有云部署、私有云部署、混合云部署、本地化部署 低代码快速开发平 台 核心技术 ： 低代码快速开发平 台 控件封装： 桌面开发控件库，某著名企业开发控件库，图表分析控件库，微信相关 控 件等 组件封装： 中国式电子表格，结构化电子文书编辑器，时间轴，企业专用 师现场维护 ， 修改底 层代码，维护周期长，极大阻碍了用 户运 营和效益。 维护慢 对接口类型的支持率 低 ，不利于系统的拓展，影响医院后 期的信息化建设的升级。 接口不全面，拓展性差 仅支持本地化部署，需投入大量服务器等硬件成本，日常 维护 成本 高，受到鼠患 、 短路，断电等风险侵扰。 C/S 架构不支持云端部署 基于源代码开发，开发门槛高，实施周期及长。开发流程 复杂，沟通困难，，交付缓慢，容用 议，最大限度地降低故障发生 的 机率。 对于电话支持不能解决的问题，医院可通过售后 OA 登记问题，售后人员与医院取得授权容许， 通过互联网登录到医院的网络中进行即时性的查 看故障并解决相关问题。 本地化服务 公司具备湖北本地化服务能力，能快速上 门 响应客户需求并解决问题。 同时能通过同时能为医院提供免费 的 云维保 管理系统 使用 ， 可通过远 程视讯、远程桌面等技术快速定位系统在售后过程中的问题快速解决，

育平台。部省联动的设计，确保了国家顶层战略能够 精准落地。各省级平台既是国家优质资源的下载通道， 也是本地特色教育资源、创新应用模式的上传平台。 它们承接国家平台的通用能力，同时结合本区域的教 育特色、学情和发展需求进行本地化适配与创新，形 成了既有统一标准又能百花齐放的生动局面。 通过纵横交错的联结，整个平台体系形成了一个巨大 的、动态的教育资源与服务网络，将数以亿计的师生、 学校和社会学习者紧密连接在一起，真正实现了应联 示了其AI教育发展的另一条主线：构建本地化的产学 研用一体化生态。 北京市的采购和应用，将不再是简单的向市场购买成 熟产品，而是倾向于扶持和整合区域内的技术、研究 和应用资源。 合作大于竞争 对于企业而言，特别是外地企业，试图以单一产品打 入北京市场将变得困难。更有效的策略是寻求合作与 融入。例如，硬件厂商可以寻求将其设备与北大等高 校的AI模型进行适配和集成；应用软件公司可以基于 本地化的教育大模型进行二次开发，提供更贴合北京 音频处理器和智能降噪算法，实现了远距离清晰拾音， 并有效滤除了环境噪声。 产品在显示层面，不仅通过了TÜV莱茵眼部舒适度认 证，更采用了专为教室设计的2.2空中声道，确保了视 听体验的健康与沉浸感。 内置算力的本地化AI处理引擎 产品的核心技术亮点在于其内置了高达32Tops的AI本 地算力模块，并支持希沃自研的、经过海量专业教学 数据训练的教育大模型的端侧部署。 能够作为一个独立的边缘计算节点，在设备本地即可

Console Region 云主机 ECS 云硬盘 EBS VPC 对象存储 COS … OpenStack RAM Porxy 本地化 Console Region 云主机 ECS 云硬盘 EBS VPC 对象存储 OBS … RAM Porxy 本地化 Console 独立账户 独立入口 OpenStack Internet / 专线 专线 用户 用户 用户访问 EIP 动办 公、医疗差错管控等全流程闭环服务，提升医院管理效能。 智能终端 PDA PAD 移动医疗车 床头 PAD 护理白板 输液监控器 全方位产品服务  软硬件网络一体化产品体系  本地化维护响应及时  自主研发售后有保障 多重安全保障 7 层 安全管理机制 终端 软件 网络 全面提升医院管理效能 效率 人工 成本 建设前 建设后 降低 67% 降低 50% 灵活产品组合 全栈服务，资源专属 全栈专属云 ECSO 数据本地化，本地时延 10+ 云服务 | <5ms 时延 6 节点起步，整柜交付 边缘智能小站 EIS N+31 MEC EIC EIC EIC EIC 分布式云 按需定制 多云管理 私有云 边缘云 全栈专属云 能力融通 资产独占 尊享定制化服务，数据本地化 稳定可靠 能力融通 资源独占 服务租赁

Thin-client VDI 工作模式 TCP/IP CPU 处理能力高 内存容量大 本地化运算 桌面云 server 系统环境 TCP/IP VOI 工作模式 任务 图形化屏 幕数据 PC 机 将桌面需要的应用收集到服务器来集中管理，在客户端需要的时候将系统环境供其调用到本地、充分利用客户端自身硬件的性能优势实现本地化运算，用 户感受、图形显示效率以及外设兼容性均与本地 PC 一致。同时，用户

上传与多渠道汇聚全国优质教育教学资源 与 本地化优质资源。同时通过云 + 网一体化提供跨区域、跨校级资源利用共享与管理。 优质录播课程 优质名师优课 全国优质教育资源共享 区域优质教学资源上传 资源平台 精品课资源 教学备课 授课互动 自学辅导 ,.,,, 应用支撑 反馈优化 资源反馈 使用分析 时效分析 ,.,,, 本地化优质资源共享 2.2.5 智慧教学资源平 类、分析反馈等功能。 试卷库 提供作业存储，创建作业模板，具备作业的复制、提交、 编辑、删除操作。 联通集团通过多年的项目积累和技术沉淀，整合多种教学方式和手段，对新疆地区等多所学校的教学本地化资源进行整合梳理， 集成学校已有的教学资源和正在生成的教学资源数据，通过智慧教学资源平台进行资源分享，实现优质资源共享、双语微课、在 线名师讲堂的建设目标。 2.2.5 智慧教学资源平 台 微、慕课平台

医疗大模型的应用与发展也带来了对数据隐私保护和数据安全性的重要关切，面临着 伦理、法律和安全挑战。大模型无论在训练还是在使用的过程中，都需要保障隐私和 数据安全，本地化部署、数据加密、增强数据多样性等都是保障隐私和数据安全性的 重要措施。 在本地化部署与隐私计算方面，医疗大模型微调过程需用大量患者敏感隐私数据，直 接训练存在潜在风险。隐私计算技术降低信息泄露风险，结合多种技术路线实现高效 本地计算。这

HIS 获取检验结果、医嘱数据  向 EMR 系统输出符合 HL7 标准的病历  支持 PACS 影像报告关联引用 隐私与合规 严格遵循《网络安全法》和《医疗数据安全管理规范》：  本地化部署语音识别引擎  数据脱敏处理（自动屏蔽身份证号、联系方式等）  修改留痕功能满足病历封存要求 操作界面需符合医生工作习惯：  支持快捷键操作（如 F3 快速调取常用模板）  “ 以下编辑操作：  实体级修正：点击任意标红实体进行修改  段落重录：对整段内容重新语音输入  逻辑校验：自动标记血压 160/100mmHg 等异常数值 系统部署方案采用混合云架构，敏感数据存储在本地化部署的 医疗私有云，非敏感计算任务分流至公有云。性能指标如下表： 场景 响应时间 并发处理能力 门诊病历 3 ≤ 秒 50 请求/秒 住院病程 8 ≤ 秒 20 请求/秒 数据安全方面实施三重防护机制：传输层采用国密 架 构，核心医疗数据使用 MySQL 关系型数据库确保事务完整性，非 结构化病历内容采用 MongoDB 实现灵活存储。数据库设计遵循 HL7 FHIR 标准基础框架，并针对中文医疗场景进行本地化优化。 主要数据实体及其关系如下： 1. 患者主索引表(patient) 2. 病历文档表(medical_record) 字段名 类型 约束 描述 record_id varchar(36)