- 教学检测质 量与评价 - 综合素质评价 - 课情分析 - 教师管理 - 学生管理 - 智能 OA - 校园综合管理 - 党建管理 - 云校园 - 招生管理 - 网络教研 - 名师工作室 - 网络阅卷 - 小测评卷 - 智能阅卷 - 校园安全综合 管理 - 一卡通管理 - 3+3 选排课 - 学生职业生涯 规划 - 身份识别终端 - 英语听说平台 同年学生接受 同等程度的教育 边远地区无法接受 高质量的教育 任何地点 接受教育 任何时间 接受教育 自主学习 个性化学习 优质教育 资源共享 现代教育发展呼唤教育的信息化 1 . 现状分析 校园 网络 应用 内容 管理 终端 远程 教育信息化基础已成体系 烟囱式的系统管理复杂度提升 分散式的系统运维工作量提升 资源共享、移动互联带来新诉求 2011-2020 “ 十年规划” 优质教育资源匮乏，共享机制不健全 资源匮乏与设备闲置 设备匮乏与设备闲置矛盾 教学资源购买费高 使用率低 素材更新慢 资源来源少 交流互动面低 教师积极性不高 单独购买资源 课件校内自我更新 校园内部网络 1 、通硬件 2 、通资源 3 、通方法 解决之道 3 . 发展意义 优质资源班班通 通 教育资源公共服务平台 宽带网络校校通 网络学习空间人人通 教育管理公共服务平台

深度学习加速技术、英特尔® AVX-512、面向英特尔 ® 架构优化的深度学习框架等。 • 英特尔在 5G、边缘计算（MEC）平台以及 “云 - 边 - 端” 架 构上的一系列成功部署和实战经验。 统也给传统校园 IT 架构带来挑战。部署在教室等系统末端 的设备通常处理能力较弱，而全部通过远端数据中心或云端 进行处理，又容易受到网络因素的影响。为应对这些问题， 智慧教育系统的系统架构正由简单走向复杂。 诸如口语测评等测评类人工智能应用已在各级教育机构获 得广泛欢迎。 • 教学管理场景：数据驱动的智慧教育场景更注重数据的快 速处理、分析与反馈。得益于 5G、边缘计算等技术的成熟， 教育机构得以在校园部署更多的人工智能应用，进而能够 通过更为快捷的数据交互和处理方式来对教学过程实施灵 活的调度和管理。例如，通过智能教学辅助能力，学校管 理人员可以快速远程巡课、智能排课、获取教学大数据， 所示， 这些挑战包括： • 人工智能应用对算力的高要求：与学校已有的校园网、电子 白板、平板电脑等信息化设备相比，人工智能应用因其数据 量大、推理要求高、计算负载密集等特点，要求学校信息化 系统具有更高的算力。 • 人工智能应用如何与教学环节无缝对接：与教学环节的紧密 结合，使人工智能应用有别于传统多媒体课件等校园信息化 应用，尤其是在应用时效性上，要求能够与教师授课讲解、 学生实

解决方案建设任务 解决方案建设过程管理 运营支撑体系 ( 业务情况 ) 制度管理体系（制度列 表） 服务保障体系（组织结 构） 技术能力体系 (IT 架构 / 网络拓扑 ) 52 高等学校数字校园建设规范 贯彻落实《中国教育现代化 2035 》和 《加快推进教育现代化实施方案（ 2018 － 2022 年）》的要求 应对信息技术的迅猛发展和积极发展“互联 网 + 教育”的发展需求 指导全国各高等学校充分利用云计算、大 学习、教育和培训 教育管理基础代码 • GB/T 35273 信息安全技术 个人信息安全规范 • GB/T 35298 信息技术 学习、教育和培训 教育管理基础信息 • GB/T 36342 智慧校园总体架构 • GB/T 36351.1 信息技术 学习、教育和培训 教育管理数据元素 第一部分：设计与管理规范 • GB/T 36351.2 信息技术 学习、教育和培训 教育管理数据元素 第二部分：公共数据元素 网络安全风 险防控机制 3. 网络安全风 险治理机制 基础设施安全 1. 基础设施物 理环境安全 2. 有线网络安 全 3. 无线网络安 全 4. 物联网设施 安全 5. 校园私有云 平台安全 55 客户愿景 2 教育部等六部门 关 于推进教育新型基础设施 建设构建高质量教育支撑体系的指导意见 教育新型基础设施是以新发展理念为引领， 以信息化为主导，面向教育高质量发展需要，

话、任务指令等多种形式和任务。 例如：提示词（ Prompt ）：中山大学有几个校区？ 理想输出：中山大学现有 5 个校区，分别是广州校区南校园、广州校区北 校 园、广州校区东校园、珠海校区和深圳校区。其广州校区南校园是中山 大学 的主校区，广州校区北校园原为中山医科大学所在地，广州校区东校 园位于 广州市番禺区大学城外环东路 132 号，是中山大学较为年轻的校区之 一。 3.2 、有监督微调阶

大型活动监控：在音乐会、体育赛事等大型活动中，监控人 群行为，及时预警异动现象。 . 商场/公共场所管理：通过监测顾客在商场内的行为，分析人 流趋势和热区，为商家提供决策依据。 . 学校安防：在校园内实时监测学生的行为，及时发现打斗、 聚堆等危险状况。 . 城市安全：在城市公共区域内进行行为模式分析，用于预防 和应对犯罪事件。 为确保方案的有效实施，行为识别系统应具备良好的可扩展性 25%，而安全事故几乎为零。 在校园安全方面，一所高校的管理系统同样应用了 AI 大模型 的视频智能挖掘。该学校在主要出入口和校园内部设置了监控摄像 头，并通过 AI 技术对视频进行智能分析。在发现有异常学生行为 （例如，打斗、聚众滋事）时，系统能迅速向安保部门发出警报， 帮助其在第一时间进行处理。此外，AI 分析还能对进出校园的人 员 进行身份识别与验证，确保校园安全。 目前，该校的校园安全 事件 术建议。数据 显示，在活动期间，安保人员的干预成功率提高了 50%，事件发 生 前的预警机制明显增强。 第三个案例是关于校园安全的应用。在验收了 AI 视频监控系 统后，某高校能够有效监测校园内可疑活动。该系统结合人脸识别 技术与行为分析模型，能够在校园内对陌生人员或异常行为进行实 时识别。通过长达一年的监控数据，学校未发生一起重大安全事 故，且对外来人员的管理效率提升显著。

“浙大先生”智能体应用门户 • 打通在校师生、毕业校友双重认 证体系，致力服务“浙大人”。 • 打破校园IP限制，对接CARSI高 校联盟认证，面向800余所高校 开放服务。 • 本地化部署deepseek V3、R1模型（满血版） • 汇集了师生共创的校园多场景智能体，如AI校园、AI科学家、教务问答、出题助手等 构建高校智能应用服务的用户新生态 * 数据统计截至2025.02.27

随着国家对重要考试考生替考作弊行为的严打， 2016 年高考，已有北京、四川、湖北、广东、辽宁、内蒙古等多省 采用“人脸识别 +” 的生物识别技术确认考生身份，防止替考、作弊事件发生。以及伴随社会对校园安全的关注部分高 校也开始采用人脸识别进行校园、宿舍出入管理。 据教育部统计 2015 年全国共有： 人脸识别设备在教育行业的市场规模： AI 智能 + 人脸识别系统应用整体解决方案 交通行业的应用场景和市场规模 交

百业的数字化征程注入确定性力量，共启“万物智联”的新序章！ 中国通信企业协会副秘书长 赵俊湦 序 二 CONTENTS 目录 一、机场专网案例 1 二、精密仪器企业专网案例 4 三、高校校园专网案例 7 四、车联网专网案例 12 五、新能源车企专网案例 16 六、压铸工厂专网案例 19 七、旅游景区专网案例 21 八、核电站专网案例 25 九、体育场馆专网案例 30 十、矿山专网案例

30% 排查工作量 违建、群租等投 诉减少 待核查的出租屋 某街道利用视频破案 523 宗，案件类 警情、涉毒警情分别同比下降 8.8% 、 14.6% ，没有发生精神病人 肇事肇祸和涉校园安全案事件。 视频监控 物联网感知 群众、网格上报 队伍巡查 网格化社会治理 平台 各部门数据 分析决策指挥调度 领导 及时预警，快速处置 基层工作者 上面千条线，下面 一根针，人力不足 个城市数字底座，形成市、区、镇三 级平台共享、数据协同、业务联动的纵深格局； • 10 ：协同推进 10 个板块智慧城市数字化转型， 2019 年完成 4 个板块的实际落地； • M ：打造包含智慧水务、自动驾驶、智慧校园、 全民健康大数据等 M 个行业智能体； • N ：赋能 N 个产业智能体， AI 、 5G 、工业互 联网等高新技术产研用融合。 客 户价值  助力城市大数据汇聚，发挥大数据基础战略资

重点建设类高等学校信息系统（ I 类）、 高等学校信息系统（Ⅱ类） 、 中小学校（含中职中专院校）信息系统（Ⅲ类） ； 一类信息系统的部分系统，定义为三级等保， （学校门户网站、财务管理系统、校园一卡通系统、教务管理系统） 二类信息系统，均定义为二级等保， 三类信息系统，均定义为一级等保， 《电力行业信息系统安全等级保护定级工作指导意见》（国家电力监管委员会） 35 信息系统定级依据