中国智慧教育白皮书 ——基于信创体系的智慧教育 （2022） CIO 时代研究院 北达软架构咨询与培训中心 大信创圈 高校信息技术创新应用产教融合联盟 二〇二二年十二月 目录 一、教育信创的背景 ................................................................. ................................................................................... 3 1.2.1 建立体系，架构牵引 ................................................................................................ .................. 4 三、智慧教育的架构框架 ....................................................................................................................... 5 3.1 智慧教育架构框架介绍...........................

引入能力 蓝凌LanBots帮助构建企业大脑， 建立企业AI平台能力 基于高频高价值等原则，快速实施 场景应用，并持续迭代 2.升级场景 3.厘清架构 借助AI能力升级企业现有OA、业 务系统，赋能业务场景 构建企业AI应用架构，解决AI技术 碎片化、数据治理等问题 添加标题 企业大脑.AI建设16字方针 企业大脑.AI赋能高等教育 2025高等教育数字化研究报告 2025 蓝博士LanBots升级协同办公、业务应用&中台能力 企业大脑.AI赋能高等教育 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 组织AI应用整体架构设计 企业大脑.AI赋能高等教育 2025高等教育数字化研究报告 2025 Digital Research Report on Higher Education 基于企业大脑•蓝博士LanBots 努力推进数字化转型，赋能学校事业高质量发展。 为进一步提高日常行政办公效率与管理水平，建立办事高效、运转协调、行为规范的行政管理体制，厦门大学携手蓝凌打造“系统一体化、 服务规范化、体验便捷化、架构集约化、信息共享化”的新一代协同办公平台，通过四大支撑系统（门户系统、工作流引擎、文档管理、系 统管理），构建公文管理、个人信息管理等七大功能模块，提供灵活、稳定、安全、高效的一体化智慧办公，助力学校更好发展！

断等方面的 应用。例如：1）医联：国内首款医疗大模型 medGPT 发布者，2023 年 4 月 28 日，医联发布国内首款大模型驱动的 AI 医生 medGPT，基于 Transformer 架构， 参数规模达 1000 亿，支持多模态输入输出。模型预训练使用 20 亿医学文本数据， 行业深度研究/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 17 年启动“慧康云”整体云化转型发展战略，创业慧康从传统 IT 信息产品 服务商向科技云生态企业转型，真正形成医疗卫生健康信息化行业的云生态价值 供应链，成为健康中国卓越领跑者。 图24：科研大数据中台系统架构 资料来源：创业慧康官网，民生证券研究院 公司依托大数据应用技术和健康城市运营业务，进行整体市场布局，以“未来 医疗”新模式为基础构建医疗健康产业的物联网生态体系。目前，基于自主开发的 互系统”等。 行业深度研究/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 19 图25：专科化科研平台系统架构 资料来源：创业慧康官网，民生证券研究院 自 2023 年以来，全球进入 AI 驱动的生产革命，生成式技术是时代际遇。公 司顺应行业发展趋势，通过产业合作、资源整合的模式为 AI+医疗提供融合的场

...................................................... 17 国内实践概况：降本增收两侧赋能，构筑“基础内容-技术方案-产品应用”的三级产业链架构 ...17 有道：语言学习科技先锋，加码智能硬件 AI 教育生态 ...................................... 20 好未来：传统教培+教育科技龙头，发力 AI 模型开源，对教育垂直领域企业而言具有可得性。DeepSeek-R1 模型的开源属性 为企业提供了高度灵活的技术底座。教育机构可基于开源代码定制学科知识库、 教学场景交互逻辑，例如开发数学解题的分步骤解答框架。 轻量化架构适配企业低成本训练及本地部署。DeepSeek 通过可验证奖励的 GPRO、 多头注意力机制以及 DualPipe 方法（援引自腾讯研究院，此处不过多展开）实现 算法优化，降低模型单次训练和推理对算力的需求，基于 系统， 结合用户记忆曲线预测生成个性化学习路径。消息触达层采用 Bandit 算法处理超 过 2 亿条用户行为数据，实现动态推送策略优化，其算法模型持续平衡学习内容 的挑战性与用户能力匹配度。该技术架构使用户粘性（DAU/MAU 比例）持续提升， 2022 年第四季度已达到 26.9%，远高于 babbel（我们由 Statista 数据测算，2022 年 12 月约 14.1%），2024 年第三季度已达到