算力+资源双赋能：智慧校园破解科研教学“算力短缺+资源不均”痛点

一、核心痛点：科研教学的双重困境

（一）算力短缺的三大表现

供给不足：仅 8.4% 高校建成校级算力平台，91.6% 高校算力局限于中小规模计算（250Tflops 以下），无法支撑 AI 训练、复杂仿真等科研需求；

分配低效：学科间算力争夺激烈，申请审批流程繁琐，部分智算中心利用率仅 30%-40%（远低于政策要求的 65%）；

成本压力：传统微机室单教室建设成本达 20 万元，运维费用高，地方院校难以承担规模化算力升级。

（二）资源不均的突出问题

区域差距：山区学校设备老化，编程、美育等课程难以开展，如四川夹江县华头镇中心小学曾因微机室关停中断编程课；

校际鸿沟：头部高校与地方院校在科研软件、教学资源、实验平台等方面差距显著；

学科失衡：美育、体育等非核心学科缺乏专业化教学工具，学情数据采集困难，教学效果难以量化。

二、双赋能解决方案：技术架构与实践路径

（一）算力赋能：构建高效、普惠的算力支撑体系

架构创新：分布式云算力模式

采用 “中心 + 节点” 部署：县 / 区域级部署核心算力平台，学校仅需配置轻量级云终端，如四川夹江县 “1 个中心 + 24 个节点” 模式，峰值承载 2000 名学生同时在线，单教室建设成本降至 15 万元（降幅 40%）；

5G +边缘计算保障：通过 5G 定制网切片技术，实现 100Mbps 以上稳定带宽、20 毫秒内时延，支撑高清互动教学与远程科研。

安全与定制化突破

私有化部署满足教育数据安全需求：如重庆理工大学 “智小理” AI 大脑，基于天翼云全栈国产化技术，实现 “数据不出校、不用于共享训练”，支持文献翻译、编程助手等本地化服务；

混合算力调度：郑州轻工业大学打造 “超算 + 智算” 融合引擎，整合国内外算力与公私云资源，支撑跨学科科研需求。

科研场景专项赋能

预置专业软件镜像：息壤科研助手平台搭载仿真、材料化学等领域软件，一键部署无需繁琐配置，已在四川大学、电子科技大学推广应用；

大模型深度集成：西南交通大学 “扬华小智” 基于 DeepSeek-R1 模型，提供复杂推理、长文本处理等科研支持，解决编程、解题等痛点。

（二）资源赋能：实现优质资源的均衡与升级

基础资源普惠化

云终端替代传统设备：四川夹江县 29 所中小学全部替换云一体机，能耗仅为传统电脑的 1/10，年减碳 48 吨，同时恢复编程等课程；

区域资源共建共享：通过 “教育大脑” 平台整合校际教学资源，实现设备智能运维、学情数据互通。

特色资源智能化

AI 赋能美育教学：四川电信 “AI 音乐教室” 构建 “算力 + 平台 + 数据 + 模型 + 应用” 体系，提供音基评测、交互式作词等功能，实现美育从 “大水漫灌” 到 “精准滴灌” 的转变，已落地百所学校；

专属知识库建设：重庆理工大学 “智小理” 接入校内知识库，支持政策解析、文献检索等定制化服务，师生可免费无限次使用满血版大模型服务。

资源管理高效化

AI 简化教学流程：李老师通过 AI 系统 5 分钟完成 120 份作业批改，准确率达 98%，替代 3 天手动工作量；

全流程数字化管理：整合课堂教学、后勤服务、校园安全等场景，如四川电信研发的多项 AI 应用平台，实现教育生态全方位升级。

三、实践成效：数据驱动的多维改善

四、可复制经验与未来方向

（一）核心经验

政企协同模式：高校 / 教育部门与电信、天翼云等企业合作，解决算力建设资金与技术瓶颈，如四川电信 “智慧 + 普惠” 理念落地实践；

轻量化部署策略：避免重资产投入，采用 “核心平台 + 终端接入” 模式，降低地方院校与山区学校落地门槛；

安全优先设计：通过私有化部署、数据隔离等技术，满足教育行业数据安全刚需；

场景化资源整合：聚焦教学、科研、管理核心场景，开发 “1+N” 产品矩阵（如 AI 音乐教室），提升资源实用性。

（二）未来展望

深化 “算力 + AI + 教育” 融合，推动个性化学习与科研创新；建立全国性算力调度网络，进一步提升跨区域资源均衡水平；拓展 “五育并举” 智能化应用，完善德智体美劳全场景资源支撑；推广国产化技术方案，强化教育数字化自主可控能力。