院校的核心业务是人才培养。平台以"AI 基座 + 数据中台 + 全场景业务"三层架构，把培养目标、毕业要求、课程体系、过程证据、达成度评价和持续改进打通，支撑工程认证与日常教学质量提升。
底层统一 AI 基座，中层沉淀数据、资源、技能与达成度证据，上层覆盖学、研、管、服、创、教、评全场景业务，让工程认证从集中整理变成日常运行。
以异腾算力集群、本地小模型、开放接口和 Agent 网络构成全栈私有化部署底座，支撑 OBE 证据采集、达成度分析、智能预警与认证材料生成。
统一数据开放、人培方案生成、智能体创建、数据中台、资源中台、技能中台与评价反馈，把分散业务沉淀为 OBE 可复用质量资产。
覆盖教学、科研、管理、服务、创新创业、课程建设与综合评价，以 AI 专项系统串联学生成长全过程和人才培养质量提升过程。
从底层能力、中台沉淀到业务应用，明确每一层如何服务人才培养、毕业要求达成度评价和持续改进。
| 对比维度 | 01AI 基座层 |
02数据&资源&技能中台层 |
03全场景业务层 |
|---|---|---|---|
| 目标用户 | 信息中心 / 实训中心 / AI 平台建设团队 | 教务处 / 质量办 / 专业负责人 / 认证团队 | 校领导 / 教师 / 学生 / 督导 / 管理服务部门 |
| 核心能力 | 算力集群 · 本地模型 · 开放接口 · Agent 网络 · 认证材料智能生成 | 数据流转 · 资源沉淀 · 毕业要求矩阵 · 人培生成 · 达成度评价 · 持续改进 | AI 教学 · AI 课程建设 · AI 学习支持 · AI 综合评价 · AI 管理服务 |
| 典型场景 | 校内大模型部署、智能体平台、知识库/RAG、OBE 数据分析与报告辅助 | 培养目标设计、毕业要求分解、课程支撑矩阵、质量分析与持续改进 | 课堂教学、项目实训、课程考核、学生成长、综合评价与认证证据采集 |
| 部署形式 | 私有化优先 · 支持信创/国产化适配 | 私有化 / 混合部署 · 按数据边界分域治理 | SaaS / 私有化均可 · 按业务系统渐进上线 |
| 见效周期 | 完成环境评估后确认模型与基础智能体部署计划 | 从试点专业开始，按数据准备和评审节奏推进 OBE 闭环 | 按课程、评价或学情场景确定首批 AI 应用范围 |
| 交付成果 | 统一 AI 底座、模型服务、Agent 管理、安全监控与认证智能助手 | 数据中台、资源中台、技能中台、OBE 矩阵、达成度报告与整改任务 | 面向师生和管理部门的 AI 业务应用矩阵与过程性证据库 |
以 AI 基座为底座，以数据&资源&技能中台为能力枢纽，以全场景业务层承载人才培养过程执行、工程认证证据沉淀与持续改进。
从校领导到一线学生，三层平台联动满足工程认证、专业建设、课程实施与学生成长的差异化诉求。
从私有化部署到信创适配，从数据隔离到全周期运维，让 AI 教育产品真正在校内"用起来"。
SaaS · 私有化 · 混合云三种部署模式，按需选择
等保 2.0 三级 · 数据全程加密 · 师生信息可隔离
对接智慧校园、教务系统、统一身份认证与 LDAP
支持鲲鹏 / 飞腾 / 海光 + 麒麟 / 统信 UOS 全栈国产化
院校经理 + 解决方案 + 交付工程师三位一体保障
电话 / 在线 / 现场协同，响应时间与保障范围在服务协议中明确
每季度功能迭代 · 教师社区共建 · 课程资源持续更新
线上 + 线下双师培训 · AI 教学认证 · 教研社区运营
我们把产品能力拆成可检查的工程项。学校看到的不只是功能页面，还包括接口、权限、运维、培训和验收依据。
功能进入正式环境前经过需求评审、测试环境验证和发布审批，重要升级保留数据库备份、兼容检查与回退方案。
对接教务、学工、课程平台或统一身份认证前，先确认数据所有者、字段口径、同步频率、异常处理和安全边界。
通过运行监控、日志审计、备份恢复、问题分级和管理员培训，帮助学校逐步建立自己的平台运营能力。