，全面提高核电设计、制造、建设、运维、管理等自动 化、智 能化、智慧化水平。 2020 年 ， 国家能源局与生态环境部发布《关于加强核电工程建设质量管理的通知》 ， 明确提出“深入研究推广信息化、智能化、大数据、 区块链等新技术在核电工程建设 管理中的应用” 。 2018 年 ， 国家发展改革委、 国家能源局、生态环境部和国防科工局联合发布《关于 进一步加强核电运行安全管理的指导意见》 ， 明确要求“推进信息化、智能化、大 ，规范 AI 在核能领 域的军事 / 民用 边界 ，促进全球在 AI 核安全监管上的合作。 跨国 AI 核安全协议 监管体系进化路径： 从“静态合规”到“动态韧性” 风险数据联邦网络 基于区块链的跨国核安全数据共享平台 ，各国在数据不跨境前提下联合训练 AI 模型， 例如用于跨境放射性扩散预测 ， 实现全球核安全风险数据的有效利用和协同治理。 伦理与安全进化路径： 从“事后修正”到“前置嵌入” 伦理与安全进化路径： 从“事后修正”到“前置嵌入” 通过公民陪审团形式 ，让社区代表 参 与核安全 AI 系统的风险评估 ，如英 国 的“ AI 与核能公民议会” ，增强公 众 对系统的信任。 利用区块链存证 AI 决策全流程 ，确 保 事故后责任可追溯 ，提高系统的透 明 度和可信度。 公众参与式设计 AI 影响追溯系 统 社会信任构建 01 02

提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系 《教育信息化 2.0 行动计划》 教育信息化 2.0 行动计划是推进 “互联网 + 教育”的具体实施计划。 人工智能、大数 据、区块链等技术迅猛发展，将深刻改变人才需求和教育形态。 我国已发布《新一代人工智能发展规划》 ，强调发展智能教育，主动应对新技术浪 潮带来的新机遇和新挑战。 国家政策要求

技术还可以用于实验教学，通过连接各种实验设备，实现远程实验 操作和数据采集。 区块链技术在教育信息化 2.0 中的应用也逐渐显现。区块链的 去中心化和不可篡改特性，使其成为教育数据安全和可信管理的重 要工具。例如，学生的学历证书和学习记录可以通过区块链技术进 行存储和验证，确保其真实性和可追溯性。此外，区块链还可以用 于教育资源的版权保护，防止教育资源被非法复制和传播。 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术为教育信息化 云计算：提供计算和存储资源，支持大规模并发访问。  大数据：分析教育数据，支持精准教学和政策制定。  人工智能：实现个性化教学、智能评测和智能管理。  物联网：实现教学环境的智能化管理和远程实验操作。  区块链：确保教育数据的安全和可信管理。  VR/AR：提供沉浸式学习体验，增强知识理解。  5G：提供高速、低延迟的网络支持，优化远程教学体验。 这些技术的综合应用，为教育信息化 2.0 的实现提供了坚实的

”六大创新基础平台能力，发挥 一体化集成交付运营 的禀赋，推动各领域数字化优化升级，全方位加速政企数字化变革。 创新 应用产品 平台底座 自 主 集 成 交 付 运 营 云计算 大数据 物联网 人工智能 区块链 安全 智慧城市 / 生态 云粒 智慧交通 智网科技 文化旅游 云景 智慧传媒 云转播 资本合作等方式，与行业头部企业合作，打造应用产品 产互公司 ü 智慧城市、工业互联网、 医疗健康、农业等领域

3/4G 、 WiFi4/5 云计 算 ...  大数据、语音识别、图像识别 NB-IoT 、 光纤、云计算、移动互联网 ..  人工智能、 5G 、 WiFi6 、 AR/VR/ MR 、区块链、物联网 ...  人工智能、 6G 、边缘计算、 AR/ VR/MR ...  信息化基础设施建设进展迅速 : 教 育网、校园网、多媒体教室、教 育管理软件等不断普及  2016

· 113 1 01 赋能高等教育数智化转型的 政策概览 图片 AI 生成 2 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 2 高等教育数智化转型是以数字化为基石，集成人工智能、大数据、区块链、云计算等技术，推动高等教育人才 培养、科学研究、社会服务、文化传承创新核心职能的智能升级，同时促进国际交流合作发展，共同实现高等 教育生态化重构。其本质是通过数据驱动教学提质、科研创新、管理增效、服务升级，构建虚实融合的教育生 提升高等教育质量和促进未来发展的必答题， 构成了新时期高等教育的核心发展战略。这一转型战略，并非简单地将数字技术应用于现有教育体系，而是以 坚实的数字化建设为基础，系统性地集成人工智能、大数据、区块链、云计算等新一代信息技术，目标在于深 度赋能并重塑高等教育的各项核心职能——包括人才培养的模式创新、科学研究的范式变革、社会服务的质量 提升、文化传承创新的路径拓展以及国际交流合作的深化，其本 撑，推动治理体系逐步从硬性规范向制度框架与智能调控相融合转变，强化制度的弹性与适应能力。教育大模 型在制度设计环节，支持自动抓取国家政策文件、兄弟高校实践案例中的关键要素，辅助生成符合本校特色的 治理制度框架；在制度执行阶段，支持与区块链等技术的融合应用，可实现招生录取、职称评审等流程的自动 化执行，减少人为干预风险。 赋能行为主体，强化多元治理主体更加协同。传统高等教育治理多由管理者单方面决策，教师、学生和社会力 量参与度

了人工智能能力的一个独特组成部分， 但它们之间是相互关联、互依互补和协 同作用的关系。这种相关性促进了人工 智能能力的整体成长。 教师的AI能力框架呈现在一个二维矩阵中 ：五个能力方面在三个进步层级上发展， 形成十五个区块，如所示。 表 1 . The 以人为本的心态 方面定义了 教师需要培养的人与人工智能互动的 价值观和态度取向。 The AI 的伦理 方面描述了基本 的道德原则、法规、制度法律和 第 3 章

定期评估现有技术的性能，并根据教育行业的最新趋势 和需求进行技术升级。例如，每两年对核心算法和智能 推荐系统进行优化，确保其能够适应不断变化的教学模 式和学习需求。 o 引入新兴技术，如量子计算、边缘计算和区块链技术， 以提升系统的安全性和数据处理能力。 o 建立一个技术研发中心，专门负责前沿技术的探索和实 践，确保技术的领先性和实用性。 2. 用户反馈机制优化 o 建立多维度的用户反馈收集体系，包括学生、教师、管

关联，经过大数据平台处理实现探测出密集 区域的人流量分布情况、人员移动轨迹，且经过长期大数据计算分析，可预测 未 来 4 8 小时内的人流密集程度，探针人流预警系统以图形化和数据分析的形 式呈现热力图、骤增图、迁徙图、区块图、点位图和历史分析页面综合给相关部 门对区域内的人流情况做出高效和真实的判断和预测。提供对各大厂商无线设备 日志的统一管理、解析能力。 主要功能截图 日志采集 远程文件或目录，1 i

ScaleIO 系统会自主管理性能热点和数据布局。 3.1.5.6、 数据保护和恢复能力 使用 ScaleIO，不存在单点故障。 ScaleIO 通过跨多个存 储设备和服务器对随机切片和分布的”数据区块”进行双拷贝网状 镜像提供数据保护和恢复能力。如果发生服务器宕机或存储宕 机， ScaleIO 会自动重建故障数据块并重新平衡数据以实现群 集的自我修复。 存储宕机和服务器宕机将可被容忍，并将被自