如何将其在安全合规的基础上进行协同共享 ，是高校数据资源能够高效利用的保障。 在这些数据资源中 ，积累着大量的知识 ，其中不乏教学资料、学术文献、科研报告、试 验数据、会议视频音频等。知识于高校而言 ，是最大的资源、也是最强的生产力 ，知识 是高校的智力 ，是高校保持旺盛生命力、保持可持续发展的能力源泉。 但当前 ，数据资源中的知识并未被高效利用 ，知识沉淀、传承与赋能仍无法达成。因而， 在“数据”和“知识”双引擎驱动下 开展全球市场合作。 赋能数据产业 2021 年 参与北方大数据交易中心 的建设运营，以智能驱动 数据要素市场化；携手阿 里云，共建灾备领域繁荣 生态；发布新愿景“以数 据重塑生产力，共创智能 世界”，共创数据驱动型 组织。 创业于 数据保护能力 2003 年 以数据保护能力为主， 提供备份一体化产品 与解决方案 ，成为备 份市场的挑战者和创 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 AnyShare Family 7 ， 内容改变生产力 非结构化数据已经成为高校中占比最高、 日常教学科研最常见、使用最频繁的数据类型 ，如作 业、课件、论文、报告等文档 ，其海量、分散、异构的特征 ，决定了这些内容难以高效搜索 和 访问 ，蕴含的知识也难以获取和传播

力，服务教育强国建设。 2025 年 8 月 国务院 《 关 于 深 入 实 施 “人工智能 +”行 动的意见》 43 旨在推动人工智能与经济社会各领域深度融合，重塑生产生活范 式，促进生产力革命性跃迁。文件设定了分阶段发展目标：到 2027 年，实现人工智能与 6 大重点领域广泛融合，智能终端普 及率超 70%；到 2030 年，普及率超 90%，智能经济成为重要增长极； 到 2035 干意见》明确提出，鼓励高校与企业、产业化基地等合作，设立联合培养项目。这种跨学科的人才培养模式正 是发展新质生产力的重要基础。通过培育具备多元知识结构和创新思维的复合型人才，能够为推动产业智能化 升级和数字经济发展提供强有力的人才支撑。同时，校企协同的培养机制能够确保人才培养与新质生产力发展 的实际需求紧密对接，加速科技成果向现实生产力的转化。 强化教师能力，提升教育教学质量。教师作为教育的核心力量，其专业能力直接影响到人才培养的质量。国际 校可以更好地 与社会需求对接，培养出适应智能时代需求的创新型人才，推动经济高质量发展。 此外，高校还需要深化产学研合作，搭建大学—产业联合实验室和技术转移中心，将学术研究成果快速转化为 实际生产力。这一过程不仅能推动区域经济的发展，还能解决城市治理、环境保护等社会问题，展现高校在服 务社会中的新价值。同时，高校还需积极探索如何通过智能技术支持社会福祉的提升，例如利用人工智能优化 公共服务

革，逐步实现信息化教与 学应用师生全覆盖。 加快推进教育现代 化实施方案 教育信息化智慧教育相关计划及政策 项目建设背景 互联网 + 时代人材特征 工业时代人才培养方式 • 为了实现生产力的快速复制从而推动社会相文明的进步，教育主要提供面向规模化、标准化、知识技能拷贝能力 的人才培养方式。 世界发展有三大趋势 • 分别为经济全球化、“互联网 +” 时代、以及知识与创新经济的发展。

实现优质均衡的义务教育  职业教育服务能力显著提升  高等教育竞争力明显提升 快速发展期 2020 年 2025 年 2035 年 智算服务  中央及地方政府相继发布政策推动 AI + 算力的新质生产力的规划 ，国务院、发改委、科技部等已出台十余项国家级政策文件推动人工智能应用的落 地与深入发展 l 北京、广东、 山东、四川、等大量省市出台 人工智能产业生态发展路径 l 各地财务补贴百万

智慧作业 智慧作业功能包含布置作业、线上答题、自动批阅、精准 分析、作业交流、翻转课堂、智能表扬、自适应作业等功能， 能帮助学生查漏补缺和巩固知识，帮助教师提升作业批改效率， 解放教学生产力。 优势：  构建海量题库与科学的作业布置体系，提升教师作业布置 的效率；  能根据学生个体差异，进行阶梯性与层次性的作业布置， 实现因材施教；  作业答题结果自动批改，学生能及时收到个人掌握情况的

了嘲络学习的灵活性和敏捷性，能够实现学习资源和学习工具的 按需而 ” 用、即需即用、快速聚合 ,降低 Web 学习资源与服务的成本与难度，创 建灵活敏捷的学习方式，从而有助于提高学习生产力，最终提高学习效 果。 4) 建立校园云计算安全平台 云计算给校园提供了最可靠、最安全的数据存储中心。我们不用再担 心数据丢失、病毒入侵等麻烦。云计算严格的权限管理策略可以帮助你放

果不理想等问题，为新技术应用 生根发芽奠定基础；高校与高校，高校与企业，要积极探索研究、应用、转化的 新技术应用思路，增加高校间、校企间交流合作，共享成功案例与经验，加速将 新技术转化为新质生产力。 2. 创新模式整合资源突破新技术应用瓶颈 以大模型为代表的人工智能技术需要海量的算力资源投入，高校要应需应变， 勇于创新发展模式，在保证安全的基础上，积极探索校企合作、跨校合作的算力 资