有效支撑计算资源池的建设要求，适配计算资源的地理位置无关性，在不牺牲效率、设备利用率和扩 展性 的前提下，降低了资本支出 (CAPEX) 和运营支出 (OPEX), 提高了运行效率。 构建网络资源池的关键在于实现： ● 网络设备如何构建资源池； 45 ● 网络资源按照什么粒度来分配，是否可回收再分配。 45 XX 智慧校园云计算系统技术方案书 对于第一点，网络设备 N:1 虚拟化技术 基础数据库，这将减少实施难度。 (四)管理风险 建设期内主要体现在关联项目多，项目管理难度大。建设期后主要体现在智慧校园云系 统的管理部门不明确或者责权不匹配，造成运行管理困难。 针对管理风险，智慧校园云系统的运作关键在于运行机制，为此须尽快制定并颁布相关 法规和标准规范，明确智慧校园云系统的管理职责分工。 (五)需求变更风险 智慧校园云系统涉及的部门众多，各部门的信息共享需求随业务而变化，在一定程度上 系统能够动态的收缩，删除过剩的虚拟机，从而 实现计 算资源随需而动。H3CDRX 方案需要多设备联动，需要 H3C CAS 云计算管理系 统、应用 软件、LB 三者的联动。 8.8.4.5. 逻辑架构 该方案的关键在于其实现校园业务负载和 IT 支撑资源供给水平的自动关联。通过 感知业务系统的负载状况，并根据业务系统的实际负载状况自动联动 IT 基础架构进 行 基础资源的弹性扩展，实现了校园业务需求向 IT

第一阶段（至2025年）场景试点与价值验证期 这一阶段的核心是完成建设试点应用场景。对于企业 而言，这是入场券的争夺期。重点不在于销售规模， 而在于与学校深度合作，共同打造出能被认可的、有 实际效果的样板间。 关键在于，能否将AI技术与具体的教学痛点（如个性 化辅导、过程性评价、体育训考等）紧密结合，并用 数据证明其有效性。此阶段，企业的角色更应是解决 方案共创伙伴，而非简单的设备供应商。 第二阶段（2025~2027年）复制与常态化应用 这一阶段的目标是规模化、系统化、常态化应用。对 于在第一阶段成功验证了价值的企业来说，这将是市 场规模的收获期。 市场的采购模式将从零散的试点采购转向区域性的集 采和标准化的普及型采购。关键在于，其解决方案是 否具备可复制性、稳定性和易于大规模管理的特性。 在第一阶段积累的成功案例和应用数据，将成为此阶 段获得大规模订单的核心竞争力。 生态联动：从单点采购到产学研用一体化 特别 务不是教授泛泛的AI理论，而是要紧密对接江苏1650 现代产业体系（如高端装备、生物医药、物联网等） 的实际需求，培养出能够立刻上岗、解决具体行业问 题的即战型技术技能人才。 实施路径与产业机会： 推进的关键在于打破校企壁垒， 实现产业与教育的深度协同。通过推动企业与学校共 建产业学院、产教融合共同体等实体化机构，将企业 的真实项目、真实数据和真实用人标准直接引入教学 过程。这为产业界创造了全新的商业模式：企业不再

展的规律性，为教育大模型构建特定能力奠定了基础。教育 领域数据基本涵盖文本、图像、音频、视频、虚拟仿真等多种类型，数据来源广泛，数据特征明显，建设重点 不同。高质量的教育数据不仅是“量大”，更关键在于“质优”，通常具备以下八个特点：准确性、教育相关 性、丰富性、良好结构性、公平性、时效性、规模性以及合法性。尽管高质量数据至关重要，但目前其在获取、 构建和使用过程中仍面临数据孤岛与碎片化严重 助教、开放教材开发和智能科研助手等项目， 实现了从教学、科研到管理多场景的深度协同。企业与高校共建大模型实验室、数字教育平台，为跨界创新和 复合型人才培养搭建了坚实桥梁。这些经验表明，构建智能、高效、开放、可持续的高等教育体系，关键在于 打破壁垒、融合创新、机制完善与治理协同。 当然，技术红利也伴随风险和挑战。例如大模型在知识生成中的潜在偏差、算法决策的不透明性、教学内容的 同质化等新问题，需要引起足够重视。教育界、科技界

室设备运行状态、图书馆人流动态、实验室能耗趋势等可视化指标，推动教学管 理从经验驱动向数据驱动转型。 （五）数据网关为业务深入共享利用数据奠定技术基础 在高校数据体系中，打破“信息孤岛”的关键在于构建统一的数据共享通道。 数据网关作为核心枢纽，通过封装标准化接口协议，将分散在各业务系统的异构 数据源转化为可统一调用的数据服务资源。该体系既解决了传统点对点接口开发 导致的版本混乱、重复