教师队伍建设 科研创新 • AI 实验室建设 • 专业垂类大模型训 练 • AI 技能大赛 • 教学创新大赛 • AI 相关课题转化 • AI+ 学科教材共研 • AI 领域科研论文 人工智能通识课 • 人工智能通识课建设 • 实验设备、系统搭 建 • AI+ 学科交叉融合 • AIGC 课程建设 • AIGC

并迅速解决， 满 足客户多场景使用需求。 技术 领先 信息 安全 u 产品经理来自勘察院、 中铁 、中建等施工单 位， 行业经验丰富； u 联合数十家企业共研 共创， 接地气， 确保 应用落地。 业务 专业 u 行业为数不多具备软硬件 技术研发实力的企业。 u 国内唯一将管理系统 、硬 件监测系统 、协同系统 三

同领域的技术优势和生态整合能力，联合产业界合作伙伴重点构建和完善融合芯片、系统、 网络、软件的异构算力技术标准体系，解决跨厂商设备兼容、跨架构应用迁移、跨领域资源 调度等产业发展的核心难题，并在实践中与合作伙伴形成"技术共研、标准共建、生态共享" 的新型产业合作模式，助力异构算力从技术探索走向规模化应用，为全球人工智能产业的持 续发展和数字经济的深度变革注入强劲动力，加速迈向"算力无界、智能无限"的全面智能社 会

是欧盟数据战略框架下德国主导的汽车行业共享数据生态系统，旨 在创建一个开放的、协作的数据生态系统，以促进整个汽车价值链上的数据共享 和合作。成员覆盖汽车制造商、材料与零部件供应商、数字基础设施运营商、公 共研究机构等。该项目开发了行业级数据共享平台，制定了数据标准与规则。 Catena-X 基于 GAIA-X 和 IDSA 的欧洲原则，致力于解决汽车行业中的挑 战，如供应链韧性、合规性、可持续性和监管需求。通过构建端到端的数据链，

绕智能运营体系建设，共同攻克网络智慧运营AI产品研发难题。通过开展联合研发等形式，制 定统一接口规范，打通技术壁垒，实现网络资源管理、智能运维等核心能力的协同开发，推动 产品标准化与规模化应用，构建“技术共研、标准共建、生态共享”的合作模式，提升网络智 能运营服务整体水平。 其次，推进产学研合作，加速AI技术创新。搭建开放式创新平台，吸引设备厂商、互联网 企业、科研机构等多元生态伙伴参与。通过建

一是行业整体规划设计、建设管理、施工、设备制造方面还未完全成熟，海上风电成 套技术体系缺乏标准，深远海风电场综合环境调查等方面的技术积累有限，深水风电基础 设计理论和标准体系尚未形成，检测检验、运维服务水平不足，暂时缺乏公共研发、检测、 认证等服务平台；二是海上风电核心技术设备有待突破，远海柔性直流输电设备关键技术、 超长柔性叶片设计与制造材料问题紧迫，适应福建深水海域的船舶有限，高素质的人才和 工人紧缺。核心技术

• 集成高校、科研机构、行 业协会等技术资源 横向集成 提升研发团队核心竞争力 提升产品研发效率和战略客户满意 度 • 早期介入客户规划， 实现和国网、南网、五大 电力公司等战略客户共研 共制 客户共研 资源开发 优先级制定 开发资源 通过资源库管 理现存资源 确定合作方式 资源收集 合作管理 确定需要收集 的资源类别， 整理成结构性 的需求目录 根据资源需求目 录，利用线上线

第65页 高校人工智能教育实践-案例：北大青鸟 实训平台 教学平台 教研服务 科研创新 教学资源包 AI编程实训系统 AI教学管理系统 智能备课系统 人培方案优化 师资队伍建设 教材共研 赛事服务 算力共享平台 校园精灵千校千面 数据工程服务 人工智能专业课程体系 人工智能与学科融合课 程体系 北大青鸟 人工智能产品详情 AI编程实训项目 AIGC实训系统 AIGC实训项目

和职业转型，还能为社会的进步和创新提供源源不断的高素质人才，既保障人才成长的终身性，又推动社会经 济的可持续发展。 124 7.3 变革知识生产范式：重塑科研新样态 未来高校科研体系将向“人工智能共研、跨界协作、持续创新”的智能生态系统转型，这一变革深刻体现了知 识生产新范式的核心特征，将体现在从技术赋能、协作模式、领域大模型建设和学科融合四个方面。 以人工智能驱动的科研全流程重构。人工智能