破局高校数智化痛点：美林数据AI大模型解决方案

在国家 “数字中国” 战略深入推进的背景下，高校作为人才培养与科研创新的核心阵地，正面临着数智化转型的重要机遇与挑战。如何打破学科壁垒、盘活数据资源、衔接产业需求，成为高校实现高质量发展的关键命题。

美林数据依托二十余年在大数据与人工智能领域的技术积淀，深度洞察高校教育科研痛点，推出基于 AI 大模型驱动的教育科研协同创新解决方案，以 “技术赋能 + 生态共建” 为核心，助力高校构建“教育-科研-产业”三位一体的AI赋能生态体系，助力高校实现数智化转型与跨学科融合创新。

一、建设背景

当前高校在数智化转型过程中，普遍面临 “资源散、融合难、转化弱、效能低” 四大难题：

• 资源碎片化：校园数据分散在教务、科研、学工等系统，实验数据与产业数据脱节，难以形成支撑 AI 应用的高质量数据底座；

• 跨学科融合难：AI 技术与专业教学 “两张皮”，教师缺乏 AI 教学工具与案例，学生难以将数智技能与专业领域结合；

• 科研成果转化弱：科研项目与产业需求脱节，竞赛优秀作品难以落地，缺乏 “基础研究 - 技术攻关 - 产业转化” 的闭环机制；

• 校园服务效能低：管理依赖人工流程，缺乏智能化工具支撑，师生服务响应慢，校园运营效率待提升。

针对这些痛点，美林数据以 “全链条覆盖、全资源整合、全场景赋能” 为设计理念，从根本上破解高校数智化转型难题。

二、我们能提供什么？

解决方案以“AI for X”为核心理念，为高校打造可落地、可量化、可推广的数智化解决方案：

1、AI for Education：赋能教育教学

支撑跨学科人才培养与教育提升，构建"AI+X人才培养体系。

智能教学支持：通过AI通识教育平台提供“教、学、练、评、创”一体化服务，覆盖理论授课、实践开发、竞赛模拟等全流程。

竞赛实战支撑：依托跨学科人工智能应用大赛平台，实现“赛题设计-训练支撑-作品评审-成果转化”全周期管理，孵化学生创新项目。

教师数智赋能：持续开展全国教师数智素养提升研修计划，提供AI教学工具链与产业案例库，提升教师跨学科项目指导能力。

协同实践创新：支持跨学科团队开展虚拟仿真实验、AI+学科融合项目开发，形成“创意-验证-落地”的闭环实践。

2、AI for Science：赋能科学研究

支撑科研创新，构建“基础研究-技术攻关-赛事验证-产业转化”科研闭环。

智能科研支撑：通过AI算法建模平台提供数据清洗、模型训练、智能分析服务，加速科研成果产出。

竞赛驱动创新：将产业真实需求转化为竞赛命题，推动参赛作品向专利技术转化，建立“赛事-专利-产业”转化通道。

行业智能体开发：基于大模型创新应用平台，开发工业诊断、政务问答等垂直领域智能体，形成行业应用解决方案库。

3、AI for Service：赋能管理服务

实现校园智慧化，打造便捷、高效、智能的校园环境。

智慧管理中枢：构建智能排课、能耗优化、设备预测性维护等校园管理AI大模型智能体，提升校园运营效率。

教学服务升级：构建AI助教、虚拟实验导师、学情分析助手等教学智能体，实现个性化学习支持。

师生服务生态：开发如：学生生涯规划、心理健康支持助手、智能服务顾问等智能体，提升校园服务质量。

4、AI for Engineering：赋能工程技术创新

促进产业融合创新，推动AI技术赋能区域经济转型。

行业智能体开发：聚焦智慧城市、智能制造、智慧能源等领域，开发如：设备智能运维、人资智能助理、智能问数、交通流量预测等场景化应用。

产教融合创新：联合头部企业共建AI创新实验室，将校园科研成果转化为城市治理、产业升级的实战工具。

赛事产业联动：通过AI智能体创新应用大赛遴选优质项目，对接智慧城市开放平台试点应用，形成“赛事-孵化-落地”生态链。

三、方案如何落地？

解决方案采用 “自下而上、横向协同、纵向贯通” 的架构，从基础设施到成果输出，形成完整的技术与资源支撑体系：

1、六层架构：从底座到应用，全链条覆盖

2、三大资源基座：数据、知识、教学全整合

• 数据资源中心：整合校园教务、科研、实验、资产等数据，对接能源、制造、医疗、交通等行业的产业数据，支持 30 + 种数据源接入，打造特色产教融合型数据资源中心，为 AI 应用提供 “校园 + 产业” 双数据支撑；

• AI 私有化知识库：沉淀校园知识库（覆盖教师、学生、研究人员、管理人员等）与产业实践经验（如行业标准、生产流程、运营管控、技术研发等），形成结构化知识条目，支撑智能问答、文献分析等场景，构建产学研用一体化的知识共享网络；

• AI 跨学科教学资源库：涵盖 “AI 通识基础 - 核心知识 - 学科拓展 - 前沿实践” 四级内容，提供 500+教学案例与实验任务，适配本科14大学科门类与职教19个专业大类的教学需求，实现"AI+X"深度融合。

同时构建了涵盖组织、人员、安全、制度、资源、资金、运营与服务的八维保障机制，确保平台建设顺利推进与长期稳定运行。

四、方案有哪些核心功能？

1、AI 通识教育平台：让 AI 教学更高效

构建包括人工智能通识课教学管理、课程实践、行业应用实训、在线考试、知识图谱、大模型技术应用开发在内的支撑体系，打造覆盖“教学、实践、管理、评估”的全流程智能教育生态。

• 实践模块：提供多模态实训环境，支持 Python 代码调试、机器学习模型训练，教师可自定义实验任务，学生可实时获取操作指导；

• 教学管理模块：支持分班教学、分组作业、在线考试，自动生成学情分析报告（如学生知识点掌握情况、实验完成率），帮助教师精准调整教学策略；

• 知识图谱模块：可视化展示课程知识点关联（如 “机器学习” 与 “深度学习” 的逻辑关系），为学生推荐个性化学习路径。

2、跨学科 AI 应用大赛支撑平台：让竞赛管理更智能

打造覆盖"赛事全生命周期管理-多级竞赛体系支撑-产学研协同创新"的智能化赛事中枢，构建"赛题设计-训练支撑-作品评审-成果转化"全链条服务体系。

• 全流程赛事管理：从竞赛创建、报名审核、作品提交到评审，全程线上化，降低组织成本；

• 在线训练环境：为参赛团队提供共享算力与数据集，支持多人协同开发，实时保存代码与模型版本，避免成果丢失；

• 成果转化通道：自动筛选优秀作品，对接企业与园区资源，提供技术指导与资金支持，推动竞赛作品向实际产品转化。

3、大模型创新应用平台：让智能体开发更简单

打造“智能体开发-模型微调-模型管理-知识融合”的一站式平台，支撑教学、科研、校园管理与智慧城市领域的智能体开发与应用创新。

• 智能体开发中心：为用户提供低代码 / 无代码开发环境，能够支撑基于大模型的对话机器人、决策引擎、行业智能体等各类智能体开发，同时构建开放的插件生态，通过开放 API 接口支持集成数据分析、物联网设备控制等第三方工具，大幅降低智能体开发门槛，满足不同场景下的智能体开发需求；

• 模型与知识管理：模型库管理中心可对 DeepSeek、通义千问等多源大模型进行统一管理，并提供模型微调、版本控制与性能监控功能；知识库管理中心则会构建私有化知识图谱，整合教学大纲、科研成果等校园知识与行业标准、政策法规等产业知识，为大模型应用提供优质的模型与知识支撑。；

• 行业智能体应用中心：聚焦教学、行业、校园三大核心领域打造丰富的智能体应用，在教学领域有 AI 助教、学情分析助手、虚拟实验导师等教学智能体，在行业领域开发了工业设备诊断专家、政务服务问答机器人、城市交通流量预测模型等行业智能体，在校园领域推出智慧教室调度系统、能耗优化顾问、心理健康支持助手等校园智能体，全面覆盖多场景智能应用需求。

4、AI 算法建模与智能分析科研平台：让科研效率再提升

构建全流程AI科研支持平台，覆盖数据管理、算法建模、模型训练、部署与应用的全生命周期，支撑科研人员高效完成数据驱动的AI算法应用、跨学科创新与产业验证，形成“数据-模型-决策”的闭环生态。

• 科研数据管理与预处理：对接资源层数据资源中心，实现多源异构数据的统一接入，同时通过基于角色的访问控制机制确保敏感数据安全，还能提供自动化数据处理组件及数据增强功能，为科研工作奠定高质量的数据基础，有效解决科研数据分散、安全难保障、处理效率低的问题。

• 算法建模与实验环境：配备包含超过 180 余种低代码算法组件的算法开发套件，集成 PyTorch、TensorFlow 等主流框架与自研工具链以支持算法快速应用，具备分布式训练、超参数调优、模型利用等模型训练与优化功能，且能记录实验配置、数据集版本与结果，支持实验复现与对比分析，为科研人员搭建了高效、便捷的算法建模与实验全流程支撑环境；

• 智能分析与决策支持：通过企业级 BI 工具实现多维数据可视化与交互式探索，可生成分析报告、进行趋势预测并给出决策建议，能依据实验数据与模型性能智能推荐算力资源与数据集，还支持对模型与代码进行版本化管理以形成科研成果库，全方位为科研决策与成果沉淀提供支撑。

◆ AI+X融合课程体系：提供覆盖本科14大学科门类与职教19个专业大类的AI通识课程与“AI+学科”拓展实践课，形成X+门特色课程库。
◆ 私有化知识资产库：助力高校构建包含校园学科知识、产业实践案例的私有化知识库。
◆ 教学智能体矩阵：提供AI助教、一键备课、搜文献计策、助力人培等X+类教学智能体，覆盖教学全场景。
◆ 学生创新项目库：联合高校孵化X+学生竞赛作品与创业项目，形成可转化的项目储备库。
◆ 行业智能体：联合开发如：设备智能运维、人资智能助理、智能问数等X+类行业智能体，形成标准化应用模板。
◆ 智慧校园应用生态：联合开发如：智能排课、能耗优化等X+类校园应用，提升校园管理效率。
◆ 技术标准与专利池：联合申报X+项技术专利，参与制定行业标准，形成产学研用协同标准体系。

美林数据致力于以领先的AI技术与深厚的行业积淀，为高校提供可落地、可复制、可推广的AI融合创新解决方案。我们期待与各高校携手，共同推动教育数字化、智能化转型，培养面向未来的复合型创新人才，服务区域经济高质量发展。