算力是数字经济时代集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新质生产力，已成为推动各领域数字化转型和智能化升级的核心力量，对现代生产和生活产生了深远影响。教育行业作为我国经济社会快速发展的基础行业，数字化转型进程加快，算力赋能教育行业已成为新时代发展的必然趋势。

算力赋能教育行业应用现状

算力赋能教育是算力赋能千行百业转型中的重点领域之一，是以算力资源为核心底层支撑的教育创新模式，通过“人工智能+教育”等技术融合路径，将算力深度渗透至教育教学、学习体验、管理服务、科研创新全环节，为各环节提供数据处理、智能分析、场景优化等关键能力，最终助力教育行业实现教、学、管、研的高质量发展，推动教育行业数字化转型。

教育行业根据不同的学生年龄以及不同的教学导向可以大致拆分为学前教育、K12 教育、高等教育等三个学段。每个学段的算力应用情况都具有各自特点。

• 学前教育算力使用现状

据 2024 年全国教育事业发展统计公报数据，我国共有幼儿园25.33 万所，学前教育在园幼儿 3583.99 万人。学前教育院校数量占比最多，算力应用发展迅速。

算力赋能学前教育主要体现在园内智慧环境发展迅速、算力应用场景不断丰富以及家园共育有所突破等方面。幼儿园智慧环境建设发展迅速，随着国家对学前教育的持续投入，幼儿园办园条件得以普遍提高，据调研，幼儿园普遍配备有齐全的教育装备；多数幼儿园每班配有电子白板等多媒体设备。此外，一些幼儿园还建设了全园局域网、办公平台等，利用算力技术手段开展了学籍、考勤、资产、课程教学、幼儿成长档案等管理以及教育教学评价，促使各项教学活动的实施更加便捷、高效、科学、规范。

• K12 教育算力使用现状

据 2024 年全国教育事业发展统计公报数据，我国共有义务教育阶段学校 18.84 万所。其中，普通小学 13.63 万所，在校生 1.06 亿人；初中 5.21 万所，在校生 5386.16 万人。全国共有普通高中 1.58 万所，在校生 2922.28 万人。K12 教育学段作为时间跨度最长并且学生数量最多的学段，算力技术应用快速发展且初具规模。

算力赋能 K12 教育的应用主要体现在校企合作赋能、提高资源共享程度以及教育即时性兴起等方面。校企合作，通过算力资源服务以及整体解决方案等方式为 K12 教育赋能。一方面企业通过云服务为K12 教育提供低成本算力支持。例如天翼云推出第二代 AI 云电脑，引入教育 AI 应用和教学资源，以低成本、广覆盖特性推动教育资源下沉，帮助教师智能生成课件、模拟考卷，并为家长提供 K12 教学资源。另一方面，企业通过提供整体解决方案提高校园算力应用水平。鸿合科技等企业推出基于 AI 算力引擎的智慧教室解决方案，覆盖教学管理、智能授课等场景，服务 K12 及职业教育需求。资源共享程度不断提高，多元协同成为重要发展方向。

• 高等教育算力使用现状

据 2024 年全国教育事业发展统计公报数据，我国共有高等学校3119 所。其中，普通本科学校 1257 所，本科层次职业学校 51 所，高职（专科）学校 1562 所，成人高等学校 249 所。各种形式的高等教育在学总规模 4846.00 万人。高等教育阶段与科研存在较强相关性，并且学生密度最大，算力应用成熟度相对较高且算力需求相对较大。

高等教育学段相较于其他学段来说算力应用较为成熟。一是高校算力建设从传统高性能计算向超智融合转型；二是高校算力硬件资源国产化、规模化趋势明显；三是高校算力应用趋向于多元化发展。

高等教育学段算力应用的主要问题集中在基础设施服务效能以及“人机融合”程度。从技术基础层面来看，基础设施一体化的服务效能亟待提升。基础设施一体化建设源于算力赋能高等教育转型的实际需求，但高等教育领域长期构建的繁杂信息系统存在的碎片化、分散化及功能重复等问题。算力赋能高等教育转型亟需一体化智能服务信息系统，期望以此打通数据壁垒，推动教学环境革新、学习模式转变、科研范式创新、组织架构优化及治理体系升级等全方位变革。但信息系统数量众多且分散、开发标准不统一、数据共享困难、与师生教学活动融合不足等困境，在一定程度上阻碍了算力赋能高等教育转型整体效能的释放与质量的提升。

算力赋能教育行业场景分析

算力赋能教育行业的应用场景按照应用主体划分可以划分为：智慧教育类场景、智能学习类场景、教育管理类场景以及高效科研类场景等四大类，分别对应的应用主体为：教师、学生、管理者（包括学校管理者和家长）以及科研人员等。通过具体的应用场景可以为各类用户提供更加高效、智能、便捷的应用服务。

• 算力赋能革新教学模式

算力赋能在教学层面创新了教学模式，凭借强大的运算能力，算力助力教育资源实现高效整合与智能调配，驱动智能备课辅助、智慧课堂、智能教学评价等创新模式崛起，全方位重塑教学流程，提升教学质量与效率。

智能备课辅助方面，算力赋能备课辅助场景通过辅助内容分析、提供丰富思路以及提高资源制作效率等提高了教师备课效率。算力应用辅助教师内容分析，在教师备课的核心环节中，内容分析的精准度直接影响教学效果，而算力应用正成为该环节的重要支撑；算力应用为教师提供丰富思路。算力应用正以多元方式为教师备课提供丰富思路，打破传统备课的思维局限；算力应用提高教师资源制作效率。算力应用从多维度突破教师备课阶段资源制作的效率瓶颈。

智慧课堂方面，课堂的交互体验随着算力技术的推动得到了进一步的提升，这一创新不仅提高了教学质量和效率，更优化了学生的学习体验，使教育更加智能化和个性化。算力应用为智慧课堂提供了强大的数据处理和分析能力。在智慧课堂的动态教学过程中，会实时产生海量数据，包括学生的答题速度与准确率、课堂互动频次、实验操作步骤记录等；算力应用促进了智慧课堂中的多维度交互。传统课堂交互多局限于师生问答，而算力驱动的智能教学系统打破了这一限制。算力应用带来了更加丰富的教学资源。借助强大的算力，教学资源的生成、整合与适配能力得到极大提升。

智能教学评价方面，算力应用从学习内容评价、教师课堂评价以及学生综合素质评价等三方面赋能教学课后评价，提高了评价的科学性和客观性。算力应用助力教师课后学习内容评价，教师实现了从“机械劳动”到“精准教学”的跨越，极速采集解放双手；算力应用助力教师课堂评价，突破传统人工记录的局限性，实现对课堂教学的全面、客观、科学的评价。通过课堂诊断系统识别教学关键要素，并高效、准确地记录课堂教学的各个方面，避免了人工记录中的主观偏差和不全面性。算力应用助力学生综合素质评价，算力赋能可以实现多维度、客观性以及高效率的评价。AI 能够整合学生学习数据、行为记录、情感反馈等多源信息，构建全面、立体的学生画像，实现对学生综合素质的多维度评价。

• 算力赋能升级学习体验

算力凭借其强大的运算效能成为了重塑学习体验的关键助推力，通过在线学习平台、智能学习设备以及 AI 学习伙伴等应用场景，实现了学习资源精准推送，互动学习模式开拓创新，让学习过程更具沉浸感与趣味性，全方位升级学习者的体验。

在线学习平台方面，依托海量算力，在线平台可实时捕捉用户的学习行为数据，包括观看时长、答题轨迹、笔记重点等，通过智能算法精准勾勒学习画像；智能学习设备方面，智能学习平板、点读笔等设备，借助算力实现了功能的智能化迭代；AI 学习伙伴方面，AI 学习伙伴的核心优势源于算力驱动的智能交互能力，它能通过自然语言处理技术理解学习者的疑问，无论是复杂的公式推导还是作文构思，都能快速给出条理清晰的解答。

• 算力赋能优化教育管理

算力凭借其强大运算力正在为教育管理领域带来深刻变革，通过智慧考场、安全管理以及教务管理等应用场景，助力考场秩序约束，保障校园安全管理系统高效运转，同时对于校园全流程进行智能化统筹。

智慧考场方面，算力赋能实现从考生入场到考试结束的全流程智能化管理，确保监考标准统一、过程无盲区、结果可回溯；安全管理方面，智能校园安全管理系统借助视频监控、人脸识别、入侵检测等技术，保障校园安全；在教务管理方面，算力技术通过赋能智慧招生、智慧排课系统以及后勤管理等方面推动教务管理方面的数字化转型。

• 算力赋能提高科研效率

AI4S（AI for Science）正在崛起，人工智能以强大的算力资源为底座，支撑科研效率不断提高。与此同时，AI4S 也对算力提出了更高要求，而且，这种要求不仅仅体现在计算能力上，更体现在算力人才、算力生态等多个层面。建设算力资源管理平台、打造算力开发平台、虚拟仿真实验室等是算力提高科研效率的重要应用场景。

建设算力资源管理平台方面，为迅速响应各研究团队对算力的迫切需求，各学院课题组普遍采用独立申请经费、自行购置硬件资产的方式搭建计算集群；打造算力开发平台方面，算力开发平台是建立在算力资源调度管理平台基础之上的专业化上层应用平台，其设计理念旨在打破科研人员与复杂计算环境之间的技术壁垒；虚拟仿真实验室方面，虚拟仿真实验室以算力为底座，通过将沉浸式、高交互性的虚拟现实技术与仿真传感技术深度融合，能够高度还原实验室各类安全场景。

• “算力+教育”应用场景梳理

“算力+教育”的应用场景通过归纳主要分为四大部分，分别为教学场景、学习场景、管理场景以及科研场景，由于不同应用场景之间存在差别以及技术层面的不同，因此不同场景的部署难度以及技术成熟度存在差异性。

部署难度方面，不同应用场景下，“算力+”的赋能模式需要结合技术复杂度、硬件依赖度、数据敏感度、场景适配成本以及政策合规情况进行部署难度的判断，对以上四大类场景中的12个具体场景进行多维度的分析。

通过技术复杂度、硬件依赖度、数据处理难度、场景适配成本、合规要求等维度对 12 个场景部署难度进行分析与排序，可以大致分为五个梯队。

第一梯队为极高难度，技术密集型，需要深度定制，主要包括虚拟仿真实验室、算力开发平台以及 AI 学习伙伴等。虚拟仿真实验室需要构建高精度的仿真模型，依赖大规模算力以及 VR/AR 硬件设备，成本较高并且实验场景开发需要较长周期；科研算力开发平台需支持跨学科 AI 模型训练，整合异构算力与存储资源，并且需要搭建上层应用平台，涉及敏感科研数据的安全隔离；AI 学习伙伴需实现多模态交互（语音、表情、动作），集成情感计算（如通过微表情识别学生情绪）、知识推理（如解答开放性问题），并且保证实时对话的响应延迟，依赖边缘计算和本地推理，对隐私保护要求严格。

第二梯队为高难度，需要硬件+场景双轮驱动，主要包括智慧课堂、智慧考场、算力资源调度平台等。智慧课堂需要多设备协同，统一通信协议，教室改造成本较高，并且其实时行为分析的功能受环境干扰影响较大，教师培训成本较高；智慧考场的视频流实时分析需要边缘部署服务器，单考场算力需求较大，身份核验等流程需对接公安系统涉及数据跨境传输合规性；算力资源调度平台需要对异构算力进行统一纳管，开发专用的调度算法，并且跨部门资源分配需要考虑配套管理制度。

第三梯队为中高难度，需要数据整合与流程重构，主要包括智能教学评价以及安全管理等。智能教学评价需要多源数据融合（课堂表现、作业、考试、实验报告）需打通 10+业务系统接口，数据清洗耗时占比高，且评价模型需符合教育理论，需教育学专家参与算法设计；安全管理需要搭建物联网中台对视频监控、门禁、消防、舆情数据实现实时联动，应急预案自动化需要对接卫健委数据接口，涉及跨部门协作，并且低误报率要求需在不同场景下进行训练。

第四梯队为中等难度，标准化工具配合局部改造即可实现，包括智能备课辅助、智慧教务管理以及在线学习平台等。智能备课辅助需构建教育领域知识图谱实现教学资源语义检索，数据标注成本高，且课件自动生成需 NLP 模型理解教学逻辑，存在内容准确性风险；智慧教务管理中智能排课需处理大量约束条件，学业预警需构建长周期的学习行为模型，依赖历史数据，跨校区数据同步则需解决分布式事务一致性问题；在线学习平台需实时计算用户画像，实现个性化推荐，对高并发处理能力要求较高，实时互动则需要处理自然语言歧义，跨平台适配需要统一数据埋点标准。

第五梯队为较低难度，硬件已经趋于标准化可以即插即用，主要为智能学习设备。智能学习设备主要是成熟硬件的规模化部署，其难点在于设备管理，以及保障弱网

环境下的可用性。