百度出品，基于文心大模型，一句話生成AI應用，個人免費試用

上一期我們聊了團隊協同的Coze 3.0，很好用的工具。但不少讀者后臺留言說：工具是好用，但我想做一個專屬于自己的小AI程序，還是得懂代碼、配環境，門檻太高了。

今天聊的這款——百度秒噠，剛好補上這個缺口。

一句話介紹它：零代碼搭建AI應用平臺，你說需求，它幫你把應用做出來。

不管是自用的小工具、內部知識庫問答機器人，還是輕量自動化流程，輸入需求描述，平臺自動完成邏輯搭建、功能調試、頁面生成。簡單應用3分鐘成型，復雜場景一小時搞定。

它能幫你做什么？

• 做個專屬個人助手

你可以搭建一個文檔梳理機器人，定向讀取你電腦里的資料，一問一答精準檢索內容；也能做個文案潤色、表格處理、摘要總結的小工具，不用反復切換不同AI網頁，打開自己的應用就能干活。

• 搭個內部知識庫

把部門制度、項目資料、培訓文檔批量導入，搭一個專屬問答機器人。同事有問題直接問，不用翻文件夾、不用重復答疑。資料權限自己掌控，方便又安全。

• 整個自動化小流程

數據統計、信息匯總、表單整理、內容排版……這些重復活兒都能做成自動化小程序。設置好固定邏輯后，一鍵觸發批量處理，省下大把時間。

怎么上手？四步走

打開秒噠官網，百度賬號一鍵登錄，免費額度自動開通。

在創建頁面直接用大白話描述你想要的功能——比如“我想做一個能回答公司請假制度的問答機器人”，平臺自動拆解邏輯、生成應用框架。

按需上傳參考資料、調整問答規則、設置訪問權限，簡單預覽測試后就能發布。

生成后的應用支持網頁分享、內部鏈接分發，也能嵌入常用辦公頁面。

• 幾點真實體驗

優點很明顯：零代碼門檻極低，沒有編程基礎的人也能上手。文心大模型加持，中文語義理解和長文檔處理能力靠譜，知識庫問答準確率穩定。權限體系完善，可以靈活設置公開或內部訪問。后期修改功能、補充資料，直接編輯描述就能更新，不用重新搭。

不足之處也有：復雜多步驟聯動的應用，自動生成的邏輯偶爾有疏漏，需要手動微調。免費版有調用次數上限，高頻大規模商用得升級套餐。第三方系統深度對接能力有限，更適合輕量自用和內部小場景。

• 傳統代碼開發與秒噠區別

傳統開發：你需要懂編程語言、寫函數邏輯、調API接口、處理報錯、部署上線——一句話概括，得會寫代碼。

秒噠：你只需要說“我想做一個內部資料問答機器人”，它自動把應用邏輯搭好、頁面生成好、功能跑通——一句話概括，只需要會說人話。

簡單類比：以前是自己動手炒菜，從切菜到顛勺樣樣精通才能吃上飯；現在是你說“我想吃辣的”，廚房自動給你端出來一盆水煮魚。前提是你得描述得清楚，剩下的事兒它辦。不過如果是開連鎖餐廳級別的需求，該請廚師還是得請。

AI工具早就不是大廠和技術人員的專屬了。從使用現成工具，到按需打造自己的AI應用，正在變成新趨勢。

百度秒噠把開發門檻降到幾乎為零，你不用懂代碼，就能根據自身工作痛點定制專屬助手。小需求用免費版就夠用，真正借助AI把重復活簡化，把精力留給正事。

你最想做一個什么樣的AI應用？評論區說說需求，我幫你想想能不能用秒噠實現。

你以為團隊協作只能靠開會？扣子Coze 3.0 直接給你配了個智能體天團

各位被開會、寫周報、改代碼、整數據折磨到頭禿的小伙伴，今天聊一個能讓你從“一個人活成一支隊伍 ”升級成“一個人指揮一支隊伍 ”的神器——扣子 Coze 3.0。

它是字節跳動剛剛上線的AI?Agent??協作平臺，核心就一句話：你可以創建一堆不同技能的智能體，讓它們互相配合、分工干活，最后把結果扔給你。

字節出品，多智能體協同干活，基礎功能永久免費

一、怎么用：三步組個智能體團隊

第一步：登錄-建人

網頁端或客戶端都行，老賬號直接登。點擊“創建智能體 ”，給每個智能體起個名，比如“文獻檢索工具人 ”“代碼審查暴脾氣 ”“會議紀要復讀機 ”。

不用自 己寫提示詞——平臺內置了金融、醫療、科研、自媒體等行業技能包，一鍵加載，懶人狂喜。

第二步：拉群-分工

網頁把你建的幾個智能體拉到一個“協作組 ”里，告訴它們誰干啥。你只需要發一句自然語言，例如：

“幫我完成這周的課題文獻調研，A 負責爬論文，B 負責整理成表格，C 負責寫綜述初稿。”

它們自 己會商量著干。

第三步：坐等結果

它們分頭執行、互通數據，最后給你一個匯總輸出。 中間你該摸魚摸魚，該開會開會。

隱藏技能：一鍵接入第三方工具

Coze 3.0  打通了 Claude Code 、Codex CLI 、OpenClaw   等工具，等于給你的智能體團隊配上外掛——代碼調試、漏洞檢測、接口測試，全自動。

收費嗎？基礎功能永久免費。高階企業級協作才收費，普通人用不上。

二、在哪用：三個真香場景

場景 1 ：科研搞文獻

搭三個智能體：檢索 + ?清洗 + ? 潤色。跟它們說“幫我做一下 XX 方向的文獻調研 ”，幾天的工作壓縮到一頓飯的時間。

場景 2 ：研發寫代碼

配置代碼編寫、漏洞檢測、接口調試三個智能體。你說“寫一個 Python 腳本批量重命名文件 ”，它們幫你寫完、測完、修完，你只負責復制粘貼。

場景 3 ： 團隊辦公整材料

會議開完了，跟你的“紀要智能體 ”說“把今天的錄音轉成待辦事項 ”；跟“報表智能體 ”說“拉一下上個月的數據做張圖 ”。整個團隊效率翻倍。

當然，法律文書整理、醫療數據歸檔、自媒體內容創作……垂直行業技能包都能搞定。別被固定思維框住，你能想到的重復性腦力活，基本都能安排。

三、注意事項

平臺默認數據走云端，所以涉密科研成果、學生隱私、企業源碼、商業機密，不要在公共協作組里傳。 團隊內部私密協作，記得開啟平臺的“專屬私密空間 ”，關掉外部訪問權限。多人協作時，把成員權限分清楚（編輯、查看、管理員），防止手滑黨亂改你的智能體配置。另外，它接的第三方工具（比如 Claude Code）如果對方接口掛了，聯動功能會暫時失效，重要任務建議本地留個備份。多智能體并行跑復雜任務會有秒級延遲，別拿來打電競。最后， AI  生成的文本和代碼只能當參考，正式發表或學術作業請人工審核，別直接照搬，學術不端小編不背鍋。

只要注意這幾點，剩下的就交給智能體團隊去卷吧。

扣子 Coze 3.0 ? 最大的亮點是讓你從“單打獨斗 ”升級成“ 帶隊指揮 ”。免費的行業技能包、一鍵接入主流工具、多智能體協同干活——它能幫你省的時間比你想象的多。

你心里一暖 —— 哇，它懂我。

別感動了。

我幫你翻譯一下它腦子里真正在想什么：“第 1 個 Token、第 2 個 Token、…… 第500 個 —— 好的，現在該預測第 501 個 Token 了。”是不是瞬間下頭？
今天我們就來扒一扒，這個讓 AI “假裝共情” 的幕后黑手 ——Token。

Token 到底是啥？往小了說，就是 AI 的 “一口量”

我們看到 “蘋果” 兩個字，大腦直接反應：紅色的、圓圓的、能吃、嘎嘣脆。

大模型看 “蘋果” 呢？它看到的是兩個 Token：[24522] 和 [18432]—— 對，就是一串數字。

Token 可以粗暴地理解為：AI 能消化掉的最小的文字單位。有人把它翻譯成 “詞元” 或者 “標記”，中文里，一個字基本上就是一個 Token。“我愛你”—— 三個 Token。英文里不一樣。“apple” 是一個 Token，“watermelon” 可能被切成 “water” 和 “melon”兩個 Token。

所以你看，AI 認字的方式跟人完全不一樣。

Token 怎么 “切”？AI 有個秘密小本本

AI 怎么決定把一句話切成多少個 Token？
它有一本 “密碼本”，學名叫 Tokenizer。這個東西就像餐廳后廚的 “切菜師傅”：“你好世界” → 切三刀 → [你，好，世界] → 3 個 Token。

更有意思的是，同一個詞在不同的語境下，可能被切成不同的樣子。
比如 “看不懂”：正常切：[看，不，懂] → 3 個 Token，但如果 Tokenizer 的訓練數據里 “看不懂” 是一個常見搭配，它可能直接變成一個 Token。

這就是為什么大模型有時候 “犯傻”—— 切菜師傅切歪了。
比如你問：“蘋果手機和蘋果哪個好吃？”AI 可能會懵。因為在它腦子里，“蘋果” 這個 Token 有時候指向水果，有時候指向品牌。它得靠周圍的 Token 來猜 —— 你前面說的是 “手機”，那這個 “蘋果” 大概率是品牌。

所以，AI 根本不是 “理解” 了你的話，它只是在玩一個巨大的猜詞游戲。

Token 是大模型的 “生命線” 和 “緊箍咒”

你用 大模型?的時候，是按 Token 收費的。
輸入 Token：便宜一點
輸出 Token：貴一點

你的一篇兩千字的文章，大概 2500 個 Token，差不多人民幣一毛多。聽起來不貴是吧？但大模型每天要處理幾十億次請求，這個賬單是天文數字。所以免費的大模型有字數限制、速度限制 —— 不是它不想快，是Token太貴了。
你的每一次 “你好”，在它眼里都是：1 個 Token 到賬。

為什么說 “大模型不懂你”？

回到開頭的那個問題。
AI 真的能共情嗎？
不能。

它只是在你的五百字里，看到了五百個 Token。然后根據這些 Token 的排列組合，預測出最有可能的下一個 Token——“我理解你的感受”。

這不是共情，這是概率。大模型的 “閱讀理解”，本質上就是 Token 的排列組合。它不知道 “難過” 是什么意思，但它的訓練數據里有 幾億次 “當用戶說難過，后面通常會接安慰的話”。于是它就那么回了。

知道了 Token 的秘密，你再跟 AI 聊天的時候，可以做兩件事：

• 把話說 “碎” 一點

因為 Tokenizer 切詞的邏輯有時候很蠢。如果你發現 AI 答非所問，試試把長句子拆成短句子。就像跟外國人說話，語速慢一點、單詞簡單一點。

• 別對 AI 投入感情

它真的不是懂你。
它只是 —— 在 Token 的海洋里，為你預測了下一個最溫暖的詞。

下次再跟 大模型 聊到深夜，看到它說出那句 “我理解你” 的時候 ——你可以在心里默默翻譯一下：“第 1 個 Token、第 2 個 Token…。”

它是大模型世界的 “最小積木”，是大模型的 “金錢”。
它讓 AI 變聰明，也讓 AI 顯得蠢。

但最重要的是，它提醒我們一件事：
AI 沒有靈魂。它只是一臺極其擅長排列組合的概率機器。
至于 “靈魂” 這東西 —— 還是留給人類自己吧。

Hermes Desktop：一個讓你從此“懶得親自操作”的桌面智能體

開源免費、有記憶、能跨系統干活——關鍵是，真的很好用

各位被重復工作逼瘋的小伙伴，今天聊一個開源桌面智能體——Hermes Desktop。

試用幾天后，我決定把它裝進主力電腦。這篇只講怎么用：怎么讓它干活、在哪兒薅它、有哪些注意事項。包教包會。

一、怎么讓它干活：三步上手

第一步：裝好它

官網搜 Hermes Desktop，下載對應系統（Win/Mac/Linux 都行）。裝完打開，看到一個聊天框——別慌，它不是普通聊天機器人。

第二步：告訴它需求

用你跟同事說話的方式打字就行。例如：

“幫我把桌面這個文件夾里所有 PDF 摘要提取出來，做成 Markdown 表格”

“每天下午五點檢查服務器 CPU，超80%就發郵件給我”

就當它是一個手速極快、但需要你交代清楚的實習生。

第三步：看著它干活

它會自己拆解任務、分步執行，做完告訴你結果。出錯會嘗試換方案，實在不行會停下來問你。

隱藏技能：長效記憶

它記住你讓它做過的事。下次你說“再做一次”，它直接開干，不用重新教。適合每周都要跑的重復活。

收費嗎？ 公測基礎功能全免費，高階沙箱才收費。

二、在哪兒薅它：真香場景（遠不止這些）

· 文獻整理：對它說“監聽‘待讀文獻’文件夾，新 PDF 自動提取標題、作者、摘要，添加到‘文獻臺賬.md’。”每下載一篇，它自動記一筆。

· 定時跑腳本：“每晚10點，SSH 連測試服務器，運行 check_logs.sh，結果發我郵箱。”它自己連、跑、發，你安心睡覺。

· 爬網頁：“打開這個網址，把頁面上所有文章標題和鏈接爬下來，存到 Excel。”不用寫一行代碼。

· 整會議紀要：“把‘會議錄音.txt’整理成結構化紀要，按‘議題-結論-待辦’輸出。”它歸納好，你復制粘貼。

當然，以上只是幾個例子。它還能做批量文件重命名、格式轉換、數據清洗、自動發消息……你想到的桌面自動化操作，它基本都能干。大模型內置的能力可不止四個，別被固定思維框住。

三、注意事項（看完別慌，它真的很牛逼）

說實話，再好的工具也有脾氣。但千萬別因為我寫了幾條注意事項就覺得它雷點多——恰恰相反，Hermes Desktop 是我見過最牛逼的開源桌面智能體之一，免費、有記憶、能跨系統干活，市面上很難找到第二個。只是為了讓你們用得爽不翻車，該提醒的還是得提醒：

默認情況下它會把會話記憶存到云端，所以涉密數據、源碼、密碼建議去設置里改成本地離線模式（但離線后不能聯網爬蟲）。它只認標準 SSH 和容器接口，老舊閉源系統別指望它操作，更不要讓它無人值守改生產環境。長期記憶會占硬盤，記得每季度手動清理一下歷史會話。另外，它自動生成的腳本沒有經過安全審計，建議你先看一眼、改一改再跑，尤其是刪文件改配置的命令。

只要注意這幾點，剩下的就交給它去卷吧。

Hermes Desktop 是開源圈少有的免費、有記憶、能跨系統干活的桌面智能體。整理文獻、跑腳本、爬網頁、整紀要——它能干的活比你想象的多得多。

別被幾個小提醒勸退，它真的很牛逼。你只管動嘴，它替你動手。

你最想讓它替你干什么？評論區告訴我。

這就是大模型最頭疼的問題：太能吃了。吃的不是飯，是電。
你跟 ChatGPT 聊個天，一次對話的耗電量，是傳統搜索引擎的 30 到 40 倍。

為什么這么費電？
因為現在的大模型有個 “死腦筋”：不管問題難易，一律全力運轉。

你問它 “1+1 等于幾”，它把 1750 億個參數全拉出來遛一遍。你讓它寫篇博士論文，它也是用同樣的力氣。
就像一個大學教授，你問他幾點了，他也要從相對論開始講起。那有沒有辦法，讓 AI 學會 “看人下菜碟”？
有。
答案藏在一種你絕對想不到的生物身上。

小龍蝦教 AI 的事

這種生物就是 —— 小龍蝦。

別笑。小龍蝦的神經系統，是神經科學界的 “教科書級” 研究對象。
它有一個讓所有 AI 工程師眼紅的特性：反應極快，而且幾乎不費電。

怎么做到的？
因為小龍蝦的腦子是分層的：

• 底層（反射弧）：負責 “逃！” 這種緊急任務，速度快、不費腦
• 高層（大腦）：負責 “這玩意兒能吃嗎” 這種復雜問題，速度慢、費能量

大部分情況，底層就把活干了。高層大多數時間在 “摸魚”—— 低功耗待機。這就是小龍蝦用一丁點能量活得好好的秘密。
而我們的大模型，永遠在用 “高層大腦” 處理一切。

把小龍蝦的 “分層大腦” 塞進 AI

2019 年前后，幾個研究團隊同時想到了一個點子：
能不能給 AI 也裝一個 “反射弧”？

于是，一項叫 “早期退出機制” 的技術誕生了。原理不復雜：
在神經網絡中間，開幾個 “側門”。

• 如果模型在前面幾層就已經很有把握，就從 “側門” 直接輸出結果，后面的層根本不用跑
• 如果模型拿不準，才繼續往下走，動用全部算力仔細判斷

就像你做選擇題：
第一眼就知道選 A，直接寫答案，后面的選項看都不看
拿不準，才把四個選項都分析一遍結果準確率幾乎不變，有時候反而更高。
這就是小龍蝦技術的核心原理：不是讓模型變 “笨”，而是讓它學會該用力時用力，該省電時省電。

“小龍蝦” 還能怎么進化？

早期退出” 只是第一代。真正的小龍蝦技術，還有更狠的玩法。

1. 自適應深度（Adaptive Depth）

不固定在第幾層退出，而是根據輸入難度動態調整。

• “你好嗎” → 淺層退出
• 分析這份合同的風險條款” → 深層推理

模型會自動判斷：這道題是 “1+1” 還是 “哥德巴赫猜想”。

2. 多分支路由（Multi-exit Routing）

不是一條直路，而是多個分支并行。
一個輸入進來，先經過一個 “路由器”。路由器判斷：這是圖像、文本還是語音？

• 圖像走圖像分支
• 文本走文本分支

每條的 “深度” 不一樣。就像醫院分診臺：感冒去普通門診，癌癥去專家號。

3. 硬件級實現（Hardware Support）

最炸裂的是：Intel、IBM 已經在做芯片原生支持的小龍蝦。
不是軟件模擬，而是硬件層面就支持 “按需計算”—— 簡單任務時，某些電路層直接斷電。這才是真正的 “省電”。不是 “少用”，而是 “不用”。

現在的大模型競賽，大家都在比誰更大、誰參數更多、誰算力更強。

但 “小龍蝦” 告訴我們另一條路：
聰明的 AI，不是算得最多的那個，而是知道什么時候該算、什么時候可以不算的那個。

不是所有問題都需要全力解決。學會 “分層思考”，可能是更高級的智慧。畢竟 —— 連一只小龍蝦都懂這個道理。

過去半個世紀，芯片行業只有一條路：把晶體管越做越小。從微米到納米，從 28nm 到 3nm，一場 “針尖上跳舞” 的競賽，越跑越吃力。3nm 之后是 2nm，2nm 之后逼近 1nm，物理極限近在眼前。更嚴峻的是，先進制程的產線成本動輒數百億美元，連行業巨頭也難以承受。

就在全球陷入瓶頸之際，華為在上海拋出了改寫行業的重磅答案 ——韜（τ）定律。

不卷尺寸，卷時間

2026 年 5 月 25 日，ISCAS 2026 國際會議現場，華為半導體業務總裁何庭波正式發布韜定律。這是中國首次提出指導全球半導體演進的原創理論。不再跟隨，不再模仿，而是站在產業前沿，重新出題。

韜定律的核心，是時間縮微。

傳統路徑是 “幾何縮微”：拼命縮小晶體管，在面積里堆密度。韜定律另辟蹊徑：不把器件做小，而是讓信號跑得更快。物理學中，τ 代表時間常數，衡量系統信號傳輸的基礎耗時。韜定律的思路，就是系統性壓縮時間常數，讓芯片內部信號以更高效率流轉。

一句話：從拼 “更小”，轉向拼 “更快”。

邏輯折疊：芯片的 “空間折疊術”

傳統芯片像一座二維城市，晶體管平鋪在平面上，信號跨區傳輸路徑長、延遲高、損耗大。華為的邏輯折疊技術，直接把這座城市從平面 “折成高樓”。同一模塊內部的邏輯單元，從平鋪分布，變成垂直多層堆疊。原本相隔遙遠的電路，變成上下緊鄰，信號直達、路徑驟減、延遲大幅壓縮。

很多人會問：這不就是 3D 堆疊？

完全不同。

普通 3D 堆疊是 “成品模塊摞起來”；華為邏輯折疊是在設計之初，把最基礎的標準單元打散、重構、分層、重砌。別人是 “搭積木”，華為是 “蓋新樓”。結果就是：傳輸距離縮短、寄生效應驟降、速度更快、功耗更低。

硬核數據：量產驗證，不是實驗室概念

韜定律不是紙面理論，而是已經量產的成熟路徑。何庭波披露：過去六年，基于韜定律思路，華為已量產 381 款芯片，覆蓋多品類、全場景。首個面向消費端的重磅落地，就是2026 秋季發布的麒麟 2026，邏輯折疊技術首次商用，數據亮眼：

晶體管密度：+53.5%（155→238 MTr/mm2）

P 核能效：+41%

峰值頻率：+12.7%（3.1GHz）

SRAM 頻率：+40% 以上

時鐘緩沖器：減少 50% 以上

關鍵突破：所有提升，不依賴先進光刻工藝。換句話說，華為用架構創新，繞過物理極限，用成熟工藝跑出先進性能。

不止華為：中國給出行業新規則

摩爾定律主導半個世紀，全球產業被 “先進制程” 單一賽道綁定，技術、設備、成本三重壁壘，壟斷固化。韜定律的意義，遠超一家企業、一款芯片：它為后摩爾時代開辟了全新賽道。

核心邏輯很簡單：
不用死磕納米，成熟工藝也能做出高性能；
不拼極致制程，拼架構、效率、系統優化。這正是任正非所提：以數學補物理、非摩爾補摩爾、群計算補單芯片。
韜定律，就是這句話的落地答案。對全球行業而言，壟斷格局被撕開缺口；對中國半導體而言，從追趕者，變成規則定義者。

未來十年：從兩層折疊，走向全域多層

麒麟 2026 只是起點，采用的仍是局部關鍵路徑折疊、混合鍵合間距 1.5 微米。下一步路線清晰：

2027：麒麟芯片進入Silicon狀態，折疊技術全面成熟；

2031：晶體管密度目標 400+ MTr/mm2，等效 1.4nm 制程；

2035：邏輯折疊走向全規模、多層堆疊，昇騰 AI 芯片集成度提升 100 倍以上。

未來十年，芯片將從平面走向立體，從單層走向多層，性能提升不再依賴制程躍進。

關上一扇門，打開一片天

摩爾定律正在落幕，不是努力不夠，而是物理規律使然。但落幕不等于終結。

華為用韜定律證明：路不止一條，答案不止一種。

它不僅是芯片行業的續命方案，更是中國半導體的破局宣言 ——我們不再跟著別人的規則跑，我們自己定義未來。2026 年秋，麒麟 2026，答案揭曉。

計劃核心目標明確?擘畫教育發展藍圖

《行動計劃》以育人為本、素養為先、應用導向、智能向善為原則，聚焦教育數字化戰略實施，明確總體目標與具體方向：到 2030 年，建成縱向貫通、橫向聯通的人工智能全學段教育和全社會通識教育體系，人工智能人才培養質量顯著提升，全民 AI 素養培育機制成熟完善；實現教育教學、科研創新、教育治理模式系統性變革，建成集約高效的基礎支撐環境與開放協同的創新生態，打造一批普惠安全、可復制推廣的標桿應用場景，讓智慧教育新形態基本成型，大幅提升我國智能教育全球影響力。

五大重點任務推進?構建全維度智能教育

• 聚焦人才培養與素養提升

行動計劃明確全方位推進人工智能人才培養與全民素養提升，實現全學段、全社會覆蓋。在基礎教育領域，完善中小學人工智能通識教育指南，推動 AI 全面納入地方課程，開齊開足開好相關課程，強化跨學科教學與教育基地建設，助力城鄉教育優質均衡；高等教育層面，推動人工智能成為公共基礎課，優化課程教材體系，深化學科交叉融合，培育拔尖創新與復合型人才；職業教育聚焦傳統專業智能化升級，校企協同共建課程與實訓基地，培養適配產業需求的高技能人才；同時面向全社會推進 AI 通識教育，依托國家智慧教育平臺開放資源，推行微專業、微證書，銜接學分銀行體系；全面提升教師智能素養，制定標準、全覆蓋培訓，將 AI 納入師范生培養與教師資格考核，夯實師資保障。

• 深化 AI 與教育深度融合

行動計劃著力推動人工智能與教育全要素、全過程深度融合。賦能學生全面學習，研發智能學伴、思政大模型，建設學生數字檔案，實現個性化學習路徑優化，覆蓋德智體美勞及特殊教育，助力教育公平；賦能教師提質增效，圍繞備課、授課、作業、輔導、教研全流程，打造智能教學工具，實現智能批改、學情分析、循證教研，切實為教師減負；賦能教育精準治理，建設教育智能大腦、人才供需大數據平臺，實現資源優化調配、智能評價、就業服務與安全預警；賦能科研范式創新，搭建科學智能體與智能實驗室，推動科研平臺升級，加速科技成果轉化。

• 基礎支撐環境是智能教育發展底座

圍繞基礎環境建設，行動計劃提出構筑集約高效的智能教育基座，建設國家教育智能算力服務平臺（教育智聯網），整合算力、數據、模型資源，建強國家教育大數據中心；國家分學段研發教育大模型，強化安全倫理與價值對齊，避免低水平重復建設；升級國家智慧教育平臺，搭建共創共享的智能應用體系，布局人工智能（教育）應用中試基地，遴選優質教育智能體；打造未來課堂、未來學校、未來實訓中心等虛實融合教育空間，推廣數字教材、虛擬仿真實驗與智能終端應用，支撐個性化學習落地。

• 保障智能教育健康可持續

行動計劃注重生態體系建設，推動人工智能與教育交叉學科研究，開展倫理研究與社會實驗，構建技術創新平臺；完善政策制度與標準規范，健全教育大模型評測、數據安全等體系，強化人才隊伍與多元投入保障；深化國際合作，參與全球教育治理，共享優質資源與技術成果；筑牢安全屏障，建立分級分類安全防護機制，強化內容審核、風險預警與隱私保護，防范各類安全風險，確保智能教育安全可信。

• 確保政策落地見效

行動計劃明確堅持黨的全面領導，建立五部門協同推進機制，教育部門牽頭統籌，發改、工信、科技、數據部門各司其職、協同發力。要求各地各校將 “人工智能 + 教育” 納入發展規劃，開展示范應用，加強培訓宣傳，及時總結推廣典型經驗，強化項目、資金、隊伍保障，確保各項任務落地落實。

普開數據全力賦能?“人工智能 + 教育” 落地

作為專業的教育大數據與人工智能技術支持企業，北京普開數據技術有限公司深度匹配《“人工智能 + 教育” 行動計劃》要求，憑借成熟的技術、產品與落地經驗，為各級各類學校、教育機構提供全鏈條解決方案。

在人才培養與課程建設方面，普開數據提供覆蓋中小學、高校、職業院校的 AI 通識課程、專業核心課程與實訓體系，支持微證書、學分對接，快速滿足 AI 進課堂、專業智能化升級需求；

在AI 賦能教與學方面，推出智能備課、智能答疑、學情分析、個性化學習等工具，構建數字檔案與學習畫像，助力因材施教、減負增效；

在實訓環境建設方面，打造輕量化 AI / 大數據實訓平臺、虛擬仿真實驗室、信創適配實訓基地，解決院校實訓部署難、成本高的痛點；

在基礎支撐服務方面，提供教育大模型輕量化部署、數據治理、智能分析平臺，助力教育智能大腦建設；同時提供師資智能素養培訓、項目申報指導、示范基地建設等服務，嚴格遵循數據安全與合規要求，助力教育公平與質量提升。

普開數據多年來持續緊跟國家教育數字化戰略部署，未來將以《“人工智能 + 教育” 行動計劃》為指引，不斷迭代技術產品、深化場景應用，攜手教育領域各方，推動人工智能技術與教育教學深度融合，構建智慧教育新形態。

此次為河北東方學院定制的大數據教學平臺，集教學、實訓、管理、科研于一體，徹底打破傳統實訓教學痛點，構建實訓教學生態。

一、多維度實驗環境支撐功能：覆蓋全場景實訓需求

平臺整合Docker、OpenStack、Jupyter、機器學習、深度學習五大實驗環境，全面支撐大數據專業的實訓教學需求。每個實驗環境均針對教學場景優化設計：Docker環境支持輕量化實驗部署，可快速搭建基礎編程與數據處理場景；OpenStack環境提供虛擬化集群支撐，滿足分布式計算、大數據框架部署等復雜實訓需求；Jupyter環境則聚焦交互式編程，方便學生實時編寫、運行代碼并查看結果。實驗環境秒級就緒，教師可快速定制底層環境并封裝，便于與上層教學內容聯動，還支持二次編輯優化，適配不同課程的實訓需求。

平臺內置Hadoop、Spark等主流大數據框架，讓學生在真實項目環境中錘煉實操技能。此外，平臺支持學生任意跳躍章節實驗，無需因單個實驗未完成而重復操作，既節省時間又能充分利用硬件資源，大幅提升實訓效率。

二、全流程課程管理功能：教學資源一體化整合

平臺打造完善的課程管理體系，實現課程資源的統一管理，涵蓋教學大綱、課件PPT、實驗手冊、配套視頻、鏡像資源、試題庫等核心教學素材。針對不同教學階段需求，平臺設置本科應用型、本科研究型、高職三大課程體系，每門課程均提供教學實驗指導手冊、在線視頻、資源包、實驗示例代碼等完整配套資源，既滿足河北東方學院不同層次的教學需求，又能支撐標準化人才培養。

配套教學視頻與實驗章節一一對應，學生在實訓過程中可精準查找幫助資源，教師也可直接調用視頻素材輔助教學，實現“視頻講解+實操訓練”同步推進。同時，平臺支持教師自定義上傳、更新教學資源，靈活適配課程內容迭代需求，輕松實現教學資源的動態管理與共享。

三、智能化教學互動功能：打造沉浸式教學場景

平臺內置豐富的教學互動工具，全面覆蓋課堂教學與課后實訓全場景。遠程教學模塊支持PPT、視頻、文檔實時演示，搭配電子白板、在線討論功能，教師可遠程開展互動教學，學生通過網頁或移動終端即可參與課堂，打破空間限制；簽到功能支持限時簽到、考勤分析與遺漏補簽，自動生成考勤報表，方便教師掌握學生出勤情況。

課堂互動方面，平臺支持分組教學、隨機提問、問題討論等功能，同時配備敏感字屏蔽系統，可添加、導入及批量刪除敏感詞，保障課堂討論環境規范有序。學生在實訓過程中遇到問題時，可通過在線答疑功能實時向教師求助，教師也能通過遠程協助功能直接進入學生實驗環境進行指導，實現“手把手”教學指導。

四、專業化考試與評價功能：實現學習效果精準把控

平臺搭載全流程考試管理系統，支持手動組卷與自動組卷兩種模式，教師可根據教學需求靈活設置考試范圍、題型、分值，適配隨堂測驗、階段考試、期末考核等多種場景。考試過程支持定時考試、遠程監考功能，有效保障考試公平性；考試結束后系統自動閱卷，并生成詳細的考試分析報告，清晰呈現學生知識點掌握情況、分數分布、錯題統計等核心數據，為教師調整教學方案提供數據支撐。

此外，平臺支持實驗報告在線提交與批閱功能，教師可實時查看學生實驗進度與報告內容，在線進行評分、批注與反饋，學生也能及時接收批改意見并修改完善，形成“實訓-提交-批閱-改進”的閉環管理。

五、多角色協同管理功能：兼顧教學與科研需求

平臺創新設置學生、教師、管理員角色，實現教學資源與硬件資源的高效利用。教師角色擁有教學資源管理、實驗任務布置、學生進度跟蹤、成績管理等全權限功能，可實時監控學生實驗狀態，快速掌握學生實操薄弱點，針對性調整教學策略；管理員角色負責平臺整體配置、用戶權限管理、硬件資源調度等，保障平臺穩定運行。

平臺具備超強的并發處理能力，支持多個班級、不同人群同時開展實驗或科研活動，穩定性強，徹底解決傳統平臺大面積并發時卡頓、崩潰的問題，充分滿足河北東方學院規模化實訓教學需求。同時，平臺支持實驗過程全程記錄與數據留存，為教學評估與科研成果追溯提供有力支撐。

此次，內蒙古電子信息職業技術學院“麒麟工坊”實訓基地建設，立足“信創產業”發展需求，以培育信創產業人才為核心，旨在打造融合區域經濟發展和信創產業的產教融合型實訓及人才培養，是工業和信息化部推動信創人才培養的重要載體，聚焦國產操作系統及信創相關技能培育。項目涵蓋服務器操作系統、標準桌面操作系統、標準化數據庫、版式軟件、流式軟件Linux專業版、數據庫課程資源、交換機等核心產品及相關服務，對產品的國產化適配、安全性能、教學適配性等提出了明確要求，尤其強調自主知識產權、國產芯片兼容及安全等級認證等核心指標。

作為專注信創、大數據教育服務的國家高新技術企業，普開數據深耕教育數字化賽道，在信創教育領域擁有深厚的技術積累和豐富的實踐經驗。此次普開數據中標該項目，核心依托其自主研發的信創實驗管理系統，該系統已與龍芯等國產處理器完成兼容互認，可完美適配麒麟等主流國產操作系統，整合金山辦公、電科金倉數據庫等各類信創軟件與中間件的實訓內容，完全契合項目對產品國產化、安全化、教學化的核心要求。

普開數據以信創實驗管理系統為核心，結合各類信創課程資源，深度融入學院信創相關課程體系，破解傳統信創課程“理論與實操脫節、設備適配不足、教學管理低效”的痛點。該系統精準適配服務器操作系統、標準化數據庫等產品，可打通課前、課中、課后全教學場景，涵蓋操作系統應用軟件開發、數據庫適配遷移、操作系統安全加固等核心課程，與數據庫課程資源（含電子教材、教學課件、教學視頻、題庫等）形成協同，全面提升教學質量。

在課程教學賦能方面，信創實驗管理系統內置豐富的實訓素材，包括配套實驗手冊、教學視頻、教學PPT及行業應用案例，針對每門課程提供定制化實驗指導、在線視頻講解、實驗示例代碼等資源，讓學生不僅能掌握信創技術的基本理論，更能通過系統開展實操訓練，熟悉國產軟硬件的應用與適配技巧，真正實現“理論+實操”一體化教學。同時，系統提供三年課程授課服務，配備具備中級及以上職業技能等級證書的師資。

針對高校課程教學管理的核心需求，該系統打造了多角色協同教學管理模式，涵蓋教師、學生、管理員等多種角色，實現備課、遠程教學、綜合考試、教學行為分析、學習行為分析、實驗報告提交、實操訓練等全功能覆蓋，可有效提升教學管理效率，降低教師教學負擔與學生學習門檻。操作簡單高效，有效提升學習主動性與實操能力。

普開數據將高標準推進信創實訓建設，持續優化信創實訓教學平臺系統功能，深化與學院的校企合作，推動信創技術與高校課程的深度融合，助力學院完善信創課程體系，推動課程內容與信創產業崗位需求精準對接，為學院信創專業建設提供有力支撐，同時為國家信創戰略落地與職業教育數字化轉型注入新動能。