需求与现状盘点
确认目标、角色、系统、数据和政策约束，输出一页需求摘要。
SOLUTIONS FOR UNIVERSITIES
按高校真实建设任务
按高校真实建设任务
选择六大标准产品方案
不从产品功能开始，而从负责部门、建设目标、现有系统、数据条件和验收要求开始。您可以先选择最接近的场景，再进入对应产品页了解完整能力与建设路径。
FIND BY DEPARTMENT
按负责部门快速找到建设入口
同一个“AI进校园”项目，不同部门关注的目标并不相同。先从本部门职责出发，更容易确定首期范围、协同单位和验收口径。
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信息化部门 / 图书馆
关注数据边界、权限体系、系统集成、模型部署和运行安全。
建议先看：校级智能体与数据治理平台质量办 / 教务处
关注数据口径、评价证据、审核留痕与持续改进闭环。
建议先看：专业建设评价与OBE持续改进平台招就中心 / 专业群
关注区域产业、岗位能力、课程适配和人才培养调整依据。
建议先看：五维育人与就业岗位动态适配平台实验实训中心 / AI学院
关注教学任务、算力并发、实验环境、资源调度和运维成本。
建议先看：人工智能与智能体实训创新平台研究生院 / 教务 / 二级学院
关注论文过程管理、双师指导协同、规范检查与答辩训练质量。
建议先看：AI双师论文指导与学术能力提升平台科研院 / 学院科研
关注文献辅助、实验数据协同、科研智能体与成果整理支持。
建议先看：AI4S科学智能科研创新平台SIX STANDARD PRODUCTS
六大标准产品方案入口
每个方案均说明适用部门、建设内容、交付物和验收建议，减少“演示很好、落地不清”的决策风险。
信息化 / 图书馆
校级智能体与数据治理平台
统一智能体中枢、数据标准与校本知识空间，夯实校级治理底座，支撑上层业务可管可控。
- 建设范围
- 智能体中枢、数据标准、校本知识库、权限审计与系统集成
- 典型交付
- 知识空间、权限模型、对接清单、部署文档与运维手册
- 验收关注
- 答案准确性、来源引用、权限隔离、日志留痕与接口可用
专业建设评价与OBE持续改进平台
打通毕业要求、课程支撑、考核证据、达成度分析与持续改进，支撑工程认证与日常诊改。
- 建设范围
- 指标体系、支撑矩阵、证据采集、达成度分析与改进任务
- 典型交付
- 支撑矩阵、评价模板、分析报告与持续改进记录
- 验收关注
- 计算可复核、证据可追溯、流程可持续运行
五维育人与就业岗位动态适配平台
产业·专业·学业·就业·企业五维联动，动态适配岗位能力与育人路径。
- 建设范围
- 产业调研、岗位图谱、学生画像、就业诊断与课程映射
- 典型交付
- 岗位图谱、诊断报告、适配建议清单与数据来源说明
- 验收关注
- 来源可解释、规则可复核、结论可用于专业诊改
人工智能与智能体实训创新平台
大模型与智能体实训、算力调度与通识实践课程，支撑实践教学创新。
- 建设范围
- 实训环境、模型工具、算力调度、课程任务与配额管理
- 典型交付
- 平台环境、实验项目、管理规范和培训资料
- 验收关注
- 并发稳定、资源隔离、实验可复现与扩容能力
AI双师论文指导与学术能力提升平台
构建「AI导师＋教师导师」协同指导模式，覆盖选题、文献、写作反馈、规范检查与答辩训练，把论文过程变成可管理、可追溯的学术能力训练。
- 建设范围
- 双师协同、选题文献辅助、分章写作反馈、规范检查与答辩训练
- 典型交付
- 过程留痕台账、指导节点规范、试点学院进度看板与使用规范
- 验收关注
- 过程可追溯、教师把关到位、风险可预警、进度可管理
AI4S科学智能科研创新平台
文献知识辅助、实验数据分析与科研智能体工作流，服务院系科研创新协同。
- 建设范围
- 文献辅助、数据协同、科研智能体工作流与成果整理
- 典型交付
- 工作台环境、场景模板、审计策略与使用规范
- 验收关注
- 输出可复核、数据边界清晰、过程可审计
SELECTION GUIDE
六大方案如何选
手机端可左右滑动查看完整对比
| 首要目标 | 推荐入口 | 首期建议范围 | 需要协同的部门 | 适合先做的验证 |
|---|---|---|---|---|
| 信息化底座 | 校级智能体与数据治理平台 | 1 类校本资料 + 2 类用户权限 + 核心系统对接评估 | 信息化、图书馆、业务数据归口部门 | 建立测试问题集做准确性与权限评测 |
| 迎评认证与质量闭环 | 专业建设评价与OBE持续改进平台 | 1 个专业 + 3—5 门核心课程真实数据 | 质量办、教务处、试点学院 | 用真实数据复算一门课程达成度 |
| 就业适配与专业诊改 | 五维育人与就业岗位动态适配平台 | 1 个专业群 + 目标区域行业岗位抽样 | 就业中心、专业群、产教融合部门 | 抽样核验岗位与能力标签 |
| 实训室与通识实践 | 人工智能与智能体实训创新平台 | 1 门实训 / 通识课 + 明确并发与实验任务 | 实验实训中心、人工智能学院、信息化 | 试跑核心实验与并发压力 |
| 毕业论文质量与过程管理 | AI双师论文指导与学术能力提升平台 | 1 学院/专业试点 | 研究生院、教务处、二级学院 | 核验过程留痕、教师把关节点与进度预警 |
| 科研辅助与协同 | AI4S科学智能科研创新平台 | 1 个院系科研场景 + 可审计数据边界 | 科研处、试点院系、信息化 | 用真实样本核验输出与人工复核流程 |
DECISION PATH
从调研到采购，建议分四步判断
先把问题和边界说清楚，再进入演示与验证，避免过早讨论大而全的平台。
场景化产品演示
用本校业务问题和测试问题演示，而不是只观看标准功能。
小范围 PoC
提前约定输入数据、测试用例、通过条件和双方工作量。
方案与验收设计
明确功能范围、部署条件、接口、交付物、培训和服务边界。
把“本期做什么”写清楚
- 覆盖对象、用户规模和使用频率
- 标准功能、定制内容与后续阶段
- 校方与厂商各自负责的工作
把前置条件列成清单
- 数据来源、格式、质量与授权方式
- 统一身份、教务、学习平台等接口
- 网络、服务器、模型与安全限制
把结果变成可测试指标
- 功能、性能、内容和数据测试用例
- 文档、培训、源文件与成果移交
- 故障响应、升级维护和续费边界
COMMON QUESTIONS
高校客户常问的几个问题
预算还没确定，现在适合沟通吗？
适合。前期可以先明确业务目标、用户范围、数据与部署条件，再拆分“基础必选、场景选配、后续扩展”，形成较合理的预算影响因素，而不是直接给出脱离需求的固定价格。
必须一次性建设完整平台吗？
不建议把所有场景强行放进首期。通常可以从一门课、一个专业、一类资料或一个实验场景开始，用小范围验证确认使用效果和组织工作量，再决定扩展顺序。
可以使用学校自己的数据做演示吗？
可以先从脱敏样例或公开资料开始。涉及真实数据时，需要提前确认授权、传输、存储、账号权限和演示结束后的处置方式；知识库与OBE场景尤其建议准备测试问题或复算样本。
方案中哪些内容需要学校配合？
高校通常需要明确业务负责人，提供经授权的资料与规则，协调接口和部署环境，并组织教师或业务人员参与确认、测试和验收。具体分工应在方案或工作说明中逐项列明。