职业教育是现代化经济发展的稳定剂。如果没有职业教育,长期来看会造成产业链和创新链中的相关技术技能人才的断裂和缺失,将严重影响整个社会的健康运转。
要实现高质量的职业教育离不开现代化的职业院校。而一个现代化的职业院校背后是数字校园在支撑。
开学季的数字平台感知性体验是职业院校面临的首个挑战
走过炎炎夏日,将迎来美好的开学季,成百上千的新生们要从办理入学报到、收费、信息查询,到宿舍安排、消费购物、考勤签到等开始,第一时间了解到这个学校的服务水平和数字力量。新生们的报到过程能井然有序,学习、生活过程能井井有条。相信能够第一时间给新生们留下美好的印象。
但是我们也看到,随着数字化技术的发展,职业院校从早期的校园网建设到走到了今天的智慧数字校园全面建设。包括“迎新”等校园管理类的应用也在不断拓宽其边界,除了传统的教务管理和安全管理外,智慧通行、在线消费、线上教学等新兴应用也在朝气蓬勃的校园里不断碰撞出科技的火花。
那么需要怎么样的一套IT基础架构,才能满足学校数字化应用的爆发式增长?如何实现优化资源配置?如何整合不同应用平台?一个统一的数字化平台就显得尤为重要。
构建统一平台是职业院校数字化平台建设的关键
构建统一的数字化平台,首先要了解职业院校传统的IT基础设施面临的挑战:
高并发需求——传统IT架构无法支撑业务高峰期的高并发需求,如学期初的课程查询,学期中的在线课堂,学期末的成绩查询和下学期选修课程选择等;
资源利用率低——校园应用和IT系统资源绑定,烟囱式建设导致负载不均衡、资源利用率低;
运维困难——校园数据中心IT设备老旧,故障频繁,运维工作繁重;
安全——互联网的恶意攻击近些年来处于高发态势,校园网是极易遭攻击的所在;
预算——新建/改造院校初期投入预算有限,需要短期完成IT建设部署,同时向统一的基础设施架构演进。
面对教育行业的数字化转型挑战,华为数据存储积极和业界生态伙伴合作,进一步简化学校的信息化部署,加速教学数字化进程。目前华为已经和新开普、四川君逸数码、先知科技等教育行业解决方案提供商形成了深度合作,面向中高职智慧校园建设推出“数字化校园管理一体机”。
基于华为FusionCube 500超融合打造的职业院校超融合一体机,高度集成了一个标准数据中心所需的计算、存储、网络、防火墙、AI卡等功能,为学校带来了微型数据中心的全新体验。其具备整柜交付,简化运维,安全加固等特点,关键的是做到了建设初期投入低,扩容简单方便,维护工作量小,系统安全性高。为数字校园建设提供省时、省力和省心的数字底座。
省时:集算、存、网、安于一体,实现快速部署
华为FusionCube 500超融合一体机采用向导式安装,基于学校应用场景制定的标准模板实现几步完成配置安装;设备整柜集成,出厂完成内部连线、系统软件预安装,单人2小时完成交付。
省力:智能运维,降低学校对于IT管理技能要求
FusionCube 500超融合一体机采用统一的运维界面,无需来回切换;自动化巡检,校园设备状态实时掌握;硬件状态智能预测,故障远程修复;故障端到端受理,简化了运维过程。
省心:三重安全防护,联合教育伙伴交付
FusionCube 500超融合一体机还提供终端安全、边界安全和安全云服务,华为安全专家为您度身定制安全管控策略;同时联合多家教育行业TOP级伙伴,在华为实验室完成方案预验证,打通快速交付通路。
全面支持中高职一卡通等应用场景建设
华为和伙伴联合创新打造的“职业院校数字校园一体机”已经实现了标准应用场景在3-5天即可交付。并根据不同职业院校的需求提供定制化的功能,比如华为与伙伴新开普联合方案还提供软件点单式选择,APP式部署的能力。以迎新系统为例,新开普提供了包括迎新系统设置、迎新手续管理、新生信息管理、迎新公告管理、新生报到管理、在线选择宿舍等多种服务内容,职业院校只需通过勾选所需要的服务内容,实现轻松部署,彻底告别繁琐。
学校者,造就人才之地也。现代化的院校需要“智慧校园”的支撑,华为FusionCube超融合解决方案实现了一个盒子就是一个完整的数据中心的设计,可以说是职校校园IT设施建设的理想选择,是打造新时代人才之地的的好伙伴、好帮手。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。