机构准备度
梳理领导层目标、教师与学生需求、现有系统、数据类别、IT能力和风险容忍度。
战略与就绪度
避免从模型、服务器或聊天机器人倒推战略。
使用场景优先级
区分高价值、低风险的早期场景与需要更严格验证、审批或技术控制的后续场景。
部署选择
比较校内私有部署、受控托管和混合模式，并根据隐私、性能、成本和运维能力选择合适路径。
治理设计
把身份、访问权限、日志、保留、同意、内容控制、人工监督和责任分工纳入部署设计，而不是上线后补救。
技术咨询
把战略转化为可解释、可验证的技术决策。
模型评估服务
根据学校实际任务比较候选模型，例如中英文表现、课程推理、编程、延迟、安全行为和硬件效率。
AI采购咨询
把教育、治理和容量需求转化为清晰、可比较的硬件、部署及供应商规格，而不是从偏好的品牌或产品倒推需求。
私有AI迁移
梳理当前公共AI使用方式，识别适合迁入机构环境的工作流，分类数据敏感程度，并设计分阶段迁移路线。
从战略到试点
把“大规模AI转型”拆成可验证的阶段。
1 · 发现
访谈关键利益相关者并建立需求、约束、当前AI使用方式和风险清单。
2 · 设计
定义目标架构、治理边界、成功指标和试点用户群。
3 · 试点
在有限范围内测试真实教育或运营工作流，并记录采用率、质量、治理、容量和支持负担。
4 · 决策
根据证据决定扩大、调整、暂停或更换技术路径。
5 · 扩展
只有在控制、培训、集成、容量和支持准备就绪后才扩大使用。
模型评估
好的基准测试，应当接近机构真正关心的工作。
教育任务
备课、评分标准理解、双语任务、文档分析、编程支持和学科问题。
运营任务
招生常见问题、政策检索、内部文档工作流及其他边界清晰的机构场景。
技术指标
除输出质量外，还可比较延迟、吞吐量、显存要求、并发能力和基础设施成本。
治理指标
机构还可能需要比较可控性、部署位置、日志能力、许可条款和模型生命周期因素。
采购与模型中立
帮助机构保留选择权。
容量与成本
将用户数量、并发、上下文长度、媒体工作负载和服务水平转化为可测试的容量假设，而不是仅凭GPU数量做采购决定。
验收标准
在采购前建立供应商评估维度、部署假设和技术验收标准。最终采购、法律和财务决策仍由机构及其专业顾问负责。
退出与迁移
在架构阶段考虑模型替换、数据导出、知识库迁移和供应商退出，降低未来锁定风险。
私有AI迁移
迁移合适的工作流，而不是一次性搬走所有内容。
发现
识别教职员工和学生当前如何使用公共AI工具、API及非正式替代方案。
分类
将低风险实验与涉及机构、学生或敏感信息的工作流分开。
排序
优先选择教育或运营价值清晰，而且实际可治理的使用场景。
试点与评估
把有限范围的工作流迁入私有环境，评估质量、易用性、治理和成本后再决定扩展。
本页描述的是content-v2阶段的拟议教育AI咨询与实施方法。正式商业推出前，需要确定方法、交付成果、定价、专业责任及适用司法管辖区。本页不构成受监管的法律、审计或其他专业意见。