工具不同
各校可能独立采用不同公共AI产品、模型版本、设置方式和数据处理习惯。
现实问题
如果每所学校都独立解决AI问题，体系很容易迅速碎片化。
标准不同
缺少共同基线时，模型使用、内容控制、同意、日志和数据保留方式可能在不同校园之间明显分化。
重复投入
本可协调共享的基础设施、采购、集成和培训，可能被不同学校重复购买和建设。
能力不均
技术团队较强的学校发展更快，而其他学校可能难以独立评估模型、硬件和治理要求。
区域架构方向
共享治理与服务能力，同时保留学校级边界。
共享AI容量
集团或区域基础设施未来可提供获批模型服务和弹性容量，同时为学校保留明确的数据与工作负载边界。
共同治理基线
管理层可以定义模型、内容控制、日志、同意、数据保留及获批场景的最低要求。
学校级配置
各校可在共同框架内继续管理本地课程资源、角色权限、校历和教育工作流。
集中可视性
未来多校版ZYK Control可为集团层提供服务健康、政策状态、审计可视性和使用情况汇总。
共享教育服务
区域基础设施的目标不是简单集中服务器，而是形成可共享的教育能力。
共享ZYK Knowledge
区域获批资源、课程指导和共同政策可以与各校自己的知识集合并存。
区域ZYK Assess
教育集团可探索统一分班、诊断或学习进展测量框架，同时保留教师复核和学校本地报告需求。
共同AI素养框架
教师、管理者、IT、家长和学生培训可以使用一致的区域框架，并根据学校实际情况本地实施。
模型评估
共享评估机制可在更大范围采用前，比较候选模型的语言表现、课程适用性、安全性、延迟和基础设施成本。
运营原则
在能够降低风险的地方集中治理，在需要教育情境的地方保留学校自主权。
集中管理
获批模型目录、最低治理要求、基础设施标准、共同文档、采购指导和区域支持。
学校管理
本校课程、班级访问、本地资源、教师工作流、校区智能体以及适当的数据边界。
可持续演进
学校不应被单一模型或一代硬件长期锁定。架构应支持模型和容量在受控条件下持续更新。
本页描述战略性的区域架构方向，并不代表智安云科目前已有教育局、区域或教育集团部署或获得相关机构认可。任何具体合作、客户或官方背书表述都需要明确证据与授权。