私有AI基礎設施
支援校內部署、中國境內受控託管或混合架構，並圍繞集中運維、容量規劃及模型可遷移性進行設計。
了解基礎設施 →三項機構級能力
知識、評估與治理。
ZYK Knowledge · 校本知識
讓獲批准的AI體驗基於課程、評分準則、政策、手冊及校內資料進行檢索，並管理權限、來源和版本。
了解Knowledge →ZYK Assess · 智能評估
規劃涵蓋模擬考試、題庫、聽說任務、自適應評估方向、回饋及學習分析的受治理評估層。
了解Assess →ZYK Control · 機構治理
把使用者、角色、模型權限、配額、內容控制、同意狀態、審計及審批流程納入統一管理框架。
了解Control →從試點到規模化
把AI作為機構能力來建設。
評估
梳理目前AI使用、基礎設施、數據流、相關人員、重點場景及治理缺口。
試點
由邊界清晰的教師、班級或行政場景開始，並預先定義可衡量目標。
整合
按項目範圍連接身份系統、LMS、獲批准知識源、學校政策及支援流程。
擴展
在試點證據、治理機制及校內能力成熟後，再逐步擴大使用者及算力。
不止一個校園
由單校環境逐步走向共享教育AI基礎設施。
單所學校
建立包含校本知識、學校政策、角色權限及教育工作流程的私有AI環境。
教育集團
共享部分標準、基礎設施及服務，同時保留各校區必要的本地自主權。
區域與教育管理機構
未來可探索共享算力、治理基線、模型評估、培訓及評估服務的區域架構。
了解區域架構 →目前網站內容包含商業計劃、產品規劃及開發方向。具體產品可用性、公司主體、價格、監管表述及部署能力，在正式商業發布前仍需完成相應驗證與專業審查。香港繁體內容是語言及市場適配版本，不代表公司已在香港成立、營運或取得官方認可。