1 · 私有AI基礎設施
規劃校內、受控託管或混合模型服務，並配合中央運維、容量規劃、監察、備份及模型可遷移性。
基礎設施 →高價值教育場景
基礎設施只有在解決可重複的機構問題時，才真正產生價值。
課程與校本知識AI
讓獲批准的助手以課程、評分準則、手冊、政策及內部資源為依據，並透過受治理的檢索機制提供可追溯回答。
ZYK Knowledge →評估與考試支援
模擬考試、題庫、聆聽及口語工作流程、自適應評估概念、形成性回饋及學習分析。
ZYK Assess →教師工作效率
支援備課、差異化教學、資源製作、按評分準則提供回饋及行政草擬，同時保留人工覆核。
學生學習
在適合其角色的機構控制下，提供私有輔導、語言練習、編程、創作及AI素養活動。
學校營運
為招生、圖書館、IT服務台、人力資源、財務、政策檢索及其他界線清晰的支援流程規劃助手。
模型治理
把學校使用體驗與底層模型分開，讓經批准的模型可以演進，而毋須重建每一個工作流程。
AI Gateway →跨校擴展
同一套架構，不同層級的控制。
單一學校
建立具有本地身份、校本知識、政策及教育工作流程的私有環境。
教育集團
共享適合統一的標準、基礎設施及中央治理，同時保留各校的知識及權限邊界。
區域 / 多校服務
未來可探索共享容量、模型評估、治理基準、培訓及評估服務，同時保留機構級數據與責任邊界。
區域架構 →採用路徑
評估
梳理基礎設施、數據流、持份者、現有AI使用方式、優先工作流程及治理差距。
試點
選擇範圍清晰的教師、班級或營運使用者，並設定可衡量的應用場景。
整合
按範圍連接身份、LMS、獲批准知識、政策及支援流程。
擴展
只有在試點證據支持下一步時，才擴大容量、使用者、培訓及治理。
本頁把綜合商業計劃中的核心概念與content-v2產品方向結合。最終功能、整合及商業範圍仍須經技術驗證、適用的專業審查及正式合約確認。