来源：环球网
近年来，AI技术迅疾如风地席卷各行各业，尤其在“AI+教育”的跨界领域，一系列大模型生成式智能应用正在将高效和个性化的目标照进现实。在不断向纵深发展的迭代中，更加细分赛道、更加细切教学场景的深水区应用显然已经步入“Next Level”。
业内人士指出，谁先一步聚焦场景，聚合资源，谁就能在新一轮的AI智能应用中抢占高地。
如何在门类众多、涉及庞杂的职业教育领域，变革教学模式？又如何让人工智能的作用发挥到极致，真正为教学所用？由21年深耕职教“老将”环球网校和中国数字教育开拓者之一龙源数字出版集团联合研发的点石AI职教学术平台，以“智库资源+职教军团”的首创模式，为行业提供了一种智能升级的解决方案。
深度赋能教学科研场景应用，比智能更智能
选择场景、勾选需求、一键生成，来自北京某职业院校的老师张芳（化名）基本每天都会在点石AI智能学术平台完成这样的操作，“无论是制定教学大纲和计划，还是查找文献综述，撰写论文，我都会用它辅助我的工作，效率明显提升了。”
谈到和其他AI智能应用的不同，张芳这样说，“不是所有的智能都懂职教。”那么，为什么点石AI智能学术平台可以做到？环球网校升级品牌环球青藤研究院院长张颖一语点出产品背后的底层逻辑，“点石AI站在环球网校行业资源和龙源数字内容资源的肩膀上，真正实现了Agent+RAG智能应用。”
她进一步解释道：“点石AI的Agent应用，深度还原了教学中高频的工作场景，需要做什么，就可以进入对应的智能版块。”更加值得一提的是，点石AI智能学术平台并没有停留于简单切割大模型场景应用的浅层，在细切场景之内，点石AI又进一步赋能教学教研，在保证智能效用最大化的产品创新上进行了更深度的探索。“我们一直在整合行业资源和经验沉淀，持续优化提示词的输出逻辑，并且致力于让它最简化、最准确地展示在老师们的应用上”。张颖表示。
在点石AI智能学术平台的界面上，有着不同于常见的需求输入框，将需求指令以清晰的分类和勾选的方式呈现，保证智能化的成果输出，力求跑赢在第一步。
智能输出的应用越简单，对应的输入就越庞大。这背后是环球网校和龙源数字出版集团强强联手的“投喂”。
据悉，环球网校成立于2003年，是一家专注于职业资格考试和职业技能培训的科技教育公司。作为中国最早的在线教育机构之一，环球网校已经深耕职业教育21年，在职业资格考试、职业技能培训和线上线下未来教育学院等领域提供优质产品和服务，涵盖建筑工程、消防安全、财会金融、职称考试、医药健康等资格考试及数字经济、幸福产业等职业技能培训课程超过2000门，累计注册学员数量超过4000万。
同时，环球网校持续将大数据人工智能等新兴技术和教学内容深度融合，打造AI自适应教学平台和新职业教育模式——智能学习规划、双师授课、AI练评辅导、OMO实习，提升学习效率和学习效果，推进职业教育数字化智能化创新。
“目前，我们在知识图谱构建、教学资源建设、课程教案整理、讲义题库配套等4条主线工作的基础上，将点石AI构建成微课设计、思政案例、出题教案等30+Agent智能体，基本覆盖教学教研的所有场景应用。”张颖介绍道。
教育内行的核心优势，以产教共创给出行业范式
在数字化深刻改变教育形态和模式的当下，将岗位需求融入教育教学全过程，实现专业链与产业链、课程内容与职业标准、教学过程的精准对接成为校企双主体、以产教共创实现教育创新的核心突破点。
如何实现这一突破？点石AI智能学术平台给出的行业范式路径是——聚合，聚合优质平台、聚合优质内容、聚合优质资源。
在AI智能应用的层面，点石AI首先实现了大模型各平台在应用上的集合，在支持搜索、提问、概括、重写等多种功能基础上，集中优势合力提供一站式解决方案。
在内容储备聚合的层面，点石AI基于龙源版权文章库的数字内容知识平台，可精准定位教学智库，为论文撰写、教案准备和公文写作等各种应用场景提供内容延伸服务。
据了解，龙源数字出版集团旗下聚合近5000家中国出版机构的版权内容超过3000万件，自2006年起一直为全国中小学、各级教育管理机构、广大的教师、学生、家长和教育管理工作者提供素质教育和融媒体学习为特色的数字化服务。目前覆盖百余家教育城域网，数万所各级院校。先后成为教育部中国教育信息化理事单位，中央教育科学研究院、中国教育技术协会、中国教育学会、北师大等机构的重要合作伙伴。
“数千种数字期刊的上亿篇文章均来源于三审三校和国家认可的期刊文库，再加上环球网校21年的沉淀，这些核心的内容资产优势，让点石AI可以实现基于Agent的高级RAG，简单理解就是知识检索、知识理解和知识的获取更优质、更准确”。龙源数字出版集团CEO汤杨在介绍研发理念时如是说。
在他看来，龙源从一开始就注重文本格式数字化制作和标引的坚持，使得这些内容成为今天AI时代语言大模型最有价值的支撑素材。汤杨指出：“我们已经为AI准备了20年，将点石AI优先供给高校、公共图书馆、大型企业，用来培育个人使用AI工具，有助于缩短中国在AI行业的追赶进程。最终通过整合性的生态系统，形成未来知识服务完整的价值链。”
目前，点石AI智能学术平台已经和全国170+院校及智库机构达成合作，深度赋能教学教研往深里走，往实里走。来自天津职业技术师范的院校负责人从管理视角这样评价道，“教学层面的AI智能应用，无路是在质量还是在效率上，都在重塑新时代教育的新模式”。据悉，该校已经与环球网校签署战略协议，双方期望在AI赋能专业建设上做出更多探索和努力。
教育的AI智能应用是一个复杂而深刻的过程。它需要教师学校和课堂课程的全面变革和转型，点石AI智能学术平台已然走在先发前列，未来也会继续在技术和内容的双重布局，效果和效率的齐头并进中探索教育更智能的发展边界。
作为新生代的开发者，南开大学 研究生陈铎晟基于昇腾AI技术，设计出了高精度、内存小、计算少的智能港口车辆识别模型，并在港口车辆识别中得到了重要应用。
2023华为昇腾AI创新大赛天津赛区应用赛道中，他凭借这一成果过关斩将，一举拿下银奖 ，而此时的他仅仅接触人工智能（AI）不到一年。
一起来看看这位南开学子从AI小白到独当一面的成长历程！
（图源：极客网）
本科期间，陈铎晟并没有系统学习人工智能相关知识。研究生保送至南开大学计算机学院 后，华为天津智算中心和华为港口军团的合作契机，使他有机会参与了华为与南开大学计算机视觉实验室合作的车辆识别项目 ，并与昇腾AI结缘，真正打开了AI探索的大门。
初入实验室，陈铎晟先是集中学习了人工智能原理、深度学习以及昇腾AI等领域的基础知识。借助昇腾社区提供的完善的学习文档及官方教程，以及与华为工程师的频繁交流沟通，他为日后的AI探索打下了坚实的理论基础。
接着，他参与到AI框架昇思MindSpore的CANN算子开发项目中，开始上手完成算法复现与转换。他与实验室同学们一起，基于MindSpore框架对业界经典的ReID、PoseTrans等算法进行重构，获得官方认证后发布到昇腾社区 ，在动手实操中积累了一定的开发经验。
（图源：昇思MindSpore）
有了AI开发应用知识上的储备，陈铎晟就像有了“兵器”的“武者”，终于可以大展拳脚。
依托实验室在视觉识别相关领域的深厚沉淀 ，陈铎晟在导师的指导下，聚焦其中的目标检测与图像修复两个细分领域，进一步展开AI的实践探索。
在所有的目标识别应用中，车辆识别 是AI在交通管理和安全领域的一个重要应用类别。而在港口、矿山等特殊场景下，车辆识别受环境因素的影响很大，对识别准确性和系统稳定性的要求更高。陈铎晟迎难而上，借助校企项目合作机会，基于真实场景需求，与团队一起钻研智慧港口的车辆识别应用。
（图源：昇思MindSpore）
在算法层面 ，针对极高视角导致的车牌形状畸变、较远距离造成的车牌位置极小、恶劣环境带来的车牌污渍严重等制约港口车辆识别精度的几大难点，陈铎晟与团队在昇腾AI基础软硬件上训练Yolov5和CRNN开源模型，以更好地采集车牌边界信息和识别车牌内容，并不断优化代码提高检测识别精度。
在数据层面 ，由于港口数据封闭导致目前几乎不存在可供训练的车牌识别数据集，他们专门采集原始港口监控数据，手工剔除噪声样本，并引入大规模公开数据集，自行标注制作可用于港口车辆检测的覆盖全天候（大雨、大雪、夜间、强光照等）的数据集，以更好地支持模型训练。
在部署层面 ，陈铎晟根据此前开发学习的案例，独立编写适用于昇腾硬件的推理代码，确保模型在端侧正常训练和推理，实现端侧设备的模型转化并成功运行。
经过一这系列的实践探索，陈铎晟完成了其AI探索道路上第一个完整的项目 ，提升了在AI模型开发训推全流程的关键能力。
如此多的技术内容，是否真的可以应用于产业与行业的落地呢？
经历完整项目洗礼后的陈铎晟认识到，车辆识别系统的实时性和识别精度仍是当前行业面临的痛点问题。于是，他决定到实践中去 ，不断创新做出更好的AI应用。
华为举办的2023昇腾AI创新大赛中，他带领团队基于昇腾AI全栈基础软硬件技术，继续攻克车辆识别领域的算法关键性难题，交付了名为“基于极高视角的港口磅房综合车辆识别系统”的解决方案。该方案将创新设计的算法与能够激发强大算力的MindSpore框架相结合，进一步实现了模型性能的优化，将业内同类方案的识别准确率从95%左右提升到了到99%以上。
如今，面对“能否落地”的问题，陈铎晟已经可以笃定地回答：“我们团队拥有先进的智能视觉车辆识别算法 ，可以快速高效地识别港口场景上的车辆信息，在面对车辆不清晰情况时可以做出快速反应，从而实现高效处理。”技术的落地不是一蹴而就的，新生代开发者们在实践中不断地优化和发展技术，通过项目的实践，不断积累经验和知识，相信在不久的将来，定能攻克产业的难关。
当下，AI的全球浪潮正在改变各行各业的面貌，也有越来越多的年轻力量投身于相关难题的攻克之中，陈铎晟正是其中一位。未来，勇于创新的南开学子将像他一样心怀热爱不断探索，在属于自己的“擂台”上大展拳脚！
延伸阅读：
南开大学计算机视觉实验室 成立于2009年，实验室聚焦人工智能时代视觉领域的新理论、新方法、新问题，研究方向涵盖计算机视觉、机器学习、多媒体计算、图像处理等。
除计算机视觉实验室外，南开大学计算机学院 还拥有计算机科学与技术系、公共计算机基础教学部、实验教学中心（国家级虚拟仿真实验教学中心）、3个研究所（大数据技术研究所、系统与网络研究所、机器智能研究所）和数据与智能系统安全教育部重点实验室等研究室。
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本文素材来自：极客网、昇思MindSpore、南开大学本科招生官微等
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