打造人工智能教学实训解决方案，培育AI实战人才

当前国内人工智能人才供需失衡加剧，行业人才缺口已突破百万。传统教学模式滞后于产业高速迭代节奏，普遍存在理论与实战脱节的问题，已然成为人工智能产业高质量发展的突出瓶颈。浙江大学作为国家新一代人工智能发展规划核心建设高校、重点双一流高校，秉承 “求是创新” 校训，针对 AI 实训门槛高、教师备课成本大、教学资源零散、学用脱节等行业痛点，携手超聚变 FusionOne AI 共建人工智能教学实训解决方案。方案提供算力硬件、AI工具链、课程搭建以及项目实战落地一站式服务，覆盖全学段 AI 人才培养，帮助学生建立 AI 原生思维，实现人才培养能力与企业实际用人需求精准匹配。

教师端-0代码开发AI课程：AI建课、考评、互动一站式平台,切实减轻教学负担

通常 AI 实训课程教学中，教师需从零编撰教案、手工制作课件，备课工作量大、内容不成体系；AI 实训环境搭建技术门槛极高，需手动配置复杂软硬件环境、调试框架与算力，耗时费力且极易出错；同时还要人工出题、逐份批改实训作业，全流程繁琐低效，严重挤占教学精力，极大加重教师教研负担。

浙江大学联合超聚变FusionOne AI打造实训课程开发助手，产品融合DeepSeek-671B大模型，浙大、教育部等教学资源，可支持对话式一键生成教案、智能生成AI课件、0代码构建实训环境，预置海量数据集与Agent学习模板，助力教师可快速搭建实操教学环境。同时还覆盖AI出题、 自动化作业批改等全教学链路，整体将单门课程开发时间从一周压缩至1小时，效率提升99%以上。切实减轻教学负担，让教学想法一键落地。

学生端-一站式AI学习平台：AI时代的互动学习形态，灵活全面的实训空间

传统 AI 教学实训模式存在明显短板：学生只能沿用固化老旧的封装实验包、按步骤机械操作，缺乏贴合产业迭代的真实实战项目，难以适配AI+X复合型岗位能力要求。浙江大学为学生构建一站式AI学习平台，贯通 AI 通识、专业深耕、交叉融合、岗位实训及 K12 全学段教学体系，汇聚 200 余门精品课程，覆盖大模型应用、具身智能机器人、跨学科 AI+X 等前沿领域。平台还引入企业真实场景项目，支持本地化AI实训，完整覆盖黑盒入门体验 — 灰盒进阶调优 — 白盒自主开发全成长链路，学生整体学习、实训效率提升 90% 以上，精准实现人才培养标准与企业岗位需求深度匹配。

教务端-多维度数据分析：自动收集、记录和分析管理，学情分析自动生成

当前教学数据普遍分散割裂，学生学习行为无法统一归集、留存与深度挖掘，知识掌握程度、项目完成质量等核心学情指标难以量化，不仅阻碍教学复盘与教研成果沉淀，也导致教师无法精准诊断学情、开展因材施教。

平台自动沉淀错题档案与全量学情数据，搭建教、管、练、评一体化 AI 学情分析管理体系。全域汇聚学业成绩、学习行为轨迹、错题作答规律等多维数据，智能复盘教学全流程，自动生成可视化学情分析报告。管理人员可实时掌握班级整体学习动态，精准定位知识薄弱点并靶向辅导补强，实现从零散手工台账到全流程智能数据治理的升级，大大提升教学管理效率。

超聚变FusionOne AI一体化AI Infra助力人工智能教学实训解决方案高效落地 

人工智能教育实训场景中，需为每位学生配备独立 AI 开发环境与专属算力资源，才能有效避免多任务并发带来的算力抢占、模型训练与推理卡顿等问题；但高标准算力需求与可控建设成本之间矛盾突出，普遍存在资源利用率低、整体投入高的问题，成为 AI 实训规模化落地的核心瓶颈。同时，大模型技术迭代速度极快，平台必须快速适配最新模型与技术框架，才能保障实训内容紧跟行业前沿、具备时效性。

针对算力成本与运行效能的双重挑战，FusionOne AI 提供从桌面端到数据中心的一站式智能算力底座：小规模教室可配置一人一专属桌面算力，大规模教学场景则依托数据中心集中算力支撑，基于GPU 1% 粒度池化调度技术，实现算力、显存精细化切分与弹性按需分配给科研、实训等多场景，GPU 算力显存利用率可达 50% 以上；同时结合 GPU 卡间拓扑路径优化，为 AI 实训任务匹配最优算力分组，保障多机多卡场景下模型训练与推理性能提升 10% 以上。针对高并发实训的性能需求，FusionOne AI 依托自研推理加速引擎，可高效支撑百名教师同步备课、多教室千人级并发实训，稳定保障低延迟、高吞吐的教学体验。针对 AI 教育场景新模型快速适配的核心诉求，平台凭借创新技术架构，实现最新发布模型 Day0 快速适配，持续保障实训内容的前沿性与先进性。

浙江大学联合超聚变，以 “求是创新” 赋能 AI 教育革新，提质教学并强化学生 AI 实战能力。双方将深耕 AI 教育、聚焦 AI+X 岗位应用，持续优化方案、共建人才培养新生态，为智能产业高质量发展夯实人才根基。