背景痛点
缺乏统一资源管理
缺乏统一资源管理

计算资源和模型资源难以统一利用分配,管控分散,数据资源难以统筹协调。

兼容性不足
兼容性不足

垂直AI应用只支持部分框架、算法,模型只能基于自己的平台组件运行,迁移困难。 涉及AI计算和应用的底层数据和设备类型众多,难以有效统一管理。

行业专有模型精度不高
行业专有模型精度不高

多数平台提供通用的OCR、NLP、图像识别等模型,但专业性较弱,通用模型不适用或精度不高。

重复建设资源浪费,底层AI能力不共享
重复建设资源浪费,底层AI能力不共享

高校信息化场景众多,各个AI业务系统单独建设,多个人工智能组件重复采购,造成资源浪费,成本并不优化。

方案概述

高校AI中台解决方案基于先进AI能力和多年技术经验,面向用户提供的全栈式人工智能开发服务平台,致力于打通包含从数据获取、数据处理、算法构建、模型部署、到AI应用开发的“产业+AI”落地全流程链路,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期的AI解决方案,从而助力高校加速数字化转型并促进AI高校教育生态共建。


方案概述
主要模块
边缘中心
边缘中心

负责平台边缘侧的边缘单元、边缘组件、边缘运营三个模块的运行,并提供端侧设备的对接、管理和和状态监控等。

管理中心
管理中心

负责对平台自身的管理,包括平台业务、项目、用户和权限的管理、日志管理、监控管理、审判管理、license管理等职能,此外管理中心还负责管理平台的镜像。

数据中心
数据中心

在平台中负责数据接入,存储数据,数据集管理,数据标注,实现对平台屏蔽数据源差异,可以分发数据标注任务,并可根据标注人效进行费用结算,数据中心是平台实现各业务场景的基石。

模型服务
模型服务

在平台中负责模型发布管理、在线|边缘推理功能、配置管理,通过模型可以创建各类机器学习和深度学习模型服务,部署发布后的服务对外暴露访问地址,用户可以直接调用对接业务应用。

AI工作室
AI工作室

负责将平台内部的原子能力整合成适应复杂AI业务场景需求的工作流任务,应用服务编排是腾讯云智天枢平台实现组装各原子能力以满足复杂业务逻辑。

应用中心
应用中心

负责管理基于平台开发的应用,是业务用户使用腾讯云智天枢平台的默认对接面,该模块除了管理用户自定义的应用以外,还包括平台预制的典型应用,如以图搜图。

产品价值
方案价值

①链接AI技术和教育场景业务,提供一站式AI工具箱服务(机器学习&深度学习工具箱、AI应用模板工具箱、原子能力工具箱);

②承上启下,高效衔接底层算力、设备、数据和上层应用;

③标准可复用模块下沉中台,降低AI建设边际成本。


应用场景
智慧教学
智慧教学

智慧课堂直录播教学资源结构化。

智慧考试
智慧考试

学生考试试卷批改及学习数据分析。

管理应用
管理应用

一库多引擎,AI中台支撑校园多场景人脸应用能力和管理。

安全应用
安全应用

构建支撑多校区统一智能安防建设的AI能力基座。

关于产品和方案的更多咨询,请联系我们专业的售前服务团队