大会最新发布的《全球数字教育发展指数》显示，当前43%的国家正在集体步入智能化转型“深水区”，教育变革的逻辑已发生根本性转折：这不仅是教学工具的迭代更替，更是教育生产力底座的系统性重构。华为在本次大会上提交的数智化答卷，旨在以“昇腾、鲲鹏、鸿蒙”等根技术为支点，为这场波澜壮阔的教育转型构建坚实的技术底座。
针对这一痛点，华为构建了“校级统筹底座 + AI 赋能学科 + 全面自研技术”的顶层架构方案，从三个维度支撑一流学科建设与科研范式转型： 一是深化模式变革，从“碎片化”走向“校级统筹”。通过打造全面自主创新的算力基础设施，学校得以建立统一的资源调度平台，为大规模科研任务提供坚实的数字底座。二是驱动应用创新，通过 AI4S（科学智能）能力套件赋能学科。华为旨在实现算力资源与学科逻辑的深度耦合，降低科研人员使用人工智能技术的门槛，让 AI 真正成为科研创新的有力工具。三是实现技术突破，攻克超大规模计算瓶颈。华为通过打破传统计算架构的束缚，推动集群系统向“逻辑一体化”演进，极大提升了协同计算效率。 以材料科学与化学研发为例，科研人员往往需要对数以万计的分子碰撞进行模拟演练。这类运算对服务器间的通信效率提出了极高要求。华为通过部署昇腾超节点与灵衢总线技术，成功大幅降低了节点间的通信时延，有效解决了算力集群在运行时因通信瓶颈导致的性能损耗。这种物理架构的底层突破，使成百上千台服务器在逻辑上展现出“单机化”的极速响应能力，为跨学科的深度模拟与复杂科学问题的求解提供了核心支撑。 在东南大学，学校依托“昇腾”“鲲鹏”底层根技术构建的全面自主创新人工智能（AI）算力中心，通过创新的总线架构有效突破了传统计算瓶颈，成功大幅降低了节点间的通信时延。 这一技术突破，意味着成百上千台服务器已实现逻辑上的“单机化”高效协同。对于从事化学材料研究的科研团队而言，这种科研质效的跃迁十分明显：原本需要排队数月方能完成的精准化学模拟实验，如今仅需数日即可获得计算结果。算力资源的充足供给与高效流转，正成为释放科研人员创新潜力、推动学科前沿突破的关键引擎。
“场景驱动”是本届大会创新案例的核心准则。在职业教育领域，行业已达成广泛共识：脱离了真实工业场景的实训，极易陷入“纸上谈兵”的虚化困境。
为破解“学非所用”的实践鸿沟，华为在本次大会上展示的AIPL（数字化实践实验中心）解决方案，通过将实践课程比例提升至60%以上，有效实现了课程内容与产业技术的同步迭代。该方案旨在通过“三个真实”跨越实践门槛，精准攻克行业痛点：一是引入“真实产业数据”，破解教学内容滞后、真实场景匮乏等难题；二是开放“真实企业平台”，深度化解“重理论、轻实践”的积弊；三是提供“真实前沿设备”，全面打通实操落地难的“最后一公里”。 AIPL 的核心逻辑在于“产教融合、工学一体”。传统的模拟软件多基于预设路径运行，缺乏真实环境中的“非确定性变量”，学生往往仅能掌握固化知识。通过引入涵盖交通、医疗、金融等12 个行业的真实脱敏数据，华为让学生在实验室环境中即可面对生产现场的“复杂工况”。96线激光雷达与MDC计算平台不再只是抽象的参数，而是进入自动驾驶行业的“技术入场券”，助力学生从学习之初便建立起符合工业标准的工程思维。 以长春汽车职业技术大学为例，其实训环境已由传统的软件模拟转向“乾崑”智驾人才培养平台。该系统深度集成了车规级硬件，构建起典型的“实验室即车间”场景。在这种深度融合的实训模式下，学生所做的，已不再是“模拟练习”，而是与一线工程师同步的传感器标定与算法调试任务。
在本届大会闭幕式上，《人工智能赋能智慧校园基本要素》标准正式发布。这份文件直指过去几年教育信息化的核心症结：校园内堆叠了大量不同品牌的屏幕、终端与服务器，由于缺乏统一标准，这些设备形成了难以互通的“信息孤岛”。
要重构校园系统，必须实现底层技术的自主创新。在教育部资源中心指导下，华为联合伙伴中软国际教育、华智创科，共同推出的教育专属开源操作系统——SmartEOS，正被赋予“安全底座与智能中枢”的关键定位。 SmartEOS的意义不仅在于交互界面的优化，更在于其从根本上实现了“联接协议的标准化统一”。针对过去教室中普遍存在的投屏延迟、文件传输受阻等兼容性痛点，SmartEOS 基于开源鸿蒙（OpenHarmony）的分布式能力，驱动教室内的所有硬件在系统底层构建起“超级终端”。教师在操作大屏时，如同操作平板电脑的延伸，体验流畅自然。这种“端边云协同”的架构设计，本质上实现了网络配置与复杂连接的透明化，真正将教师从繁琐的技术操作中解放出来，回归教育教学本身。 更具深远意义的是，SmartEOS 实现了底层逻辑向师生的开放赋能。学生不仅停留于应用层的软件开发，更能深入操作系统底层架构理解万物互联，实现从理论到实践的学用贯通。 在温州的试点学校，SmartEOS 有效破解了“硬件堆叠”的既往困局：底层操作系统将教室大屏、学生平板与边缘计算终端深度耦合。由于架构逻辑的全面打通，教师无需再进行繁琐的账号切换或文件传输，“教、学、管、评、研”全场景均可在统一的数字底座上协同运行。
在大会发布的《人工智能教育伦理：参考框架》中，“主体归人”被明确确立为治理核心。面对“人工智能是否会取代教师”的时代之问，华为提出的“师资先行”理念给出了坚定的回答。 依托人工智能教学中心（AIEC），华为正致力于破解原本专业门槛较高的人工智能教育屏障，推动其向普惠化迈进。针对中小学普遍面临的师资匮乏与算力紧缺痛点，华为构建了“课程－平台－服务－算力”四位一体的系统化方案： 一是深耕“课程层”，实现分层分级教学。旨在解决人工智能课程“教什么、怎么教”的根本难题，确保教学内容与学生认知水平精准对齐。二是优化“平台与服务层”，打破数据与业务壁垒。通过技术集成实现教学全流程的高效闭环，降低教育资源调配的制度成本。三是强化“算力层”，推动科技平权。引入主流大模型能力，确保前沿技术能够真正触达每一间教室。 AIEC的本质，是将复杂的“算力运维”与“模型调优”转化为即开即用的普惠化服务。通过预置20 余款主流大模型及170 余个精选实验案例，华为成功将“技术工具”转化为“教学资源”。教师无需深究 Python 代码的底层运行机制，即可通过平台实现“一键调用”。 这种“低门槛、高适配”的架构设计，其核心目标是推动教师角色的深刻转型：让教师从繁重的“基础设施运维者”回归为“教育教学设计者”。即便是在偏远地区，小学老师也无需理解复杂的算法逻辑，只需调用后台预置的 130 余个标准课时，即可快速开启一门高质量的人工智能课程。系统深度适配了“深度求索”（DeepSeek）、“通义千问”（Qwen）等主流开源大模型，自主承担了批改作业、学情诊断等繁杂的计算任务。
2026 年的杭州，世界数字教育大会全景式呈现了全球教育数智化转型的未来图景。支撑这一宏伟愿景的，是底层的代码迭代、超节点服务器的稳定运行以及来自产业一线真实数据的深度赋能。 从实验室里的高性能计算集群，到职教实训室里的智驾人才培养平台，再到中小学课堂上的鸿蒙系统终端，华为全面教育方案筑牢以“昇腾、鲲鹏、鸿蒙”为核心的根技术基座，让教育的智能化变革真正跨越技术与现实应用的“断层”。
来源｜《中国教育信息化》杂志社
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