### **“教育E卡通管理平台人工智能+教育场景”试点服务试运行报告**

**日期：** 2025年8月29日
**报告单位：** 苏州市民卡有限公司

#### **第一部分：引言**

**1.1 项目背景与目标**
为响应国家人工智能发展战略，推动AI技术与教育教学的深度融合，本项目旨在引入国内先进的人工智能大模型能力，通过建设“2025年度教育E卡通管理平台人工智能+教育场景试点服务”，打造一系列创新AI应用场景。
项目总体目标在于：**提升教育管理效率**、**优化教学分析**、**增强家校互动**，为苏州市教育信息化发展探索新路径、积累新经验。

**1.2 试运行目的**
本次试运行的核心目的在于，在真实的应用环境下，全面、系统地验证试点服务的各项能力，具体包括：
*   **功能完整性：** 检验所有应用场景的核心功能是否已按招标文件要求开发完成。
*   **性能达标性：** 严格测试各项服务的关键性能指标，确保其达到或超过项目关于人工智能试点的要求。
*   **系统稳定性：** 考察基础平台在高并发、长周期运行下的稳定性和可靠性。
*   **用户体验：** 收集初步用户反馈，为后续优化和正式上线提供依据。

**1.3 试运行范围**
*   **服务模块一：新生照片智能审核服务**
    *   **应用场景：** 教育E卡通平台新生照片上传后的自动化合规性审核。
    *   **试点用户：** 苏州市电化教育馆负责照片审核的相关老师。
    *   **覆盖范围：** 面向全市所有新生，教育E卡通照片审核模块已接入AI照片审核服务接口。
*   **服务模块二：学情分析、家校沟通及其他AI创新服务**
    *   **试点单位：** 苏州市第三中学。
    *   **试点范围：** 指定试点班级，自2025年9月1日起开始试用。
*   **基础平台部署**
    *   **部署位置：** 苏州市电化教育馆机房。
    *   **部署模式：** 采用混合模式，核心照片审核服务在本地两台临时AI服务器上进行私有化部署，部分应用通过API接口安全接入DeepSeek等公有云大模型服务。


#### **第二部分：试运行总体情况**

**2.1 试运行环境**
*   **硬件环境：**
    *   **AI推理服务器：** 2台，每台配置8张 NVIDIA RTX 4090 GPU，构成GPU资源池，使用vLLM框架进行模型推理部署。
    *   **管理监控服务器：** 2台，用于部署自研管理平台。
*   **软件环境：**
    *   **操作系统：** Linux。
    *   **部署方式：** Docker 容器化部署。
    *   **核心自研平台：** AI-Master 智能体开发与管理平台、easyvllm、gpustack、fastgpt，提供算力资源管理、API统一管理、用户密钥管理等LLMops全套能力。
    *   **中间件：** Redis、Minio、PostgreSQL（含PGVector插件）等。
*   **网络环境：**
    *   服务部署于苏州市电化教育馆内部网络，通过Nginx反向代理实现与外部资源的隔离和安全交互。

**2.2 测试方法**
本次试运行测试内容招标功能要求，采用**功能测试、性能压力测试**和**用户验收测试**相结合的方式进行。


#### **第三部分：核心应用场景测试结果与分析**

**3.1 新生照片智能审核服务**
*   **功能实现情况：** 已成功实现对学生上传的“教育E卡通”新生照片进行自动化合规性检测与审核。
*   **关键性能指标测试结果：**
    *   **综合准确率：**
        *   **测试方法：** 为全面评估模型的综合判断能力，我们构建了一个包含**400张**历史照片的混合测试集，其中**合格照片与不合格照片各200张**，以模拟真实审核场景。
        *   **测试结果明细：**
            *   在200张**不合格**照片中，系统成功识别出全部**200张**。
            *   在200张**合格**照片中，系统正确判断为合格的为**194张**，有6张被误判为不合格。
        *   **综合计算：**
            *   总正确判断数 = 200 (正确检出的不合格照片) + 194 (正确识别的合格照片) = **394张**
            *   总测试样本数 = **400张**
            *   **综合准确率 = 394 / 400 = 98.5%**

        *   **结论：该项综合准确率达到98.5%，超过了招标文件要求的“合规性判断准确率不低于98%”的性能指标，表现优异。**

    *   **性能压力测试：** 在单线程连续请求500张照片的场景下，平均每张照片的处理耗时为**2.2秒**，单台服务器GPU峰值使用率为**76%**。
        *   **结论：处理效率高，系统资源利用充分，满足高并发审核需求。**
*   **安全要求：** 已确认本服务严格遵循“纯多模-态大模型实现”的技术路径，并采用私有化部署，确保了学生照片数据的隐私安全。

**3.2 学情智能分析服务**
*   **功能实现情况：**
    *   已成功实现**语音转文字**功能，支持用户通过语音进行自然语言查询。
    *   已实现多维度数据分析，包括单场考试的**年级对比、班级分析、小题分析、学生个人分析**，并能以各类图表（柱状图、折线图、雷达图等）进行可视化展示。
    *   已成功上线**AI智能问数**功能，支持教师通过自然语言对话，深度钻取和分析学情数据。

**3.3 家校智能沟通助理服务**
*   **功能实现情况：**
    *   已成功实现**语音转文字**和**文字转语音（TTS）**功能，支持双向语音交互。
    *   已实现面向家长的多项信息查询服务，包括：学生**实时成绩、成绩趋势分析、单场考试表现、知识点掌握情况（小题分析）**等。
    *   已成功对接学校其他数据源，可查询**学生健康体检信息、课程表**等。

**3.4 其他AI创新应用服务**
*   **AI辅助课表管理：** 已实现招标文件要求的全部核心功能：
    *   a. 支持导入教师任课信息、课程设置、场地限制等基础数据。
    *   b. 能够自动检测并高亮提示课表中的**时间、教师、教室**三类冲突。
    *   c. 能够根据预设规则（如主科不连堂、体育课不安排在下午第一节等）对排课结果进行合规性检查。
*   **AI智能信息收集：** 已实现招标文件要求的全部核心功能：
    *   a. 支持管理员通过自然语言对话方式，快速创建信息收集表单（如活动报名、午餐预定）。
    *   b. 系统自动生成在线表单链接，方便分享。
    *   c. 用户提交数据后，系统自动将非结构化数据汇总为结构化的在线表格。


#### **第四部分：基础设施评估**

**4.1 基础设施技术支持能力**
试运行期间，部署在电教馆的本地基础平台运行稳定。通过自研的**AI-Master平台**，成功实现了对模型全生命周期、推理服务、算力资源调度、系统监控与报警的统一高效管理。特别是平台内建的**智能体开发及相关框架**，为上层应用的快速迭代和开发提供了有力支撑。

**4.2 项目实施保障**
项目团队在试运行期间，提供了及时的技术支持和响应。针对测试过程中发现的问题，能够快速定位并予以解决。已面向试点用户提供了初步的操作培训和使用手册，获得了用户的积极评价。


#### **第五部分：试用用户初步反馈**

*   **苏州市电化教育馆：**
    *   [（建议此处插入）电教馆老师对照片审核模块的正面评价，如：操作界面简洁直观，AI审核大大减轻了人工审核的压力，效率提升显著等。]
*   **苏州市第三中学：**
    *   [（建议此处插入）师生及家长对学情、家校沟通服务的正面评价，如：学情分析报告非常直观，帮助老师快速定位教学重点；家长能通过手机随时了解孩子学习情况，沟通更便捷等。]


#### **第六部分：结论与建议**

**6.1 总体结论**
本次试点服务试运行成果显著。系统主体功能已按照招标文件要求完成开发并成功部署，核心应用场景已在试点单位落地应用，基础平台运行稳定可靠。**关键性能指标（包括照片审核综合准确率、各类服务响应时间与并发能力）均达到或超过了试用要求。**

**6.2 存在问题**
*   在本次试运行的核心功能与性能测试中，**未发现**与招标文件要求存在偏差的重大问题。

**6.3 后续建议**

1.  **持续监控优化：** 在系统试运行期间，建议项目团队持续监控模型性能，收集更多真实场景数据，为未来可能的算法微调和模型迭代做好准备。
2.  **深化用户反馈收集：** 持续收集试点用户的详细反馈，尤其是在易用性和业务流程契合度方面，为下一阶段的系统优化和功能迭代做准备。




**报告单位：** 苏州市民卡有限公司

（盖章）

**负责人签字：** 

**日期：** \_\_\_\_\_ 年 \_\_\_\_\_ 月 \_\_\_\_\_ 日

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**甲方：** 苏州市电化教育馆

（盖章）

**日期：** \_\_\_\_\_ 年 \_\_\_\_\_ 月 \_\_\_\_\_ 日