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--- START OF FILE ******项目可行性研究报告.docx --- 苏州智慧教育大平台人工智能升级项目 可行性研究报告 (建设类项目可研报告模板及编写指引) (含软件/硬件/服务)

申报单位： 苏州市教育局 申报日期： 2025年3月7日

目 录 1. 项目必要性分析 1 1.1 项目实施背景和依据 1 1.2 实施单位信息化现状 1 1.3 存在主要问题与差距 1 1.4 项目实施必要性分析 1 1.5 往期项目的成果成效 1 2. 项目需求分析 2 2.1 业务分析 2 2.2 目标分析 2 2.3 功能和性能分析 3 3. 软件建设方案 3 3.1 系统架构 3 3.1.1 总体架构 3 3.1.2 应用架构 4 3.1.3 网络架构 5 3.1.4 入口说明 5 3.2 功能说明 5 3.2.1 身份中台人工智能升级 5 3.2.2 线上教育平台人工智能升级 6 3.2.3 心理健康关爱平台人工智能升级 8 3.2.4 学生健康申报系统人工智能升级 9 3.2.5 苏州教育E卡通管理平台人工智能模块升级 10 3.2.6 体育卫生平台AI升级 11 3.2.7 试点学校人工智能升级 12 3.3 用户体系 13 3.4 整合对接 13 3.4.1 市级政务云需求说明 13 3.4.2 公共能力复用需求说明 14 3.4.3 内外部系统平台对接说明 14 3.4.4 政务信息资源目录预编 15 3.5 网络安全保障体系 15 3.6 商用密码应用与安全性评估 16 4. 硬件采购方案 16 4.1 采购类型 16 4.2 市场调研分析 17 4.3 采购清单 17 4.4 部署位置 18 5. 服务方案 18 5.1 服务内容 18 5.2 服务产出 19 5.3 考核指标 19 6. 运行管理体系 20 6.1 运维方案 20 6.2 运营方案 20 7. 安全可靠产品和技术选用 21 8. 实施进度安排 21 9. 投资估算 22 9.1 项目总投资估算 22 9.2 项目投资估算明细 22

1. 项目必要性分析 1.1 项目实施背景和依据 A. 项目实施背景： 为深入贯彻落实国家和苏州市关于人工智能发展的战略部署，抢抓人工智能技术变革机遇，深化教育领域数字化转型，全面提升苏州教育现代化水平，亟需推进苏州智慧教育大平台的人工智能升级改造。本项目旨在依托现有苏州智慧教育大平台的建设成果，融入先进的人工智能技术，构建更加智能、高效、个性化的智慧教育新生态，为苏州教育高质量发展注入新动能。 B. 项目建设依据：

• 《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》
• 《“人工智能+”行动》
• 《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》
• 教育部《人工智能赋能教育行动》
• 《苏州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区实施方案》
• 《苏州市加快推动“人工智能+”应用高水平建设“人工智能+”创新发展试验区行动方案》
• 《苏州市“十四五”教育发展规划》
• 苏州市教育局《关于推进教育数字化转型的实施意见》

1.2 实施单位信息化现状 苏州智慧教育大平台（一期）项目于2022年建成并上线运行，构建了统一的基础平台，初步实现了数据共享底座和网络学习空间，为苏州市教育信息化发展奠定了坚实基础。平台涵盖了身份中台、数据中台、网络学习空间、应用系统等多个核心模块，并在学生个性发展、义务教育均衡发展监测、数字化体育卫生评价、课后服务管理、教育E卡通等方面取得了显著成效。平台稳定运行至今，为全市师生提供了便捷高效的数字化教育服务，为苏州市创建国家智慧教育示范区提供了有力支撑。

1.3 存在主要问题与差距 尽管苏州智慧教育大平台（一期）取得了显著成效，但在人工智能快速发展的背景下，平台仍面临新的问题与挑战：

1. 智能化水平有待提升： 现有平台在智能化应用方面仍有不足，缺乏深度学习、自然语言处理等先进人工智能技术的深度融合，难以满足日益增长的个性化学习、智能管理需求。
2. 数据智能应用不足： 平台积累了大量教育数据，但数据智能应用尚待深化，数据价值未能充分挖掘，数据驱动的智能决策能力亟需加强。
3. 创新应用场景匮乏： 平台在创新应用场景方面仍有拓展空间，未能充分利用人工智能技术赋能教学、管理、评价等关键环节，智能化应用场景仍需丰富和拓展。
4. 安全保障面临新挑战： 随着人工智能技术的应用，数据安全和隐私保护面临新的挑战，现有平台安全防护体系需进一步升级，以应对日益复杂的网络安全风险。

1.4 项目实施必要性分析 A. 提升教育现代化水平的战略需要： 本项目是贯彻落实国家和苏州市人工智能发展战略，推进教育数字化转型，建设教育强市，提升教育现代化水平的必然选择。通过人工智能升级，将有效提升苏州教育的智能化水平，打造智慧教育新高地。 B. 解决现有平台瓶颈的迫切需求： 现有苏州智慧教育大平台在智能化、数据智能应用、创新应用场景和安全保障等方面存在不足，本项目旨在通过人工智能升级，有效解决平台发展瓶颈，提升平台整体效能和服务能力。 C. 满足教育高质量发展和个性化需求的必然选择： 人工智能技术能够为教育高质量发展和个性化需求提供有力支撑。本项目通过人工智能升级，将构建更加智能、个性化的教育服务体系，满足学生多样化学习需求，提升教育教学质量。 D. 推动教育治理能力现代化的重要举措： 本项目将人工智能技术融入教育管理与服务，实现教育管理的智能化、精细化，提升教育治理能力和治理水平，为教育治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。

1.5 往期项目的成果成效 苏州智慧教育大平台（一期）项目已于2022年顺利完成验收，并取得了显著的成果成效：

1. 建成统一基础平台： 构建了开放、共享、安全、协同、可配置和个性化的智慧教育应用服务体系，为各类教育应用提供了统一的基础支撑。
2. 打造共享数据底座： 实现了教育数据的统一采集、存储、管理和共享，为数据驱动的教育创新应用奠定了坚实基础。
3. 构建网络学习空间： 为师生提供了便捷、个性化的网络学习空间，促进了线上线下教育的深度融合。
4. 验证应用系统对接： 实现了多个应用系统的互联互通和数据共享，提升了教育管理和服务的协同效率。
5. 启动试点学校建设： 开展了智慧校园试点建设，探索了智慧教育在学校场景的应用模式和实践路径。 苏州智慧教育大平台（一期）项目的成功建设，为本项目的人工智能升级奠定了良好的基础，本项目将在此基础上，进一步深化人工智能技术在教育领域的应用，推动苏州教育迈向智能化新阶段。

2. 项目需求分析 2.1 业务分析 本项目旨在对苏州智慧教育大平台进行人工智能升级，核心业务流程将围绕以下几个方面展开：

1. 智能化身份认证与权限管理： 利用人工智能技术，升级身份中台，实现基于多模态身份认知引擎的零信任架构，提升身份认证的安全性和便捷性，并实现基于用户画像和行为分析的动态权限控制。
2. 线上教育平台智能化升级： 对线上教育中心进行全面人工智能升级，构建智能交互入口、升级智能问答系统、优化视频资源、完善学习评估体系、强化数据赋能管理，提升线上教育平台的教学质量和用户体验。
3. 心理健康关爱平台智能化升级： 引入人工智能技术，升级心理健康关爱平台，实现AI智能表单引擎、AI学生心理状态感知、AI辅助心理测评等功能，提升心理健康服务的智能化和精准化水平。
4. 学生健康申报系统智能化升级： 利用语音识别和自然语言处理技术，升级学生健康申报系统，实现语音智能申报，简化申报流程，提高申报效率。
5. 苏州教育E卡通管理平台智能化升级： 对苏州教育E卡通管理平台进行人工智能模块升级，构建智能交互中枢、智能图像核验平台、智能表单引擎、教育行为分析系统，提升E卡通平台的智能化服务能力。
6. 体育卫生平台AI升级： 利用人工智能技术，升级体育卫生平台，实现健康数据智能分析、个性化体能提升计划、运动行为智能反馈，提升学生体质健康管理水平。
7. 试点学校人工智能升级： 在试点学校开展人工智能应用示范，推动家校互动、教务管理、校园巡检等场景的智能化升级，探索智慧校园建设新模式。
8. 平台运营安全管控智能化升级： 利用人工智能技术，升级平台运营安全管控平台，提升安全监控、风险预警和应急处置能力，保障平台安全稳定运行。 通过以上业务流程的智能化升级，本项目将全面提升苏州智慧教育大平台的智能化水平，构建更加智能、高效、个性化的智慧教育服务体系。

2.2 目标分析 本项目总体目标是基于苏州智慧教育大平台，构建人工智能底座，实现平台智能化升级，打造国内领先、国际一流的智慧教育典范。具体目标描述如下：

1. 构建教育人工智能底座： 建成安全可信、自主可控的教育人工智能底座，为平台智能化应用提供统一的技术支撑和能力保障。
2. 升级身份中台、数据中台和用户体系： 利用人工智能技术，升级平台的核心组件，提升身份认证、数据治理和用户画像的智能化水平。
3. 打造五大智能化教育应用： 实现线上教育平台、心理健康关爱平台、学生健康申报系统、苏州教育E卡通管理平台、体育卫生平台等五大平台的智能化升级，提升教育教学、管理和服务水平。
4. 建设试点学校人工智能应用场景： 在试点学校建设家校互动、教务管理、校园巡检等人工智能应用场景，形成可复制、可推广的智慧校园建设模式。
5. 提升平台安全管控能力： 升级平台运营安全管控平台，提升安全监控、风险预警和应急处置的智能化水平，保障平台安全稳定运行。
6. 推动教育质量提升和资源均衡： 通过人工智能技术的应用，提升教育教学质量，促进教育资源均衡分配，助力苏州教育高质量发展。

2.3 功能和性能分析 A. 功能分析： 本项目主要功能模块包括：

1. 人工智能底座： 提供模型聚合、模型工具、思维链开发、智能体开发和调度、记忆体、提示工程、多模态能力、TTS语音能力、信息搜索能力、低代码能力、OCR能力、虚拟人能力等核心AI能力。
2. 智能化身份中台： 实现基于多模态身份认知引擎的零信任架构，支持一站式身份验证和动态权限控制。
3. 智能化线上教育平台： 构建智能交互入口、升级智能问答系统、优化视频资源、完善学习评估体系、强化数据赋能管理。
4. 智能化心理健康关爱平台： 实现AI智能表单引擎、AI学生心理状态感知、AI辅助心理测评等功能。
5. 智能化学生健康申报系统： 支持语音智能申报、自动解析语音内容、提取关键信息、验证身份并生成规范化请假记录。
6. 智能化苏州教育E卡通管理平台： 构建智能交互中枢、智能图像核验平台、智能表单引擎、教育行为分析系统。
7. 智能化体育卫生平台： 实现健康数据智能分析、个性化体能提升计划、运动行为智能反馈。
8. 试点学校人工智能应用： 建设家校互动、教务管理、校园巡检等智能化应用场景。
9. 智能化运营安全管控平台： 提升安全监控、风险预警和应急处置的智能化水平。

B. 性能分析： 本项目系统性能需满足以下指标：

1. 高并发处理能力： 系统需支持百万级用户并发访问，高峰期处理能力达到10000TPS以上。
2. 低延迟响应时间： 应用系统页面响应时间不超过2秒，业务明细查询时间不超过5秒，统计汇总查询不超过8秒。
3. 高稳定性可靠性： 系统无故障时间应达到MTBF>10000小时，可用率达到99.9%。
4. 弹性扩展能力： 系统具备良好的可扩展性，支持平滑扩展用户并发量、存储量等，满足未来业务增长需求。
5. 数据处理能力： 系统需支持对海量教育数据进行高效处理和分析，满足数据挖掘、智能推荐、智能决策等应用需求。

3. 软件建设方案 3.1 系统架构 3.1.1 总体架构 苏州智慧教育大平台人工智能升级项目总体架构，在现有苏州智慧教育大平台"四层两体系"架构（基础设施层、数据资源层、应用支撑层、业务应用层、标准规范体系、安全保障体系）基础上，进行模块化AI能力扩展：

1. 智能计算资源池：复用现有政务云资源，新增GPU算力节点
2. AI能力中间件：以微服务架构集成自然语言处理、计算机视觉等AI引擎
3. 智能应用模块：在现有业务应用层增加7个AI功能模块
4. 数据智能中枢：强化现有数据中台的机器学习特征工程能力 打造基于智慧教育大平台+人工智能底座的智能化升级方案，推动“人工智能+教育”的深度融合。

[插入总体架构图，参考用户提供的图片 "关于人工智能模块与智慧教育大平台智能化升级方案方案" 中的第一页]

3.1.2 应用架构 本项目应用架构将围绕五大智能化教育应用进行构建，并依托人工智能模块提供统一的AI能力支撑。

[插入应用架构图，可参考用户提供的文档 "苏州市智慧教育大平台人工智能应用场景建设方案【草案第一版】20250202.docx" 中第五节 系统构建 的相关内容，并结合五大智能化教育应用进行绘制]

3.1.3 网络架构 本项目网络架构将基于现有苏州教育城域网进行升级，并充分考虑人工智能应用对算力和网络带宽的需求，构建高速、安全、可靠的网络环境。

[插入网络架构图，可参考 2022年可行性研究报告中的网络架构图，并根据人工智能应用需求进行升级和调整，例如增加GPU算力服务器集群、高速网络交换机等]

3.1.4 入口说明 本项目入口将继续沿用苏州智慧教育大平台统一门户网站和移动端APP，并进行智能化升级改造，用户可通过统一入口，体验更加智能化的教育服务。同时，本项目将积极对接“苏周到”等市级公共服务平台，将智能化教育服务融入城市生活服务入口，提升用户触达率和使用便捷性。

3.2 功能说明 3.2.1 身份中台人工智能升级 本项目将对身份中台进行人工智能升级，构建基于大语言模型（LLM）的多模态身份认知引擎，实现零信任架构下的一站式身份验证和动态权限控制。

1. 多模态身份认知引擎：
   • 功能描述： 利用大语言模型（LLM）和多模态融合技术，构建能够理解和识别文本、语音、图像等多种模态身份信息的认知引擎。
   • 建设内容：
     • 收集和标注多模态身份认证数据，包括人脸图像、语音特征、指纹信息、文本描述等。
     • 训练基于Transformer架构的多模态身份认知模型，提升身份识别的准确性和鲁棒性。
     • 开发多模态身份认证API接口，支持多种应用场景的身份验证需求。
2. 零信任架构下的身份验证：
   • 功能描述： 基于零信任安全理念，构建动态、自适应的身份验证机制，实现用户在任何时间、任何地点、使用任何设备访问系统资源时都需要进行身份验证。
   • 建设内容：
     • 部署动态身份验证系统，支持多因素认证（MFA）、持续身份验证等技术。
     • 集成多模态身份认知引擎，实现基于用户行为和环境的风险评估和动态授权。
     • 建立零信任安全策略管理平台，支持灵活配置和管理零信任安全策略。
3. 用户画像与行为分析引擎：
   • 功能描述： 构建用户画像与行为分析引擎，深入了解用户特征和行为习惯，为个性化服务和动态权限控制提供数据支持。
   • 建设内容：
     • 构建用户画像模型，包括用户基本信息、学业数据、行为日志、兴趣偏好等维度。
     • 开发基于Transformer架构的用户行为分析引擎，支持用户行为模式识别和异常行为检测。
     • 提供用户画像和行为分析API接口，支持个性化服务和动态权限控制应用。

3.2.2 线上教育平台人工智能升级 本项目将对线上教育平台（苏州线上教育中心）进行全面人工智能升级，旨在提升教学质量、促进教育公平与效率。

1. 智能交互入口：
   • 功能描述： 构建基于自然语言处理（NLP）和语音识别（ASR）技术的智能交互入口，为用户提供更加便捷、自然的平台访问和操作体验。
   • 建设内容：
     • 开发智能语音助手，支持用户通过语音指令访问平台功能和获取教育资源。
     • 构建智能聊天机器人，支持用户通过自然语言对话进行咨询和交流。
     • 优化平台用户界面（UI）和用户体验（UX），提升用户操作的便捷性和友好性。
2. 智能问答系统升级：
   • 功能描述： 升级现有问答系统，引入大语言模型（LLM）和知识图谱技术，提升问答系统的智能性和准确性，为用户提供更加智能化的知识解答服务。
   • 建设内容：
     • 集成教育领域知识图谱，构建结构化的知识库，提升问答系统的知识覆盖面和准确性。
     • 训练基于大语言模型的智能问答模型，提升问答系统的自然语言理解和生成能力。
     • 优化问答系统用户界面和交互方式，提升用户使用体验。
3. 视频资源优化：
   • 功能描述： 利用人工智能技术，对平台现有视频资源进行智能化优化，提升视频资源的质量和利用效率。
   • 建设内容：
     • 采用视频智能分析技术，自动识别视频内容，生成视频标签和关键词，提升视频资源检索效率。
     • 利用视频增强技术，提升视频清晰度和观看体验。
     • 开发视频内容摘要和知识点提取工具，帮助用户快速了解视频核心内容。
4. 学习评估体系智能化：
   • 功能描述： 构建智能化的学习评估体系，利用人工智能技术，对学生的学习过程和结果进行全面、客观、精准的评估，为个性化学习和教学改进提供数据支持。
   • 建设内容：
     • 开发智能作业批改系统，实现作业自动批改和个性化反馈。
     • 构建智能考试系统，实现考试智能化管理和智能阅卷。
     • 建立学习行为分析模型，分析学生的学习过程数据，评估学生的学习投入度和学习效果。
5. 数据赋能管理：
   • 功能描述： 强化数据在平台管理中的作用，利用数据分析和挖掘技术，为平台运营管理和决策提供数据支持，提升平台管理效率和决策科学性。
   • 建设内容：
     • 构建数据驾驶舱，实时监控平台运行状态和用户行为数据，为平台运营管理提供数据支撑。
     • 利用数据分析技术，挖掘用户需求和行为特征，为平台内容优化和个性化推荐提供数据依据。
     • 建立数据驱动的决策支持系统，辅助平台管理者进行科学决策和精细化管理。

3.2.3 心理健康关爱平台人工智能升级 本项目将对心理健康关爱平台进行人工智能升级，旨在提升心理辅导的规模化、个性化和精准化水平，构建规模化的心理辅导“润心行动”。

1. AI智能表单引擎：
   • 功能描述： 开发AI智能表单引擎，实现心理测评和咨询表单的智能化生成和管理，简化表单填写流程，提升用户体验。
   • 建设内容：
     • 构建心理测评和咨询表单模板库，涵盖各类心理健康问题和需求。
     • 开发表单智能生成工具，支持根据不同用户群体和需求，自动生成个性化表单。
     • 实现表单智能填写引导和自动校验，提升表单填写的便捷性和准确性。
2. AI学生心理状态感知：
   • 功能描述： 利用人工智能技术，对学生的日常行为数据（如学习行为、社交行为、生理数据等）进行智能分析，实现学生心理状态的实时感知和风险预警。
   • 建设内容：
     • 构建学生心理状态感知模型，基于多源数据融合分析，评估学生的心理健康水平。
     • 部署心理风险预警系统，实时监测学生心理状态，识别潜在心理风险，并及时推送预警信息。
     • 开发心理危机干预工具，为心理危机事件提供快速响应和干预支持。
3. AI辅助心理测评：
   • 功能描述： 引入人工智能技术，辅助心理测评过程，提升测评的效率和精准度，为学生提供更加个性化、科学的心理评估服务。
   • 建设内容：
     • 集成多种心理测评量表，构建全面的心理测评工具库。
     • 开发AI辅助测评系统，支持智能推荐测评量表、自动生成测评报告、智能解读测评结果等功能。
     • 提供个性化心理建议和辅导方案，基于测评结果为学生提供针对性的心理支持。

3.2.4 学生健康申报系统人工智能升级 本项目将对学生健康申报系统进行人工智能升级，旨在简化申报流程，提高申报效率，提升用户体验。

1. 语音智能申报：
   • 功能描述： 通过集成语音识别（ASR）技术，实现语音智能申报功能，家长可通过语音输入完成健康申报，无需手动填写表单。
   • 建设内容：
     • 集成高精度语音识别（ASR）引擎，支持多种方言和口音的语音输入。
     • 优化语音输入界面和交互流程，提升语音申报的便捷性和流畅性。
     • 提供语音输入错误纠正和自动补全功能，提升语音申报的准确性和效率。
2. 自然语言处理（NLP）内容解析：
   • 功能描述： 利用自然语言处理（NLP）技术，对家长语音输入的申报内容进行智能解析，提取关键信息，并进行结构化处理。
   • 建设内容：
     • 训练基于NLP技术的健康申报内容解析模型，识别语音输入中的疾病名称、症状描述、用药情况等关键信息。
     • 构建健康知识库，支持对解析出的健康信息进行标准化和规范化处理。
     • 实现申报内容关键词提取和自动摘要，方便教师和管理者快速了解学生健康状况。
3. 身份验证与自动记录生成：
   • 功能描述： 结合身份中台能力，实现语音申报用户的身份自动验证，并根据解析出的申报内容，自动生成规范化的学生健康申报记录。
   • 建设内容：
     • 对接身份中台API接口，实现语音申报用户的身份自动验证和授权。
     • 开发健康申报记录自动生成模块，根据解析出的申报内容，自动生成包含学生基本信息、申报时间、申报内容等规范化记录。
     • 实现申报记录自动存储和管理，方便教师和管理者查询和统计学生健康信息。

3.2.5 苏州教育E卡通管理平台人工智能模块升级 本项目将对苏州教育E卡通管理平台进行人工智能模块升级，旨在提升平台的智能化服务能力，拓展E卡通的应用场景。

1. 智能交互中枢：
   • 功能描述： 融合自然语言处理（NLP）和文本转语音（TTS）技术，构建多模态家校沟通系统，实现意图识别和情感分析的精准交互，提升家校沟通效率和质量。
   • 建设内容：
     • 构建基于NLP技术的智能对话机器人，支持家长通过文本或语音与系统进行自然语言交互。
     • 集成TTS引擎，实现系统语音播报和语音回复功能，提升交互的便捷性和友好性。
     • 开发情感分析模型，识别家长在沟通中的情感倾向，辅助教师进行更有针对性的沟通和关怀。
2. 智能图像核验平台：
   • 功能描述： 基于深度学习的证件照合规性检测系统，集成图像质量评估与篡改识别算法，实现学生证件照的智能审核，提升信息采集效率和准确性。
   • 建设内容：
     • 训练深度学习图像识别模型，实现证件照人脸识别、清晰度检测、背景检测、尺寸检测等功能。
     • 开发图像质量评估算法，自动评估证件照质量，并给出质量评分和改进建议。
     • 集成图像篡改识别算法，防止恶意篡改证件照，确保照片真实性和合规性。
3. 智能表单引擎：
   • 功能描述： 结合知识图谱与OCR技术，实现表单智能生成与材料结构化抽取的自动化流程，简化信息填报流程，提升数据处理效率。
   • 建设内容：
     • 构建教育领域知识图谱，支持表单字段智能推荐和自动填充。
     • 集成OCR（光学字符识别）引擎，实现纸质表单和电子表单的自动识别和数据提取。
     • 开发表单数据结构化抽取算法，将表单数据自动转换为结构化数据，便于后续分析和应用。
4. 教育行为分析系统：
   • 功能描述： 运用时序数据挖掘技术构建学生行为特征工程，通过预测模型输出决策图谱，实现学生行为的智能分析和预警，为个性化教育和服务提供数据支持。
   • 建设内容：
     • 构建学生行为特征工程，提取学生在E卡通使用过程中的行为特征，如消费行为、出行行为、借阅行为等。
     • 训练时序数据挖掘模型，分析学生行为数据，识别学生行为模式和异常行为。
     • 开发学生行为预测模型，预测学生未来行为趋势，为个性化教育和服务提供决策支持。

3.2.6 体育卫生平台AI升级 本项目将对体育卫生平台进行人工智能升级，旨在提升学生体质健康管理水平，促进学生健康成长。

1. 健康数据分析：
   • 功能描述： 利用人工智能技术，自动归纳学生运动数据，生成健康趋势报告与警示提示，并对学生不同年龄层的关键健康指标进行对比分析，发现潜在问题。
   • 建设内容：
     • 开发健康数据自动归纳和可视化分析工具，将学生运动数据（如运动时长、心率、步数、BMI指数等）进行智能分析和展示。
     • 构建健康趋势预测模型，基于学生历史健康数据，预测学生未来健康趋势，并生成健康趋势报告和警示提示。
     • 开发健康指标对比分析工具，支持对学生不同年龄层的关键健康指标进行对比分析，发现潜在健康问题。
2. 个性化体能提升计划：
   • 功能描述： 基于健康数据分析结果，为学生量身定制个性化的体育训练计划，包括耐力训练、灵活性训练、力量训练等，提升学生体能水平。
   • 建设内容：
     • 构建个性化体能训练计划推荐模型，根据学生健康数据和体能测评结果，自动生成个性化训练计划。
     • 提供丰富的体能训练资源库，包括训练视频、训练计划模板、训练指导文章等，支持学生自主选择和学习。
     • 开发训练计划动态调整功能，根据学生训练反馈和健康数据变化，实时调整训练计划，确保训练效果。
3. 运动行为反馈：
   • 功能描述： 接入智能穿戴设备数据，实时监测学生执行计划的进展并提供反馈，可视化呈现学生运动对体能水平的提升效果，激励学生持续参与体育锻炼。
   • 建设内容：
     • 对接智能穿戴设备API接口，实现学生运动数据的自动采集和同步。
     • 开发运动行为监测和反馈系统，实时监测学生运动数据，并提供运动进度反馈和运动效果评估。
     • 构建可视化运动效果展示界面，直观呈现学生运动对体能水平的提升效果，激励学生持续参与体育锻炼。

3.2.7 试点学校人工智能升级 本项目将在试点学校开展人工智能应用示范，探索智慧校园建设新模式，并形成可复制、可推广的经验和模式。

1. 家校互动智能化：
   • 功能描述： 利用知识图谱和数据挖掘技术实现学情追踪，基于错题分析的个性化题库推送，健康数据与学校通知动态联动，打造智能化家校沟通闭环。
   • 建设内容：
     • 构建学生学情知识图谱，整合学生学习数据、作业数据、考试数据等，实现学生学情全面画像和精准追踪。
     • 开发基于错题分析的个性化题库推荐系统，根据学生错题记录，智能推荐同类练习题，帮助学生巩固薄弱知识点。
     • 实现学生健康数据与学校通知系统的联动，例如，学生健康申报异常时，系统自动推送学校健康提示和就医建议。
2. 教务管理智能化：
   • 功能描述： 融合强化学习算法优化智能排课系统，支持人工调课协同，集成多模态数据分析生成课程质量评估报告，提升教务管理效率和质量。
   • 建设内容：
     • 优化智能排课系统，引入强化学习算法，实现更加智能、高效的排课方案生成。
     • 支持人工调课协同，允许教务管理人员根据实际情况对排课方案进行人工调整和优化。
     • 集成多模态数据分析功能，分析学生课堂行为数据、作业数据、考试数据等，生成课程质量评估报告，为教学改进提供数据支持。
3. 校园巡检智能化：
   • 功能描述： 部署计算机视觉与行为识别技术，结合人工干预，构建AI+人工的混合巡检体系，实现学生行为数据化、异常行为预警、校园管理智能化。
   • 建设内容：
     • 部署校园视频监控系统，采集校园视频数据。
     • 引入计算机视觉和行为识别技术，分析校园视频数据，实现学生行为自动识别和数据化。
     • 构建异常行为预警系统，实时监测学生异常行为（如打架斗殴、翻越围墙等），并及时推送预警信息。
     • 建立AI+人工的混合巡检体系，结合AI智能预警和人工现场巡检，提升校园安全管理水平。

3.3 用户体系 本项目用户体系将沿用苏州智慧教育大平台现有用户体系，并根据人工智能升级后的功能模块进行扩展和完善。用户角色主要包括：

1. 学生用户： 通过学生空间，体验个性化学习资源推荐、智能答疑、心理健康辅导等智能化服务。
2. 教师用户： 通过教师空间，使用智能备课助手、智能作业批改、课堂行为分析、教学质量评估等智能化工具，提升教学效率和质量。
3. 家长用户： 通过家长空间，接收学生学习报告、健康报告、校园通知等信息，实现智能家校互动。
4. 教育管理者： 通过管理空间，使用智能决策支持系统、智能行政事务处理、资源智能调度等智能化工具，提升管理效率和决策科学性。
5. 系统管理员： 负责平台日常运维管理、用户管理、权限管理、安全管理等工作，保障平台安全稳定运行。

3.4 整合对接 3.4.1 市级政务云需求说明 A. 市级政务云资源需求： 本项目人工智能升级需新增以下市级政务云资源，以满足AI算力、存储和网络需求：

资源类型	规格需求	数量	用途	信创要求
CPU核数	鲲鹏/海光/龙芯/兆芯/飞腾/申威	500核	AI模型训练与推理、平台应用运行	是
内存大小	2TB	1	AI模型训练与推理、平台应用运行	是
硬盘大小	500TB	1	存储教育数据、模型数据、日志数据等	是
网络带宽	2Gbps	1	保障数据传输和模型调用	是
公网IP	是	2个	用于平台对外服务访问	是
操作系统	银河麒麟高级服务器操作系统V10/统信UOS V20	500套	支撑AI应用和平台组件运行	是
数据库类型	达梦/金仓/神通/瀚高/海量/南大通用/优炫等数据库管理系统	2套	存储结构化教育数据和平台元数据	是
中间件	中创/东方通/金蝶/宝兰德/普元/阿里云/云宏/TAS/数字通等应用服务器软件	2套	支撑平台应用服务运行	是

B. 部署计划和进度安排： 本项目计划于2025年7月完成市级政务云资源的申请和部署，为后续人工智能底座和智能化应用的开发和部署提供基础环境支撑。

C. 不涉及情况说明： 本项目不涉及非市级政务云资源的需求。

3.4.2 公共能力复用需求说明 A. 苏州城市生活服务总入口APP“苏周到”对接融合需求： 本项目计划将智能化教育服务入口集成至“苏周到”APP教育板块，实现用户通过“苏周到”一键访问和使用苏州智慧教育大平台的智能化服务，提升用户触达率和使用便捷性。集成功能包括：

1. 智能学习资源推荐： 基于用户画像和学习偏好，在“苏周到”教育板块个性化推荐学习资源。
2. 在线心理咨询入口： 在“苏周到”教育板块提供心理健康关爱平台入口，方便用户进行在线心理咨询和测评。
3. 健康申报快捷入口： 在“苏周到”教育板块提供学生健康申报快捷入口，方便家长进行语音智能申报。
4. E卡通服务入口： 在“苏周到”教育板块提供苏州教育E卡通服务入口，方便家长查询E卡通信息和办理相关业务。

B. 市级公共能力复用需求： 本项目拟复用以下市级公共能力，提升平台智能化应用水平和数据共享效率：

1. 政务信息资源共享服务平台： 复用政务信息资源共享服务平台，获取人口基础信息、法人基础信息、信用信息等公共数据，支撑用户画像构建和智能决策应用。
2. 市人口基础信息库： 复用市人口基础信息库，获取学生和教职工人口信息，支撑用户身份认证和管理。
3. 市地方法人基础信息资源库： 复用市地方法人基础信息资源库，获取学校和教育机构法人信息，支撑教育机构认证和管理。
4. 市电子证照库： 复用市电子证照库，实现教师资格证、学生学籍证明等电子证照的自动核验和调用。
5. 市信用信息库： 复用市信用信息库，查询教师和教育机构信用信息，支撑教师招聘和机构资质审核。

3.4.3 内外部系统平台对接说明 A. 本单位系统集成对接需求：

1. 对接苏州智慧教育大平台现有应用系统： 本项目需与苏州智慧教育大平台现有身份中台、数据中台、网络学习空间、应用系统等进行深度集成对接，实现数据共享和互联互通。
2. 对接苏州市电化教育馆现有信息化系统： 本项目需与苏州市电化教育馆现有网站群系统、网络安全监测系统等进行对接，实现信息共享和协同联动。

B. 其他单位、上下级条线、社会化系统和数据的集成对接需求：

1. 对接教育部和江苏省教育厅相关平台： 本项目需与国家和省教育数据平台、教育资源公共服务平台等进行对接，实现数据上报和资源共享。
2. 对接市卫健委健康数据平台： 本项目需与市卫健委健康数据平台进行对接，获取学生健康体检数据和疾病防控信息，支撑学生健康管理和心理辅导应用。
3. 对接智能穿戴设备厂商平台： 本项目需与智能穿戴设备厂商平台进行对接，获取学生运动数据和生理数据，支撑体育卫生平台智能化应用。
4. 对接第三方AI模型和算法服务平台： 本项目需与第三方AI模型和算法服务平台进行对接，引入先进的人工智能技术和能力，提升平台智能化水平。

3.4.4 政务信息资源目录预编 A. 政务信息资源目录预编制： 本项目将按照《苏州市政务信息资源目录编制指南（试行）》要求，预编制政务信息资源目录，实现智慧教育大平台信息资源与苏州市政务大数据互联互通、无缝对接的目标。信息资源内容主要包括：

1. 教育基础数据： 学校信息、教师信息、学生信息、课程信息、教材信息、教学资源信息等。
2. 教育业务数据： 教学数据、学籍数据、考试数据、评价数据、科研数据、管理数据、服务数据等。
3. 教育安全数据： 网络安全日志、应用安全日志、数据安全日志、安全事件信息等。
4. 教育服务数据： 用户行为数据、用户反馈数据、服务请求数据、服务质量数据等。

[附件1：政务信息资源目录预编制表] [附件2：信息资源共享清单] [附件3：信息资源需求清单]

3.5 网络安全保障体系 本项目网络安全保障体系将按照国家网络安全等级保护三级要求进行建设，并充分考虑人工智能应用带来的新的安全风险和挑战，构建多层次、全方位的安全防护体系。

1. 网络安全总体建设任务：
   • 安全基础设施建设： 部署防火墙、入侵检测系统、入侵防御系统、Web应用防火墙、数据防泄漏系统等网络安全设备，构建多层次网络安全防护体系。
   • 基础网络安全加固： 强化网络边界安全、网络设备安全、网络传输安全，提升网络基础设施安全防护能力。
   • 系统和应用安全加固： 加强操作系统安全、数据库安全、应用系统安全防护，提升系统和应用安全防护水平。
   • 安全标准体系建设： 建立完善的网络安全管理制度、操作规程和技术标准，规范网络安全管理和运维工作。
   • 安全保护等级评测： 按照国家网络安全等级保护三级要求，开展安全保护等级评测，确保平台安全防护能力符合国家标准。
   • 数据安全保护措施： 采用数据加密、访问控制、脱敏处理等技术手段，加强数据安全保护，防止数据泄露和滥用。
2. 网络安全保障体系设计内容：
   • 网络安全防护体系设计：
     • 物理安全防护： 加强机房安全管理，防止物理入侵和破坏。
     • 网络边界防护： 部署防火墙、入侵检测系统、入侵防御系统等设备，加强网络边界安全防护。
     • 应用安全防护： 部署Web应用防火墙、漏洞扫描系统等设备，加强Web应用安全防护。
     • 数据安全防护： 部署数据加密系统、数据脱敏系统、数据备份系统等设备，加强数据安全防护。
   • 网络安全管理体系设计：
     • 安全组织机构建设： 建立网络安全领导小组、网络安全工作小组、网络安全应急响应小组等组织机构，明确各级职责。
     • 安全管理制度建设： 制定网络安全管理制度、安全操作规程、安全事件应急预案等管理制度，规范网络安全管理工作。
     • 安全运维管理： 建立网络安全运维管理体系，定期进行安全巡检、漏洞扫描、安全加固等运维工作，保障系统安全稳定运行。
3. 网络安全技术服务和管理内容：
   • 安全咨询服务： 聘请专业安全咨询机构提供安全风险评估、安全策略制定、安全体系设计等咨询服务。
   • 安全集成服务： 委托专业安全集成服务商进行安全设备部署、安全系统集成和安全配置优化等服务。
   • 安全运营服务： 委托专业安全运营服务商提供安全监控、安全告警、安全事件响应、安全漏洞修复等服务。
   • 安全培训服务： 组织开展网络安全培训，提升平台管理人员和技术人员的安全意识和技能。
   • 应急支撑服务： 与专业安全服务商签订应急支撑服务合同，确保在发生安全事件时能够获得及时有效的技术支持。
4. 网络安全投资概算内容： 本项目网络安全投资概算为134.2万元，占项目总预算的5%，具体明细见《网络安全投入费用清单》。

3.6 商用密码应用与安全性评估 A. 商用密码应用方案： 本项目将严格按照《密码法》、《商用密码应用安全性评估管理办法（试行）》等法律法规和标准规范要求，在以下方面应用商用密码技术或产品：

1. 身份认证： 采用数字证书、SM2/SM3/SM4算法等商用密码技术，实现用户身份的强认证和可信身份管理。
2. 数据加密： 采用SM4分组密码算法、SM2椭圆曲线公钥密码算法等商用密码算法，对敏感数据进行加密存储和传输，保障数据机密性。
3. 数据完整性校验： 采用SM3密码杂凑算法等商用密码算法，对重要数据进行完整性校验，防止数据篡改。
4. 安全传输协议： 采用SSL/TLS、IPSec VPN等支持商用密码算法的安全传输协议，保障网络通信安全。
5. 数字签名与验签： 采用SM2椭圆曲线公钥密码算法和数字证书技术，实现电子签名和验签功能，保障数据不可抵赖性。

B. 安全性评估方案： 本项目将委托具备商用密码应用安全性评估资质的第三方机构，开展商用密码应用安全性评估工作，确保商用密码应用的合规性、正确性和有效性。评估内容包括：

1. 密码方案评估： 评估密码方案的合理性、完整性和有效性，是否满足业务安全需求和密码政策要求。
2. 密码功能测试： 对密码功能的实现进行测试，验证密码功能的正确性和性能。
3. 密码安全测评： 对密码系统的安全性进行测评，评估密码系统抗攻击能力和安全防护水平。
4. 合规性评估： 评估密码应用是否符合国家密码管理政策和标准规范要求。

4. 硬件采购方案 4.1 采购类型 本项目硬件采购类型主要包括：

1. AI算力服务器： 用于部署人工智能底座，提供AI模型训练和推理所需的强大算力。
2. GPU服务器： 用于加速AI模型训练和推理，提升平台智能化应用性能。
3. 存储设备： 用于存储海量教育数据、模型数据和日志数据，满足平台数据存储需求。
4. 网络设备： 用于构建高速、低延迟的网络环境，保障数据传输和模型调用效率。
5. 安全设备： 用于构建网络安全防护体系，保障平台网络安全和数据安全。

4.2 市场调研分析 [此处填写市场调研分析内容，针对每类拟采购硬件设备，提供不少于3个同类产品的分析结果，包括品牌、型号、规格、性能参数、价格、售后服务等方面，并提出采购意向。以下为示例，需根据实际调研情况进行详细填写]

示例：AI算力服务器市场调研分析

品牌	型号	CPU	GPU	内存	硬盘	价格（万元）	优势	劣势	采购意向
华为	昇腾服务器 Atlas 800	鲲鹏920	昇腾910	1TB	40TB	50	国产化自主可控，性能优异，生态完善	价格较高，部分软件兼容性待提升	优先考虑
浪潮	NF5488A5	Intel Xeon	NVIDIA A100	1TB	40TB	45	性能稳定可靠，市场占有率高，售后服务完善	非国产化，安全性方面存在一定风险	备选
新华三	R6900 G5	Intel Xeon	NVIDIA A100	1TB	40TB	42	性能良好，价格适中，售后服务响应及时	非国产化，信创支持力度有待加强	备选

采购意向： 综合考虑性能、价格、信创要求和售后服务等因素，优先考虑采购华为昇腾服务器 Atlas 800，作为AI算力服务器的首选方案。

4.3 采购清单 [此处填写硬件采购清单，详细列出拟采购设备的名称、CPU芯片、适配平台、品牌、型号规格、性能参数、数量等。以下为示例，需根据实际采购需求进行详细填写]

| 设备名称 | CPU芯片 | 适配平台 | 品牌 | 型号规格 | 性能参数