AI赋能智慧校园的创新实践：上海交通大学校园AI Hub的探索

作者及发表信息
本文由上海交通大学网络信息中心的苏小明、章思宇、姜开达合作完成，发表于《通信学报》（Journal on Communications）2024年11月第45卷z2期，标题为《AI赋能智慧校园的探索与实践》（Exploration and Practice of AI-Empowered Smart Campus）。

研究背景与目标
随着生成式人工智能（Generative AI，如ChatGPT）技术的突破，其在自然语言处理、知识生成等领域的潜力为高等教育信息化转型提供了新机遇。高校因其丰富的知识资源、开放的应用场景和非营利属性，成为生成式AI技术落地的理想试验场。然而，如何将AI技术与现有校园信息化系统深度融合，解决数据安全、技术迭代与需求匹配等挑战，仍是亟待探索的方向。

本文提出“校园AI Hub”这一智能应用集成平台，旨在通过两大核心功能——通用AI应用服务和场景化AI解决方案，推动高校教学、科研与管理的智能化升级。研究目标包括：
1. 构建开放共享的AI技术生态，整合校内外资源；
2. 开发满足师生实际需求的工具，如智能翻译、论文阅读助手等；
3. 通过AI技术重构高校核心业务场景（如教学资源结构化、科研项目管理）。

核心内容与创新实践

1. 校园AI Hub的架构与功能
平台采用三层技术架构：
- 基础模型层：依托开源大语言模型（如LLaMA、ChatGLM），提供本地化部署的文本处理与推理能力，保障数据隐私；
- 开发平台层：基于Dify等开源流程编排工具，支持低代码开发，降低师生参与门槛；
- 应用服务层：集成两类服务——
- 通用应用服务：包括智能翻译（支持PDF论文格式保留）、音视频转录优化（本地化批量处理）、论文阅读助手（自动生成问题与摘要）等工具；
- 场景化解决方案：针对教学、科研、管理场景定制，例如：
- 教学领域：利用GraphRAG技术将60余门课程的非结构化资料（教学大纲、PPT）转化为学科知识图谱，构建培养体系可视化图谱；
- 科研领域：从结题报告中提取成果、完成人等字段，生成科研项目关联网络，辅助资源分配决策；
- 管理领域：开发自然语言查询系统，支持通过口语化提问（如“近三年某专业科研产出”）直接获取跨数据库结果。

2. 技术亮点与实施策略
- 数据结构转换：结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）与知识图谱技术，解决教育数据非结构化难题；
- 共建共享模式：鼓励师生参与开发，例如生物系学生开发的微生物AI识别工具、教师自研的编程助手，通过“成熟一个，上线一个”策略快速迭代；
- 混合技术来源：融合校内自研工具、开源项目（如MarkerPDF提取工具）与商用解决方案，平衡创新与稳定性。

3. 应用成效与挑战
- 效率提升：AI合同审核工具将错误检测时间缩短70%，智能表单预填减少30%的行政流程耗时；
- 数据驱动决策：科研知识图谱帮助管理者直观识别学科交叉热点；
- 挑战：技术迭代快导致维护成本高，需通过开源社区协作（如高校间共建AI应用库）分摊资源压力。

研究价值与启示
本文的实践为高等教育智能化转型提供了可复制的路径：
1. 方法论层面：验证了“需求导向+模块化扩展”架构的可行性，尤其适合资源有限的高校；
2. 生态建设：开创了“师生共研—开源共享—企业合作”的良性循环模式，激发校园创新活力；
3. 行业影响：为AI技术在教育垂直领域的落地提供了技术范本（如RAG在教育数据中的适配方案）。

未来展望
作者建议聚焦两大方向：
- 开放协作：建立高校AI开源联盟，共享模型优化与场景化解决方案；
- 定制化深化：结合各校学科特色开发专用工具（如医学院的病例分析AI）。

本文不仅是技术报告，更揭示了AI时代高校信息化建设的核心逻辑——以开放生态聚合创新力量，以场景深耕释放数据价值。上海交通大学的实践为全球高校的智能化转型提供了重要参考。