AI
科研资料与领域知识
知识来源可回查，便于科研与教学协同
数据范围教学科研数据
处理原则权限分级使用
教育科研项目开始前，先确认这些条件
先梳理数据权限、领域语料、使用对象和学术责任。
01
教学与研究数据范围
确认课程、学生、实验和研究资料的授权范围。
02
领域语料与版权
明确语料来源、许可条件和更新责任。
03
教学与学术复核
区分资料辅助、教学建议和需要教师或研究人员确认的内容。
04
人员与项目权限
按机构、课题、课程和角色界定访问范围。
面向教育科研的可选技术路径
具体组合以机构制度、数据授权和教学科研目标为准。
机构内受控部署
可按项目条件在机构环境中接入授权资料。
领域检索与工具
可围绕课程或研究方向组织领域语料与辅助工具。
来源与使用记录
可保留资料来源和人员操作，供教师或研究人员复核。
方案状态
当前暂无可公开的教育科研案例
本页仅说明项目评估维度与可选技术方向，不代表已经完成该行业交付。
数据不出域的四项核心机制
覆盖 AI 使用全过程的安全控制。
本地化与专有云部署
系统部署在客户本地基础设施或专有云，并对接现有业务系统；原始数据留在组织边界内。
分级授权与最小权限
按身份、角色、数据级别和业务场景授予必要权限，限制访问范围。
敏感数据识别与脱敏
在检索和推理前识别并处理敏感信息，减少暴露，同时保留业务所需的可用性。
全链路审计与追溯
记录数据访问、模型调用、人员操作和结果输出，供审计复核和责任追溯。
BOOK A CONSULTATION
先从一个关键的教育科研场景开始
先说清业务目标、数据边界和验收标准，再决定应用怎样接入现有系统和流程。
- 01
提交业务场景
通过下方表单说明行业、业务目标和希望解决的问题。
- 02
确认范围与边界
一起了解现有系统、数据环境和合规要求，确定试点从哪里开始。
- 03
试点建设与阶段验收
按约定范围分阶段推进试点建设，并检查阶段结果。