直击AI+教育场景核心痛点，清微智能联手灵书AI打造解决方案

（原标题：直击AI+教育场景核心痛点，清微智能联手灵书AI打造解决方案）

21世纪经济报道记者 申俊涵 实习生 方轶旻 北京报道

在数字经济与智能技术加速发展的背景下，职业教育正面临前所未有的转型契机。如何将人工智能技术有效融入教学、实训、评价等关键环节，实现教学效率与人才培养质量的双重提升，成为当前教育信息化建设的核心议题。

“职业院校需要的是能够支撑上万人高并发、毫秒级低延迟响应，同时采购与使用成本可控的算力。传统方案高昂的成本和能耗，让很多学校望而却步。”近日，在一场聚焦“人工智能+职业教育”深度融合的高端研讨会上，清微智能副总裁陈逸伦谈到当前职业教育领域AI落地的核心痛点。

据了解，清微智能成立于2018年，公司专注于国产原创的可重构芯片（Reconfigurable Processing Unit, RPU）的研发和产业应用，面向AI智算中心、大模型、自动驾驶、智能制造等场景提供算力支持。

面对职业教育场景，师资缺口、素养落差、算力不均与协同低效构成了AI深度赋能教育的四大核心挑战。其中，作为底层驱动力的算力，其成本、能耗和自主可控性更是关乎落地的关键。为此，清微智能与灵书AI联手打造的“AI+教育”整体解决方案，希望为行业提供国产化的高性价比答案。

直击AI赋能职业教育四大痛点

据了解，清微智能的核心技术团队源自2006年成立的清华可重构实验室，团队专注于可重构技术二十年，并且由清华大学集成电路学院院长尹首一担任公司首席科学家。

在清微智能成长的七年里，公司获得国家集成电路产业投资基金、北京信息产业发展投资基金等国家级、市区级基金的投资支持，同时获得蚂蚁集团、百度、商汤国香、兆易创新等产业资本的投资青睐。

目前，清微智能已量产面向智算中心等云计算场景的云端算力芯片——TX8系列，以及面向计算机视觉相关边缘计算场景的高能效芯片——TX5系列，可提供覆盖端-边-云多元场景完整解决方案，实现可重构芯片全球销量领先。

与传统芯片固定电路、以不变应万变的模式不同，可重构计算是一种能够动态调整硬件电路以适应不同算法的技术。这种架构创新带来了显著优势：在不依赖先进制程的条件下仍可实现高端芯片的计算性能，并通过芯片间直连的算力网格技术，允许多芯片间点对点微秒级直接互联，摆脱对外部交换机的依赖。搭载清微TX81AI高算力芯片的REX1032训推一体服务器单机算力达4 PFLOPS，支持万亿以上参数大模型部署，整体解决方案成本相比同行业产品降低50%，能效比提升3倍。

面对目前AI赋能职业教育的事业所面临的四大痛点，清微智能的解决方案展现出针对性。陈逸伦介绍称，在教育场景特有的高并发与低延迟需求方面，通过可重构架构的硬件级优化，清微芯片能够实现对海量视频流和数据请求的并行处理，满足万人级使用的实时响应需求；在成本控制这一关键问题上，凭借更高的能效比以及创新自研的C2C算力网格技术，清微方案从根本上降低了产品采购成本与使用时的电力成本；而对于AI模型快速迭代的行业特点，可重构的灵活性使芯片能更好地适应日新月异的AI模型，避免芯片出厂即落后的困境。

构建“芯片+算法+场景”闭环生态

在清微智能提供的国产算力基础上，灵书AI专注于将算力转化为教育场景的生产力。其核心产品“元视MetaSight实验实训模型库”，旨在破解传统实训教学中长期存在的评价主观、反馈滞后、缺乏依据、管理困难等难题。

灵书AI创始人黄文彬阐释了产品的设计理念，表示其目标不是要取代老师，而是成为老师的助手。他指出，在有几十名学生的实验室里，老师不可能同时关注每一个学生的操作细节，而灵书AI的系统通过摄像头和边缘计算盒子，可以无死角地记录、分析并量化每一个学生的操作过程。

这套系统的技术实现路径体现了扎实的工程思维。针对每个特定的实验，团队会采用多机位采集超过100小时的专家操作视频，并抽帧生成超过200万张图片进行精细化标注。在自研的“百炼”标注平台上，技术人员对图像中的操作动作、关键物品、动作与物品的交互关系进行深度标注，确保模型的准确性。

黄文彬强调其专业性体现在“一个实验，一个模型”的方法论上。目前，灵书AI已构建了涵盖12个实验的首批模型库。在推理端，系统采用多任务头模型，能同时识别操作步骤和物品状态，并将两者关联起来，最终生成包含操作规范性、步骤完整性、流程正确性在内的量化评价报告。

这种技术路径实现了从一张实验报告定成绩到全过程数据化评价的根本转变。学生可以即时获得反馈，准确了解哪一步操作有误；教师则可以从繁重的巡视和监督中部分解放，专注于更有价值的个性化指导。

活动期间，灵书AI与清微智能等生态伙伴共同举行了“灵书元视MetaSight实验实训模型库发布仪式”，此举标志着双方在AI教育场景化应用方面迈出实质性一步。

该模型库将作为开放平台，首批参与共建的院校包括深圳职业技术大学、河北化工医药职业技术学院、常州工程职业技术学院、杭州职业技术大学、浙江经贸职业技术学院、北京科技职业大学等十余所（双高）院校。该平台后期将逐步接入更多院校与企业的实验实训数据与教学资源开展共创，推动形成可复制、可推广的AI教育应用生态。

在AI与教育深度融合的大趋势下，灵书AI与清微智能通过“芯片+算法+场景”的闭环生态，为职业教育乃至更广泛的教育领域提供了可落地、可扩展、可持续的智能化解决方案。