润建股份入港：在“智启学教”的框架里，做学校管得住的AI

　　来源|多知

       作者|Penny

　　过去两年，人工智能正加速走进校园。

　　从教师用大模型备课出题，到学生用AI查资料、写作业，AI已经渗透进教学的日常环节。与此同时，学校对AI的期待也在发生变化——不仅希望AI"能用"，更希望AI可管理、可信任、能长期融入教学体系。

　　这意味着，AI在校园里的角色，正在从零散工具走向基础能力。

　　在2026世界人工智能大会(WAIC)期间，"算电协同×Token工厂"东盟绿色智算与AI创新生态大会上，香港新家园协会教育服务及支援中心督导袁国明带来《Token筑基AI校本知识管理重塑港校课堂》主题分享，通过"启智"WisEdu校本智能知识管理系统，把AI管理能力带进香港校园的实践，也是香港新家园协会携手润建股份在教育行业落地的最新样本。

　　AI进校园的速度，快过学校治理AI的速度

　　袁国明在分享中提到一个例子：一本并不存在的书，大模型却能给它写出一篇结构完整、人物关系清楚的读书报告。

　　对熟悉AI的人来说，这只是一次典型的模型幻觉。但放进香港校园的语境里，这是一个更实际的问题：如果学生把这篇报告当功课交上去，老师怎么确认书是不是真的存在?教师用一个模型备课，学生用另一个模型写作业，学校要怎么知道信息从哪来、内容靠不靠谱，出了错又该谁负责?

　　这不是假设。不少香港学校里，老师和学生已经各自用起了AI——老师可能用DeepSeek、Copilot备课，学生用豆包、Poe查资料、写作业。工具、账号、用法全是散的，学校既管不了内容来源，也管不了学生数据。

　　袁国明把香港AI教育的难处拆成两层。一层是老师本身，AI迭代太快，资深老师的学习曲线跟不上;另一层是AI被用错了地方——按他引用的一份调研数据(《人工智能(AI)在中小学教育的应用与发展》，团结香港基金，2026年1月)，目前校内用AI主要是用在教学辅助(57%)，而真正做课堂互动不足一成(9%)，同时，用于学生学情评估的比例亦只有6%，当中课堂互动、学情评估和改善跟进恰恰是AI发挥最大效能、也是学校最需要的场景，可惜，尚需努力。学生则是另一种错位：上手能力比老师强，但大多只是拿AI查资料(35%)、赶作业(29%)，AI本可以提升学生的创造力和问题解决能力，但几乎没有被用起来。

　　围绕这个矛盾，润建股份联合新家园协会、中国教育出版网，把"启智"WisEdu带进了香港学校试用。目前落地三所学校，规模不大，但指向一个更大的问题：当AI从教师个人的辅助工具，变成学校的基础能力，谁来提供支撑?

　　从"各自找工具"，到"学校统一管"

　　过去学校做数字化，解决的是网络、教材、教学平台这些问题。进入生成式AI阶段，学校要面对一批新的治理对象：用什么模型、接哪些知识、哪些数据能上传、生成内容谁审核、出了错怎么追溯。

　　香港校园目前的AI工具高度碎片化——老师用一套系统，学生用另一套，一所学校里同时跑着五六个不同的AI教学工具，校方很难统一管控。"启智"WisEdu的思路是反过来做，希望能做到五大重点：①建构校本知识管理;②透过AI标准化管控;③传承优秀教学经验;④对接前沿教学政策;⑤联通两地教研资源。

　　最后，把智能备课、分层命题、智能作业、智能批改、学情分析放进同一套系统，师生共用，学校可以按课程和安全要求，统一决定接哪些模型、开哪些功能。

　　以上功能不算独创，但在香港市场目前有一定稀缺性——多数本地AI教育平台功能是单一的，有的只做批改，有的只做教案，能一站式覆盖这些功能的产品并不多见。三所试点学校反馈中，认可度最高的不只是某个具体功能，更是"统一、安全、一体化"这个底座本身。

　　今年香港教育局推出的"『智』启学教"拨款计划，要求学校在3个学科、两个年级里做AI教学试点，这套系统的落地节奏和政策要求基本同步：三所试用学校目前覆盖中文、英文、数学、中国历史，跟香港中小学核心科目高度重合。作业批改环节参照香港教育局TSA小三统考规范开发，后续计划陆续参照更多官方考核标准。5月29日，新家园协会教育服务及支援中心和润建股份在香港举办了一场产品发布会，向全港校长展示了平台的落地效果。据反馈，学生对批改准确度认可度较高，教师认为出题贴合校内教学要求。

　　算力，是选择的起点

　　新家园教育中心今年5月和润建股份正式签约。新家园目前有50多所伙伴学校，而全香港的学校总数大约有900多所——中间这个差距，决定了这次合作从一开始考虑的就是能不能撑起未来的规模化覆盖。选合作伙伴时，袁国明考虑过不止一家，最后定下润建股份，原因很直接："我们必须找到算力有保证、有稳定、能提供长期技术支撑的企业共建系统，选择润建股份最大的原因，就是算力。"

　　润建股份正在做的一件事，是把算力从机房里的资源，变成学校能直接用的服务，载体是"五象云谷Token工厂"。这套体系把承载算力、智能调度、效率优化、模型服务、计量计费打包在一起，从"算力从哪来"到"算力怎么用"一次性打通，让Token像水、电一样，按需调用、按量计量。

　　对学校来说，不用自己去碰GPU部署、模型选型和调用调度——教师面对的是备课、批改这些具体功能，底层的算力像电网一样在背后运转，用了多少、花了多少钱也能算清楚。这套按量计费的机制，对应的正是规模化之后学校最容易卡住的两个问题：调度谁来管，账怎么算。而这也是新家园愿意把规模化覆盖这个长期目标押在润建股份身上的原因——不是看中某一个具体功能，而是看中这套"能像水电一样稳定供应"的底层能力。

　　算力只是底座。润建股份在算力之上还搭了一层从模型到应用的平台能力，覆盖数据处理、模型训练与微调、模型接入、智能体编排和云边部署，可以按不同业务场景组织模型和工具。放到"启智"WisEdu这个系统里，这层能力的作用是把学校资料、课程资源接进通用大模型，让AI从"能生成内容"变成"能按学校要求完成教学任务"。润建股份此前在大数据精准教学、题库资源、智能组题、试卷识别和学情分析上也有积累——这类偏结构化题库和考试数据的能力，和生成式AI结合起来，才能形成从备课、命题到批改、分析、教学调整的闭环，而不是停留在"能聊天"的层面。

　　再往前追，润建股份长期做通信、能源和数字化基础设施的建设运维，能力底色是让复杂系统在不同地区、不同场景里长期稳定地跑，而不只是开发一套软件。教育是这套工程化交付能力延伸出来的一条新业务线——这也是新家园选择合作方时给出的另一个考量维度：项目上线之后谁来持续维护、迭代、修错，比上线时功能有多少更重要。

　　慢一点，但可能走出自己的路

　　算力和渠道解决的是"能不能做"，接下来要面对的是"怎么做、多快能做"。袁国明不认为香港会复制内地那种统一标准、全港推行的路径——不是不想，是办学结构决定了做不到。内地可以集中批量推，一次落地一两百所学校;香港约900多所学校分属几十个不同的办学团体，要在全港推行标准化方案，因为各自有独特的需要，得一个个团体去谈，推进周期会明显长于内地。但他把这个"慢"也看作一种优势：香港办学模式本身百花齐放，AI教育推进速度可能较慢，应用场景和落地模式的多样性可能会更丰富。

　　这件事能往前走，靠的是两种能力拼在了一起：新家园得到多个办学团体的信任，知道怎么把一个个团体谈下来，也懂香港的课程标准和考核规范该怎么落地;润建股份拿出的，是把复杂底层能力做成"拿来就能用"的服务的经验——这套按量计费、稳定交付的模式，先在通信网络上跑通，又在能源网络上跑通，这次要落的是AI算力，教育是选定的场景。

　　袁国明对现状的判断很直接："很初步、很不成熟。"三所试点学校到全港学校之间，隔着谈判、隔着政策适配、隔着还没做出来的成本测算，这些都是接下来要一项项啃下来的事。但方向已经清楚了：AI进校园从来不难，难的是从散落各处的工具，变成一套学校能管、教师能信的日常系统——这正是这条新路径要走的方向。

　　AI落地，开始比拼把算力送进场景的能力

　　从润建五象云谷Token工厂推动算力服务化，到"启智"WisEdu在香港校园的落地，润建股份正在打通从算力基础设施到行业一线应用的完整链条。

　　在这次大会的"Token应用"环节，教育是"五大前沿实践"中被单独展示的一个场景，其余几场分别落在政务治理、企业服务、东盟法律和企业经营上——不同的行业，讲的是同一套逻辑：算力先通过Token工厂变成可调用、可计量的服务，再一个个走进具体场景，解决具体问题。

　　当AI竞争从"谁拥有更多算力"，走向"谁能把算力真正送进场景"，产业竞争的重点，也开始从基础设施建设，转向行业理解、场景落地和持续运营能力。润建股份正依托五象云谷Token工厂，将算力、模型与行业知识连接起来，让Token应用真正延伸向产业深处，服务业务、创造价值。