玩转AI-”Hermes Desktop 使用报告:它干活,我摸鱼,双赢“

Hermes Desktop:一个让你从此“懒得亲自操作”的桌面智能体

开源免费、有记忆、能跨系统干活——关键是,真的很好用

各位被重复工作逼疯的小伙伴,今天聊一个开源桌面智能体——Hermes Desktop。

试用几天后,我决定把它装进主力电脑。这篇只讲怎么用:怎么让它干活、在哪儿薅它、有哪些注意事项。包教包会。

一、怎么让它干活:三步上手

第一步:装好它

官网搜 Hermes Desktop,下载对应系统(Win/Mac/Linux 都行)。装完打开,看到一个聊天框——别慌,它不是普通聊天机器人。

第二步:告诉它需求

用你跟同事说话的方式打字就行。例如:

“帮我把桌面这个文件夹里所有 PDF 摘要提取出来,做成 Markdown 表格”

“每天下午五点检查服务器 CPU,超80%就发邮件给我”

就当它是一个手速极快、但需要你交代清楚的实习生。

第三步:看着它干活

它会自己拆解任务、分步执行,做完告诉你结果。出错会尝试换方案,实在不行会停下来问你。

隐藏技能:长效记忆

它记住你让它做过的事。下次你说“再做一次”,它直接开干,不用重新教。适合每周都要跑的重复活。

收费吗? 公测基础功能全免费,高阶沙箱才收费。

二、在哪儿薅它:真香场景(远不止这些)

· 文献整理:对它说“监听‘待读文献’文件夹,新 PDF 自动提取标题、作者、摘要,添加到‘文献台账.md’。”每下载一篇,它自动记一笔。

· 定时跑脚本:“每晚10点,SSH 连测试服务器,运行 check_logs.sh,结果发我邮箱。”它自己连、跑、发,你安心睡觉。

· 爬网页:“打开这个网址,把页面上所有文章标题和链接爬下来,存到 Excel。”不用写一行代码。

· 整会议纪要:“把‘会议录音.txt’整理成结构化纪要,按‘议题-结论-待办’输出。”它归纳好,你复制粘贴。

当然,以上只是几个例子。它还能做批量文件重命名、格式转换、数据清洗、自动发消息……你想到的桌面自动化操作,它基本都能干。大模型内置的能力可不止四个,别被固定思维框住。

三、注意事项(看完别慌,它真的很牛逼)

说实话,再好的工具也有脾气。但千万别因为我写了几条注意事项就觉得它雷点多——恰恰相反,Hermes Desktop 是我见过最牛逼的开源桌面智能体之一,免费、有记忆、能跨系统干活,市面上很难找到第二个。只是为了让你们用得爽不翻车,该提醒的还是得提醒:

默认情况下它会把会话记忆存到云端,所以涉密数据、源码、密码建议去设置里改成本地离线模式(但离线后不能联网爬虫)。它只认标准 SSH 和容器接口,老旧闭源系统别指望它操作,更不要让它无人值守改生产环境。长期记忆会占硬盘,记得每季度手动清理一下历史会话。另外,它自动生成的脚本没有经过安全审计,建议你先看一眼、改一改再跑,尤其是删文件改配置的命令。

只要注意这几点,剩下的就交给它去卷吧。

Hermes Desktop 是开源圈少有的免费、有记忆、能跨系统干活的桌面智能体。整理文献、跑脚本、爬网页、整纪要——它能干的活比你想象的多得多。

别被几个小提醒劝退,它真的很牛逼。你只管动嘴,它替你动手。

你最想让它替你干什么?评论区告诉我。

探新AI-你以为是夜宵的小龙虾,其实是革命的技术

先问你一个问题。
你手机里要是能跑 GPT-4,你愿意吗?
—— 如果代价是充一次电只能用 7 分钟。

这就是大模型最头疼的问题:太能吃了。吃的不是饭,是电。
你跟 ChatGPT 聊个天,一次对话的耗电量,是传统搜索引擎的 30 到 40 倍。

为什么这么费电?
因为现在的大模型有个 “死脑筋”:不管问题难易,一律全力运转。

你问它 “1+1 等于几”,它把 1750 亿个参数全拉出来遛一遍。你让它写篇博士论文,它也是用同样的力气。
就像一个大学教授,你问他几点了,他也要从相对论开始讲起。那有没有办法,让 AI 学会 “看人下菜碟”?
有。
答案藏在一种你绝对想不到的生物身上。

小龙虾教 AI 的事

这种生物就是 —— 小龙虾。

别笑。小龙虾的神经系统,是神经科学界的 “教科书级” 研究对象。
它有一个让所有 AI 工程师眼红的特性:反应极快,而且几乎不费电。

怎么做到的?
因为小龙虾的脑子是分层的:

  • 底层(反射弧):负责 “逃!” 这种紧急任务,速度快、不费脑
  • 高层(大脑):负责 “这玩意儿能吃吗” 这种复杂问题,速度慢、费能量

大部分情况,底层就把活干了。高层大多数时间在 “摸鱼”—— 低功耗待机。这就是小龙虾用一丁点能量活得好好的秘密。
而我们的大模型,永远在用 “高层大脑” 处理一切。

把小龙虾的 “分层大脑” 塞进 AI

2019 年前后,几个研究团队同时想到了一个点子:
能不能给 AI 也装一个 “反射弧”?

于是,一项叫 “早期退出机制” 的技术诞生了。原理不复杂:
在神经网络中间,开几个 “侧门”。

  • 如果模型在前面几层就已经很有把握,就从 “侧门” 直接输出结果,后面的层根本不用跑
  • 如果模型拿不准,才继续往下走,动用全部算力仔细判断

就像你做选择题:
第一眼就知道选 A,直接写答案,后面的选项看都不看
拿不准,才把四个选项都分析一遍结果准确率几乎不变,有时候反而更高
这就是小龙虾技术的核心原理:不是让模型变 “笨”,而是让它学会该用力时用力,该省电时省电

“小龙虾” 还能怎么进化?

早期退出” 只是第一代。真正的小龙虾技术,还有更狠的玩法。

1. 自适应深度(Adaptive Depth)

不固定在第几层退出,而是根据输入难度动态调整

  • “你好吗” → 浅层退出
  • 分析这份合同的风险条款” → 深层推理

模型会自动判断:这道题是 “1+1” 还是 “哥德巴赫猜想”。

2. 多分支路由(Multi-exit Routing)

不是一条直路,而是多个分支并行
一个输入进来,先经过一个 “路由器”。路由器判断:这是图像、文本还是语音?

  • 图像走图像分支
  • 文本走文本分支

每条的 “深度” 不一样。就像医院分诊台:感冒去普通门诊,癌症去专家号。

3. 硬件级实现(Hardware Support)

最炸裂的是:Intel、IBM 已经在做芯片原生支持的小龙虾
不是软件模拟,而是硬件层面就支持 “按需计算”—— 简单任务时,某些电路层直接断电。这才是真正的 “省电”。不是 “少用”,而是 “不用”。

现在的大模型竞赛,大家都在比谁更大、谁参数更多、谁算力更强。

但 “小龙虾” 告诉我们另一条路:
聪明的 AI,不是算得最多的那个,而是知道什么时候该算、什么时候可以不算的那个

不是所有问题都需要全力解决。学会 “分层思考”,可能是更高级的智慧。毕竟 —— 连一只小龙虾都懂这个道理。

韬定律:芯片界的“空间折叠术”,不靠变小靠变巧

华为,给全球半导体写下了新序章。

过去半个世纪,芯片行业只有一条路:把晶体管越做越小。从微米到纳米,从 28nm 到 3nm,一场 “针尖上跳舞” 的竞赛,越跑越吃力。3nm 之后是 2nm,2nm 之后逼近 1nm,物理极限近在眼前。更严峻的是,先进制程的产线成本动辄数百亿美元,连行业巨头也难以承受。

就在全球陷入瓶颈之际,华为在上海抛出了改写行业的重磅答案 ——韬(τ)定律

不卷尺寸,卷时间

2026 年 5 月 25 日,ISCAS 2026 国际会议现场,华为半导体业务总裁何庭波正式发布韬定律。这是中国首次提出指导全球半导体演进的原创理论。不再跟随,不再模仿,而是站在产业前沿,重新出题。

韬定律的核心,是时间缩微

传统路径是 “几何缩微”:拼命缩小晶体管,在面积里堆密度。韬定律另辟蹊径:不把器件做小,而是让信号跑得更快。物理学中,τ 代表时间常数,衡量系统信号传输的基础耗时。韬定律的思路,就是系统性压缩时间常数,让芯片内部信号以更高效率流转

一句话:从拼 “更小”,转向拼 “更快”。

逻辑折叠:芯片的 “空间折叠术”

传统芯片像一座二维城市,晶体管平铺在平面上,信号跨区传输路径长、延迟高、损耗大。华为的逻辑折叠技术,直接把这座城市从平面 “折成高楼”。同一模块内部的逻辑单元,从平铺分布,变成垂直多层堆叠。原本相隔遥远的电路,变成上下紧邻,信号直达、路径骤减、延迟大幅压缩。

很多人会问:这不就是 3D 堆叠?

完全不同。


普通 3D 堆叠是 “成品模块摞起来”;华为逻辑折叠是在设计之初,把最基础的标准单元打散、重构、分层、重砌。别人是 “搭积木”,华为是 “盖新楼”。结果就是:传输距离缩短、寄生效应骤降、速度更快、功耗更低。

硬核数据:量产验证,不是实验室概念

韬定律不是纸面理论,而是已经量产的成熟路径。何庭波披露:过去六年,基于韬定律思路,华为已量产 381 款芯片,覆盖多品类、全场景。首个面向消费端的重磅落地,就是2026 秋季发布的麒麟 2026,逻辑折叠技术首次商用,数据亮眼:

晶体管密度:+53.5%(155→238 MTr/mm²)

P 核能效:+41%

峰值频率:+12.7%(3.1GHz)

SRAM 频率:+40% 以上

时钟缓冲器:减少 50% 以上

关键突破:所有提升,不依赖先进光刻工艺。换句话说,华为用架构创新,绕过物理极限,用成熟工艺跑出先进性能。

不止华为:中国给出行业新规则

摩尔定律主导半个世纪,全球产业被 “先进制程” 单一赛道绑定,技术、设备、成本三重壁垒,垄断固化。韬定律的意义,远超一家企业、一款芯片:它为后摩尔时代开辟了全新赛道。

核心逻辑很简单:
不用死磕纳米,成熟工艺也能做出高性能;
不拼极致制程,拼架构、效率、系统优化。这正是任正非所提:以数学补物理、非摩尔补摩尔、群计算补单芯片。
韬定律,就是这句话的落地答案。对全球行业而言,垄断格局被撕开缺口;对中国半导体而言,从追赶者,变成规则定义者。

未来十年:从两层折叠,走向全域多层

麒麟 2026 只是起点,采用的仍是局部关键路径折叠、混合键合间距 1.5 微米。下一步路线清晰:

2027:麒麟芯片进入Silicon状态,折叠技术全面成熟;

2031:晶体管密度目标 400+ MTr/mm²,等效 1.4nm 制程;

2035:逻辑折叠走向全规模、多层堆叠,昇腾 AI 芯片集成度提升 100 倍以上。

未来十年,芯片将从平面走向立体,从单层走向多层,性能提升不再依赖制程跃进。

关上一扇门,打开一片天

摩尔定律正在落幕,不是努力不够,而是物理规律使然。但落幕不等于终结。

华为用韬定律证明:路不止一条,答案不止一种。

它不仅是芯片行业的续命方案,更是中国半导体的破局宣言 ——我们不再跟着别人的规则跑,我们自己定义未来。2026 年秋,麒麟 2026,答案揭晓。

五部门联合印发《“人工智能 + 教育” 行动计划》 普开数据全力赋能教育数字化转型与智能升级

近日,教育部、国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、国家数据局联合印发《“人工智能 + 教育” 行动计划》(教科信〔2026〕1 号),全面部署人工智能与教育深度融合发展,明确到 2030 年基本形成人工智能与教育深度融合格局,构建全学段贯通、全社会覆盖的智能教育体系,加快塑造人机协同、虚实结合、泛在可及的智慧教育新形态,为教育强国建设提供坚实支撑。作为深耕教育大数据与人工智能领域的专业技术企业,北京普开数据技术有限公司积极响应政策号召,紧扣行动计划核心要求,全面助力 “人工智能 + 教育” 落地见效。

计划核心目标明确 擘画教育发展蓝图

《行动计划》以育人为本、素养为先、应用导向、智能向善为原则,聚焦教育数字化战略实施,明确总体目标与具体方向:到 2030 年,建成纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系,人工智能人才培养质量显著提升,全民 AI 素养培育机制成熟完善;实现教育教学、科研创新、教育治理模式系统性变革,建成集约高效的基础支撑环境与开放协同的创新生态,打造一批普惠安全、可复制推广的标杆应用场景,让智慧教育新形态基本成型,大幅提升我国智能教育全球影响力。

五大重点任务推进 构建全维度智能教育

  • 聚焦人才培养与素养提升

行动计划明确全方位推进人工智能人才培养与全民素养提升,实现全学段、全社会覆盖。在基础教育领域,完善中小学人工智能通识教育指南,推动 AI 全面纳入地方课程,开齐开足开好相关课程,强化跨学科教学与教育基地建设,助力城乡教育优质均衡;高等教育层面,推动人工智能成为公共基础课,优化课程教材体系,深化学科交叉融合,培育拔尖创新与复合型人才;职业教育聚焦传统专业智能化升级,校企协同共建课程与实训基地,培养适配产业需求的高技能人才;同时面向全社会推进 AI 通识教育,依托国家智慧教育平台开放资源,推行微专业、微证书,衔接学分银行体系;全面提升教师智能素养,制定标准、全覆盖培训,将 AI 纳入师范生培养与教师资格考核,夯实师资保障。

  • 深化 AI 与教育深度融合

行动计划着力推动人工智能与教育全要素、全过程深度融合。赋能学生全面学习,研发智能学伴、思政大模型,建设学生数字档案,实现个性化学习路径优化,覆盖德智体美劳及特殊教育,助力教育公平;赋能教师提质增效,围绕备课、授课、作业、辅导、教研全流程,打造智能教学工具,实现智能批改、学情分析、循证教研,切实为教师减负;赋能教育精准治理,建设教育智能大脑、人才供需大数据平台,实现资源优化调配、智能评价、就业服务与安全预警;赋能科研范式创新,搭建科学智能体与智能实验室,推动科研平台升级,加速科技成果转化。

  • 基础支撑环境是智能教育发展底座

围绕基础环境建设,行动计划提出构筑集约高效的智能教育基座,建设国家教育智能算力服务平台(教育智联网),整合算力、数据、模型资源,建强国家教育大数据中心;国家分学段研发教育大模型,强化安全伦理与价值对齐,避免低水平重复建设;升级国家智慧教育平台,搭建共创共享的智能应用体系,布局人工智能(教育)应用中试基地,遴选优质教育智能体;打造未来课堂、未来学校、未来实训中心等虚实融合教育空间,推广数字教材、虚拟仿真实验与智能终端应用,支撑个性化学习落地。

  • 保障智能教育健康可持续

行动计划注重生态体系建设,推动人工智能与教育交叉学科研究,开展伦理研究与社会实验,构建技术创新平台;完善政策制度与标准规范,健全教育大模型评测、数据安全等体系,强化人才队伍与多元投入保障;深化国际合作,参与全球教育治理,共享优质资源与技术成果;筑牢安全屏障,建立分级分类安全防护机制,强化内容审核、风险预警与隐私保护,防范各类安全风险,确保智能教育安全可信。

  • 确保政策落地见效

行动计划明确坚持党的全面领导,建立五部门协同推进机制,教育部门牵头统筹,发改、工信、科技、数据部门各司其职、协同发力。要求各地各校将 “人工智能 + 教育” 纳入发展规划,开展示范应用,加强培训宣传,及时总结推广典型经验,强化项目、资金、队伍保障,确保各项任务落地落实。

普开数据全力赋能 “人工智能 + 教育” 落地

作为专业的教育大数据与人工智能技术支持企业,北京普开数据技术有限公司深度匹配《“人工智能 + 教育” 行动计划》要求,凭借成熟的技术、产品与落地经验,为各级各类学校、教育机构提供全链条解决方案。

人才培养与课程建设方面,普开数据提供覆盖中小学、高校、职业院校的 AI 通识课程、专业核心课程与实训体系,支持微证书、学分对接,快速满足 AI 进课堂、专业智能化升级需求;

AI 赋能教与学方面,推出智能备课、智能答疑、学情分析、个性化学习等工具,构建数字档案与学习画像,助力因材施教、减负增效;

实训环境建设方面,打造轻量化 AI / 大数据实训平台、虚拟仿真实验室、信创适配实训基地,解决院校实训部署难、成本高的痛点;

基础支撑服务方面,提供教育大模型轻量化部署、数据治理、智能分析平台,助力教育智能大脑建设;同时提供师资智能素养培训、项目申报指导、示范基地建设等服务,严格遵循数据安全与合规要求,助力教育公平与质量提升。

普开数据多年来持续紧跟国家教育数字化战略部署,未来将以《“人工智能 + 教育” 行动计划》为指引,不断迭代技术产品、深化场景应用,携手教育领域各方,推动人工智能技术与教育教学深度融合,构建智慧教育新形态。

河南农业职业学院-全校人工智能通识课培训圆满完成

为助力高校人工智能通识教育高质量发展,推动 AI 技术与多学科教学深度融合,近日,普开数据 副总经理 刘生受邀赴河南农业职业学院,开展为期 2 天的《人工智能通识课师资培训内容与教学方法》的培训。来自该校人工智能、农学、机械、电子、财经、商贸等十余个分院及行政办公部门的 60 余名教师参与培训,沉浸式学习 AI 教学核心内容与实操方法。

讲解:大模型的发展层级
普开数据-大学人工智能通识课软件架构图
普开数据人工智能通识课课程资源
普开数据人工智能通识课课程资源
普开数据人工智能通识课课程资源
普开数据人工智能通识课课程资源
讲解:人工智能通识课的知识体系

作为本次培训的核心主讲人,刘生凭借在人工智能领域的深厚积淀与丰富实践经验,以《人工智能通识课师资培训内容与教学方法》为主题,为参训教师带来了系统性、实用性兼具的专业指导。培训中,刘生围绕人工智能基础概念、机器学习原理、深度学习应用及自然语言处理与计算机视觉入门等核心知识点,结合行业前沿案例进行深度拆解,帮助教师们快速构建 AI 知识体系。同时,针对通识课教学痛点,他重点分享了案例教学、项目驱动、互动研讨、实操演练四大高效教学方法,引导教师们探索适配不同专业的 AI 教学模式,切实提升课程设计与教学实施能力。

高校人工智能通识教育新蓝图

为让培训内容落地见效,普开数据在本次培训中全面输出了自主实践验证的 AI 教学技术与工具体系。核心开发层面,

1、推荐了主流 AI 应用平台,为教师们提供了便捷的模型交互能力;

2、数据分析与可视化环节,详细指导了 Anaconda 基础环境搭建、Python 3.10 虚拟环境配置,以及 numpy、pandas、scikit-learn、pytorch 等核心 Python 包的应用,

3同时涵盖 matplotlib 可视化工具、streamlit 与 fastapi Web 开发框架、jupyter lab 交互式笔记本等实操工具;

4、此外,还配套推荐了 Yank Note 文档编辑器、draw.io 绘图工具、GitHub 版本控制平台及 Google Chrome 浏览器、FFmpeg 多媒体处理工具等必备软件,形成了 “理论 + 工具 + 实操” 的完整培训支撑体系。

培训过程中,刘生带领团队与参训教师展开深度互动,结合河南农业职业学院的学科特色,重点探讨了 AI 在农业智能化种植、机械自动化控制、财经数据智能分析等领域的应用场景,为各专业 AI 通识课的差异化设计提供了精准思路。参训教师纷纷表示,普开数据带来的培训内容兼具专业性与落地性,让大家掌握了 AI 核心知识与教学技巧,获得了全套实用工具支持,为后续开设高质量通识课程提供了有力保障。

此次合作是普开数据赋能高校 AI 教育的又一实践成果。作为人工智能领域的深耕者,普开数据始终致力于推动 AI 技术在教育领域的普及与应用,通过输出专业培训、技术工具与教学方案,助力高校培养兼具 AI 素养与专业能力的复合型人才。

工信部公布鸿蒙人才发展促进工作组首批成员单位

2026 年 1 月 13 日,工信部人才交流中心发布通知,公布鸿蒙人才发展促进工作组首批成员单位,北京普开数据技术有限公司(即普开数据)以成员单位身份入选,一同入选的还有 14 家发起单位与 125 家成员单位,覆盖政产学研用多领域,旨在构建鸿蒙人才生态,助力鸿蒙生态高质量发展。

成功入选鸿蒙人才发展促进工作组首批成员单位,标志着普开数据在产教融合领域的深耕实践,与国家信息技术应用创新战略实现了精准同频,成为公司发展历程中的重要里程碑。未来,我们将切实肩负成员单位使命,深度参与鸿蒙生态人才培育工作,持续深化校企协同育人模式,推动科研成果与产业需求高效转化,以专业方案与创新智慧助力构建共享共赢的鸿蒙人才发展格局,在国产操作系统生态建设与区域数字经济高质量发展的征程中,书写更多产教融合的生动实践。

凝聚行业共识 共筑智教生态 ——2025 人工智能通识课程体系构建与生态赋能交流会收官

12月6日,“2025人工智能通识课程体系构建与生态赋能交流会”在中原工学院成功举办。河南省人民政府教育督导团原副总督学、河南省人工智能学会专家吴廷伟,学会专家、河南财政金融学院原副书记田俊廷,河南省人工智能学会副理事长兼秘书长马广建受邀出席会议。会议以“共识·共创·共行——聚焦AI通识教育,共筑课程建设新生态”为主题,汇聚来自全国各地200余位学界权威、企业精英与教育同仁,共话人工智能通识教育发展新路径,共商产教融合创新新举措。

本次会议由河南省人工智能学会指导,全国人工智能通识教育产教融合共同体、河南省人工智能学会人工智能通识教育专委会主办,中原工学院、郑州信息科技职业学院共同承办,深圳市讯方技术股份有限公司、郑州威科姆科技股份有限公司、北京普开数据技术有限公司、杭州睿数科技有限公司、河南继学电子科技有限公司协办,中国网中部频道、河南广播电视台提供媒体支持。

河南理工大学计算机科学与技术学院副院长、河南省人工智能学会人工智能通识教育专委会秘书长王磊主持开幕式。

中原工学院副校长杨坤在交流会上致欢迎辞,他提到学校2024年已在省内率先面向五千余名本科生开设人工智能通识课,积累了相关教学经验,期待以此次交流会为契机深化交流,助力高校人工智能通识课程体系与教育新生态建设。

河南开放大学副校长梁尔涛在交流会上致辞,他指出作为全国人工智能通识教育产教融合共同体牵头单位,他回顾了共同体在“五金协同育人体系” 建设上的阶段性成果,明确2026年将持续深化相关建设、推进职业院校人工智能通识教育普及覆盖的目标,并表示学校将继续发挥牵头作用,携手各方深耕产教融合,构建人工智能教育生态。

河南省人工智能学会副理事长兼秘书长马广建在交流会上致辞,他指出人工智能通识教育已迈入“全面推进”关键阶段,既取得了河南高校特色课程开设、校企协同项目落地等初步成效,也面临课程体系、教学模式、产教融合等方面的问题,呼吁各方深化共识、强化共创、坚持共行,凝聚合力构建人工智能通识教育生态,为相关强国建设注入动力。

河南省人民政府教育督导团原副总督学、河南省人工智能学会专家吴廷伟在交流会上致辞,吴厅长结合《教育强国建设规划纲要(2024-2035 年)》及国家 “十五五” 相关政策要求,强调了人工智能通识教育在培养数字时代高素质人才、推动教育数字化转型、助力产业升级中的战略意义。他指出,政策导向下人工智能与教育的深度融合已成必然趋势,鼓励高校、企业等各方深化产教协同,完善课程体系、创新育人模式,为教育强国与人工智能强国建设夯实人才基础,随后宣布本次交流会正式开幕。

主旨分享环节,山东大学计算机与人工智能通识教育教学研究中心主任郝兴伟教授以”人工智能通识教育:问题与挑战”为题,从多维度剖析了当前AI通识教育面临的核心难题与破解思路,内容翔实、见解独到。

中原工学院计算机学院执行院长、通识教育专委会主任张书钦教授聚焦”以思维培养为核心:人工智能通识教育高质量发展路径探析”,分享了本土高校在课程建设与教育模式创新中的丰硕成果,为同类院校提供了可借鉴的实践范本。

全国人工智能通识教育产教融合共同体副秘书长赵恒率先作年度工作报告。赵秘书长总结了2025年共同体在“五金”建设上的突破性进展,包括成员单位突破260家、落地“2+X”课程体系、编撰新形态教材、建成示范实践基地等。同时发布2026年规划,明确将聚焦“高职普及、体系覆盖”目标,进一步扩容成员规模、升级课程教材、拓展基地功能、擦亮公益品牌,推动人工智能通识教育高质量发展。

学会人工智能通识教育专委会常务副主任张沛杰随后作专委会年度工作报告。回顾了专委会在组织开展省内外高校调研、公益讲座、师资培训、在线集体备课、赛事活动、企事业单位培训、老年大学AI通识课、征集优秀实践案例、参加电视台公益节目等方面的成果。

普开数据创始人兼 CEO 叶刚以 “大模型赋能人工智能通识课实验实训建设方案” 为题,结合当前 AI 通识教育在实践教学中的痛点难点,提出了兼具创新性与实用性的解决方案。

叶刚指出,人工智能通识教育的核心不仅在于知识传授,更在于实践能力与创新思维的培养,而大模型技术的发展为实验实训体系升级提供了关键支撑。方案围绕 “理论 + 实践 + 创新” 三位一体的培养目标,构建了从基础实验到综合实训、从虚拟仿真到真实场景的多层级实践教学体系,通过大模型赋能的智能实训平台,实现教学内容动态更新、实训过程智能指导、学习效果精准评估,有效解决了传统实训教学中资源不足、场景单一、师资依赖度高等问题。

该方案依托普开数据在人工智能技术研发与教育实践领域的深厚积累,整合了大模型推理、智能交互、数据可视化等核心技术,打造了适配高校、职业院校及各类教育场景的实验实训解决方案。方案发布后,得到了与会嘉宾的广泛认可,不少高校代表表示,该方案为人工智能通识课程的实践教学提供了清晰路径,有助于快速提升课程建设质量与教学效果。

普开数据作为人工智能通识教育产教融合领域的、解决方案服务商与生态共建者,始终深耕人工智能教育领域,积极推动产教融合创新发展。此次交流会期间,公司与多所高校、行业企业达成了合作意向,未来将进一步发挥技术与资源优势,在课程研发、教材编撰、实践基地建设、师资培训等方面深化合作,助力构建人工智能通识教育新生态。

本次交流会的成功举办,为学界与业界搭建了高效的沟通合作平台。普开数据将以此次会议为契机,持续聚焦大模型技术在教育领域的创新应用,不断完善人工智能通识教育解决方案,与全国高校、企业及教育同仁携手同行,为培养数字时代高素质人才、助力教育强国与人工智能强国建设贡献更大力量。

第三届湖北省大学生信创大赛圆满举行

5月12日,在湖北省教育厅湖北省经济和信息化厅的指导下,由湖北省高等教育学会主办的第三届湖北省大学生信创大赛决赛成功落下帷幕。湖北省大学生信创大赛是湖北省高等教育学会主办的重大赛事之一,是深化信创人才培养以及教育教学改革的关键载体和重要平台。本届大赛首次同时设立本科和高职两个组别,其中本科组由湖北工业大学承办,高职组由武汉职业技术学院承办。

本次大赛共设立六个赛道,分别为“普开数据”人工智能赛道、“奇安信”网络安全赛道、“人大金仓”数据库应用与开发赛道、“统信”国产操作系统赛道、“噢易云”云平台开发赛道、“紫光恒越”PC和服务器赛道,其中人工智能赛道为今年新设。比赛由六大赛道企业自主命题,聚焦行业实践,赛题实操性强。

第三届湖北省大学生信创大赛(本科组)

开幕式以湖北工业大学作为主会场,武汉职业技术学院作为分会场,以线上视频连线的方式协同开幕,湖北省教育厅高教处副处长吴勃,湖北省经信厅软件处处长董爱军出席开幕式,湖北工业大学党委副书记胡晓艳、武汉职业技术学院党委书记、校长鄢烈洲分别致辞,湖北省高等教育学会会长周应佳宣布大赛开幕。开幕式结束后,集体巡视了赛场。

湖北省高等教育学会会长周应佳决赛现场指导工作

第三届湖北省大学生信创大赛(高职组)

                                                              武汉职业技术学院党委书记、校长鄢烈洲致辞

武汉职业技术学院党委书记、校长鄢烈洲出席大赛开幕式并致辞。他表示,学校高度重视信创专业建设,围绕服务制造强国、网络强国和数字中国国家战略,精准对接湖北省“51020”现代产业集群布局,深度聚焦国产基础软件、信息安全等领域,于2020年成立全国首家信创学院,2024年整合优势资源,合并组建人工智能学院(信创产业学院)。学校十分重视本次大赛的承办工作,在总结前期经验的基础上,制定了省赛承办方案,组建多个服务工作组落实落细工作任务,围绕场地安排、设备调试和赛项执行等内容进一步细化工作流程,全力确保本次大赛高标准、有温度。

各赛道参赛选手

大赛期间还同步举行了信创人才培养论坛,来自参赛院校教师代表、各赛道支持企业代表、各赛道专家等共计50余人齐聚一堂,围绕信创背景和产业生态、行业资格认证体系、教育解决方案等方面展开探讨。与会人员一致表示,专业链和产业链紧密对接与真正融合离不开职业教育,产教融合是职业教育高质量发展的必由之路,未来将积极开展信创人才培养探索,通过校企之间的沟通和互动,共同助推信创人才培养质量迈上新台阶。

此次第三届湖北省大学生信创大赛的圆满举行,不仅激发了大学生们对于信创领域的热情和创造力,也为信创行业未来的发展注入了新的活力与希望。相信通过这样的赛事,将培养出更多优秀的信创人才。让我们共同期待下一届大赛能够带来更多的精彩与惊喜。

普开数据助力辽宁科技大学理学院打造前沿的人工智能教学环境

近日,普开数据为辽宁科技大学理学院打造人工智能教学实验室。将为学生提供更优质、更前沿的学习体验,培养他们对人工智能技术的理解和实践能力。

在这个全新的实验室中,学生们将有机会接触到人工智能领域的最新技术和应用。通过实践操作,他们将通过实践操作深入了解人工智能的基本原理、算法和实际应用场景,提升自身的技术水平和创新能力。

 

教学

人工智能教学实验室不仅涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域,还配备了一系列丰富的教学资源和工具,以支持学院的实验教学工作。人工智能教学实验室融合了当前主流的Docker+Openstack技术。根据现有国内外高校开展人工智能课程的建设经验以及现有的深度学习及人工智能技术就业市场需求而制定的,让学生具备研究人工智能科学与工程领域问题能力,以及解决人工智能、机器学习、深度学习应用问题的能力,系统地掌握信息技术、数据分析、机器学习技术、信息处理等基本理论、知识和技能,并且能够根据所学的实训知识与方法技术从事实际的机器学习及人工智能研究工作,学生将能够通过实验操作提高实践能力,培养创新思维,为未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

课程

人工智能课程体系根据不同学历和职业方向设置不同的课程学习路线,针对每门课程提供教学实验指导手册、在线视频、资源包、实验示例代码等,让学生学以致用。通过在线学习、原理验证、实训应用、综合分析及自主设计等多层次的实验操作,为人工智能教学提供一个完整的一体化的实验教学体系。

涉及自然语言处理、机器视觉、人脸识别等应用领域的案例,配套实验手册,边学边练通过实际项目上机演练,多方位学习及训练,做到学生与企业需求无缝衔接,真正解决人工智能人才缺口问题。

 

 

‖喜报‖ 普开数据获“专精特新”认定,彰显实力!

近日,北京市经济和信息化局公布了2023年第二季度专精特新中小企业认定名单。经过专业的审查和公示,普开数据凭借在数字技术领域的深厚积累和卓越实力,成功入选北京市2023年第二季度专精特新中小企业。

 

 

专精特新”,是「专业化、精细化、特色化、新颖化」的缩写。其中,「专」指专业化与专项技术,企业专注并深耕于产业链中某个环节或某个产品;「精」指精细化,企业精细化生产、精细化管理和精细化服务;「特」指产品或服务的独特性与特色化,产品或服务具有行业或区域的独特性、独有性、独家生产的特点;「新」指自主创新与模式创新。“专精特新”企业评选认定严格,从企业的经营条件、专业化程度、创新制造能力等多个维度进行考察,严格筛选。获此认定,充分展现了普开数据在专业细分领域、技术引领、国家产品认证、市场占有率等方面的综合实力。

普开数据秉承“工匠精神”,立足产业与教育,以产业技术赋能教育,无缝衔接产业与高等教育。用数据思维深耕大数据、人工智能以及信创技术,服务高等院校专业建设。

今年8月,普开数据联合北京大数据协会、江西财经大学发起《大数据实验室建设与实施标准》团体标准,全国二十七家高等院校、科研机构、企事业单位积极参与。普开数据CEO叶刚先生作为总审稿人,副总经理刘生为总撰稿人参与制定《标准》。

 

自2010年起,普开数据历经14届的高新技术培训,先后为高校培养了近8000名“双师”型技术人才;截止当前已有近300所本专科院校在教学过程中使用了普开数据的实验室产品,服务院校质量、数量都在垂直领域遥遥领先。 普开数据团队精于产品研发、苛求服务质量,在2018年一举拿下教育部“协同育人”大数据领域优秀奖项。该奖项为2018年教育部产学合作协同育人项目唯一大数据项目优秀奖。

普开数据结合多年教育及开发经验,以人工智能、大数据产业需求为导向,以企业岗位模型为基准,以应用型人才培养为目标,引入行业典型项目案例,研发出集教学、实验、实训、科研为一体的大数据、人工智能实验实训解决方案。

我们始终将研发作为企业发展的核心,不断加大研发投入,持续的投入带来了创新技术的迸发,设计开发了能够满足信创人才培养的实践教学环节虚拟仿真,虚实结合的综合平台。并一举夺得“创客北京2022”龙架构自主生态专项赛道–创新奖;并于同年荣获鲲鹏应用创信大赛2022北京区域决赛企业数字化赛道一等奖;以及2022北京软件核心竞争力企业。真正做到了国产自主可控,信创实验实训平台已取得与飞腾、龙芯、麒麟、鲲鹏、申威、方德、华为异腾等多种处理器架构兼容及产品适配认证。该平台的成功研发,标志着普开数据在信创领域取得了重大突破,为信创人才培养提供了强有力的支撑。

 

普开数据相信,通过“专精特新”的战略定位,公司专注聚焦教育数字化需求,持续加大研发投入,将在教育数字化领域取得更大突破。成为专注于教育数字化服务的“小巨人”企业。