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长虹高校智慧教室解决方案可支撑多种新型教学模式，助力学校高效构建新型教与学空间。在新型教与学空间里，可实现局域网稳定教学、多屏协作互动、录播音视频融合、远程互动直播和物联网环境管控等功能。 常态智慧教室（普通教室） 小组翻转课堂（专用教室） 多屏分享课堂（计算机教室） 远程智慧教室（远程教室） 教学云平台 常态智慧教室 提供多种屏幕环境+教学模块的教室解决方案：单屏版、双屏版、智慧课堂、平台互动。 单屏教学 全媒体格式，原生态文档 支持DOC、PPT、XLS、图片、音频、视频、PDF、Flash各种格式，保持原有的版式、内容、动画效果不变。完全触控，极简操作。 完全触控，极简操作 利用手势就能完成对文档的操作，像手机一样简单、易学、好用。 融合软件、工具、自由灵活调度 实现OFFICE、PDF等软件与批注、聚焦、遮挡、放大等互动教学工具的无缝融合，使教师在讲课时自由灵活调用。 无线投屏，自由表达，呈现和分享 提供无线投屏、有线接入等多种方式，可将学生手机、平板、电脑的内容呈现在教学大屏，便于自由表达和分享。 全景课堂记录，课外随时回顾 截图、录像、笔记、课件、甚至活动都可以成为课堂记录的一部分，通过云端分享给学生。 APP互动 配合移动APP，实现课堂内外的互动反馈、沟通、学习、交流等。 双屏教学 由长虹教学主机+两台长虹触摸电视一体机显示环境构成。 双线教学 一屏显示教学课件，另一屏显示课件相关资源 PPT上下页联动 一屏显示PPT的上一页，另一屏显示PPT的当前页，翻页后亦跟随变化。 讲解+板书 一屏讲解教学课件，另一屏显示板书内容。 屏幕穿越 可将文档从一个屏幕移入另一个屏幕。 PPT同步显示 左右投屏中显示触摸电视一体机中展示的内容和操作。 屏幕互换 可以互换屏幕的显示。

优质光源，健康护眼 采用高精度、低纹波恒流驱动技术，光源无频闪，缓解视力疲劳。 精心选择自然光色温，结合侧发光、漫反射技术，消除蓝光危害，保护视力健康。 色彩还原度高，提高色彩识别度。 智慧传感，精准调光 精准识别光线变化，自动调节光照度。使教室避免因天气变化、光源光衰等因素造成的差异，提供全天候舒适的光环境，高效节能，使用便捷。 超长寿命，节能环保 优质LED光源，结合智慧调光技术，整套系统不含汞、氙等有害元素，健康环保。 智慧物联，管理拓展 可实现与窗帘、空调、新风、空净等其他环境设备扩展与物联，构成一整套校园环境管理平台，支持故障报警、寿命预测、远程控制、报表生成及导出等功能。 无线组网，安装便捷 无线控制技术，无需重新布线，安装升级简单易行。 场景预设，融入教学 灵活配置多种工作模式，支持不同教学场景，如教学模式、办公模式、自定义等。 常规教室模式 智慧教室灯（顶装） 智慧黑板灯 照明智控终端 窗帘智控终端 窗帘智控电视 智能人体感应终端 智能环境教室-智能环境管理平台 智慧环境管理平台，通过对教室中实时环境数据的采集和反馈，对绿色光环境系统、智慧温湿度环境系统、智慧空气环境系统进行数据监测、数据分析及远程管控，支撑起校园智慧环境入口，让各环境元素尽在掌握。 远程监测 远程查看教室设备运行状态，以及新风系统的相关环境参数。 远程控制 远程控制设备全开、全关、单开、单关，定时开关。 极限管理 支持添加、删除用户，根据需求分配不同的管理区域和管理权限 功率统计 支持班级、教学楼、全校的实时功率显示，支持当天、当月、当年的功率统计 故障报警 支持灯具寿命预测、状态统计、故障统计 报表导出 支持教室现场环境数据存储和报表展出功能

超级可靠性 IP54级别的防水防尘能力，符合半室外使用环境 超高亮度 在阳光的照射下依然能够清晰查阅各类资料 电容触摸 电容触摸屏、支持多点触摸，无需矫正，耐磨损、寿命长，免维护 人工智能 高精度人脸识别，多人同时识别 无边框设计 产品无边框设计，美观、大方 金属机身，浑然一体 全金属超薄机身，全封闭设计，加密接口，融入教学环境 自由选配 横版、竖版、黑色、白色根据学校需要选择 首页 首页支持自定义编辑，可以显示视频课表图片文字等多种形式的素材，作为智慧校园展示终端对接各个子系统，作为校园文化展示终端展示学校宣传片等，可以作为德育党建等窗口。 公告 可通过后台发布校方通知公告，如果产生调课信息，系统自动在相关设备上发布通知公告。 班级 班级的显示区域，可以用于显示班主任介绍和班级荣誉。将优秀标兵展示在智慧班牌上，树立榜样的作用，创造健康阳光的学习环境。 考勤 通过实时监控界面可掌握每个正在上课的教室里的老师、学生出勤状况。 个人 智慧班牌系统，可以查看个人信息，个人成绩、班级成绩、个人课表。

5G+AI 云边一体化智慧出行解决方案，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题，汇集了5G 通信、AT 算力资源平台、AI 算法、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等特征，同时将 5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，实现交通流感知、交通事件感知、配时方案优化、智慧灯杆、边缘计算网关等功能。 建设进展 研发方向一：网络建设规划南京移动在新港地区优先投入5G建设资源，目前新港开发区范围内，共 规划5G站点114个，其中宏站82个，杆站32个；已开通宏站27个。本项 目规划恒竞路需求站点11个，宏站9个，杆站2个，厂区内部宏站2个，兴 智路需求站点6个，其中宏站2个，杆站4个。 研发方向二：AI云平台研发 南邮信产院投入建设AI云平台，为人工智能提供算力支撑，为算法模型训练提供海量数据和开发环境，为区内 人工智能企业及高校科研人员提供一站式人工智能产业服务，带动人工智能技术的提升。目前已建成。 研发方向三：智慧灯杆+边缘网关 智慧灯杆：场景载体，环境感知等多功能实现。 边缘网关：各个功能互通互联的媒介 目前智慧灯杆进入融合各家设计阶段。 研发方向四:车路协同/无人驾驶交通流感知-实时感知城市交叉口内车流量、速度、排队长度、占有率等数据。交通事件感知-提供停车，逆行，超速，拥堵，变道等事件信息，并提供照片和视频。车路协同-将感知数据下发至无人驾驶车辆，车辆根据获得的信息自动优化行驶路线。配时方案优化-将感知数据直接下发到交通信号机，实时生成交通信号配时方案，下发至交通信号机，实现路口单点自适应控制。 研发方向四：车路协同/无人驾驶建设面向L4级无人驾驶的车路协同系统。主要是车路协同系统车端建设。通信网络建设方面：参与对5G网络的验证，协助验证5G网络与无人驾驶的互联互通。 大数据平台建设方面：其无人驾驶车可以在多场景应用，充当城市各种数据收集的载体。 车路协同云控平台建设方面：承担车路协同云控平台建设。 关注重点 开放性场景定义：一般是指城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》围绕5G+AI云边一体化创新应用示范道路，向全产业链（企业、科研机构等）开放能力。一是路侧基础设施开放，在南京南邮信息产业技术研究院有限公司统筹管理下，开放路侧龙门架、杆位等资源，以及相应的供电 、联网能力，为路侧生态参与者提供宝贵的示范场地；二是数据开放，在保障信息安全和公共隐私的前提下，开放路侧时空全覆盖的结构化与非结构化数据，形成"兴智路数据集"，为产业发展注入珍贵的稀缺数据资源；三是应用开放，建立其他生态参与者加入的申请入口，规范开放"数据集"，通过互联网、展厅等线上线下渠道向全社会展示 5G+AI云边一体化创新应用示范道路的成效。 示范性在中国（南京）智谷的指导下，本项目参与四方集聚各自技术及资源优势，群策群力，协同创新，紧密且高效地推进建设计划；将5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，期望建成经开区人工智能产业方向上的标志性应用场景，树立良好的示范典型。 先进性5G+AI云边一体化创新应用示范道路"项目，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题；汇集了5G通信、AI算力资源平台、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果；与其他单纯的车路协同场景、智慧灯杆场景相比，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等独特特征和 充分的先进性。

（一）项目背景 当前，智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点，已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前，人们通常使用“教学空间”来指代这种场所，将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视，学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向，但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时，在多元学习空间具体构建时，面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 （二）项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化，学习者及学习行为呈现出新的特点和规律，研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术，构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台，实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化，优化学习行为模型，基于实际应用与不同学习目标函数及内容，建立可重复、可预测、可验证的对比数据集，为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 （三）关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域，主要技术路线如图所示： 图 1 技术路线图 其中，项目包括的关键技术主要有以下三点： 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题，设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据，包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据，这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点，需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据，受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法；在保证学习者最大数据隐私性的前提下， 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。