人工智能与数字成熟度指数：大学如何从数字化基础构建人工智能优化系统

执行摘要 人工智能正在全球范围内重塑高等教育。大学正投资于数字基础设施和人工智能技术，以提升学习效果、加速研究进程和现代化机构运作。然而，对于人工智能赋能的转型准备在不同地区、收入群体和机构类型之间存在不均衡。 参考82个国家的1353所大学的4,950个回应，2025人工智能及数字化成熟度指数（AI-DMI）从四个维度评估了机构的准备情况：战略、人才、运用和科技。结果显示，在连接性、人工智能密集度采用、研究计算能力以及领导层一致性方面存在结构性的分割。 关键发现 1. 人工智能的整体成熟度因地区而异。北美洲、中东及北非、亚太地区在整体人工智能成熟度上得分高于全球平均水平，而欧洲、撒哈拉以南非洲和拉丁美洲得分低于平均水平——这反映了技术、应用、劳动力及制度调整方面的差异。 访问不仅反映经济能力，还反映机构政策和行业合作，部分原因是许多生成式人工智能工具需要相对简约的基础设施。 5. 研究计算能力仍然是结构性制约因素。 亚洲太平洋地区、欧洲和西亚北非地区的安全协作平台相对成熟。 2. 互联互通呈现出清晰的收入差距。• 87%的高收入国家机构报告拥有可靠的无线接入，而低收入国家仅为56%。 然而，在大数据基础设施和高性能计算（HPC）方面，许多地区的访问仍然有限。 5G接入集中在收入较高的体系中（50-58%），在低收入和中等收入国家中则显著较低（大约30-40%）。 6. 技术准备度往往超过应用。 资源更丰富地区的报告往往基础设施供应高于有效利用，而资源较少的体系通常对系统使用强度较大。 3. 基础数字系统广泛存在——人工智能密集型应用较低且不均衡。 学习管理系统和会议工具在全球范围内被广泛应用（73-95%）。 7. 领导力和激励机制落后于技术投资。 全球范围内，在招聘和晋升中对数字和人工智能能力的认可仍然薄弱，且不同地区和收入水平的专业发展参与度存在差异。 人工智能和数据密集型工具的采用仍不均衡：亚太地区（42%）和中东及北非地区（46%）领先，而拉丁美洲报告的采用率显著较低（16%）。 4. 访问生成式AI工具的途径不均等——并非仅由收入驱动。 北美（84%）和欧洲（76%）的报告显示，机构提供水平最高，相比之下，拉丁美洲只有31%。 82个国家 4,950 回复 1,353所大学 值得注意的是，中等偏下收入国家（64%）的报告提供的比例高于高收入中等收入国家（49%），这表明 第一部分引言 主要建议 不断将5G融入校园生态系统。佛罗里达南大学已部署私有5G基础设施，以支持先进的研究应用、实时数据实验和智慧校园项目。1类似地，亚利桑那州立大学推出了5G赋能的创新环境，将下一代无线连接融入教学和应用研究中。2 为了使人工智能转型真正惠及学生，它必须具有包容性。随着学习未来的个性化、移动化和沉浸式发展，确保公平获取下一代人工智能基础设施将至关重要。 1. 采用差异化的连接策略。 1.1 构建人工智能赋能大学的基石 低资源系统应优先考虑可靠的Wi-Fi、移动接入和核心数字基础设施。更多数字成熟系统应推进5G集成、云生态系统和边缘计算，以支持高级学习和研究环境。 人工智能（AI）和数字化转型正在迅速重塑全球高等教育体系。大学正利用AI提升学习效果、加速研究进程、简化运营流程，并加强与行业和社会的互动。然而，AI的转型潜力并不取决于孤立的工具，而在于机构的准备程度——涵盖基础设施、利用能力、人力资本和战略对齐。 在亚太地区，像香港大学和北京大学这样的机构已经部署了Wi-Fi 7技术，以支持高密度、低延迟的环境。3这些升级使沉浸式课堂、AI赋能的评估和大规模研究数据传输成为可能，反映了从接入向AI优化基础设施的转变。 2. 加速人工智能赋能的学习模型。人工智能支持的反馈、自适应系统和智能辅导。这可以支持大规模的学生群体并扩展个性化学习的能力。 各区域高校正在投资下一代网络，以便实现以人工智能为主的learning environments 和 research ecosystems，而资源较薄弱的系统依然把基础设施建设优先。这些差异化的途径揭示了基础设施策略如何越来越影响着院校的人工智能 readiness。 没有包容性基础设施和协调一致的可访问性，差距风险扩大，限制学生参与人工智能赋能的学习和研究。因此，确保包容性访问必须始终成为机构人工智能战略的核心，同时得到国家政策和产业合作的支撑。 确保对生成式AI工具的公平获取。 这些例子展示了连接性如何从基本接入向支持低延迟、高带宽的环境演变，以适应人工智能教育、实时分析和协同研究。 全系统许可模式以及协调的公私合作伙伴关系可以减少差距并扩大机构间的可扩展访问。 1.2 通信：从接入到AI优化系统 可靠的宽带和校园全覆盖Wi-Fi仍然是数字参与的基本底线。在许多低收入和中收入环境中，扩大无线覆盖和稳定互联网接入仍然是首要任务——确保学生和教职工能够参与混合学习、基于云的平台和数字研究协作。 4. 投资共享高性能计算基础设施。 国家级和地区级计算平台可以提升研究竞争力并缩小人工智能驱动发现中的结构性差距。 5. \u0007对领导力、人力资源发展和激励措施进行协调。 在更先进的数字系统中，连接策略正转向性能和可扩展性。在美国，大学正 将AI能力嵌入正式评估、招聘和晋升体系，以确保持续的机构转型。 脚注 结论： 1T-Mobile与USF合作，为学生们提供奖学金并提升校园网络连接，采用高级网络解决方案。（2025）Usf.edu。https://www.usf.edu/news/2025/tmobile-and-usf-collaborate-to-provide-scholarships-to-students-and-enhance-oncampuss-connectivity.aspx AI成熟度是多维的，需要在基础设施、计算能力、劳动力能力和战略等方面达到一致。核心挑战不仅仅是加快采用步伐，更重要的是确保人工智能转型能够减少而不是加剧全球的不平等。 并且制度不公。那些将科技投资与包容性战略和能力发展相结合的大学将处于引领高等教育下一阶段的最佳位置。 2ASU与Verizon合作，将5G——下一代无线技术——带入校园 | ASU企业技术。 （2022）。asu.edu。https://tech.asu.edu/features/asu-verizon-5g 在不同情境下，带宽的扩展使得实时分析、分布式协作和可扩展的AI赋能服务成为可能。在研究密集型机构中，它支持共享计算平台和跨行业创新。在新兴系统中，云赋能解决方案扩展了机构的容量和效率。 1.5 战略、治理和负责任的人工智能采纳 1.3 带宽与高级计算能力 在美国，亚利桑那州立大学的生成式AI数字信任指南明确了负责任采用的参数，并明确纳入了亚利桑那州立大学的以原则为基础的创新方法框架中。13在中国，上海交通大学“AI 10 Principles”阐述了一个涵盖AI科学、智能文科和课程改革协调一致的机构发展路线图。14在沙特阿拉伯，苏丹王子大学推出了一项关于生成式人工智能的道德和负责任使用政策，强调透明度、人工监督以及道德和法律合规性。15 随着下一代连接性的扩展，更高的带宽使大学能够更直接地将人工智能嵌入到教学、研究和机构运营中。 在中国宁夏大学，增强的网络容量使得“3.0课堂”得以实现，其中AI工具评估教学效果，监控学习者的参与度，并大规模优化课堂管理。4实时分析和持续反馈——之前受制于基础设施限制——现已融入日常教学。 1.4 人力资源能力与制度信心 机构的人工智能准备不仅取决于基础设施，还取决于员工能力和机构信心。大学越来越多地投资于培训和开发，以加强这种能力。在澳大利亚的新南威尔士大学，ChatGPT Edu 已向学术和教职工推出，以支持教学和运营中的人工智能应用。9印度安得拉大学推出了针对教师的AI培训计划，以加强教学和研究能力。10在科技大学，一个为期20小时的AI培训证书，为教师和领导提供正式的AI素养培训。11在阿拉伯联合酋长国，扎耶德大学在其组织和课程中嵌入人工智能，将教师发展与智能系统工程、网络安全和数字化转型的新学位课程相结合。12 带宽还支持协作型研究生态系统。在美国的俄亥俄州立大学，AI(X)中心构建了连接研究人员、产业合作伙伴和创业者的共享数字平台，加速了超越个别实验室的人工智能驱动发现。5 这些例子表明，人工智能的准备工作不仅取决于基础设施和技能，还取决于明确的战略和伦理治理框架，这些框架可以减少阻力并支持学术社区负责任地采用。 脚注 4华为发布智能教室3.0解决方案，加速教育智能化——华为企业。（2024）华为企业。 5人工智能中心，俄亥俄州立大学 | 俄亥俄州立大学。（2026）。Osu.edu。https://aihub.osu.edu/ 1.6 向着机构AI准备框架 先进计算能力进一步加强了人工智能密集型研究。在新加坡国立大学，部署了Hopper这款GPU优化的超级计算机，扩大了高性能计算（HPC）在数据驱动和仿真密集型研究中的应用，缩短了处理时间，并使得以前受限于计算能力的项目得以开展。6这种能力得到了新加坡协调一致的国家级研究基础设施的支持。新加坡国家超级计算中心为大学和科研机构提供共享的高性能计算资源，加强了对先进计算的系统级访问。 6新加坡国立大学。（2025年9月19日）。新加坡国立大学提升高性能计算能力以推动研究。新加坡国立大学提升高性能计算能力以推动研究；新加坡国立大学。https://news.nus.edu.sg/nus-ramps-up-high-performance-computing- capability-to-propel-research/ 随着人工智能在高等教育领域的普及，院校正投资于连接性、高级计算、劳动力能力以及治理。下一节中描述的“人工智能与数字成熟度指数”（AI-DMI）提供了一个结构化的基准评估框架，以评估这些维度并评估院校在教学中、研究中和运营中整合人工智能的准备情况。 7如何南非约翰内斯堡大学利用人工智能聊天机器人提高学生参与度并降低成本 | 亚马逊网络服务。（2025年4月17日）。亚马逊网络服务。https://aws.amazon.com/blogs/publicsector/how-the-university-of-johannesburg-uses-ai-chatbots-to-increase-student-engagement-and-reduce-costs/ 8苏丹卡布斯大学选创意卓尔领导国家数字化变革“阿曼愿景2040”。（2025年12月15日） Creatio.com. https://www.creatio.com/company/news/24540 9UNSW悉尼与OpenAI签署了澳大利亚最大的ChatGPT Edu交易。（2025年）。UNSW网站。https://www.unsw.edu.au/newsroom/news/2025/09/unsw-sydney-inks-australias-biggest-chatgpt-edu-deal-with-openai 10TNN.（2025年7月8日）。安得拉大学将为教师和学生提供人工智能培训。印度时报；印度时报。https://timesofindia.indiatimes.com/city/vijayawada/andhra-university-to-offer-ai-training-for-faculty-students/articleshow/122325903.cms 人工智能 readiness depends not only,关于基础设施和技能 不仅要在明确的战略和道德治理框架上支持负责任的采用。 运营中的AI应用正在并行扩展。南非约翰内斯堡大学推出了MoUJi聊天机器人，用于管