当前，人工智能技术正加速渗透教育领域，但如何实现技术与教学场景的深度融合，仍是行业亟待解决的课题。
1月30日，由山东省人工智能学会指导的“人工智能+教育”创新实践研讨会在济南召开，与会专家围绕技术落地瓶颈展开深度探讨。
山东省教育厅2025年10月印发的《“人工智能+教育”实施方案》明确提出，未来3至5年将强化AI对教育强省建设的支撑作用。
然而，新华三集团技术部部长张洋指出，技术单点突破难以形成长效价值。
“必须从顶层设计入手，通过场景筛选和工程化路径，解决‘最后一公里’落地难题。
” 分析显示，教育AI应用面临三大挑战：一是算力资源分布不均，基层院校基础设施薄弱；二是模型与专业学科适配度不足；三是缺乏标准化数据治理体系。
对此，张洋提出分层解耦技术架构——基础层整合算力网络资源，模型层实现多模态兼容，引擎层构建学科知识库，应用层则聚焦教学、科研等实际需求。
值得关注的是，新华三已通过“1956”算力中心架构开展实践探索。
该体系涵盖科研适配、平台搭建与算力支撑全链条，其“图灵智算中试场”项目成功将AI技术应用于材料科学、生物医药等9大领域。
数据显示，采用该方案的某高校科研效率提升40%，论文协作周期缩短30%。
业内普遍认为，教育AI发展已进入“深水区”。
未来三年，随着5G、量子计算等技术的成熟，智能教育将向三个方向演进：一是形成区域算力协同网络，二是建立跨学科知识引擎，三是培育“技术+教育”复合型人才。
山东省人工智能学会相关负责人表示，下一步将推动建立省级教育大模型评测标准，促进技术成果转化。
人工智能与教育的融合是一个长期的、系统的工程。
新华三集团的实践表明，成功的AI教育应用需要在战略规划、技术架构、场景选择和工程实施等多个环节形成合力。
随着更多企业和机构的参与，以及政策支持力度的加大，"AI+教育"必将在推动教育强国建设中发挥越来越重要的作用。
未来，如何进一步完善AI在教育中的应用生态，如何确保技术创新真正服务于教育质量提升，将是全社会需要共同思考和探索的课题。