文章核心观点 - 公司未来在大模型技术领域将聚焦三大核心布局方向，以深化技术应用与价值转化 [1] 公司战略布局 - 深耕校园数据洞察与智能问答场景：持续迭代优化面向校园场景的自然语言处理(NLP)搜索模型，重点提升“校园问数”系统的意图识别、自然语言生成及权限计算和隐私计算能力，实现校园数据实时查询、智能追因与洞察预测的高精度响应，为高校信息化管理决策提供高效支撑 [1] - 发力视觉模型研发与产教融合场景落地：重点推进视觉模型、视频物体检测模型在产业学院教学、实训场景的应用，同步攻坚模型轻量化技术，将相关模型部署至边缘计算设备，实现本地化、低延迟的AI辅助教学，助力产教融合模式创新升级 [1] - 强化技术能力复用与跨场景商业化延伸：将在校园场景中验证成熟的AI技术能力，横向复制拓展至智慧园区、智慧农业、智慧水务的“物联网+AI、门户+AI、数据治理+AI、终端+AI”等B端行业领域，构建可复用的技术能力中台，实现技术价值的跨场景迁移与商业化落地，拓宽公司业务增长边界 [1] 具体业务举措 - 在产教融合场景中，推进AI+教学融合实践，开展AI出题、智能批阅、个性化学习推荐、AI数字人视频生成等多元应用探索 [1] - 布局标准化AI教学产品对外输出，构建从B端到C端的价值闭环，进一步拓宽盈利边界，提升长期发展韧性 [1]