“AIPC + 教育大模型”一个大致的产品设计框架

通过今天和 Intel 的沟通，有了一个大方向上的共识，即 “**AIPC + 教育大模型**”的应用场景，大概有三类：
- **教师版**：面向大中小学教师的日常工作，支撑教师课前、课中、课后的各种**教学**或**教研**场景中的任务
- **学生版**：面向学生的**数字素养**与**计算机科学**领域的学习与提升，包括编程、数据分析、AI 技能等
- **终身版**：面向终生学习场景，每个人的一生都有**持续知识更新与管理**的诉求，以及时适应社会的变化

以上三个方面，既有一定重合的地方，也有各自非常清晰的场景与任务，可以分门别类的进行总结与归纳。

另外，由于咱们第一步是适配一个 AIPC 的场景，也需要在 “AIPC + 教育大模型”的必要性上进行足够的立论，能够想到的几点包括：
- 个人数据的**安全隐私问题**，所有人都有自己独有的版权数据（包括提示词和问答），无法全部交到云端，需要本地大模型场景
- 大模型时代，**个性化大模型**将成为一个重要的方向，将个人的知识和数据和大模型技术结合起来，也对本地大模型有重要诉求
- 大模型对算力的需求极大，阻碍了**大模型技术的普及与普惠**，类似 AIPC 的技术能够某种程度解决这类问题，从技术发展的趋势看，边缘端的大模型技术也一定会是重要的趋势
- 大模型的边缘化与轻量化，能够更好的利用人类有限的资源，能够对**绿色低碳**起到巨大的支撑作用

不过，从实用性与性能上看，实际情况也将会是一个混合大模型计算的场景（云端 + 边端），具体后面可以再详细讨论，目前可以就现在 AIPC 的场景下迭代出一个能够跑通的版本。

目前已经能够 Demo 的任务包括：
- **教学大纲生成**（教师版）
- **知识问答助教**（教师版、学生版）
- **代码检错**（学生版）
- **视频分析和理解**（教师版、学生版）
- **教学小视频制作**（教师版）
- 陆续增加中……

咱们可以根据时间线，先能够跑通，有演示效果，后续再慢慢迭代效果与性能优化，几个时间点包括：
- **03-20**：正式的 Demo 视频
- **03-26**：Intel AIPC 发布会 Booth + Panel Discussion