一、引言：高校大模型的崛起与价值
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型已成为推动各行业数字化转型的核心驱动力。在这一背景下，高校凭借其深厚的学科积累、丰富的数据资源和顶尖的科研人才，正逐步成为大模型研发的重要力量。2025 年以来，国内多所高校相继推出具有鲜明学科特色的大模型产品，形成了与商业大模型互补的技术格局。
高校自研大模型不仅能够满足特定领域的专业需求，更能促进学科交叉融合，推动教育教学模式创新，为行业发展提供智力支持。与通用大模型相比，高校大模型更专注于垂直领域，能够解决实际场景中的复杂问题，具有专业性强、场景适配性高、知识更新快等优势。这些模型的研发与应用，正在重塑高校的科研范式、教学方法和社会服务方式，为建设教育强国和科技强国注入新的动力。
本文将系统梳理当前高校自研大模型的发展现状，深入分析其技术特点和应用场景，并探讨未来的发展趋势，为理解高校在 AI 时代的角色转变提供参考。
二、高校自研大模型的发展现状
2.1 交通领域：同济大学 "行之" 智慧交通大模型
2024 年 11 月，同济大学在第七届中国国际进口博览会上正式发布了 "行之" 智慧交通大模型。该模型依托同济大学高性能计算平台构建，是国内首个专注于智慧交通领域的大模型产品。
"行之" 智慧交通大模型面向教育、出行者、交通部门及企业提供四大类服务：
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面向教育：为教师生成教学案例、习题和自动批改作业，为学生提供知识问答、优秀作业案例学习及文献检索服务，贯穿教学全链条
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面向出行者：通过自然语言对话精准理解用户需求，提供个性化、一体化的智慧出行服务
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面向交通部门：智能评估信号控制水平，精准诊断交通问题并提供优化方案，为决策提供支持
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面向企业：集成大量交通行业标准规范及工程项目案例，为设计企业和出行服务商提供方案设计优化和决策支持
该模型的技术亮点包括：
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知识库涵盖交通学科教材、标准规范、中英文献等多领域内容，文本总量超 4 万篇，token 数量突破 2 亿
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提示词基于 CHAT 框架，从角色、背景、任务、规则、风格、受众六个维度进行精细化设计
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知识图谱涵盖交通工程、交通运输、车辆工程三大专业，支撑结构化的交通学科知识库
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评测集覆盖交通规划、交通安全、自动驾驶等关键领域，包含 10 个模块、6 种题型，超 8000 道题目
同济大学 "行之" 大模型的发布，标志着我国智慧交通领域进入了智能化、精准化服务的新阶段，为交通强国建设提供了重要的技术支撑。
2.2 医疗健康领域：多所高校在细分领域的突破
2.2.1 华中科技大学同济医院 "同济・木兰" 女性肿瘤 AI 大模型
2025 年 5 月 11 日，华中科技大学同济医学院附属同济医院联合多家机构共同研发的 "同济・木兰" 女性肿瘤人工智能大模型正式进入临床应用阶段。这是国际上首个符合中国人群特点的女性肿瘤大模型，有效破解了我国女性肿瘤诊疗标准化程度低、同质性差的难题。
"同济・木兰" 大模型具有以下特点：
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以国内外权威的女性肿瘤医疗指南和高质量专家共识为基础，融合了同济医院近 20 年来高质量病历数据
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整合了中国工程院马丁院士团队的临床经验与国际领先的原创成果
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引入 DeepSeek 强大的深度推理能力，叠加神州医疗跨学科大模型团队研发的多模态数据智能基座，构建出 "双引擎" 架构
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可全面整合临床信息、影像资料、病理数据、基因检测等多源异构数据，实现多模态特征提取与识别
该模型在实际应用中可提供多层次服务：为普通人群提供女性常见肿瘤初步筛查、结果解释、健康教育和疾病预防等服务；将病历、影像、病理数据融合，自动生成个性化诊疗建议，为医生提供精准的诊疗辅助；提升基层医生在肿瘤筛查、风险评估、规范转诊等方面的能力，推动肿瘤诊疗的均质化。
2.2.2 复旦大学 "启智" 儿童脑健康大模型
2025 年 6 月 1 日，全球首个专注于儿童脑健康的 AI 大模型 "启智" 在复旦大学上海医学院正式启动应用。这一创新成果标志着儿童脑健康诊疗进入智能化、精准化的新阶段。
"启智" 儿童脑健康大模型针对儿童脑健康发展面临的多重挑战，包括脑发育关键期短暂且不可逆、神经发育障碍高度异质与复杂、多维数据整合困难等问题，提供了系统性解决方案。该模型具有以下技术特点：
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整合国家儿童医学中心脑健康领域的临床经验与国际领先的原创成果，融入循证医学指南与共识
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依托神州医疗双引擎多模态技术，通过知识库构建、模型微调、提示词工程等方法全面提升临床应用效果
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结合检索增强技术和语义相似度重排策略，有效解决大语言模型的幻觉问题，确保回答的可信度与专业性
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开创性地构建了多端多场景脑疾病防治和心智促进的技术支撑体系
在应用场景方面，"启智" 大模型可提供临床诊疗支持，包括自动提取关键信息、快速识别脑部异常、智能鉴别诊断等；支持多场景评估与筛查，实现早发现、早干预、早治疗；赋能基层医疗，提升基层医护工作者在脑病管理、风险评估、规范转诊等方面的能力。
2.3 教育领域：多所高校推出教育专用大模型
2.3.1 武汉大学 "天慧" 遥感学科教学大模型
2025 年 5 月 16 日，武汉大学在第二届数智教育实践创新联盟大会上发布了 "天慧" 遥感学科教学垂域大模型。该模型包括 "天知" 遥感视觉大模型 SkySense（智能解译）和 "天思" 遥感语言大模型 SkyThink（学科问答），赋能课前、课中、课后全链路数智化升级。
"天慧" 大模型的创新功能包括：
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多维学情智能分析：通过对学生学习过程的全面追踪，实现个性化学习诊断
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靶向提问与精准教学：基于学生知识掌握情况，生成针对性的教学内容和问题
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差异化实习实训：根据学生能力水平，提供个性化的实践训练方案
未来，武汉大学将与腾讯云联手，基于腾讯混元大模型技术能力，进一步推动各学科大模型建设，为教学场景带来创新升级。
2.3.2 华中师范大学 "师说" 教师教育大模型
2025 年 5 月，华中师范大学人工智能教育学部刘三女牙教授带领团队自主研发的 "师说" 教师教育大模型正式推出。该模型旨在通过人工智能深度赋能教师教育，攻克内容适配、策略生成、智能评价等核心关键技术，打造教师全能助手，培养适应智能时代的未来卓越教师和未来教育家。
"师说" 大模型采用 "1+M+N" 智慧教育服务架构，通过大小模型协同，基于学校两万多节课堂教学视频训练而成，能够为职前师范生培养与职后教师发展提供多场景一体化服务。其核心创新在于基于经验之塔教育理念，独创性提出教育大模型 "塔式构建法"：
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建立知识链，获取抽象经验，使其具备领域知识与推理能力
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建立行为链，获取观察经验，使其理解人类教学行为与模式
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建立进化链，获取实践经验，使其实现在教学场域的具身进化与知行合一
在功能上，"师说" 大模型支持教师、管理者多用户角色服务，构建起覆盖师生互动、课堂氛围、教学模式等九大维度，下设 38 个子类及 69 项细化指标的深度解码与诊断分析体系，实现从宏观策略到微观行为的全景式分析。
"师说" 大模型将分三阶段推进：2025 年推出 V1 版，聚焦课堂教学智能评价，回答 "教得怎样" 的问题；2026 年推出 V2 版，着力教学策略生成与优化，回答 "怎么教" 的问题；2027 年推出 V3 版，聚焦教学内容生成与适配，回答 "教什么" 的问题。
2.3.3 上海财经大学匡时财经教育大模型
2025 年 6 月，上海财经大学正式发布匡时财经教育大模型。该模型依托该校深厚的财经学科积淀与前沿技术探索，致力于打造服务全场景财经教育的智能化平台。
匡时财经教育大模型的研发植根于上海财经大学应用经济学等优势学科，以及多学科交叉融合的创新体系。项目构建了覆盖经济、金融、会计、统计等核心学科的高质量、多模态语料库，整合了包括经典教材、专业书籍、学术论文、期刊文献、精品教学资源及企业级金融数据在内的海量信息，并据此建立了标准化的财经知识图谱。
在技术支撑方面，上海财经大学自主研发了全国首个金融 R1 类大模型 Fin-R1 和金融大模型评测体系 FinEval，为匡时财经教育大模型提供了坚实的技术支撑。同时，依托 "匡时一号" 算力集群打造的混合智能计算平台，实现了算力资源的动态调度与高效利用，保障了大模型的稳定运行。
匡时财经教育大模型的应用生态建设坚持科教融汇与产教融合双轮驱动：在科教融汇方面，依托低代码智能体开发平台及智能体应用市场，部署了覆盖 "助教、助学、助研、助管" 四大场景的智能应用；在产教融合方面，积极携手行业领军企业共建创新平台，促进学术研究与产业实践的紧密结合。
2.3.4 浙江工商大学 "商学智脑" 教育专用大模型
2025 年 6 月 9 日，浙江工商大学发布生成式人工智能教育专用大模型 "商学智脑"（BizBrain-GEST）。该平台深度融合大语言模型与领域知识图谱技术，聚焦应用经济学领域中贸易经济、民营经济、金融科技、数字经济四个核心方向，构建集教学辅助、科研支撑、产业服务于一体的智能化平台。
"商学智脑" 是浙江工商大学主导，联合浙江大学等高校，以及阿里巴巴、中国知网、恒生电子等头部企业共建的生成式人工智能教育专用大模型。该模型构建了 "1+4+2+N" 创新体系：
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1 个学科领域模型
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4 个核心方向的教育语料库数据引擎（贸易经济、民营经济、金融科技、数字经济）
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2 个科学装置（大语言模型社会科学实验装置和教育大模型多维能力检测装置）
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N 个人工智能应用场景（AI 学伴、教学管理数字化、学生数据监测和智能化分析等）
目前，语料库已建成 10 余个特色数据库，涵盖财税政策、商贸流通、数字化转型等领域，语料规模超 700T，为应用经济学提供精准知识支持。测试显示，系统在民营经济融资、内贸流通优化等领域的回答准确率超过 92%，自动生成学术报告和政策建议的效率提升 50%。
2.3.5 广东科技职院 "知行大先生" 职教专有大模型
2025 年 6 月，广东科技职院牵头研发的职教专有大模型 "知行大先生" 正式亮相。该模型旨在用人工智能等新技术赋能大规模个性化人才培养，努力营造 "人机协同、共生进化" 的数智化教学新生态。
"知行大模型" 的研发特色在于：
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依托人工智能国家级教师教学创新团队等，组建大模型技术研发团队
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联合多家头部企业，基于 DeepSeek（深度求索）等国产基础大模型，聚合专业资源库、行业企业数据等语料
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与多家企业深入调研分析多行业技术技能岗位的能力要求，细化学校各专业学生的知识能力图谱
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从学生未来工作、学习、生活等情境中，梳理出 36 个对生成式人工智能技能素养要求较高的典型场景和项目
在应用方面，"知行大模型" 通过开发智能学伴、Python 编程辅助等智能体，打造 "智能体超市"，努力破解大规模个性化教学难点。学生在实训项目中的错误会得到智能体的个性化建议，如同拥有专属导师。此外，学校还依托知行大模型，研发交互式、多模态、智能化的《生成式人工智能素养》教材，力促 "教、学、评" 一体化。
2.4 其他特色领域：船舶、农业、法律等领域的大模型
2.4.1 哈尔滨工程大学 "兴海" 船海学科教育专有大模型
2025 年 5 月，由哈尔滨工程大学研发的国内首个船海学科教育专有大模型 ——"兴海" 大模型，在国家高教智慧教育平台正式上线。
"兴海" 教育专有大模型以 DeepSeek、文心一言、Kimi 三大模型作为支撑，由哈工程与中国船舶科学研究中心、上海船舶研究设计院、上海外高桥造船有限公司等共建，共享实船试验、虚拟仿真试验数据。该模型涵盖 3 万多个行业知识点，近 5000 型船舶试验数据，4000 余条行业岗位分析数据，20 门以上国家级、省级一流专业核心课，50 多部船海专业教材等船舶行业海量的数据资源，贯穿基础层、专业层、学科层、应用层四个层级。
"兴海" 大模型面向学生、教师及社会用户，将船海行业知识与人工智能深度融合，拓展了从学到研的学习空间，促进了从教到创的转型升级，建立了涵盖 AI 专业课程学习、虚拟仿真实践、物理仿真预报、船舶性能智能预测、船舶智能设计、学科岗位分析等功能的一站式教育平台。
在不同层级的功能上：
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基础层面向学生，建立了涵盖《船舶与海洋工程结构物强度》等 20 余门 AI 专业课程的课程群，通过文字、视频、思维导图等为学生提供课程资源
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专业层通过建立虚拟仿真等体系化专业能力培养模块，提升学生专业认知和实践创新能力
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学科层设有学科方向图谱、岗位分析、专业学科调研等模块，为教师探索教学改革创新提供支撑
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应用层设置船舶智能设计、船舶性能智能预报、创造性思维模块，为船海领域的从业人员提供操作性强、实用性高的应用功能
中国船舶科学研究中心研究员丁军表示，在船舶性能智能预报模块中，由于物理信息神经网络技术的应用，以往需要一周甚至一个月测算出的数据，大模型可以实现毫秒级实时智能预报船舶流体与结构性能。
2.4.2 西北农林科技大学 "后稷农业大模型"
2025 年 5 月底，"后稷农业大模型 1.0" 在西北农林科技大学正式发布。该模型聚焦小麦条锈病、苹果栽培、肉牛养殖等领域，充分发挥该校在相关领域的学科优势，依托学校小麦条锈病、苹果栽培、肉牛养殖中海量的高质量农业知识数据训练而成。
"后稷农业大模型" 深度融合农业专业知识，具备自然语言处理、计算机视觉、多模态等能力，可实现农业文本语义理解、农业图片识别、农业知识问答、农业生产决策推理等功能。
该模型由西北农林科技大学旱区农业高质量发展创新团队牵头设计研发，杭州艾格睿科技有限公司提供技术支持。目前，已经与该校植物保护学院、信息工程学院，国家苹果产业技术体系，杨凌畜牧产业创新中心等合作，开发了针对小麦条锈病、苹果栽培与肉牛养殖三个实际农业场景的大模型子应用。未来将在技术层面持续优化算法，逐步实现从知识驱动到算法驱动再到人机智能驱动的创新升级。
2.4.3 中国人民大学涉外法治大模型
2025 年 5 月 18 日，中国人民大学在该校首届全球校友大会上宣布，中国人民大学涉外法治大模型正式上线运行。这是全国高校首个涉外法治大模型，由中国人民大学法学院、高瓴人工智能学院联合北京智源人工智能研究院共同研发。
该模型共收集 24 个国家 3 万多部法律法规、超过 4810 亿词法律类文本数据、30 万条法律类指令数据、人工标注的上千条高质量涉外法治指令数据。其研发目的是应对快速增长的国际法律需求、维护国家主权与安全、促进对外开放和国际合作。
"人大涉外法治大模型" 具备四大核心优势：
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高质量的涉外法律知识库
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高精准的多语言法条检索系统
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高可信的法条增强生成框架
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融合深度思考的法律推理功能
该模型将在搭建全球数据合作平台和涉外法律智能服务平台、推动构建涉外法治自主知识体系、革新全国涉外法治教育教学手段等方面提供示范支持。
三、高校自研大模型的技术特点与创新
3.1 领域知识深度融合
高校自研大模型的首要特点是对特定领域知识的深度融合。与通用大模型不同，高校大模型往往依托学校的优势学科，将专业知识体系融入模型训练全过程。
例如，同济大学 "行之" 智慧交通大模型构建了涵盖交通工程、交通运输、车辆工程三大专业的知识图谱，文本总量超 4 万篇，token 数量突破 2 亿，形成了完备的跨学科知识生态。哈尔滨工程大学 "兴海" 船海学科教育专有大模型则涵盖 3 万多个行业知识点，近 5000 型船舶试验数据，4000 余条行业岗位分析数据，实现了船海专业知识的全面整合。
这种领域知识的深度融合使得高校大模型在专业场景下的表现远超通用大模型，能够精准理解和处理专业问题，提供更符合行业需求的解决方案。
3.2 多模态数据处理能力
高校大模型普遍具备强大的多模态数据处理能力，能够整合文本、图像、视频、音频等多种类型的数据，为复杂问题提供全面解决方案。
华中科技大学同济医院 "同济・木兰" 女性肿瘤大模型引入 DeepSeek 强大的深度推理能力，叠加神州医疗跨学科大模型团队研发的多模态数据智能基座，构建出 "双引擎" 架构，可全面整合临床信息、影像资料、病理数据、基因检测等多源异构数据。复旦大学 "启智" 儿童脑健康大模型同样依托神州医疗双引擎多模态技术，通过知识库构建、模型微调、提示词工程等方法全面提升临床应用效果。
多模态处理能力使高校大模型能够在医疗诊断、教育教学、工程设计等多个领域发挥重要作用，为用户提供更丰富、更直观、更精准的服务。
3.3 行业标准与规范的整合
许多高校大模型将行业标准与规范整合到模型训练中，确保输出结果符合行业规范和标准要求。
同济大学 "行之" 大模型集成大量交通行业标准规范及工程项目案例，为设计企业、出行服务商等提供方案设计优化和决策支持，确保其输出符合交通行业的规范要求。哈尔滨工程大学 "兴海" 大模型则共享实船试验、虚拟仿真试验数据，涵盖 50 多部船海专业教材，确保其船舶设计和性能预测符合行业标准。
这种对行业标准与规范的整合，使得高校大模型能够直接应用于实际生产和服务场景，减少了从理论到实践的转化成本。
3.4 教育教学场景的深度适配
高校大模型特别注重对教育教学场景的深度适配，开发了一系列针对教学需求的功能和应用。
武汉大学 "天慧" 遥感学科教学大模型赋能课前、课中、课后全链路数智化升级，实现多维学情智能分析、靶向提问与精准教学、差异化实习实训等创新功能，全面提升遥感学科的教学效果。华中师范大学 "师说" 大模型构建了覆盖师生互动、课堂氛围、教学模式等九大维度，下设 38 个子类及 69 项细化指标的深度解码与诊断分析体系，实现从宏观策略到微观行为的全景式分析，为教师提供精准的教学评价和改进建议。
教育教学场景的深度适配，使高校大模型不仅能够辅助教师教学，还能促进教学模式创新，推动教育教学的数字化转型。
3.5 产学研协同创新机制
高校大模型普遍采用产学研协同创新机制，与企业、行业机构合作开发，确保模型的实用性和前沿性。
华中科技大学同济医院 "同济・木兰" 大模型由国家妇产疾病临床医学研究中心、中华医学会妇科肿瘤学分会、中国医疗保健国际交流促进会妇产健康医学分会，联合神州医疗科技股份有限公司共同研发，整合了临床经验与技术能力。哈尔滨工程大学 "兴海" 大模型由哈工程与中国船舶科学研究中心、上海船舶研究设计院、上海外高桥造船有限公司等共建，共享实船试验、虚拟仿真试验数据，确保模型的工程实用性。浙江工商大学 "商学智脑" 则是联合浙江大学等高校，以及阿里巴巴、中国知网、恒生电子等头部企业共建，构建了产学研合作的创新模式。
产学研协同创新机制使高校大模型能够充分利用各方优势资源，加速技术创新和成果转化，为行业发展提供更有力的支持。
四、高校自研大模型的应用场景与价值
4.1 教学辅助与创新
高校大模型在教学辅助与创新方面展现出巨大价值，能够为教师和学生提供全方位的支持。
同济大学 "行之" 大模型为教师生成教学案例、习题和自动批改作业，为学生提供知识问答、优秀作业案例学习及文献检索服务，贯穿教学全链条，显著提升教学效率和质量。武汉大学 "天慧" 大模型实现多维学情智能分析、靶向提问与精准教学、差异化实习实训等创新功能，使教学更加个性化和精准化。广东科技职院依托 "知行大模型" 研发交互式、多模态、智能化的《生成式人工智能素养》教材，力促 "教、学、评" 一体化，为学生提供全新的学习体验。
这些应用不仅减轻了教师的负担，还提升了学生的学习兴趣和效果，推动了教学模式从 "千人一面" 向 "因材施教" 的转变。
4.2 科研支持与创新
高校大模型在科研支持方面也发挥着重要作用，能够辅助研究人员进行文献检索、数据分析、模型构建等工作。
中国人民大学涉外法治大模型收集 24 个国家 3 万多部法律法规、超过 4810 亿词法律类文本数据，为涉外法治研究提供了全面的数据支持和智能检索服务。哈尔滨工程大学 "兴海" 大模型在船舶性能智能预报模块中，利用物理信息神经网络技术，将以往需要一周甚至一个月测算出的数据，缩短到毫秒级实时智能预报，极大提升了科研效率。浙江工商大学 "商学智脑" 在民营经济融资、内贸流通优化等领域的回答准确率超过 92%，自动生成学术报告和政策建议的效率提升 50%，为经济学研究提供了有力支持。
高校大模型的科研支持功能，使研究人员能够更高效地获取信息、分析数据和验证假设，加速科研创新进程。
4.3 行业应用与服务
高校大模型在交通、医疗、农业、法律等多个行业领域的应用，为行业发展提供了智能化解决方案。
同济大学 "行之" 大模型为交通部门智能评估信号控制水平，精准诊断交通问题并提供优化方案，为城市交通管理提供决策支持。华中科技大学同济医院 "同济・木兰" 大模型为普通人群提供女性常见肿瘤初步筛查、结果解释、健康教育和疾病预防等服务，为医生提供精准的诊疗辅助，推动肿瘤诊疗的均质化。西北农林科技大学 "后稷农业大模型" 聚焦小麦条锈病、苹果栽培、肉牛养殖等领域，为农业生产提供智能决策支持。
这些行业应用不仅提升了行业效率和质量，还降低了成本和风险，为行业数字化转型提供了新的动力。
4.4 基层赋能与普惠服务
高校大模型特别注重对基层的赋能和普惠服务，通过技术手段解决资源分布不均的问题。
华中科技大学同济医院 "同济・木兰" 大模型将极大提升基层医生在肿瘤筛查、风险评估、规范转诊等方面的能力，推动肿瘤诊疗的均质化，使基层患者能够获得更专业的服务。复旦大学 "启智" 儿童脑健康大模型实现高效信息收集和精准分析，极大提升基层医护工作者在脑病管理、风险评估、规范转诊等方面的能力，推动儿童脑健康 "筛 - 诊 - 治 - 管" 的均质化，让更多儿童能够获得及时、精准且优质的服务。
基层赋能与普惠服务是高校大模型的重要价值取向，体现了科技服务社会、促进公平的理念。
4.5 人才培养与能力建设
高校大模型在人才培养和能力建设方面也发挥着重要作用，能够帮助学生提升专业能力和创新思维。
哈尔滨工程大学 "兴海" 大模型建立了涵盖 AI 专业课程学习、虚拟仿真实践、物理仿真预报、船舶性能智能预测、船舶智能设计、学科岗位分析等功能的一站式教育平台，为培养未来船海领域领军人才提供重要支撑。广东科技职院通过 "知行大模型" 引导学生们通过优化提示词、分解复杂实训项目等，提升提问、逻辑推理等能力，帮助学生在智能时代获得持续的专业成长。
人才培养与能力建设是高校的核心使命，大模型技术的应用为这一使命提供了新的工具和方法，促进了创新型、复合型人才的培养。
五、高校自研大模型的未来发展趋势
5.1 学科交叉融合深化
未来，高校自研大模型将进一步深化学科交叉融合，打破学科壁垒，促进多领域知识的融合创新。
中国人民大学涉外法治大模型已经体现了法学与人工智能的交叉融合，其收集 24 个国家 3 万多部法律法规、超过 4810 亿词法律类文本数据，将法律专业知识与人工智能技术相结合，为涉外法治研究和实践提供了新的视角和方法。华中师范大学 "师说" 大模型基于经验之塔教育理念，独创性提出教育大模型 "塔式构建法"，将教育学理论与人工智能技术深度融合，为教育教学提供了新的思路和工具。
未来，随着各学科大模型的发展，学科交叉融合将进一步深化，形成更多创新性的研究成果和应用场景。
5.2 模型性能持续提升
随着技术的进步和数据的丰富，高校自研大模型的性能将持续提升，更加精准、高效地解决专业领域的复杂问题。
哈尔滨工程大学 "兴海" 大模型在船舶性能智能预报模块中，由于物理信息神经网络技术的应用，将以往需要一周甚至一个月测算出的数据，缩短到毫秒级实时智能预报，展示了大模型在专业领域的强大能力。复旦大学 "启智" 儿童脑健康大模型结合检索增强技术和语义相似度重排策略，有效解决大语言模型的幻觉问题，确保回答的可信度与专业性，展示了高校大模型在技术创新方面的努力。
未来，随着算法优化、算力提升和数据扩充，高校大模型的性能将进一步提升，为各领域提供更加精准、高效的解决方案。
5.3 应用场景不断拓展
高校自研大模型的应用场景将不断拓展，从教学科研向社会服务、产业发展等多个方向延伸。
华中科技大学同济医院 "同济・木兰" 大模型从临床诊疗向基层医疗赋能、健康科普等多个方向拓展，为女性肿瘤防治提供全方位服务。广东科技职院将 "知行大模型" 应用于校企合作研发，助力多家合作企业攻克多项技术难题，研发新产品，拓展了大模型的产业应用场景。
未来，随着高校大模型技术的成熟和应用的深入，其应用场景将进一步拓展，形成更加丰富、多元的应用生态。
5.4 开放共享生态构建
高校自研大模型将逐步构建开放共享的生态系统，促进资源共享、协同创新和应用推广。
武汉大学将与腾讯云联手，基于腾讯混元大模型技术能力，助力各学科大模型建设，为教学场景带来创新升级，体现了开放共享的生态理念。上海财经大学依托低代码智能体开发平台及智能体应用市场，部署了覆盖 "助教、助学、助研、助管" 四大场景的智能应用，构建了开放共享的应用生态。
未来，随着各高校大模型的发展，开放共享将成为主流趋势，通过资源共享、技术协同和应用互补，形成更加完善的大模型生态系统。
5.5 伦理规范与安全保障
高校自研大模型将更加注重伦理规范与安全保障，确保技术应用的合法性、公正性和安全性。
华中科技大学同济医院 "同济・木兰" 大模型在医疗应用中严格遵循医学伦理和数据安全规范，确保患者隐私和数据安全。复旦大学 "启智" 儿童脑健康大模型在开发过程中充分考虑儿童数据的特殊性和敏感性，建立了严格的数据保护机制。
未来，随着大模型应用的深入和广泛，伦理规范与安全保障将成为高校大模型发展的重要议题，通过技术手段和管理措施，确保大模型技术的健康、可持续发展。
六、结论
高校自研大模型作为人工智能技术与专业领域深度融合的产物，正在成为推动教育创新、科研进步和行业发展的重要力量。从同济大学 "行之" 智慧交通大模型到华中科技大学同济医院 "同济・木兰" 女性肿瘤大模型，从武汉大学 "天慧" 遥感学科教学大模型到中国人民大学涉外法治大模型，各高校基于自身学科优势，开发了一系列具有鲜明特色的大模型产品，为各领域提供了智能化解决方案。
高校自研大模型的发展呈现出领域知识深度融合、多模态数据处理能力强、行业标准与规范整合、教育教学场景深度适配、产学研协同创新等特点，在教学辅助与创新、科研支持与创新、行业应用与服务、基层赋能与普惠服务、人才培养与能力建设等方面发挥着重要价值。
未来，高校自研大模型将进一步深化学科交叉融合、提升模型性能、拓展应用场景、构建开放共享生态、加强伦理规范与安全保障，为建设教育强国、科技强国和创新型国家提供更加有力的支持。
高校自研大模型的兴起，不仅标志着人工智能技术进入了更加专业化、场景化的发展阶段，也体现了高校在科技创新和社会服务中的重要作用。随着技术的进步和应用的深入，高校自研大模型将为我国的教育现代化、科技自立自强和经济社会高质量发展注入新的动力和活力。
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