过去两年，人工智能（885728）正加速走进校园。
从教师用大模型备课出题，到学生用 AI 查资料、写作业，AI 已经渗透进教学的日常环节。与此同时，学校对 AI 的期待也在发生变化——不仅希望 AI" 能用 "，更希望 AI 可管理、可信任、能长期融入教学体系。
这意味着，AI 在校园里的角色，正在从零散工具走向基础能力。
在 2026 世界人工智能（885728）大会 ( WAIC ) 期间，" 算电协同 × Token 工厂 " 东盟绿色智算与 AI 创新生态大会上，香港新家园协会教育服务及支援中心督导袁国明带来《Token 筑基 AI 校本知识管理重塑港校课堂》主题分享，通过 " 启智 "WisEdu 校本智能知识管理系统，把 AI 管理能力带进香港校园的实践，也是香港新家园协会携手润建股份（002929）在教育行业落地的最新样本。
AI 进校园的速度，快过学校治理 AI
袁国明在分享中提到一个例子：一本并不存在的书，大模型却能给它写出一篇结构完整、人物关系清楚的读书报告。
对熟悉 AI 的人来说，这只是一次典型的模型幻觉。但放进香港校园的语境里，这是一个更实际的问题：如果学生把这篇报告当功课交上去，老师怎么确认书是不是真的存在 ? 教师用一个模型备课，学生用另一个模型写作业，学校要怎么知道信息从哪来、内容靠不靠谱，出了错又该谁负责 ?
这不是假设。不少香港学校里，老师和学生已经各自用起了 AI ——老师可能用 DeepSeek、Copilot 备课，学生用豆包、Poe 查资料、写作业。工具、账号、用法全是散的，学校既管不了内容来源，也管不了学生数据。
袁国明把香港 AI 教育的难处拆成两层。一层是老师本身，AI 迭代太快，资深老师的学习曲线跟不上；另一层是 AI 被用错了地方——按他引用的一份调研数据 ( 《人工智能（885728） ( AI ) 在中小学教育的应用与发展》，团结香港基金，2026 年 1 月 ) ，目前校内用 AI 主要是用在教学辅助 ( 57% ) ，而真正做课堂互动不足一成 ( 9% ) ，同时，用于学生学情评估的比例亦只有 6%，当中课堂互动、学情评估和改善跟进恰恰是 AI 发挥最大效能、也是学校最需要的场景，可惜，尚需努力。学生则是另一种错位：上手能力比老师强，但大多只是拿 AI 查资料 ( 35% ) 、赶作业 ( 29% ) ，AI 本可以提升学生的创造力和问题解决能力，但几乎没有被用起来。
围绕这个矛盾，润建股份（002929）联合新家园协会、中国教育出版网，把 " 启智 "WisEdu 带进了香港学校试用。目前落地三所学校，规模不大，但指向一个更大的问题：当 AI 从教师个人的辅助工具，变成学校的基础能力，谁来提供支撑 ?
从 " 各自找工具 "，到 " 学校统一管 "
过去学校做数字化，解决的是网络、教材、教学平台这些问题。进入生成式 AI 阶段，学校要面对一批新的治理对象：用什么模型、接哪些知识、哪些数据能上传、生成内容谁审核、出了错怎么追溯。
香港校园目前的 AI 工具高度碎片化——老师用一套系统，学生用另一套，一所学校里同时跑着五六个不同的 AI 教学工具，校方很难统一管控。" 启智 "WisEdu 的思路是反过来做，希望能做到五大重点：①建构校本知识管理；②透过 AI 标准化管控；③传承优秀教学经验；④对接前沿教学政策；⑤联通两地教研资源。
以上功能不算独创，但在香港市场目前有一定稀缺性——多数本地 AI 教育平台功能是单一的，有的只做批改，有的只做教案，能一站式覆盖这些功能的产品并不多见。三所试点学校反馈中，认可度最高的不只是某个具体功能，更是 " 统一、安全、一体化 " 这个底座本身。
今年香港教育局推出的 "『智』启学教 " 拨款计划，要求学校在 3 个学科、两个年级里做 AI 教学试点，这套系统的落地节奏和政策要求基本同步：三所试用学校目前覆盖中文、英文、数学、中国历史，跟香港中小学核心科目高度重合。作业批改环节参照香港教育局 TSA 小三统考规范开发，后续计划陆续参照更多官方考核标准。5 月 29 日，新家园协会教育服务及支援中心和润建股份（002929）在香港举办了一场产品发布会，向全港校长展示了平台的落地效果。据反馈，学生对批改准确度认可度较高，教师认为出题贴合校内教学要求。
算力，是选择的起点
新家园教育中心今年 5 月和润建股份（002929）正式签约。新家园目前有 50 多所伙伴学校，而全香港的学校总数大约有 900 多所——中间这个差距，决定了这次合作从一开始考虑的就是能不能撑起未来的规模化覆盖。选合作伙伴时，袁国明考虑过不止一家，最后定下润建股份（002929），原因很直接：" 我们必须找到算力有保证、有稳定、能提供长期技术支撑的企业共建系统，选择润建股份（002929）最大的原因，就是算力。"
润建股份（002929）正在做的一件事，是把算力从机房里的资源，变成学校能直接用的服务，载体是 " 五象云谷 Token 工厂 "。这套体系把承载算力、智能调度、效率优化、模型服务、计量计费打包在一起，从 " 算力从哪来 " 到 " 算力怎么用 " 一次性打通，让 Token 像水、电一样，按需调用、按量计量。
对学校来说，不用自己去碰 GPU 部署、模型选型和调用调度——教师面对的是备课、批改这些具体功能，底层的算力像电网一样在背后运转，用了多少、花了多少钱也能算清楚。这套按量计费的机制，对应的正是规模化之后学校最容易卡住的两个问题：调度谁来管，账怎么算。而这也是新家园愿意把规模化覆盖这个长期目标押在润建股份（002929）身上的原因——不是看中某一个具体功能，而是看中这套 " 能像水电一样稳定供应 " 的底层能力。
算力只是底座。润建股份（002929）在算力之上还搭了一层从模型到应用的平台能力，覆盖数据处理、模型训练与微调、模型接入、智能体编排和云边部署，可以按不同业务场景组织模型和工具。放到 " 启智 "WisEdu 这个系统里，这层能力的作用是把学校资料、课程资源接进通用大模型，让 AI 从 " 能生成内容 " 变成 " 能按学校要求完成教学任务 "。润建股份（002929）此前在大数据精准教学、题库资源、智能组题、试卷识别和学情分析上也有积累——这类偏结构化题库和考试数据的能力，和生成式 AI 结合起来，才能形成从备课、命题到批改、分析、教学调整的闭环，而不是停留在 " 能聊天 " 的层面。
再往前追，润建股份（002929）长期做通信、能源（850101）和数字化基础设施的建设运维，能力底色是让复杂系统在不同地区、不同场景里长期稳定地跑，而不只是开发一套软件。教育是这套工程化交付能力延伸出来的一条新业务线——这也是新家园选择合作方时给出的另一个考量维度：项目上线之后谁来持续维护、迭代、修错，比上线时功能有多少更重要。
慢一点，但可能走出自己的路
算力和渠道解决的是 " 能不能做 "，接下来要面对的是 " 怎么做、多快能做 "。袁国明不认为香港会复制内地那种统一标准、全港推行的路径——不是不想，是办学结构决定了做不到。内地可以集中批量推，一次落地一两百所学校；香港约 900 多所学校分属几十个不同的办学团体，要在全港推行标准化方案，因为各自有独特的需要，得一个个团体去谈，推进周期（883436）会明显长于内地。但他把这个 " 慢 " 也看作一种优势：香港办学模式本身百花齐放，AI 教育推进速度可能较慢，应用场景和落地模式的多样性可能会更丰富。
这件事能往前走，靠的是两种能力拼在了一起：新家园得到多个办学团体的信任，知道怎么把一个个团体谈下来，也懂香港的课程标准和考核规范该怎么落地；润建股份（002929）拿出的，是把复杂底层能力做成 " 拿来就能用 " 的服务的经验——这套按量计费、稳定交付的模式，先在通信网络上跑通，又在能源（850101）网络上跑通，这次要落的是 AI 算力，教育是选定的场景。
袁国明对现状的判断很直接：" 很初步、很不成熟。" 三所试点学校到全港学校之间，隔着谈判、隔着政策适配、隔着还没做出来的成本测算，这些都是接下来要一项项啃下来的事。但方向已经清楚了：AI 进校园从来不难，难的是从散落各处的工具，变成一套学校能管、教师能信的日常系统——这正是这条新路径要走的方向。
AI 落地，比拼把算力送进场景的能力
从润建五象云谷 Token 工厂推动算力服务化，到 " 启智 "WisEdu 在香港校园的落地，润建股份（002929）正在打通从算力基础设施到行业一线应用的完整链条。
在这次大会的 "Token 应用 " 环节，教育是 " 五大前沿实践 " 中被单独展示的一个场景，其余几场分别落在政务治理、企业服务、东盟法律和企业经营上——不同的行业，讲的是同一套逻辑：算力先通过 Token 工厂变成可调用、可计量的服务，再一个个走进具体场景，解决具体问题。
