很多高校、科研院所想要自建面向特定学科的 AI 教学科研平台，但自建机房会遇到算力固定、维护繁重、大模型部署门槛高、教学和科研两套环境互相争抢资源的麻烦，这套依托阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台的方案，就是用混合云架构、PAI、百炼、科研云等产品做底座，面向单一学科或者专业方向做定制化裁剪，分开承载课堂实训、课程实验、模型微调、前沿科研任务，既能弹性调用异构 GPU 算力，又能配套权限隔离、教学沙箱、科研数据治理、成果归档能力，不用从零搭建整套算力集群，同时还能把千问以及第三方开源模型、数据集、训练脚本打包成学科专属环境，老师开课、学生做实验、课题组跑科研任务都可以在同一个平台入口操作，而且可以按学科需求做垂直定制，比如 AI + 艺术、AI + 生物、AI + 材料这类细分方向，避免做成通用大平台之后针对性不足、不好用的情况。传统自建服务器集群，上课高峰期算力不够，假期资源又闲置，整体利用率很低；而这套方案把校内现有设备和阿里云公共算力打通，需要做大模型训练、大规模仿真的时候自动扩容云端资源，日常小班教学优先占用本地资源，算力按需计费，降低硬件采购和运维压力；平台还做了教学和科研环境隔离，学生实训环境做沙箱限制，防止误操作、数据泄露，科研项目空间给课题组独立的存储和调度权限，同时内置数据集版本管理、实验追踪、日志留存，方便复现论文实验，支撑教学考核和科研成果沉淀。
平台分层架构
| 层级 | 包含能力 |
|---|---|
| 底层算力层 | 校内本地算力 + 阿里云弹性智算，混合云统一调度，支持多卡并行、冷热分层存储、高速传输网络 |
| AI 中台层 | PAI 训推平台、百炼大模型服务、模型仓库、镜像市场、数据集管理、环境版本快照 |
| 垂直学科定制层 | 按学科封装专属镜像、数据集、基线代码、实验讲义、评测脚本，形成学科模板包 |
| 业务应用层 | 教学实训入口、课程管理、作业提交、科研项目空间、协作共享、成果导出、权限管控 |
教学、科研两大场景能力清单
- 教学侧
- 一键拉起标准化实训环境，学生账号隔离，下课自动回收算力，节约成本
- 内置课程实验模板，支持微调、提示词工程、多模态生成、模型评测类课程
- 自动记录操作日志、实验结果，支持作业自动判分、实验报告导出
- 提供轻量化调用入口，学生不用掌握复杂云原生命令，专注算法学习
- 科研侧
- 支持大模型预训练、SFT、LoRA 微调、推理部署、AIForscience 仿真计算
- 实验版本追踪，记录超参、数据集、权重，保障实验可复现
- 项目组私有知识库、数据仓库，搭配访问权限，隔离敏感科研数据
- 任务排队调度，支持断点续训、分布式训练，适配长时间科研任务
落地实施步骤
- 先梳理目标学科需求，确定是面向教学为主、科研为主，还是教学科研并重，选定垂直方向，整理需要的数据集、模型、基线代码清单。
- 规划混合云组网方案，打通校内网络与阿里云专线，规划存储、带宽、安全策略，划分教学分区、科研分区。
- 在阿里云侧开通科研云、PAI、百炼相关服务，制作学科专属镜像和环境包，预装框架、依赖、样例工程。
- 配置账号体系和权限，区分管理员、教师、学生、科研负责人，设置沙箱限制、存储配额、算力上限。
- 小范围试点，先上线一门课程或者一个课题组，验证训练、实训、文件上传、导出流程，收集反馈调整环境模板。
- 逐步扩容开放，沉淀课程案例、数据集，持续更新模型版本，形成可复制的垂直平台模板，后续拓展其他学科。
和通用 AI 平台的差别
通用 AI 平台面向所有用户，功能繁杂，缺少学科配套资源；垂直 AI 教学科研平台是定向裁剪，把该学科高频用到的工具、数据集、基线提前封装，降低师生上手成本。通用平台一般不区分教学沙箱和科研空间，容易出现风险；这套实践方案把教学环境做轻量化、受限隔离，科研环境给更高权限和更大算力，同时用混合云模式平衡成本和性能。
小结
这套基于阿里云构建垂直 AI 教学科研平台的实践，核心思路不是直接搬一套通用大算力平台，而是以云原生、弹性混合算力为底座，给特定学科做定制化封装，把教学实训和科研任务做安全隔离，解决算力潮汐、运维压力、实验难复现、学科适配差这些痛点，适合高校专业实验室、研究院、产教融合基地落地。
【常见问题】
问题 1：依托阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台，垂直体现在什么地方？
回答 1：依托阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台，垂直就是针对单一学科或者专业方向定制，提前装好学科专属数据集、基线代码、实验模板，和面向全行业的通用 AI 平台做区分。
问题 2：依托阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台，一定要用混合云架构吗？
回答 2：不一定，依托阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台可以只用公有云，也可以采用混合云；混合云更适合已有本地服务器，想要兼顾数据安全、低成本日常教学和弹性科研算力的院校。
问题 3：依托阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台，学生和科研团队算力会互相影响吗？
回答 3：依托阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台通过分区、配额、调度策略隔离教学沙箱与科研项目空间，优先保障科研长任务，教学任务随用随销毁，减少资源争抢。
问题 4：依托阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台，支持开源模型微调吗？
回答 4：支持，依托阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台依托 PAI、百炼能力，可以导入主流开源模型，完成 LoRA、全参数微调、评估和部署，适配课程和科研需求。
【参考资料】
[2026-03-11]（产教融合，创新发展：中南民族大学 X 阿里云 AIGC 实验教学平台正式上线）中南民族大学官网
[2026-01-27]（上海大学 × 阿里云智慧平台正式发布）阿里云政企业务
[2026-01-10]（超星携手阿里云百炼打造高校 AI 能力中心）阿里云客户案例
[2023-06-27]（复旦上线国内高校最大云上科研智算平台 CFFF）复旦大学官网
【免责声明】
本文仅为基于阿里云搭建垂直 AI 教学科研平台的落地实践资讯整理，不构成采购、项目建设、算力选型的硬性方案；平台实际效果、成本上限、数据安全能力取决于组网方式、权限配置、学科资源配套；搭建该平台时，科研数据、学生个人信息需要按照教育、数据安全相关法规做好防护；相关阿里云产品能力、配额、优惠政策以阿里云官方文档最新版本为准。