中国人民大学携手和鲸科技共建校级数智生态平台 Datahub

聚算力，赋科研，助教学

技术与教育始终相生相长，每一次科技革命和产业变革都给教育带来跨越式发展的机会，“数字时代，教育何为”成为全世界共同思考的重要命题。

中国人民大学高度关注人工智能等新兴技术对高校教学组织形态和人才培养模式带来的影响，以增进学生对技术发展进步的理解、培养学生应对技术变革的能力为出发点，逐步建立了涵盖数据与信息技术平台课、人工智能教育前沿通识课程和通识讲座、“专业+人工智能”课程的多层次、多类型人工智能教育本科课程体系。

基于此，中国人民大学携手和鲸科技共建的数据生态智能平台 Datahub，深度融合教学实训与科研创新场景，面向全校师生开放使用，提供一站式的全流程支撑能力。平台建设近两年，已为中国人民大学 3 个学院、5 位授课老师的 12 门课程，设置了 45 项实训内容，形成了涵盖 50 多项数据分类、覆盖各大学科领域的丰富数据生态，并沉淀了超过 1TB 的经典数据供全校师生使用。

数据科研协同研究

在科研协同方面，平台聚焦解决新时代科学分析面临的四大核心挑战：一是破解数据资源获取与整合难题，降低分散数据的获取、整理及清洗成本；二是解决分析工具不统一、流程效率低的问题，避免跨平台切换与手动搭建流程的繁琐；三是突破计算资源瓶颈，为数值密集型研究提供有效并行和分布式计算支持；四是打通协作与知识共享障碍，改变数据、代码等成果分散存储导致的团队协作低效问题。

平台通过五大核心能力实现数据驱动研究场景的端到端支撑：用户可通过 “一键分享” 功能实现工作成果便捷流转与数据快速接入分析；建立多源数据科学管理体系，统一管理本地数据、数据库、NAS 及对象存储数据；在科学分析全流程中，提供数据接入与管理、算力支持及定时离线计算的数据处理能力，集成多语言交互式与低代码拖拽式工具的数据分析能力，以及成果高效共享和快速复现的生成能力；构建一站式科研工具矩阵，消除科研孤岛并畅通成果贡献渠道，推动数据驱动的教学实训与科研创新深度融合。

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教学实训支撑

平台聚焦教学场景的实验实训，并非完全替代理论课程，而是通过打造规范化、统一化、一站式的实训环境，有效解决学生在实训中遇到的代码运行问题。考虑到不同用户的学习需求，Datahub 提供了交互式 Notebook、低代码开发工具和纯代码编写工具，为学生提供了多元选择。

基于 Datahub，课赛结合的模式充分激发了学生的学习热情。以 2024 中国人民大学金融人工智能挑战赛为例，该赛事从课程出发，吸引了 192 支团队积极报名参赛。赛事不仅考察学生对金融和 AI 理论知识的掌握程度，更注重检验他们在实践中的应用能力，通过 “以赛促学” 的方式，让学生在实战中深化对知识的理解与运用，进一步提升数据实践能力和创新思维。Datahub 在教学实训领域的探索，为高校将理论教学与实践操作有机结合提供了新范式，助力培养兼具理论素养与实操能力的复合型人才。

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