同济大学 × 海光信息：筑牢高校大模型安全运行底座

3月26日，“2026年数字化赋能教育管理高质量发展应用典型案例研讨会”在广州举办。教育部教育管理信息中心相关领导，以及全国各地产学研界专家、学者齐聚一堂，紧扣国家教育数字化战略部署，共探创新案例赋能教育高质量发展的落地路径。

同济大学信息化办公室主任助理邵炜晖、海光信息教育业务部总经理余哲受邀出席，分享了同济大学携手海光信息筑牢AI应用安全底座的实践案例，也代表着海光DCU正式进入高校AI安全治理场景。

携手筑牢高校大模型安全运行底座

当前大模型与智能体应用在高校快速普及。作为985、“双一流”建设高校，同济大学已研发CivilGPT土木、MedGo医学、“行之”智慧交通等学科大模型，基于AI创新应用平台部署46种开源大模型、5种商业模型及411个插件，构建AI智能体应用1.4万个，服务师生用户近3万名。针对随之而来的内容安全、数据隐私泄露等新型风险，同济大学提出融合管理、技术、运营的治理框架，有效解决高校大模型安全治理难题。

技术层面：同济大学部署了针对大模型开发和应用框架的漏洞扫描工具、内容安全测评工具和内容安全护栏，对大模型训练开发、部署、应用全周期进行安全干预。这背后，是依托海光“C86+GPGPU”自研产品矩阵，以及自主拓展安全算法指令、全精度覆盖、全栈AI软件栈协同适配等的技术优势，为高校大模型安全能力的高效运行提供了底层支撑。

实践层面：在实战攻防演练中，大模型安全护栏对“土木知识大模型CivilGPT”进行重点防护，精准防御率达97.77%，误拦率仅为0.14%。

性能层面：安全护栏接入显著增加大模型应用的安全效果的同时，对大模型性能未产生明显影响。根据测试结果，大模型在延时、吞吐量及算力利用率等核心指标上均保持稳定，完全满足大规模服务场景下的性能需求。

同济大学携手海光筑牢AI应用安全底线的实践案例，为教育行业构建可信、可控、可持续的人工智能应用生态提供了标杆示范。

高校首个GPGPU千卡集群即将交付

随着学校多学科大模型加速落地，安全护栏面临规模化应用需求。同济大学将与海光深化合作，依托海光DCU实现深度适配，全面支持FP32、TF32、BF16、FP16等精度及混合精度训练，以及INT8、INT4量化推理，为护栏规模化部署提供安全可控、全精度覆盖的底层算力支撑。

会上，海光信息教育业务部总经理余哲透露，由海光携手同济大学打造的全国高校首个GPGPU千卡算力集群，将于5月份正式上线。千卡集群平台将面向AI4S（科学智能）、AI4E（工程智能）等高性能算力场景，系统支撑同济大学各学科开展AI赋能的科研创新与人才培养，并以海光纯国产芯片“硬安全”底座构建安全可靠的科研环境。

此外，千卡集群平台建设目标明确指向产业孵化，旨在推动产学研深度融合，加速科研成果转化与产业落地。

本届“数字化赋能教育管理高质量发展应用典型案例研讨会”落地广州，面对广州这一教育科研高地，海光将以此次与同济大学的校企成功实践为新起点，持续深耕教育行业，通过筑牢自主可信的国产化算力底座，积极与广东地区的高校合作，为大湾区教育数字化、协同育人与科研成果转化作出贡献。