当前，我国高等教育领域正经历一场由人工智能技术驱动的深刻变革。高校信息化部门集体更名潮——从传统的"网络中心"、"信息中心"升级为"数字化与智算中心"、"数智化支撑研究院"等更具时代特征的新称谓，已成为高等教育数字化转型的重要标志。
2025年7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，为高校信息化建设提供了新的政策指引。本文将从国家政策导向、历史演进、转型动因、实践创新、挑战应对和未来展望六个维度，系统分析高校信息化部门更名潮与"人工智能+"行动的深层关联，探讨AI时代高校IT部门的战略转型路径，为高等教育数字化转型提供全面而深入的理论参考和实践指导。
国家政策全面加速数字化转型
《教育信息化2.0行动计划》（2018年）
提出“三全两高一大”目标（教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+教育”大平台），要求高校加强信息化统筹管理，推动机构职能优化。
《中国教育现代化2035》
强调教育信息化是教育现代化的核心驱动力，要求高校建立更加高效、智能的信息化管理体系。
《网络安全法》和《数据安全法》
推动高校强化网络安全责任，部分高校因此将信息化办公室更名为“网络安全与信息化建设办公室”，以体现对网络安全的重视。
《关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》（教科信函〔2021〕13号）
由教育部印发，提出到2025年基本形成新时代教育管理信息化制度体系，推动教育决策由经验驱动向数据驱动转变，促进信息系统整合、数据共享和服务优化。该文件从战略定位、职能调整、技术升级和组织优化等多个方面，对高校信息化建设提出了系统性要求，促使许多高校重新定义信息化部门的角色，并通过更名来体现其职能升级。也是该政策推动高校信息化部门更名潮的核心政策驱动因素。
《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》（2021年）
提出优化高校信息化管理架构，推动“管办分离”，部分高校因此调整信息化机构设置（如设立“数字化与智算中心”）。
《中国智慧教育白皮书》
强调“方法重于技术、组织创新重于技术创新”，为高校信息化机构变革提供理论依据，部分高校据此重组信息化部门（如设立“数字化与智算中心”）。
《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》
2025年7月31日，国务院常务会议审议通过的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，标志着我国人工智能发展进入全面赋能经济社会各领域的新阶段。
"人工智能+"行动的核心要义在于推动人工智能技术与各行业的深度融合，形成"以创新带应用、以应用促创新"的良性循环。在高等教育领域，这一政策导向具体体现在三个方面：一是强化人工智能创新生态建设，包括算力、算法和数据等基础要素的供给；二是加强人才队伍建设，培养适应AI时代需求的复合型人才；三是构建开源开放体系，降低技术应用门槛。这些要求将会再次推动了高校信息化部门从传统技术支持角色向战略赋能者的转变。
从网络基础到智能赋能的四个发展阶段
中国高校信息化建设走过了一条从基础设施到智能应用的演进之路，其发展历程可清晰地划分为四个关键阶段，每个阶段都体现了不同的技术特征和组织形态，并与国家信息化发展战略紧密相连。深入理解这一演进过程，有助于把握当前高校信息化部门更名潮的历史逻辑和发展规律。
网络基础设施建设期。这一时期的信息化建设以校园网规划建设为核心任务，部门多称为"网络中心"或"计算中心"。其主要职能聚焦于校园网规划建设、基础网络运维等基础性工作，典型特征是以硬件投入为主，重点解决校园网络"有无"的问题。当时的网络带宽普遍在10M-100M之间，网络覆盖范围也主要局限于教学科研区域。这一阶段的发展与国家"金字工程"和"教育科研网"建设相呼应，为高校信息化奠定了物理基础，但应用层次较浅，服务范围有限。
标志着业务系统建设期的到来。随着校园网络基础设施的完善，信息化建设重点转向各类业务系统的开发与应用。部门名称多调整为"网络信息中心"或"教育技术中心"，核心职能是建设教务、财务、OA等管理信息系统。这一阶段的典型特征是业务数字化进程加速，高校主要业务部门基本实现了信息化覆盖。据统计，到2015年，平均每所高校运行着30-50个相互独立的业务系统。然而，系统间缺乏有效整合，形成了严重的信息孤岛现象。这一阶段对应国家"教育信息化十二五规划"，虽然提高了管理效率，但用户体验较差，系统间数据难以共享。
平台整合期，主要任务是解决前一阶段形成的信息孤岛问题。部门名称多调整为"信息中心"或"信息化办公室"，核心工作是建设统一身份认证、数据中心、一站式服务平台等集成性系统。这一阶段的突出特点是打破数据壁垒，推动业务协同。例如，浙江大学在这一时期建设的"浙大通行证"系统，实现了全校40余个业务系统的单点登录，极大提升了用户体验。此阶段与国家"互联网+"战略和教育信息化2.0行动计划相契合，重点解决系统互联互通问题，为后续数据驱动决策奠定了基础，但智能化水平仍然有限。
进入了智慧赋能期，AI技术的快速发展推动高校信息化进入新阶段。部门名称升级为"数字化与智算中心"、"数智化支撑研究院"等，核心职能转向AI技术赋能、数据智能应用和数字化转型。典型特征是技术与业务的深度融合，智能化应用广泛普及。北京理工大学2025年将"网络信息技术中心"升级为"数字化与智算技术中心"并挂靠人工智能学院，标志着高校IT部门正式进入"数智赋能"的新纪元。这一阶段对应国家"教育数字化战略行动"和"人工智能+"行动，信息化部门从后台支持走向前台引领，成为推动学校数字化转型的核心力量。
附表：高校信息化部门四个发展阶段比较
1990年代末-2000年代初
校园网规划建设、基础运维
2000-2015年
网络信息中心、教育技术中心
业务数字化，独立系统
2015-2020年
信息中心、信息化办公室
统一平台建设，数据整合
数字化与智算中心、数智化研究院
AI赋能、数据智能应用
技术业务融合，智能化
从演进规律看，高校信息化部门的发展呈现出三个明显趋势：一是从技术驱动向业务驱动转变，早期关注技术本身，后期更注重解决实际业务问题；二是从分散建设向整体协同演进，从独立系统到统一平台再到智能生态；三是从辅助工具向战略资产转型，信息化部门的组织地位和战略价值不断提升。这一演进过程既受技术进步的推动，也反映了高等教育数字化转型的内在逻辑。
当前，高校信息化部门正处于4.0时代的加速期，《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》的出台为这一进程提供了新的政策动能。理解这一历史演进过程，有助于我们准确把握更名潮的实质——它不是简单的名称变更，而是高校信息化发展到新阶段的必然结果，标志着信息化建设从量变到质变的关键跃升。
多重力量驱动的战略重构
高校信息化部门的更名与职能升级是多种因素协同作用的结果，反映了高等教育数字化转型的复杂性和系统性。通过深入分析，可以识别出政策引领、技术变革、业务需求和资源竞争四重关键驱动力，这些力量相互交织，共同推动着信息化部门的战略重构。理解这些动因的相互作用，有助于准确把握更名潮背后的深层逻辑。
国家政策驱动构成了转型的顶层设计框架。近年来，国家层面出台了一系列推动教育数字化转型的政策文件，形成了较为完整的政策体系。《教育信息化2.0行动计划》《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》等政策，为高校信息化建设指明了方向。特别是2022年启动的"教育数字化战略行动"，明确提出要"加快推进教育数字转型和智能升级"，为高校信息化建设提供了直接政策依据。2025年7月31日国务院常务会议审议通过的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，进一步强调要"推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合"，这一政策导将直接促进高校信息化部门向智能化、赋能化转型。国家开放大学将"信息化部"更名为"数字化部"，就是贯彻落实这一战略要求的典型案例。政策驱动不仅提供了方向指引，还通过项目支持、资金投入等方式创造了有利的外部环境，降低了高校信息化转型的制度成本。
技术变革驱动是转型的核心推动力。以ChatGPT为代表的大模型技术的快速发展，对高等教育产生了深远影响。2023年被称为"生成式AI元年"，2025年DeepSeek推动的AI工具本地化部署浪潮，标志着"AI时代的全面降临"。这些技术进步极大地拓展了信息化部门的职能边界，同时也对其技术能力提出了更高要求。传统信息化部门受限于技术储备和学科边界，"难以独立完成大模型训练任务"，必须通过组织变革提升能力。正如西北工业大学信息化管理处副处长张文生所言，依托人工智能学院开展联合攻关，能"构建起教学、科研、管理服务的全链条赋能体系"。技术变革不仅改变了信息化部门的工作内容，还重塑了其组织形态，推动从技术运维向创新引领的角色转变。湖南工商大学早在2015年就前瞻性地设立前沿交叉学院，构建人工智能本科专业教育培养体系，体现了高校对技术变革的敏锐把握。
业务需求驱动反映了高等教育现代化的内在要求。疫情防控期间暴露出的信息化短板，促使高校加快数字化转型步伐。师生对智慧服务的期待持续升级，科研创新对技术支撑提出了更高要求。北京大学建设的"智慧燕园"平台，通过AI算法优化教室资源利用，每年节省能耗开支近千万元；上海海事大学构建的"海事超级智能体"，深度融合专业知识库与业务系统，显著提升了教学科研效率。这些应用场景的成功实践，反过来又强化了业务部门对信息化赋能的期待，形成了需求拉动转型的良性循环。华东理工大学提出的智慧工程教育（AIEEE）新范式，正是回应了"当人工智能的'理性算法'邂逅教育的'人文温度'"时产生的新型业务需求。业务需求的变化不仅扩大了信息化部门的服务范围，还深刻改变了其服务模式，从被动响应转向主动赋能。
资源竞争驱动体现了组织地位的重新定位。信息化部门长期被视为"教辅单位"，处于相对边缘地位。更名升级为"研究院"或"中心"，有助于提升部门定位，争取更多资源。山东大学成立"数智化支撑研究院"后，获得了新的博士级研究人员编制；北京建筑大学"数字化与智算中心"获批建设校级智算平台，预算支持显著提升。这些变化印证了组织变革对资源获取的积极影响。在高校内部资源分配竞争中，信息化部门通过战略升级，实现了从成本中心向价值中心的转变，从而获得更多的资源配置和政策倾斜。兰州大学网信办副主任陈文锋强调："校领导的鼎力支持是高校信息化建设及数字化转型的关键因素"，信息化需要成为"一把手工程"。资源竞争不仅促使信息化部门更加注重价值创造，还推动了其与其他部门的战略协同，形成更加紧密的合作伙伴关系。
附表：高校信息化部门转型的四重驱动力
这四重驱动力并非孤立存在，而是相互强化、彼此促进的有机整体。国家政策为技术应用提供了制度保障，技术进步创造了新的业务可能，业务需求变化促使资源重新分配，资源竞争又反过来推动政策优化和技术创新。例如，《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》中强调要"强化算力、算法和数据供给"，这一政策导向既回应了技术发展的需求，又满足了业务应用的要求，同时还影响了资源配置的方向。西安财经大学制定的《数智赋能本科教学高质量发展行动方案（2025-2027年）》，就是政策、技术、业务和资源因素综合作用的产物。
深入分析这些驱动力的相互作用，它不是单一因素作用的结果，而是在数字中国战略背景下，政策引领、技术进步、业务转型和资源优化等多重力量共同作用的产物。这种系统性变革不仅改变了信息化部门的名称和职能，更深刻地重塑了其在高校治理体系中的角色和地位，为高等教育数字化转型提供了强有力的组织保障和技术支撑。
在国家信息化发展过程中的各种政策指导下，各高校结合自身特点，在信息化部门转型中开展了丰富多样的创新实践，形成了各具特色的发展模式。这些实践创新主要体现在职能重构、组织创新、服务转型和生态构建四个维度，共同构成了高校信息化部门应对AI时代挑战的解决方案库。深入分析这些创新实践，可以为其他高校的数字化转型提供有益借鉴。
职能重构是信息化部门转型的核心内容，体现了从传统运维到战略赋能的角色升级。现代高校IT部门正着力打造支撑AI应用的技术底座，这一重构主要体现在三个方面：智能基座构建、数据治理优化和开发平台提供。
在智能基座构建方面，中国地质大学（北京）统筹高性能计算平台和智算资源，支持各院系垂域大模型训练，解决了校内各院系对AI应用和垂域大模型训练"亟需算力等资源的支撑"的问题。这种集中化的算力资源管理，既提高了利用效率，又避免了重复建设，做到了"人工智能+"行动中"强化算力供给"要求的具体实践。
在数据治理优化方面，澳门科技大学形成了"'汇总业务需求→分析梳理业务模块→开发应用→分析数据'的闭环管理体系"，严格遵循"一数一源"原则，实现了数据全生命周期的规范化管理，为AI应用提供了高质量的数据基础。
在开发平台提供方面，浙江大学的"浙大先生"智能体开发平台，支持师生以低代码方式搭建场景化智能应用，降低了AI技术使用门槛，促进了创新成果的快速孵化。这三个方面的职能重构，共同构成了信息化部门赋能学校数字化转型的能力基础，与"人工智能+"行动提出的"构建开源开放生态体系"要求高度契合。
组织创新是支撑职能重构的体制保障，当前高校信息化部门的组织模式主要呈现三种典型形态：管办分离型、统筹管理型和产教融合型。
管办分离型以清华大学的"信息办+信息中心"模式为代表，实现了管理与技术的分离，有利于明确权责边界，提高专业运作效率。这种模式适合规模较大、信息化建设复杂度高的高校，能够有效平衡战略规划与技术实施的关系。
统筹管理型以中国地质大学的集中管理模式为典型，由一个部门统筹所有信息化项目，避免重复建设，提高资金效率。这种模式强调资源整合和统一规划，适合信息化基础相对薄弱、需要快速提升整体水平的高校。
产教融合型则以北京理工大学与人工智能学院的协同模式为例，通过将信息化部门挂靠人工智能学院，促进"教育-科技-人才"一体化发展。这种模式打破了组织壁垒，促进了跨学科交叉融合，特别适合具有鲜明学科特色的高校。西安财经大学推进"数智赋能本科教学高质量发展"时，就采取了跨部门协作的组织模式，由校领导牵头，各学院（部）全体教职工参与，形成了全校联动的组织体系。这些组织创新为落实"人工智能+"行动中的"加强人才队伍建设"和"构建开源开放生态体系"等要求提供了体制机制保障。
服务转型体现了信息化部门应用场景的拓展和深化，各高校结合自身特色，推动AI技术在教学、科研、管理等场景的深度应用，形成了各具特色的服务模式。在教学赋能方面，北京理工大学的"艾比特AI助理"融合校园信息资源，为师生提供个性化服务，实现了从统一服务向精准服务的转变。这种应用响应了"人工智能+"行动中"推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及"的号召，将AI技术深度融入教育教学核心环节。在科研支持方面，上海海事大学的"海事超级智能体"深度融合专业知识库与业务系统，成为师生的"私人AI协作者"，提升了科研效率和质量。这一实践体现了"人工智能+"行动强调的"以创新带应用、以应用促创新"的良性循环。在管理优化方面，西南大学推行"非必要不填表，一件事一次办"的服务理念，通过数字化赋能解决师生反复填表、多部门跑动等痛点，大幅提升了管理效能和用户体验。华东理工大学创新创业学院通过"从企业出题、师生答题到项目孵化、成果转化"的完整链条，探索了智慧工程教育新范式，展现了AI技术在教育创新中的广阔应用前景。这些服务转型案例共同构成了"人工智能+"在高等教育领域的生动实践，体现了技术与业务的深度融合。
生态构建是应对AI技术复杂性和跨学科性的战略选择，高校积极探索校内外多元协同的新型协作机制，构建开放创新的数字生态。在校内协同方面，北京邮电大学信息化技术中心与教务处协作，快速部署编程教育大模型应用，打破了部门壁垒，形成了技术赋能教育的快速通道。这种协作模式体现了"人工智能+"行动中"政府部门和国有企业要强化示范引领"的要求，通过校内示范应用推动技术落地。在校际合作方面，陕西高校探索算力资源共享机制，解决了单一高校资源有限的问题，实现了优势互补。这种合作响应了"人工智能+"行动"优化算力中心建设"的政策导向，提高了资源利用效率。在校企联动方面，澳门科技大学与科技企业合作推进AI驱动的数智转型，将产业前沿技术与学术研究深度融合。华清远见研发中心的人工智能实验室建设方案，提供了"虚实融合，以产业应用驱动高校教学实训变革"的典型案例，通过校企合作解决了"课本知识跟不上技术发展速度，实验室硬件难以支撑复杂项目实训"的现实问题。这些生态构建实践共同形成了多元协同的创新网络，为"人工智能+"行动在高校的深入实施提供了组织保障和资源支持。
这些实践创新不是相互割裂的，而是相互支撑、相互促进的系统工程。职能重构为服务转型提供了能力基础，组织创新为生态构建提供了体制保障，而服务需求的不断升级又反过来推动职能的持续优化。例如，湖南工商大学"构建人工智能本科专业教育培养体系"的实践，就同时涉及课程体系重构（职能）、跨学科组织设计（组织）、教学场景创新（服务）和校企合作（生态）等多个维度的创新。这种系统性的创新实践，正是对"人工智能+"行动提出的"形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环"要求的生动诠释。
随着《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》的贯彻落实，高校信息化部门的实践创新将进一步深化和拓展。各高校需要立足自身实际，借鉴但不复制其他学校的成功经验，找到最适合自己的转型路径，真正实现从"信息化"到"智能化"的战略跃升，为高等教育高质量发展提供坚实的技术支撑和创新动力。
转型过程中的关键瓶颈与破解之道
尽管高校信息化部门转型取得显著进展，但在推进过程中仍面临着诸多挑战，这些挑战涉及人才队伍、数据治理、技术伦理和资源分配等多个维度，构成了数字化转型的关键瓶颈。深入分析这些挑战并制定有针对性的应对策略，对于确保"人工智能+"行动在高等教育领域的有效实施具有重要意义。各高校结合实际情况，探索形成了各具特色的解决方案，为破解转型难题提供了有益参考。
人才队伍挑战是当前最突出的瓶颈之一。复合型人才缺口达63%，既懂技术又懂教育的跨界人才严重不足。这一挑战在"人工智能+"行动强调"加强人才队伍建设"的背景下显得尤为紧迫。造成这一问题的原因主要有三：一是AI技术更新迭代速度远超传统人才培养周期；二是高等教育领域的AI应用需要特殊的业务理解能力；三是高校薪酬体系难以与科技企业竞争高端人才。
针对这一挑战，各高校探索了多种应对策略。山东大学数智化支撑研究院将招聘起点设为博士，侧重战略研究能力，提高了人才队伍的整体素质。例如：上海交通大学通过"双导师制"培养技术与管理复合型人才，即由技术专家和业务专家共同指导，促进了知识交叉融合。南京大学设立信息化创新奖，鼓励技术创新与应用，完善了人才激励机制。湖南省教育厅在《关于加强人工智能赋能高等学校学科专业建设的通知》中明确提出"加强教学管理人员智能治理培训"和"组织教师人工智能知识技能培训"，从政策层面推动人才能力提升。这些措施共同构成了应对人才挑战的多维解决方案，与"人工智能+"行动的人才政策形成了良好呼应。
数据治理挑战制约着AI应用的效果和价值发挥。数据标准不统一、质量参差不齐、共享机制不健全等问题普遍存在。这些问题与"人工智能+"行动提出的"强化数据供给"要求形成了鲜明对比。高质量的数据是训练AI模型的基础，但在高校环境中，数据治理面临特殊困难：业务系统建设时期长，数据标准不一；部门数据主权意识强，共享意愿低；敏感数据多，安全要求高。针对这些挑战，领先高校已探索出一套系统化的应对措施。完善标准体系方面，制定统一的数据字典和元数据标准，为数据整合提供规范基础。健全治理机制方面，建立数据治理委员会，明确数据责任主体。如澳门科技大学设立"需求与数据组"，构建闭环管理体系。强化技术支撑方面，建设数据中台，提升数据服务能力；石河子大学以数据中台为依托，打造涵盖多领域的应用平台。这些实践与"人工智能+"行动强调的"高质量数据集"建设方向一致，为高校数据治理提供了可行路径。值得注意的是，数据治理不仅是技术问题，更是管理问题，需要高层领导的重视和跨部门的协同，这与信息化部门的组织创新形成了呼应。
技术伦理挑战随着AI应用的深入而日益凸显。隐私保护、算法公平、责任认定等伦理问题引发了广泛关注。这些挑战与"人工智能+"行动提出的"提升安全能力水平"和"加快形成...人工智能治理格局"要求直接相关。高校作为教书育人的场所，对技术伦理有着更高要求，但同时也面临着特殊挑战：师生数据敏感度高；算法决策可能影响教育公平；AI辅助教学涉及学术诚信等问题。针对这些挑战，各高校采取了系统性应对措施。西南大学设立AI伦理委员会，评估新技术应用的合规性，建立了伦理审查机制。完善制度规范方面，制定《校园AI应用伦理指南》，明确使用边界和原则。加强技术防护方面，采用联邦学习、差分隐私等技术保障数据安全，在利用数据的同时保护隐私。华东理工大学在探索智慧工程教育新范式时，特别强调"AI既不是简单的工具，也不应成为主导，而应作为教育的'赋能因子'"，体现了对技术伦理的深刻思考。这些措施共同构成了高校AI伦理治理体系，为"人工智能+"行动的安全实施提供了保障。
资源分配挑战导致了校际数字鸿沟的扩大。双一流高校与地方院校信息化水平差距明显，资源分配不均衡。这一问题与"人工智能+"行动追求的普惠性目标形成反差。造成资源分配不均的原因复杂：重点高校获取资源能力强；地区经济发展水平差异大；信息化建设存在规模效应等。针对这一挑战，各层面探索了多种破解之道。推进资源共享方面，建立区域性教育云平台，提高资源利用效率，如陕西高校探索算力共享机制。加强对口支援方面，实施信息化建设"结对帮扶"计划，促进经验交流和资源流动。争取政策支持方面，将信息化建设纳入"双高计划"等重点项目，获得专项资金支持。湖南省教育厅的政策明确要求"推动校企共建'人工智能+'数字资源库"，通过引入企业资源弥补学校不足。这些措施与"人工智能+"行动强调的"优化算力中心建设"和"完善开源软件生态"等政策方向一致，有助于缩小数字鸿沟，促进教育公平。
附表：高校信息化转型四大挑战及应对策略
优化结构、创新培养、完善激励
完善标准、健全机制、强化技术
隐私、公平、安全风险
建立评估、完善制度、加强防护
资源共享、对口支援、政策支持
这些挑战并非孤立存在，而是相互关联、相互影响的复杂系统。人才短缺会影响数据治理的效果，数据质量问题会加剧伦理风险，资源不足又会制约人才引进和技术应用。因此，应对策略也需要系统设计和协同推进。例如，在推进数据治理时，既需要技术人才支持标准制定，又需要考虑伦理隐私保护，还需要足够的资源投入平台建设。西安财经大学在推进《数智赋能本科教学高质量发展行动方案》时，就采取了"校领导牵头、多部门协同、全校参与"的系统推进方式，有效整合了各类资源和力量。
随着《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》的贯彻落实，这些挑战的应对将获得新的政策支持和资源保障。各高校需要结合自身实际，找准主要矛盾和突破口，制定差异化的解决方案。一方面要积极响应国家政策导向，另一方面要立足校本实际，在人才引进培养、数据治理体系、伦理规范建设和资源优化配置等方面探索创新，真正突破转型瓶颈，推动"人工智能+"行动在高等教育领域落地生根，开花结果。
教育数智化的发展趋势与战略路径
随着《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》的出台和实施，高校信息化建设将进入一个新的发展阶段。基于当前政策导向、技术演进和高校实践，可以预见教育数智化将呈现技术融合深化、应用场景拓展、组织形态变革和治理体系完善四大趋势。这些趋势相互关联、相互促进，共同勾勒出未来高校信息化发展的全景图。准确把握这些趋势，有助于高校在"人工智能+"行动框架下制定前瞻性的数字化转型战略。
技术融合深化将成为教育新基建的核心特征。5G、物联网、区块链等新技术将与AI深度融合，推动教育基础设施向智能化、泛在化方向发展。预计到2026年，60%的高校将建成"云-边-端"协同的新型基础设施体系。这种融合主要体现在三个层面：在算力层面，异构计算、绿色计算等技术将提高智算中心的性能和能效，回应"人工智能+"行动"强化算力供给"的要求。在算法层面，大模型与小模型协同、联邦学习等技术将扩大AI应用范围，实现"推动人工智能...深度融合"的政策目标。在数据层面，隐私计算、区块链等技术将促进数据安全共享，支撑高质量数据集建设。华清远见提出的"虚实融合"实验室建设方案，就体现了硬件设备与虚拟仿真软件的技术融合趋势。这种深度融合不仅提升了技术能力，还创造了新的应用可能，为教育数字化转型提供了更加强大的技术支撑。
应用场景拓展将推动AI技术向教育全环节渗透。从《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》强调的"规模化商业化应用"出发，未来AI在教育领域的应用将突破当前以管理和服务为主的局限，向教学、科研、评价等核心环节深度拓展。在教学领域，自适应学习系统将覆盖主要学科，实现真正的个性化教育。湖南省教育厅提出的"智能助研、智能助学、智能助教、智能助评、智能助管"五大应用场景，系统规划了"人工智能+教育"的全面发展路径。在科研领域，AI辅助研究将成为常态，从文献分析到实验设计，从数据处理到成果评价，AI技术将全方位赋能科研创新。华东理工大学探索的"从企业出题、师生答题到项目孵化、成果转化"的完整链条，展现了AI在科研转化中的应用潜力。在管理领域，数字孪生校园将初步实现，通过虚实映射和实时交互，提升管理决策的科学性和预见性。这些应用场景的拓展，将使AI技术从教育的外围工具转变为核心要素，真正实现"人工智能+"行动提出的"以创新带应用、以应用促创新"的良性循环。
组织形态变革将重塑信息化部门的角色和定位。随着"人工智能+"行动的深入实施，高校信息化部门将向三个方向加速演进：创新引领者、生态构建者和价值创造者。
作为创新引领者，信息化部门将主导学校数字化转型战略，从技术实施者升级为战略规划者，这与"人工智能+"行动中"政府部门...要强化示范引领"的要求相呼应。西安财经大学将数智赋能定位为"教育教学改革的务实之举"，由校领导直接推动，体现了信息化部门地位的提升。
作为生态构建者，信息化部门将打造开放协同的数字生态，整合校内资源，连接校外伙伴，促进跨界创新。湖南省教育厅提出的"构建'人工智能+'教师专业发展共同体"，就是生态化发展的典型案例。
作为价值创造者，信息化部门将通过数据赋能创造显性价值，从成本中心转变为价值中心。北京大学"智慧燕园"平台每年节省能耗开支近千万元，直观展示了信息化创造的经济价值。这三种角色转变不是相互排斥的，而是相辅相成的，共同构成了未来信息化部门的多元身份体系。
应用场景拓展将推动AI技术向教育全环节渗透。从《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》强调的"规模化商业化应用"出发，未来AI在教育领域的应用将突破当前以管理和服务为主的局限，向教学、科研、评价等核心环节深度拓展。
在教学领域，自适应学习系统将覆盖主要学科，实现真正的个性化教育。湖南省教育厅提出的"智能助研、智能助学、智能助教、智能助评、智能助管"五大应用场景，系统规划了"人工智能+教育"的全面发展路径。
在科研领域，AI辅助研究将成为常态，从文献分析到实验设计，从数据处理到成果评价，AI技术将全方位赋能科研创新。华东理工大学探索的"从企业出题、师生答题到项目孵化、成果转化"的完整链条，展现了AI在科研转化中的应用潜力。
在管理领域，数字孪生校园将初步实现，通过虚实映射和实时交互，提升管理决策的科学性和预见性。这些应用场景的拓展，将使AI技术从教育的外围工具转变为核心要素，真正实现"人工智能+"行动提出的"以创新带应用、以应用促创新"的良性循环。
治理体系完善将为教育数智化提供制度保障。响应"人工智能+"行动"加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局"的要求，高校将建立更加完善的数智化治理框架，涵盖政策体系、组织体系和安全体系三个维度。
在政策体系方面，将健全信息化建设标准规范，明确技术应用的边界和规则。湖南省教育厅出台的《关于加强人工智能赋能高等学校学科专业建设的通知》，就是政策体系完善的具体体现。
在组织体系方面，将优化跨部门协同机制，打破数据和技术壁垒。西北工业大学"依托人工智能学院开展联合攻关，构建教学、科研、管理服务的全链条赋能体系"，展示了组织协同的创新实践。
在安全体系方面，将构建全方位安全保障，包括网络安全、数据安全和算法安全等。西南大学设立AI伦理委员会，评估各类新技术的适用性，体现了对安全治理的重视。这三个方面的治理完善，将共同构成教育数智化的制度基础，确保转型过程有序可控。
附表：教育数智化四大发展趋势与"人工智能+"行动的对应关系
强化算力算法数据供给
华清远见虚实融合实验室
湖南五大智能应用场景
这些挑战并非孤立存在，而是相互关联、相互影响的复杂系统。人才短缺会影响数据治理的效果，数据质量问题会加剧伦理风险，资源不足又会制约人才引进和技术应用。因此，应对策略也需要系统设计和协同推进。例如，在推进数据治理时，既需要技术人才支持标准制定，又需要考虑伦理隐私保护，还需要足够的资源投入平台建设。西安财经大学在推进《数智赋能本科教学高质量发展行动方案》时，就采取了"校领导牵头、多部门协同、全校参与"的系统推进方式，有效整合了各类资源和力量。
AI + Initiative
面向未来，高校信息化建设需要在《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》指导下，制定科学合理的发展战略。战略路径应重点关注四个方面：
一是需求牵引，从教育教学实际需求出发，避免技术导向的盲目投入；
二是生态协同，构建多元主体参与的创新网络，形成发展合力；
三是能力建设，提升师生数字素养，夯实发展基础；
四是制度创新，破除体制机制障碍，释放创新活力。
随着"人工智能+"行动的深入推进，高校信息化部门将迎来新的发展机遇和挑战。那些能够准确把握趋势、主动拥抱变革的高校，将在教育数字化转型中赢得先机，为培养适应智能时代需求的创新人才、服务国家战略需求做出更大贡献。信息化部门的更名潮只是这场深刻变革的开始，未来的路还很长，但方向已经明确——那就是以"人工智能+"行动为指引，推动高等教育向更加智能、更加开放、更加创新的方向发展。
以下是近几年高校信息化部门更名的典型案例对比表格，基于deepseek搜索结果整理，如有偏差，欢迎指正。
数字化与智算技术中心
新增AI赋能技术支持、智算中心建设与管理
新增大数据与AI交叉研究、深度数据挖掘、AI与教育教学/科研/治理融合
网络信息管理服务中心
强化数字化与智能计算能力，支持智慧校园建设
网络安全与信息化中心
整合网络安全与信息化职能，强化智慧校园统筹
强化行政管理职能，统筹全校信息化建设
挂靠网信办，强化技术运维与智慧校园建设
郑州升达经贸管理学院
提升管理职能，统筹网络安全与信息化建设
强化技术支撑与资源整合，统筹全校信息化建设
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