维度网讯，搭载边缘计算硬件的AI智能巡考系统今年已在全国数十省份高考考场投入使用，替代了传统的人工盯防和考后视频回看监考模式。江西全省56万考生考场已实现全覆盖，广东、四川、山东等多地考点也批量完成部署，边缘计算正在重构国内监考巡考全链路。

这一轮AI智能监考普及主要由政策驱动。教育部2024年下发教学函（2024）3号文件，要求健全考场“六位一体”作弊防护网；2025年高招工作通知进一步要求推进高考考场实时AI智能巡查与保密室智能巡检全覆盖。江西、广东、四川、湖北、湖南、山东等十余省份自2025年起在高考全考点启用AI巡考系统。其中江西实现全省统考考场100%智能巡查，广东阳江、青岛等地在中考和高考中同步完成边缘算力改造。地方教育考试院统筹硬件招标与项目落地，带动了边缘计算监考硬件规模化采购。

传统人工监考与纯监控模式存在明显短板。一名市级巡考需远程监管数十个考场，长时间盯屏容易疲劳；偏远考点常缺人值守，形成监管盲区。老式监控仅能存储画面、无法进行AI分析，作弊行为往往在考后数小时回看中才发现，例如2021年湖北考生手机拍试卷、2025年四川达州监考协同给考生加分等事件，均为事后追责，作弊已成事实无法挽回。传统监控设备将所有视频回传至云端存储，带宽和服务器存储成本居高不下，区县财政难以长期承受。此外，各学校监控系统彼此独立，省市考试院无法统一调度、跨考场联动处置突发事件。

边缘计算引入从根源上改变了这一局面。摄像头采集的画面在考场本地边缘盒子中完成AI运算，无需全量上云，异常动作可在0.5秒内实时告警，监考人员能当场介入制止作弊，将“出事再查”升级为“发现即处置”。当前AI巡考方案采用大小模型协同运算方式：轻量化小模型在考场端本地硬件完成实时推理，模糊、逆光等疑难画面统一归集至市区大模型二次核验。依托这一技术体系，AI巡考可覆盖考生行为监测、监考履职监管、试卷保密室安防三大场景，划分橙、红两级预警清单，捕捉私藏作弊器材、监考脱岗、违规触碰试卷等风险。系统还能利旧原有摄像头，无需大规模更换硬件。

AI智能监考的采购模式也发生转变。一次性买断硬件的旧模式正被多元化合作运营取代，当前主要有三种路径：考前租赁加年度签约，由方案商全额出资备货、考前安装、考后回收，校方零固定资产投入，设备可跨区域流转复用；一次性集采多用于财政实力充足的省会区域，由地方教育局专项资金统一采购设备；银企联动共建成为区县热门模式，银行出资采购软硬件以换取校园金融资源，学校零成本完成改造。

在AI巡考赛道上，软硬一体化厂商千视通是代表性企业之一。千视通在算法精度、架构设计、落地经验三个维度形成差异化竞争力，具备“边-云-业务管理中台”一站式AI全流程能力。算法层面，千视通针对考生个人、考生群体、监考员、保密室四大目标场景开发了40余种算法，涵盖考生站立、提前作答、偏头、捡可疑物品、手放桌下并埋头、中途出入考场、监考员位置不规范、违规触碰试卷、未在规定时间进入保密室等行为。架构层面，千视通依托自研AE系列边缘智盒与IS/TS系列大模型训练及推理一体机，构建“考点边缘算力加市级中心大模型复核加省级平台统筹”三层架构。单台AE边缘智盒可智能分析8至64路1080P视频监控实时流，搭配IS/TS一体机后最高可满足2万路及以上实时视频流并发分析。IS/TS系列不同于行业常见的纯推理设备，它集AI训练与推理于一体，可在本地基于考场真实数据完成算法调优与模型迭代，优化后一键下发至边缘智盒，形成推理、数据回流、本地训练、算法升级、再下发的自进化闭环。所有视频数据本地化留存、不上公有云，满足教育行业涉密管理规范。截至发稿日，千视通AI巡考方案已在全国多个省市落地，拥有多个2万路以上视频并发分析的实战经验。

随着中小学月考、期末考、职业资格考试智能化改造加速，边缘算力在教育监管领域的市场空间预计将持续扩大。AI监考系统正从高考专属配置向全学段标准化考场基础标配方向演进。

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