一、基础设施域：底座要稳

• 要点：高速网络覆盖（含实训场所）、足够算力存储、物联感知设备接入能力。
• 误区：只盯带宽，忽视实训场景的特殊需求（如车间无线覆盖、设备联网）。

二、数据治理域：核心难点

• 要点：统一数据标准、建设数据中台、保障数据质量、对接智慧大脑中台。
• 误区：把数据治理等同于『建个数据库』。数据治理是体系工程，含标准、流程、组织、工具。
• 建议：设立数据治理责任人，建立数据质量校验与问题闭环机制。

三、智慧教学域：应用见效

• 要点：智慧教学系统覆盖备课、授课、作业、评价全流程；建设虚拟仿真实训资源。
• 误区：重平台采购、轻教学应用。教师不会用、不愿用，系统成摆设。
• 建议：同步推进教师数字素养培训，以教学场景驱动平台优化。

四、安全保障域：底线红线

• 要点：落实网络安全等级保护，数据分类分级保护，AI应用的安全伦理规范。
• 误区：安全『一刀切』封堵，影响正常教学应用。
• 建议：分级分类管理，平衡安全与可用。

四域并非割裂：基础设施是底座，数据治理是中枢，智慧教学是出口，安全保障是底线。规划时建议数据治理优先，它是其他三域协同的关键。

注：本文为建设要点梳理，具体以规范原文为准。