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售后服务上门服务电话，智能分配单据：探访北京高考评卷现场——一张高考试卷的分数如何出炉

　　6月16日，北京市2026年高考评卷工作媒体开放日举行。

　　北京教育考试院党委委员、副院长周玉玲介绍，评卷工作已于6月11日正式开始，遴选1714名评卷员，在北京大学、清华大学、北京师范大学、首都师范大学、北京第二外国语学院、北京工业大学6个评卷点进行评阅。预计6月24日评卷工作全部结束。

　　当天，记者在清华大学评卷点现场看到，评卷场所实行封闭管理，设有智能安检门、金属探测器、信号屏蔽仪等设备，所有人员凭有效证件入场，进出阅卷场地均需接受安检。公安人员在评卷场所全程值守，昼夜值班。

　　据了解，评卷场所的系统设备、网络环境全部与外网物理隔离。答卷数据服务器部署在专用保密机房，实行24小时无死角视频监控。评卷数据库每天进行双备份，实施全过程数据审计，确保评卷数据绝对安全。

　　高考试卷的评卷专家团队是如何组成的？

　　周玉玲介绍，评卷工作领导组制定高考评卷教师遴选工作文件，细化选聘标准和任职资格，选派思想政治素质高、学科业务能力扎实、安全保密意识强，且评卷经验丰富的高校教师、区教研员和中学教师参加评卷工作。评卷严格执行“回避”制度，坚决杜绝可能影响公平公正、安全保密和评卷质量的人员进入评卷队伍。

　　语文评卷组专家介绍，北京大学成立了2026年语文评卷工作领导小组和专家组。今年的专家组和评卷员共有380人，比去年增加20人，其中来自北京大学、北京师范大学、中国人民大学和首都师范大学4所高校的有190人，来自北京市各区县的中学教师和教研员有190人。

　　“今年的评卷阵容比较强大，中学教师中，语文特级教师、正高级教师、市级学科教学带头人、市骨干教师、区级学科带头人和区骨干教师，一共有110多人。”语文评卷组专家说。

　　语文评卷专家组由标答审定兼质检组、题组长、小组长构成，共64人。其中11个小组参加阅读题主观题部分的评卷，20个小组参加作文题评卷(含微写作4个小组)。每组的小组长和题组长负责监督全组评卷的质量和进度。

　　据了解，今年数学评卷点评卷老师超过270人，其中过半数来自清华大学，其余评卷人员为各区教研员及一线骨干教师。

　　一张高考试卷的分数如何出炉？

　　周玉玲介绍，各科目试题全部实行“背靠背双评”，如“双评”超过阈值，须进行“三评”或者“仲裁”。评卷专家每天对试卷进行抽检，对“三评”和“仲裁”试卷进行全部复查。评卷过程中发现的违规卷、雷同卷等异常情况，均由学科评卷组集体研究处置。各科目评卷结束后，考试院组织专人对评卷数据进行专项复核，确保成绩信息绝对准确。

　　以语文高考试卷的评卷过程为例，在试评过程中，题组长、小组长认真研读命题组提供的题本和参考答案、答案示例，结合具体答卷，抽样试评；然后从中找出有代表性的样卷，制定准确、科学的参考答案，撰写《评分细则》初稿和样卷评语、得失分理由，提交标答审定组审议。经过3次讨论修改之后形成一套可靠的参考答案和评分细则、样卷评分定稿，由标答审定专家组和学科大组长签字方才生效。题组长、小组长还需要设置好培训卷，将评卷员分为若干小组，准备评阅各题。

　　语文评卷组专家介绍，进入正评以后，题组长会从多个角度监控本题所有阅卷员的评卷情况，质检专家组会采取多样化的抽查方式监控各题阅卷质量，防止忽快忽慢、忽紧忽松、忽高忽低、保守趋中、误判漏判、少检漏检。

　　“今天已经进入阅卷后半程，全体专家组成员和评卷员本着对考生、对家长、对社会负责的态度，团结协作、众志成城，克服重重困难，一丝不苟，兢兢业业，认真批阅每一份试卷，力争做到准确、安全、公正。”语文评卷组专家说。

　　数学评卷点专家表示，高考数学评卷坚持一贯的高标准、严要求，确保评卷工作经得起检验，让考生安心、家长放心。

　　本报北京6月16日电

　　中青报·中青网记者 杨洁 实习生 李媛英

　　来源：中国青年报

今日相关部门披露最新研究成果探访北京高考评卷现场——一张高考试卷的分数如何出炉

　　6月16日，北京市2026年高考评卷工作媒体开放日举行。

　　北京教育考试院党委委员、副院长周玉玲介绍，评卷工作已于6月11日正式开始，遴选1714名评卷员，在北京大学、清华大学、北京师范大学、首都师范大学、北京第二外国语学院、北京工业大学6个评卷点进行评阅。预计6月24日评卷工作全部结束。

　　当天，记者在清华大学评卷点现场看到，评卷场所实行封闭管理，设有智能安检门、金属探测器、信号屏蔽仪等设备，所有人员凭有效证件入场，进出阅卷场地均需接受安检。公安人员在评卷场所全程值守，昼夜值班。

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　　高考试卷的评卷专家团队是如何组成的？

　　周玉玲介绍，评卷工作领导组制定高考评卷教师遴选工作文件，细化选聘标准和任职资格，选派思想政治素质高、学科业务能力扎实、安全保密意识强，且评卷经验丰富的高校教师、区教研员和中学教师参加评卷工作。评卷严格执行“回避”制度，坚决杜绝可能影响公平公正、安全保密和评卷质量的人员进入评卷队伍。

　　语文评卷组专家介绍，北京大学成立了2026年语文评卷工作领导小组和专家组。今年的专家组和评卷员共有380人，比去年增加20人，其中来自北京大学、北京师范大学、中国人民大学和首都师范大学4所高校的有190人，来自北京市各区县的中学教师和教研员有190人。

　　“今年的评卷阵容比较强大，中学教师中，语文特级教师、正高级教师、市级学科教学带头人、市骨干教师、区级学科带头人和区骨干教师，一共有110多人。”语文评卷组专家说。

　　语文评卷专家组由标答审定兼质检组、题组长、小组长构成，共64人。其中11个小组参加阅读题主观题部分的评卷，20个小组参加作文题评卷(含微写作4个小组)。每组的小组长和题组长负责监督全组评卷的质量和进度。

　　据了解，今年数学评卷点评卷老师超过270人，其中过半数来自清华大学，其余评卷人员为各区教研员及一线骨干教师。

　　一张高考试卷的分数如何出炉？

　　周玉玲介绍，各科目试题全部实行“背靠背双评”，如“双评”超过阈值，须进行“三评”或者“仲裁”。评卷专家每天对试卷进行抽检，对“三评”和“仲裁”试卷进行全部复查。评卷过程中发现的违规卷、雷同卷等异常情况，均由学科评卷组集体研究处置。各科目评卷结束后，考试院组织专人对评卷数据进行专项复核，确保成绩信息绝对准确。

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　　本报北京6月16日电

　　中青报·中青网记者 杨洁 实习生 李媛英

　　来源：中国青年报

2023年,当全球科技巨头纷纷将目光投向元宇宙、大语言模型和自动驾驶时,湖南长沙一家企业的研发团队却在为一个看似简单的问题绞尽脑汁:如何在强光环境下,让AI准确识别一个孩子的跳绳动作?

这个技术问题背后,隐藏着一个更深刻的产业选择。

当科技界都在仰望星空时,comxpow康跑AI体育选择脚踏实地——把最前沿的技术投向最传统的场景——操场,这背后是一场对技术本质的深刻追问。

图片来源康跑合作案例

01拒绝跟风:科技浪潮中的“逆行”

当全球科技巨头将资源集中于生成式AI、元宇宙和自动驾驶时,comxpow康跑却把最顶尖的算法工程师派往中国中西部的小学操场。

2019年至2023年,全球AI投资呈现爆炸式增长,其中超过70%的资金流向了基础模型、自动驾驶和元宇宙相关领域,在这股热潮中,comxpow康跑的选择显得格外不合时宜。

“我们收到过很多投资人的建议,为什么不把技术包装成更性感的概念?”comxpow康跑产品总监王振宇回忆道,“但我们清楚,真正的技术价值不在于追逐风口,而在于解决真实问题。”

这家公司的技术团队走访了中国100多所学校,记录下了体育教学中最真实的痛点:湖南多雨地区需要室内体育评估方案;农村学校场地有限,需要适应小空间的训练模块;体育教师工作繁重,需要减轻数据记录负担。

这些发现与硅谷科技会议上讨论的“AGI”(人工通用智能)或“数字孪生”相去甚远,却构成了comxpow康跑AI体育系统技术路线图的基石。

图片来源康跑合作案例

02产业思维:从“实验室精度”到“操场可靠性”

在AI领域,99.95%的实验室识别精度与真实场景中的稳定运行之间,往往隔着一条难以逾越的鸿沟。

comxpow康跑的研发团队面临着一个关键技术挑战:如何让AI系统在复杂多变的操场环境中保持高精度运行?这不仅仅是算法优化问题,更是系统工程问题。

“我们曾经在湖南一所学校的操场上测试,发现午后阳光直射时,摄像头会出现严重过曝,导致动作捕捉失败。”一位comxpow康跑的算法工程师说,“在实验室里,我们从未遇到过这个问题。”

解决方案不是更复杂的神经网络架构,而是一套融合光学过滤、动态曝光调整和自适应算法的综合系统。

团队花了六个月时间,采集了不同季节、不同天气、不同光照条件下超过10万组运动数据,才使系统在各种环境下达到99%以上的识别准确率。

这种对“最后一公里”问题的执着,源于comxpow康跑母公司湖南康通电子股份有限公司24年的硬件制造经验。

这家以IP广播系统起家的企业深知:在真实场景中,技术的价值不取决于其先进性,而取决于其可靠性。

“教育场景对错误是零容忍的。”王振宇解释道,“如果一个孩子的跳远成绩因为系统误差少算了10厘米,这可能影响他的中考成绩,甚至改变他对体育的态度。”

图片来源康跑合作案例

03场景深耕:在“垂直领域”创造不可替代价值

当通用型AI大模型试图理解一切时,康跑选择只做一件事:理解人类运动。

在AI技术发展路径上,一直存在“水平扩展”与“垂直深耕”的路线之争,前者追求构建能够处理多种任务的通用智能,后者则专注于在特定领域达到专家级水平。

comxpow康跑选择了后者,并将垂直领域的深度做到了令人惊讶的程度。

公司的运动科学团队与AI工程师密切合作,构建了一个包含超过500种标准动作的运动数据库,涵盖了从小学体育课到专业训练的多层次需求。

系统不仅能够识别动作是否完成,还能够分析动作质量:起跳角度是否合理、摆臂幅度是否到位、身体协调性如何。

“我们曾经以为最难的是动作识别,后来发现真正难的是运动评价。”王振宇说,“什么是‘正确的’跑步姿势?这不仅仅是生物力学问题,还涉及生长发育阶段、个体差异甚至教学理念。”

这种深度场景理解形成了comxpow康跑的技术壁垒,一个从大厂跳槽加入康跑的工程师表示:“我以前做计算机视觉,识别1000种物体;现在只识别人类动作,但难度反而更大。”

图片来源康跑合作案例

04技术本质:当AI回归“解决问题”的本源

在概念炒作与技术浮华之下,康跑对AI的理解回归到最朴素的原点:工具。

2024年初,comxpow康跑在湘西一所县级中学完成了系统的部署,这套系统没有使用最新的Transformer架构,也没有多模态大模型的加持,但它解决了一个持续多年的实际问题:如何在不增加教师负担的情况下,完成全校学生的体质健康测试。

过去,这所学校的体育老师需要花费整整一周时间,手动为全校2000多名学生进行体测并记录数据。

现在,同样的工作在两节课内完成,数据自动同步到教育管理平台。

“对我们来说,AI不是炫技的工具,而是解决问题的工具。”康通股份董事长刘雅浪这样定义公司的技术哲学,“我们追求的从来不是技术的先进性本身,而是技术能够带来的实际改变。”

这种务实的技术观在当今的AI热潮中显得尤为稀缺,当许多公司忙于发布参数规模更大的模型、构建更虚拟的世界时,comxpow康跑选择将技术投向最真实、最质朴的体育教育场景。

在衡阳雅礼学校,体育教师李老师讲述了变化:“以前我只能关注到那些表现最好和最差的学生,现在AI系统让我能看到每一个孩子的进步轨迹。”

结语

2025年,康跑AI体育系统已进入全国20多个省份的学校,并开始拓展至东南亚和欧洲市场。

与最初几年相比,公司面临的市场环境发生了变化:AI概念的热度逐渐降温,投资者和用户更加关注技术的实际价值。

“回头看,我们没有追逐任何一个短期风口,但也因此没有被任何一个风口抛弃。”王振宇总结道,“因为我们一直站在最坚实的土地上——真实的需求、真实的场景、真实的问题。”

操场上的AI或许没有元宇宙的宏大叙事,也没有大语言模型的惊人表现,但它在一个被技术浪潮忽视的领域,完成了一场静默而深刻的变革:让每个孩子的运动被看见,让每次进步被记录,让体育教育从经验走向科学。

在这个AI技术日益复杂的时代,comxpow康跑的故事提出了一个朴素却重要的问题:当技术不断向上突破天际线时,我们是否也应该关注那些向下扎根的力量?

操场上的孩子们不会讨论神经网络的层数,不会争论AGI的实现路径,但他们正享受着AI带来的改变:更科学的训练、更个性化的指导、更公平的评价。

这种改变或许不够炫目,却足够真实。

而这,恰恰是技术最本真的价值——不是构建想象中的未来,而是改善现实中的现在。韩璐(EN053)

供应：量巨大叠墅产品占了6成