针对当前智慧教育场景中学生书写行为难以实时采集、分析及反馈的问题，现有方案普遍存在通信协议私有化、设备接入规模受限、数据传输延迟高、系统兼容性差等瓶颈。基于国产新一代近距无线通信技术——星闪，构建了一套面向教室场景的点阵笔智能感知系统架构。该系统通过星闪网关统一接入最多 60 支点阵笔终端，利用红外扫描技术实时捕获学生书写轨迹，并依托低时延、高可靠、多连接的星闪通信能力，将原始点阵数据高效上传至云端平台。云端结合 AI 大模型对书写内容进行识别、答案判别与教学效果评估，实现了“书写—传输—识别—反馈”闭环。通过详细分析教育业务场景需求与数据特征，提出了物理层选型、多终端接入机制、数据传输优化等关键技术路径，并在典型教室环境中完成试点部署，验证了该系统在高并发、低功耗、强实时性等方面的优越性能。

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