2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)均授予了在人工智能領(lǐng)域作出杰出貢獻(xiàn)的科學(xué)家。這些獎(jiǎng)項(xiàng)的頒發(fā)，充分彰顯了人工智能在科學(xué)研究領(lǐng)域的重要地位。高校應(yīng)如何一體推進(jìn)教育科技人才事業(yè)發(fā)展，推動(dòng)人工智能與高等教育融合發(fā)展，提升科研體系組織效能，培養(yǎng)兼具跨學(xué)科知識(shí)與創(chuàng)新能力的復(fù)合型人才，支撐高質(zhì)量創(chuàng)新發(fā)展的新時(shí)代需求？本期我們就來關(guān)注并探討這一問題�！�—編者
　　
　　縱觀人類科學(xué)技術(shù)與生產(chǎn)力的發(fā)展歷程，每一次信息技術(shù)的巨大飛躍都會(huì)對科技創(chuàng)新范式以及人們的生產(chǎn)生活方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。
　　
　　當(dāng)前，人工智能已成為全球科技、教育以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的熱點(diǎn)前沿話題。“人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究”在體系化布局、重大系統(tǒng)設(shè)計(jì)、跨學(xué)科交叉融合、創(chuàng)新生態(tài)構(gòu)建等方面擁有廣闊的發(fā)展空間，呈現(xiàn)出“人工智能+”多學(xué)科交叉融合的新范式。
　　
　　面對世界科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新態(tài)勢，高校作為教育、科技、人才的交匯點(diǎn)，如何準(zhǔn)確研判、把握機(jī)遇并主動(dòng)前瞻布局，顯得尤為重要。
　　
　　統(tǒng)籌布局 強(qiáng)化能力
　　
　　抓緊搶占前沿創(chuàng)新制高點(diǎn)
　　
　　從國際產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局看，中美歐在基礎(chǔ)研究、技術(shù)創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)化方面發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，推動(dòng)了加速計(jì)算和生成式人工智能達(dá)到“引爆點(diǎn)”，致使全球各地的研究機(jī)構(gòu)、公司企業(yè)以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)的需求激增。
　　
　　其中，美國在基礎(chǔ)研究與技術(shù)研發(fā)上積累的時(shí)間長，人才密集度高，企業(yè)作為創(chuàng)新主體的投資活躍度高，部分龍頭企業(yè)基于GPT平臺(tái)的C端應(yīng)用新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，展現(xiàn)出良好的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。同時(shí)，美國在GPU計(jì)算芯片技術(shù)儲(chǔ)備上占據(jù)壟斷地位，并明確對華實(shí)施技術(shù)限制。
　　
　　相比之下，我國在模型精度、算力大模型研發(fā)的底層原創(chuàng)能力方面還存在不足，研發(fā)力量較為分散，人工智能替代人工的動(dòng)力相對較弱。但我國擁有全球規(guī)模最大且相對成熟的互聯(lián)網(wǎng)市場，數(shù)據(jù)體量遠(yuǎn)超包括美國在內(nèi)的其他國家，潛在的應(yīng)用場景豐富，在版權(quán)方面限制更少。我國的一批企業(yè)在軟硬件供應(yīng)以及大型云服務(wù)等領(lǐng)域，展現(xiàn)出了迅猛的發(fā)展態(tài)勢。
　　
　　隨著基礎(chǔ)研究領(lǐng)域?qū)λ懔Φ男枨蟪手笖?shù)級增長，未來人工智能在算力方面的競爭將愈發(fā)激烈。鑒于人工智能大模型的基礎(chǔ)研究知識(shí)相對開放，競爭焦點(diǎn)將更多轉(zhuǎn)向提高研發(fā)效率，尤其是應(yīng)對大模型對超大規(guī)模算力、能源的巨大消耗，以及對大型工程團(tuán)隊(duì)和技術(shù)研發(fā)快速迭代的高要求。這種趨勢將同步催生新的信息分析處理技術(shù)的出現(xiàn)。
　　
　　為此，我國需要在基礎(chǔ)計(jì)算設(shè)施建設(shè)、學(xué)科交叉合作、教育體系優(yōu)化等方面做好前瞻布局，持續(xù)推進(jìn)人工智能與科學(xué)研究、學(xué)科建設(shè)的深度融合，促進(jìn)資源開放匯聚，著力提升相關(guān)創(chuàng)新能力。一是加強(qiáng)人工智能開源開放平臺(tái)的建設(shè)，支持大模型創(chuàng)新算法及關(guān)鍵技術(shù)的研究，吸引各類人才積極參與大語言模型的開發(fā)和應(yīng)用。二是支持自主可控的大模型技術(shù)體系建設(shè)，鼓勵(lì)創(chuàng)新應(yīng)用場景的探索和成果的落地應(yīng)用。三是鼓勵(lì)大企業(yè)作為“出題人”和“閱卷人”，牽頭成立科技創(chuàng)新聯(lián)盟或者行業(yè)協(xié)會(huì)，與高水平研究型大學(xué)、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)、中小企業(yè)開展聯(lián)合創(chuàng)新。四是探索專項(xiàng)資金，建立數(shù)據(jù)科學(xué)中心，支持藥學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)等多學(xué)科的交叉協(xié)作，建成和推動(dòng)科學(xué)大模型實(shí)際落地，為下游任務(wù)場景提供有力支持。
　　
　　強(qiáng)基策源 交叉融合
　　
　　服務(wù)高水平科技自立自強(qiáng)
　　
　　高校應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)主力軍的作用，系統(tǒng)化地推進(jìn)教育體系改革，加強(qiáng)有組織的基礎(chǔ)科研和拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)，為高水平科技自立自強(qiáng)提供戰(zhàn)略支撐和動(dòng)力源泉。
　　
　　建設(shè)人工智能產(chǎn)學(xué)研用開放合作“融合區(qū)”，形成戰(zhàn)略共謀、任務(wù)共擔(dān)、人才共育、成果共享的產(chǎn)學(xué)研深度融合的組織新范式。一是更有組織、更加主動(dòng)地加強(qiáng)與龍頭創(chuàng)新企業(yè)的合作，共同建立校企聯(lián)合研發(fā)平臺(tái)，采用“科學(xué)家+總師”模式聯(lián)合組建工程研發(fā)人才隊(duì)伍，共同設(shè)立產(chǎn)學(xué)研前沿探索基金、概念驗(yàn)證基金、中試轉(zhuǎn)化及成果轉(zhuǎn)化基金等。二是支持人工智能專家與工程專家緊密合作，將工程領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)有效融入大模型中，從而構(gòu)建出專門針對基礎(chǔ)建設(shè)領(lǐng)域的大模型及其應(yīng)用框架。三是支持校內(nèi)青年科技人才到企業(yè)“揭榜掛帥”，聚焦未來科技產(chǎn)業(yè)競爭的制高點(diǎn)，開展“十年磨一劍”的基礎(chǔ)性、原創(chuàng)性、系統(tǒng)性攻關(guān)，服務(wù)于重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)的前瞻性、先導(dǎo)性、探索性技術(shù)問題，加快提升國家創(chuàng)新體系整體效能。四是積極爭取政府、企業(yè)、社會(huì)等多元化支持，設(shè)立“AI+X”基礎(chǔ)研究與交叉應(yīng)用基金，充分利用多學(xué)科優(yōu)勢與人工智能相融合。五是通過加強(qiáng)基礎(chǔ)研究、創(chuàng)新傳統(tǒng)學(xué)科、促進(jìn)學(xué)科間的交叉融合以及新興學(xué)科的興起，超前布局前沿科技和未來產(chǎn)業(yè)，持續(xù)催生并推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。
　　
　　在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，應(yīng)當(dāng)避免跟隨大模型依賴海量數(shù)據(jù)資源的既有范式，將重點(diǎn)聚焦于模型基礎(chǔ)架構(gòu)的原始創(chuàng)新，致力于孵化出新型的基礎(chǔ)架構(gòu)，并積極探索全新的大模型預(yù)訓(xùn)練范式以及大模型對齊算法。
　　
　　在應(yīng)用開發(fā)和學(xué)科交叉領(lǐng)域，應(yīng)促進(jìn)語言與視覺大模型以及機(jī)器人技術(shù)的深度融合，從而推動(dòng)具身智能這一新興領(lǐng)域的發(fā)展。同時(shí)，要積極關(guān)注變革性因素對大模型的影響，探索基于量子計(jì)算機(jī)制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與推理理論及方法，催生并推動(dòng)新型軟硬件計(jì)算范式的出現(xiàn)與發(fā)展，突破當(dāng)前產(chǎn)業(yè)軟硬件瓶頸，為光計(jì)算、DNA存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)以及算力領(lǐng)域的顛覆性發(fā)展提供支持。
　　
　　對于高校來說，尤其要促進(jìn)需求與問題導(dǎo)向的多學(xué)科交叉融合，針對復(fù)雜工業(yè)產(chǎn)品的制造過程，特別是涉及千萬級別裝配體的項(xiàng)目，探索從概念設(shè)計(jì)到三維設(shè)計(jì)以及性能仿真的全過程中通過人工智能進(jìn)行推理生成。在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，推動(dòng)農(nóng)業(yè)、信息技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)等多學(xué)科的深度融合，以服務(wù)于鄉(xiāng)村全面振興和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的戰(zhàn)略目標(biāo)。在健康領(lǐng)域，通過深度挖掘和分析醫(yī)院的海量醫(yī)療文本、圖像等數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出專門的垂直模型，用以識(shí)別潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)。在法學(xué)領(lǐng)域，布局建設(shè)數(shù)字法學(xué)，充分挖掘大語言模型在內(nèi)容生成和語料處理方面的應(yīng)用潛力，以服務(wù)于國家數(shù)字法治建設(shè)。同時(shí)，還可以構(gòu)建面向人文社科領(lǐng)域的大模型基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，降低算力分配、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)清洗、模型測評等方面的學(xué)習(xí)與應(yīng)用門檻。
　　
　　推動(dòng)教育模式和教學(xué)方法的創(chuàng)新變革，建立并不斷完善拔尖創(chuàng)新人才自主培養(yǎng)體系。一是選拔具備跨學(xué)科背景和研究興趣的拔尖創(chuàng)新人才，打破傳統(tǒng)專業(yè)之間的壁壘，推動(dòng)綜合交叉創(chuàng)新課程設(shè)計(jì)、統(tǒng)籌并優(yōu)化計(jì)算資源、開展項(xiàng)目式教學(xué)與工程實(shí)踐等教育模式創(chuàng)新，為學(xué)生提供跨學(xué)科的個(gè)性化培養(yǎng)方案。二是全面提升教師的人工智能素養(yǎng)與能力，推進(jìn)人工智能科研成果應(yīng)用，提升教育智能管理和科學(xué)決策水平。三是加強(qiáng)前沿交叉學(xué)院、未來技術(shù)學(xué)院、產(chǎn)教融合平臺(tái)、區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新中心等平臺(tái)在培養(yǎng)復(fù)合型創(chuàng)新人才方面的作用，探索實(shí)施學(xué)術(shù)與實(shí)踐“雙導(dǎo)師”制、企業(yè)實(shí)踐基地聯(lián)合培養(yǎng)等模式，以此為學(xué)生提供真實(shí)的研發(fā)環(huán)境和豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)機(jī)會(huì)。通過“揭榜掛帥”、聯(lián)合組隊(duì)、創(chuàng)意征集、懸賞挑戰(zhàn)等多種方式，提升學(xué)生從經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中發(fā)現(xiàn)并提煉真問題的能力，以及組織協(xié)作與創(chuàng)新能力，以高質(zhì)量的前沿交叉環(huán)境和創(chuàng)新資源，引領(lǐng)并支撐創(chuàng)新人才的培養(yǎng)。四是推動(dòng)科教融匯、大中小學(xué)知識(shí)體系聯(lián)通、本碩博貫通，職業(yè)教育和學(xué)術(shù)教育相結(jié)合。
　　
　　加強(qiáng)人工智能治理的研究和應(yīng)用，推動(dòng)我國新一代人工智能持續(xù)健康發(fā)展。面對國家戰(zhàn)略需求和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求，高校應(yīng)積極推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的前沿交叉學(xué)科基地與智庫建設(shè)，積極參與人工智能監(jiān)管相關(guān)法律、法規(guī)及標(biāo)準(zhǔn)的研究和制定，組織開展國際交流合作，推動(dòng)人工智能的科技安全保障機(jī)制與科技倫理規(guī)范體系建設(shè)。在運(yùn)用和規(guī)制人工智能時(shí)，應(yīng)基于學(xué)科特色實(shí)現(xiàn)差異化，堅(jiān)持技術(shù)與人文相結(jié)合，關(guān)注設(shè)計(jì)倫理和工程倫理，注重價(jià)值對齊，以確保人工智能科技可用、可靠、可控，從而引導(dǎo)科技安全向善，服務(wù)人類文明的發(fā)展與進(jìn)步。
　　
　　（作者單位系上海交通大學(xué)溥淵未來技術(shù)學(xué)院）