資訊 | 數智融合，學科體系與產業生態會有哪些變革

數智融合時代，學科體系與產業生態將迎來哪些變革，又應如何協同應對？日前，“數智融合下的學科重塑與產業變革”研討會暨上海市大數據社會應用研究會2025年度學術年會在上海創智學院舉辦。30餘位長期致力於大數據與人工智能社會應用研究和實踐的各界專家共同破題。

智能體產業實際滲透率低

“人工智能正深度推動哲學社會科學的知識、理論與方法‘三大創新’。”上海市大數據社會應用研究會會長、復旦大學校長助理、上海創智學院副院長吳力波認爲，需構建以高質量數據爲基礎、領域模型爲驅動、開放協同生態爲支撐的發展路徑，高校應着力打造學科特色語料庫與基座模型，推動科研範式向人機協同轉型，培育“強AI+深領域”的複合型人才。

結合“高校文工交叉實驗室建設的探索”，上海交通大學智慧法院研究院常務副院長楊力以上海交大智慧法院研究院爲例，闡明其正依託海量數據與自研平臺，重構法律知識體系並推動場景落地。在楊力看來，高校文工交叉實驗室建設須緊扣國家重大需求，以問題與機制爲雙引擎，產出兼具公共價值與影響力的成果，從而實現文工深度融合。

“智能體思維是驅動研究革新、產業升級與人才重塑的重要力量。社會科學研究應向自動化、工程化的‘AI4SS（AI for Social Science）範式轉型，藉助多智能體仿真探索新知識。”復旦大學國際關係與公共事務學院高奇琦指出，當前智能體產業實際滲透率仍低，存在“高估短期、低估長期”的現象。中國製造業提供了豐富場景；人才培養需轉向以人工智能爲中心的實踐模式。

AI賦能自主知識體系構建

上海交通大學人工智能研究院/智慧司法研究院金耀輝表示，當前學術評價需要從依賴西方指標的“知識依附”轉向構建中國自主知識體系的“知識自主”，其核心“真值”應基於原創性、解釋力與話語權，應通過構建人機協同新生態，以AI驗證工程將專家從重複勞動中解放，以更客觀、高效的方式辨識真正具有中國氣派與全球解釋力的學術成果。

量化歷史學在20世紀中葉興起於西方，以經濟學、統計學等方法分析歷史資料，現中外研究並駕齊驅，具有可重複驗證的優勢。上海師範大學商學院副院長趙紅軍關注量化歷史學視角下的經濟學學科交叉，認爲經濟學與多學科交叉是趨勢，社會科學數量化、可計算化是必然，建立中國自主知識體系需打破現有學科體系。

華東師範大學中亞研究中心主任陸鋼分享了對AI驅動的中亞研究開源知識體系重構的思考。他的團隊通過構建中亞專家模型1.0，依託《中亞簡報》《中亞快報》積累200多期、百萬字動態語料，實現知識即時更新、低門檻獲取與權威回溯，由“找資料”轉向“問知識”。

復旦大學大數據研究院副院長鄒宏聚焦網絡空間自主知識體系建設對數字中國的重要性，認爲面對人工智能的不確定性，未來要基於內生安全“必要多樣性原理”和“相對正確公理”，構建多元AI主體的共識機制和交叉驗證的監督集羣，讓AI在保持創新活力的同時守住安全底線。

大數據促進公共政策分析

復旦大學全球公共政策研究院副教授錢浩祺認爲，大數據在樣本覆蓋、時效性和空間分辨率方面具有顯著優勢，使政策分析從有限樣本推斷邁向全景式描述與因果識別並重的新階段，更爲刻畫政策異質性效應提供了重要條件。

華東政法大學國際法學院副研究員李光春表示，現有航運法律體系在數據權屬、數據跨境流動、智能系統責任認定以及監管模式適配性等方面明顯不足，應從實體法和程序法兩個層面推進制度創新，包括重新界定核心法律概念、構建分級化的智能系統責任框架、完善航運數據權益保護機制，通過監管數字化和國際協作，構建適應智慧航運發展的現代航運法治體系。

本次研討會還設置了兩場分論壇：“AI+學術研究”博士生論壇、“AI+產業”黑客松（Hackathon，不同背景的選手在限定時間內共同開發一個項目的競賽活動）。