讓實驗室好成果變成產業賽道“硬實力”
圖爲從空中俯瞰張江AI小鎮。文匯報記者袁婧攝
“把中國的產品賣到全世界，也把技術、標準推廣到全世界。”昨天，全國政協十四屆四次會議開幕前的首場“委員通道”上，全國政協委員、寧德時代新能源科技股份公司董事長曾毓羣在通道上向中外媒體這樣期許未來。
他的自信、底氣，或許源於中國在全球人工智能領域的“身位”。
剛過去的馬年春節，被代表委員們視作中國人工智能產業發展的新里程。舞臺上，機器人舞出新功夫，既能後空翻、打醉拳，也能與演員“鬥嘴”。舞臺之外，視頻生成模型Seedance 2.0火出圈……
如何讓技術演進更快抵達現實生產生活？
兩會現場，代表委員們不約而同提到：降低使用門檻，拓展應用場景，探索更多科技創新與產業創新深度融合的現實路徑。比如，搭建新底座，讓大模型從通用到好用；打造新課堂，讓創新人才培養從“圍着課本轉”變爲“圍着場景需求轉”；構築新產業，培育壯大經濟發展的新引擎。由此，在全球產業競爭中把握戰略主動。
新底座：誰能先一步找到場景
春節後，全球人工智能企業集中發佈新品，資本市場熱度一路攀升。仔細剖析不難發現，人工智能模型的價值判斷已經從“會不會答題”轉變爲“能不能幹活”。下一輪產業競爭的賽點，就是誰能先一步找到場景、嵌入產業。
垂直領域大模型的開發迫在眉睫，部分高校率先試水。不久前的國際罕見病日，上海交通大學發佈全球首個智能體式罕見病循證推理診斷系統DeepRare。“這項研究，可以說是送給世界的禮物，未來計劃通過國際組織開源，讓科技造福更多人類。”全國人大代表、上海交通大學校長丁奎嶺解釋，人類醫生的知識儲備有邊界，人工智能則可以從大量數據中找出規律、判斷方向，進行“有科學根據”的嚴謹推理，應用於罕見病診療，就可以將診療週期從4至5年迅速縮短至一週。目前，DeepRare已實現科學突破、商業轉化的“雙豐收”。一方面，相關研究成果已發表於全球頂尖核心期刊。另一方面，同步成立的轉化公司估值過億元，系統吸引了來自全球1000多家機構的醫生和專家使用。
圖爲開普勒K2“大黃蜂”工業級機器人。文匯報記者邢千里攝
不僅是DeepRare，近日，上海交通大學一口氣發佈了“十大垂直領域大模型”評選結果，涵蓋船舶海洋、先進製造、能源環保、材料化工、生物醫藥等重點領域。雖然量級上有顯著提升，但也存在不少堵點、難題待解決。
“校企雙方的溝通磨合成本不小，對企業來說，教師大多擅長解決單點問題，很難形成完整的解決方案；對教師來說，產業轉化還未能成爲晉升、評優的‘硬通貨’。”丁奎嶺說，唯有雙方都從合作中受益，校企合作、垂域大模型開發才能避免淪爲“紙面協議”，邁入實質性階段。
此外，數據共享的挑戰也不小。垂域模型需要數據，但企業的部分核心數據往往“祕而不宣”。丁奎嶺表示理解，“核心數據事關企業發展的競爭力，誰願隨便亮出‘家底’？”
高校層面正從單打獨鬥邁向抱團合作。丁奎嶺介紹，在相關部委支持下，上海交通大學正聯合多家高校建設人工智能開源生態平臺，降低師生自由獲得新知識、新技術、新應用的門檻。
“數據要發揮價值，首先得‘聚起來’又‘連得通’。”全國人大代表，上海國有資本投資有限公司黨委書記、董事長袁國華建議，實施國家科學數據庫工程，優先在生物醫藥、新材料等戰略領域試點。建立國家層面的數據樞紐平臺，統一數據標準和檢索接口，再由優勢機構佈局一批專業數據中心，通過樞紐實現“物理分散、邏輯集中”。同時，出臺統一標準，打通共享堵點，激活市場引擎。比如，在科研項目考覈、職稱評定中增設“數據貢獻度”等指標，鼓勵科研機構和人才分享高質量數據。
新課堂：如何從教師授課到學生出題
當大量人工智能模型以高分表現拆解“怎麼辦”的問題後，人才培養迎來新考驗。
“高校未來究竟要培養什麼樣的人才？”全國政協委員、上海應用技術大學校長汪小帆留意到，近年來，一些海外大廠將挖掘新苗子的目光鎖定16至18歲的青少年。“沒有經過固化的專業學科系統性學習，他們反而能從第一性原理出發，找到創新靶點。”
圖爲模速空間具身工坊，機器人新裝上的靈巧小手通過訓練完成了抓握動作。文匯報記者趙立榮攝
與之相對應的，汪小帆發現，大量高校課程設置仍未跳出傳統模式。以機器人原理課程設置爲例，先理論後實驗的方式，容易消磨學生們的熱情，陷入“理論知識不牢固、實驗方法難掌握”的困境。
此次兩會，他將呼籲建設智能時代高校未來學習中心。“不是簡單地把黑板換成PPT，再配數字大屏。”他認爲，要真正從以教師講授爲主的傳統教學轉變爲以學生爲中心、人機協同的探究式教學，重塑教學理念、設計課程內容。針對未來學習中心建設中涉及大規模硬件改造、持續性軟件更新維護等問題，他建議建立專項投入機制，加大資金支持力度，重點資助開發跨學科、可交互、開放共享的虛擬仿真實驗課程。特別是，鼓勵支持高校與企業組建聯盟，協同開發面向特定行業需求的垂域大模型、虛擬仿真項目等。
眼下，上海應用技術大學正與宇樹聯合籌建智能製造聯合實訓中心。“在項目化教學的過程中，讓學生儘早接觸到全球前沿技術。”在汪小帆看來，實戰能激發學生們自主解題熱情，促成更多跨專業交流。
面向未來，不少高校正醞釀新的人才培養範式。汪小帆透露，上海應用技術大學正在醞釀“三十的三次方應用創新特班”人才培養特區計劃。“30個學生，30個項目，30支團隊，”他解釋，智能時代要以更大力度重塑人才培養模式，突破傳統學制、學科專業與評價方式，要培養一批有跨學科知識及應用能力，勇於探索善於提問的學生，實現創新湧動，萬馬奔騰。
新產業：好成果變硬實力還差幾步
人工智能的分秒千里，也倒逼着產業發展探索新範式。
在不少代表委員看來，“人工智能+製造”將創新重構生產流程。以低空經濟爲例，人工智能可整合空域、氣象等數據，實現無人機集羣智能調度，爲城市物流、救援等提供新方案。
全國人大代表，中國電氣裝備集團有限公司黨委常委、副總經理張帆常自豪地介紹一款特殊材料——絕緣紙板。作爲特高壓變壓器的核心原料，它曾一度被海外巨頭壟斷。有了“AI助手”後，工程師得以順利推算紙漿配比，攻堅“卡脖子”難題。
工業生產線中，還有大量場景亟需AI賦能。
繼去年在兩會現場呼籲打破“工業數據共享難”後，張帆今年繼續跟進這一問題。他發現，“人工智能+製造”在規模化、商業化、普惠化的推進過程中，存在工業數據集匱乏、生態支撐不足等挑戰。以工業數據集爲例，其專業性較強，技術門檻高、投入大、週期長。“沒有高質量的數據集，人工智能猶如無源之水、無本之木。”張帆建議，加快構建“政府引導、市場主導、多方協同”的工業數據集共建機制，同時創新數據交易收益分享模式，激發數據共享的內生動力。
業界常言，人工智能的盡頭是算力，算力的盡頭是能源。人工智能澎湃發展的當下，被譽爲人類“終極能源”的核聚變能發展也進入機遇期。
核聚變能是上海重點佈局的未來產業，據全國政協委員、中國科學院上海分院院長鬍金波判斷，僅與此相關的一種名爲高丰度鋰-6及衍生品，就能形成萬億級產業規模，美、英、德等國已加速佈局產能與技術。
胡金波介紹，我國已通過中國科學院上海有機化學研究所及慈溪鋰燃炬薪科技有限公司，突破高丰度鋰-6綠色低成本分離的全球難題，具備規模化生產能力。他建議結合我國已突破的核心技術優勢，進一步細化分類管控，更好釋放民用產能，同時設立國家級專項攻關與扶持資金，支持技術迭代和工藝優化，適配國內核聚變裝置需求。
圖爲由上海交通大學、上海人工智能研究院孵化的具身智能創業企業，在豫園燈會中心廣場精心打造了一個未來感十足的智能互動區。文匯報記者袁婧攝
“培育未來產業，關鍵要讓實驗室裏的‘好成果’，變成產業賽道上的‘硬實力’，”袁國華介紹，上海國投公司去年設立總規模150億元的未來產業基金，併發起設立“上海未來啓點社區”，以搭建推動顛覆式創新、多學科交叉創新、前沿平臺性技術方向孵化和早期投資的開放賦能平臺，爲科技成果的商業化轉化與產業化落地提供支持與保障。
“未來產業投入大、週期長，要給資本喫‘定心丸’。”袁國華建議，發揮政府基金引導作用，設立15年至20年超長期未來產業母基金，推行“撥改投”模式，爲原創項目提供長期資金支撐。同時完善容錯免責制度、優化上市政策，推動未來產業企業對接資本市場，拓寬融資渠道。
