青年报·青春上海记者 刘昕璐

人工智能推动高校体系化创新，校长圆桌共话人才培养，世界人工智能大会“科研范式变革与产业发展”主题论坛上，多位校长展开圆桌对话，探讨AI时代的大学如何站在科技创新的最前沿，推动AI与科学研究的深度融合，培养具有创新精神和实践能力的高端人才。

  // AI时代，大学如何站在科技创新最前沿？ //  

作为大会的十个主题论坛之一，本次论坛由世界人工智能大会组委会办公室、上海科学智能研究院、复旦大学共同主办。论坛吸引了包括众多国内外顶尖科学家、高校和产业领袖，共同探讨人工智能的技术发展、产业应用以及对学科融合和高校创新机制的推动。

高水平的研究型大学，是我们国家战略科技力量也是基础科学的主力军跟重大科技突破的生力军，长久以来，不仅我们国家大学，包括国外大学都是科技创新体系重要力量也是核心。不过，进入到AI时代，越来越多的重大创新成果是率先出自于工业界，尤其最近几年特别明显，迭代特别快，很多新成果是从工业界出来的，其中就包括大模型、生成式人工智能。校长圆桌上，校长们认为，AI时代的到来，标志着数据、算力和人才等关键要素的整合与应用成为推动社会进步的重要引擎。在这一背景下，大学作为知识生产和人才培养的重要机构，面临着重大的挑战和机遇，大学创新体制的变革至关重要。

“如果树上掉下一颗榴莲，还会有牛顿吗？”复旦大学校长、中国科学院院士金力风趣地解释了AI之于科学假设（Hypothesis）的重要性。金力表示，当今科学可以分成两部分，一是基于传统范式提出好的假设，一是科学智能（AI for science）驱动的假设。让假设的产生基于数据，高效产生假设并辨别其是否靠谱，是对AI的要求。科研人员能挑、会挑，可以判断假设的质量、让AI进化，可以通过AI大幅提升其判断假设质量的效能，这是科学智能的核心价值。

在金力看来，人工智能时代需要技术颠覆者，只有年轻人可以担此重任。而这也是为什么复旦大学做了一个很大的决定，不仅要做科学智能，还要培养AI人才。去年6月，复旦大学与阿里云、中国电信共同打造了国内高校最大的云上智算平台。“说实话，如果没有企业的支持，就算把钱投下去，也建不起这个算力平台。对高校而言，我们不同于企业，但也离不开企业，高校和企业必须强强合作。”

  // 通过目标和任务驱动，促多学科交叉融合 //  

谈及高校与科技创新的关系，同济大学校长、中国工程院院士郑庆华说，高校之所以能够成为科技创新的策源地，首先，是因为高校具有多学科交叉融合的优势，当前很多科学研究或科技创新已经很难靠一个学科、一个专业就能解决。比如，计算机体系结构之父冯·诺依曼本身是一个数学家，提出万维网的是一位物理学家，很多未来的发明或发现，就是多学科交叉融合的结果。

其次，大学的宗旨是创造知识。创新可以说是大学永恒的追求和价值，没有创新大学就没有用武之地，或者没有地位和影响力。第三，大学永远充满一批以“科技改变世界和人类”为使命的人。比如，谷歌的创始人是当年斯坦福大学的三位博士生，今天的很多大模型核心算法和技术也根植于大学。大学和企业其实就是一个硬币的两面，相互依赖、赋能、成就，今天如此未来更加如此。

“学校主打的是老师带着学生的研究模式，企业里是团队的研究模式和创新模式，因此企业有系统性的创新能力。”中国科学技术大学党委常委、副校长吴枫认为，高校尤其是以工科为主的高校必须要拥抱企业，吸收来自企业的大量有价值的问题，把企业和高校的双方优势结合起来，学校才有更大的发展。

上海科技大学副教务长虞晶怡认为，学术界追求的长期主义对于工业界来说是非常有挑战的。然而，要实现包括AI在内的科学问题的突破则非常需要长期主义。因此大学应保持长期主义的特质，并与时俱进地和工业界紧密合作，坚定做好长期主义的堡垒，成为AI突破的真正策源地。

AI会给很多学科带来变革，大学需要如何鼓励多学科的交叉融合？就此，金力指出：“如果把一个数学家和一个生物学家放在一起，能不能交叉融合？如果有1%的成功率就了不起。谁能成功呢？是他们共同的学生。既懂数学又懂生物学，学科交叉就做成了。”金力说，但不同学科的老师需要交流讨论，为学生的成长提供良好的环境。郑庆华认为，可以通过目标和任务驱动，促成多学科的交叉融合。

  // 以科学智能创新生态注入新动能 //  

论坛上，由上海科学智能研究院和复旦大学共同主办的第二届世界科学智能大赛宣布启动，旨在进一步推动科学智能人才培养和生态建设。此次，由上智院主导开发的全新科学数据平台也正式发布，为探索复杂科学场景提供新线索和新假设，以科学数据平台为核心的全球科学数据生态联盟同步启动。这些发布不仅标志着技术创新的新举措，也为整个科学智能生态注入了新的活力与动力。

大赛设置百万奖金，在上智院·天池平台上向全球发起选手招募，共同探索科学智能前沿领域。去年首届大赛共吸引全球1万余名选手参赛，今年，大赛新增社会科学、逻辑推理两大赛道，推进更广泛的科学智能创新生态发展。

“通用人工智能的最高体现之一就是理解复杂世界、发现未知规律。简单的说，就是打造AI爱因斯坦。这也是AI for Science的关键目标。要实现这一目标，我们需要结合快思考的‘黑盒’预测和慢思考的‘白盒’逻辑推理，打造‘灰盒’可信大模型。具体而言，通过融合科学规律、观测数据和合成数据，开发理解物理世界的垂直领域科学大模型。” 作为本届大赛评委会主席，上智院院长漆远希望通过开放科学数据平台的领域数据集，结合CFFF平台强大的智能算力，以大赛形式为全球科学智能人才提供一个激荡创新、启迪智慧的舞台。

另外，在科学大模型中，数据的质量和规模是决定模型效果的关键。此次，夯实大模型基础设施，上智院主导建设等一套涵盖多模态科学数据的科学数据平台全新亮相，该平台基于分布式并行计算将数据处理效率提升了10倍，并通过制定安全互通规范、开发数据安全工具以及全流程记录和溯源数据操作行为，实现了数据互通的有规可循、有器可用、有迹可查。随着科学数据平台的发布，全球科学数据生态联盟也正式启动。

青年报·青春上海记者 刘昕璐

编辑:张红叶

来源:青春上海News—24小时青年报