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▲资料图：人工智能和未来技术。图/IC photo

当前，人工智能不仅是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，更是衡量国家综合创新能力与制度优势的关键变量。人工智能的竞争，本质上是国家创新体系整体效能的竞争，是基础研究深度、人才培养质量与产业转化速度的全方位较量。

这就要求我们不能再以割裂的视角看待教育、科技与人才工作，而必须通过系统性改革，形成三者相互赋能、螺旋上升的创新生态，为我国抢占人工智能发展制高点提供坚实支撑。

只有将三者置于同一改革框架下统筹推进，才能真正打通从基础研究到产业应用的价值链，形成具有全球竞争力的人工智能创新高地。

三个方面的结构性挑战

对标人工智能高质量发展的需求，当前我国在教育、科技、人才一体推进方面，仍存在以下三个方面的结构性挑战。

一是创新体系的开放性与流动性有待提升。高等学校作为基础研究的主力军和人才培养的主阵地，其对产业需求的响应机制尚不够灵敏。部分学科设置与课程内容滞后于技术发展前沿，导致人才培养与产业需求之间存在“时间差”与“适配差”。

二是科技评价体系的引导性与适配性仍需优化。调研显示，当前科技评价体系中仍存在的“重数量轻质量、重形式轻实效”倾向，对人工智能这类长周期、高风险、强应用的研究领域形成了隐性制约。

三是产学研协同创新的机制韧性有待增强。尽管近年来产学研合作不断深化，但在实际运行中仍存在“成果转化链条不畅、利益分配机制不活、风险共担机制缺失”等问题。

高校的科研成果往往停留在实验室阶段，难以跨越从技术原型到成熟产品的“达尔文死海”（科技成果转化中的一种现象，用来形容技术研发与市场生产脱节），而企业在面对不确定性较高的前沿技术时，往往“等不起、投不进、接不住”，导致创新链条出现断层。

破解人工智能“源头之困”

面向国际竞争新格局与国内改革关键期，需充分发挥新型举国体制优势，推动教育、科技、人才三大体系同向发力，形成推动人工智能高质量发展的整体合力。

具体而言，在科技方面要夯实底座，建设国家级科学与工程基础数据体系。数据是人工智能时代的新型生产资料，高质量行业数据的缺乏已成为制约我国人工智能向纵深发展的“源头之困”。

所以，应由国家数据局会同科技部、教育部等部门，统筹推动生物、能源、材料、化工、医药等关键领域的科学数据标准化与开放共享，建立国家层面的科学与工程基础数据平台。

通过“物理分散、逻辑集中”的共享机制，破解数据孤岛难题，为人工智能模型训练提供系统、权威、可互操作的“养料”。

教育方面，要在融合育人上多下功夫，推动高等教育体系与人工智能前沿深度嫁接。这需要考虑在高校系统布局建设一批“AI+X”交叉学科与交叉学院，打破传统院系壁垒，推动人工智能与基础学科、工程学科、人文社科的深度融合。

与此同时，创造更多条件，支持高校科研团队深度参与国家重大科技任务，在真刀真枪的科研实战中培养具有前沿视野与系统思维的科技领军人才。

人才方面，需充分释放活力，深化以创新价值为导向的科技评价改革。这就要求加快推进科技评价体系改革，真正建立以“创新价值、能力贡献、产业实效”为导向的评价机制。减少对论文数量、项目层级、荣誉称号等显性指标的过度依赖，强化对研究成果的原创性、科学价值及其对产业发展的实际贡献的考察。

评价更科学合理的同时，也要考虑切实为科研人员减负，减少行政性事务干扰，营造鼓励探索、宽容失败的创新文化，让青年科技人才“愿意坐冷板凳、敢于啃硬骨头”。

教育、科技、人才，每个方面都有改革重点，而从系统性思维出发，还需在三大体系同向发力上拿出办法。比如可以考虑支持由行业龙头企业和高水平研究型大学牵头，联合科研院所与产业链上下游企业，组建“新型创新联合体”，围绕人工智能赋能重点产业的共性技术难题开展联合攻关。

撰稿 / 李景虹（全国政协委员、中国科学院院士、清华大学化学系教授）

编辑 / 迟道华

校对 / 赵琳