想要实现中国AI的扬长避短 ， 就不可避免需要推动产学研高度结合 ， 高效配合 。 比如扬长方面 ， 青年人才群体需要高校来培养 ， 而企业能够提供数据资源与应用场景帮助人才培育；避短方面 ， 企业可以推动算法、平台方面的产业进步 ， 而这些能力汇聚于高校 ， 又可以推动高校人才教育、基础科研与高端人才培养能力的加强 。
这种视野下 ， 产学研各界的“一盘棋”思维是中国发展新一代人工智能体系的制胜所在 。 AI的出路在于将不同学科、不同行业、不同产学研区位的力量整合起来 ， 这也都需要不断加强高校与企业的合作与交流 。
浙江大学计算机学院教授、教育部人工智能协同创新中心主任庄越挺认为 ， 高校培养AI人才是义不容辞的责任 ， 也肯定是AI人才培养的主战场 。 浙江大学对AI人才培养设置了本科的人工智能专业；搭建了高端人才培养AI+X模式 ， 推动AI的交叉人才教育；同时也从科技产业中吸收来自应用的驱动力 。
华为云Marketing部部长董理斌认为 ， 华为有架构设计方面的科学家 ， 有AI博士“军团” ， 有预训练大模型、知识计算等相关能力 。 但也需要将行业人才和AI人才结合起来 ， 才能够完成应用落地 ， 这个过程中 ， 不仅靠华为公司 。 华为希望把能力开放出来 ， 生成一系列平台 ， 实现能力工具化 ， 推动AI从作坊式开发到工业化开发 ， 降低AI的使用门槛 。
可以看到 ， 越来越多的高校开始重视AI基础人才培养、AI跨学科建设与产学研合作 。 在这样的大背景下 ， 华为云的AI技术与AI平台正在形成新的纽带 ， 推动构筑产学研一体化的AI发展新范式 。
华为云AI成果的高校落地
推动AI技术的产学研交流 ， 可以说是各大科技企业的“标准动作”与必要社会责任 。 华为云在其中始终保持着极大的产学研合作热情 ， 并且不断探索更加多样性、深度化、立体化的合作可能 。
华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow田奇介绍 ， 华为云AI的目标是持续创新 ， 打造人工智能黑土地 ， 使能大规模、可复制的AI行业应用 。 目前 ， 华为云在AI领域聚焦几个方面 ， 包括知识计算、预训练大模型等 。
可以看到 ， 这些领域具备在相当的前沿性与先进性 ， 在科研和产学研互动方面具有广泛的可拓殖性 。 比如我们可以看到 ， 盘古大模型与知识计算已经在产学研合作领域绽放出了丰富的合作成果与示范效应 。
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比如华为云知识计算解决方案在政务、医疗、交通、能源方面已经有了丰富应用 。 如在煤炭产业 ， 为百万级产线带来了年平均节约千万经费的价值 。 在高校合作当中 ， 华为云与中国石油大学合作 ， 将知识计算应用在中石油油田项目中 ， 将作为生产系统部署实施 。
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