高校“人工智能+”主動作為支撐新質生產力

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察時首次提出“新質生產力”的概念。2023年12月，習近平總書記在中央經濟工作會議上再次指出：“要以科技創新推動產業創新，特別是以顛覆性技術和前沿技術催生新產業、新模式、新動能，發展新質生產力。”2024年1月，習近平總書記在二十屆中共中央政治局第十一次集體學習時進一步強調，“為發展新質生產力、推動高質量發展培養急需人才”。

當前，人類社會已邁入數字時代，人工智能等技術進入快速發展和應用階段，有力推動了生產力的能級躍遷。2024年政府工作報告提出要“深化大數據、人工智能等研發應用，開展‘人工智能+’行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。可以說，由人工智能等數字技術塑造的基礎平臺就是發展新質生產力的底座。因此，要推動人工智能技術創新與“人工智能+”應用，強化“人工智能+”人才培養，加快形成新質生產力，增強發展新動能，為以中國式現代化全面推進強國建設、民族復興偉業提供有力支撐。

一、“人工智能+”行動支撐新質生產力發展的

重要意義

“人工智能+”行動順應時代發展脈搏。進入21世紀以來，人工智能等各種智能產品和服務被廣泛應用。隨著大數據、超級計算與移動計算、物聯網等先進技術的融合與深化，人工智能不再局限于理論研究或實驗室探索，而是迅速滲透到人類社會發展的方方面面，并以前所未有的廣度重構人們的生產方式、生活方式、思維方式及商業模式等，形成了“人工智能+”的新型業態。數據成為新的生產要素，智能化成為提升生產力的關鍵途徑。從智能制造到智慧城市，從智能醫療到智慧金融，人工智能技術為各行業賦能，在提高生產效率、降低成本、創造新的商業模式和就業機會等方面發揮了巨大作用，更好地滿足了現代社會對于高效、綠色、可持續發展的迫切需求，成為支撐經濟社會轉型升級不可或缺的基礎設施和核心能力，推動各行各業從“+人工智能”向“人工智能+”轉變。在新發展階段，面對全球競爭加劇和技術迭代加速的背景，“人工智能+”行動不僅是順應時代潮流的體現，更是推動經濟結構優化升級、促進新舊動能轉換的關鍵力量，將為加快培育和發展新質生產力注入澎湃動能。

“人工智能+”行動契合高質量發展需求。黨的二十大報告強調：“教育、科技、人才是全面建設社會主義現代化國家的基礎性、戰略性支撐，三者有機結合、一體統籌推進。”［1］當前，我國經濟已進入高質量發展階段，正處于轉變經濟發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的關鍵時期。在推動中國式現代化的歷史進程中，“人工智能+”行動作為新時代科技與社會融合發展的先鋒，不僅是貫徹科教興國戰略、加快科技現代化步伐的關鍵舉措，更是促進高質量發展的核心驅動力。第一，從教育維度觀察，“人工智能+”行動通過引入智能教育平臺、個性化學習系統等，將極大地促進教育資源的優化配置與教學方式的革新，使教育體系能夠更加精準地對接社會需求，特別是新質生產力發展所需的人才支撐。第二，從科技維度著眼，人工智能技術以前所未有的速度全方位、深層次融入實體經濟重點領域、核心環節，形成了開放協同的創新生態系統，增強了科技與產業的深度融合，為新質生產力的發展提供了持續的技術支撐。第三，從人才維度觀測，這種智能化轉型不僅將提高教育的效率和質量，還將加速復合型人才、創新型人才的培養，確保人才供應與市場需求的緊密銜接，進一步為新質生產力的培育奠定扎實的人才基礎。“人工智能+”行動作為黏合劑，將教育、科技、人才緊密聯結，形成了相互促進、協同發展的動態循環系統：教育為科技和人才發展提供了源頭活水，科技為教育提供了方法工具和創新場景，人才則成為鏈接教育與科技、推動社會進步的關鍵橋梁。通過“人工智能+”行動的深入實施，三者之間的互動需更加高效，資源配置需更加精準，共同推動新質生產力的持續發展，實現教育、科技、人才“三位一體”的良性循環［2］，為高質量發展提供持久動力。

“人工智能+”行動賦能大科學時代發展。過去數百年來，科學家們都在各自專業領域內發展，如今人工智能成為連接不同知識體系的橋梁，加速了科學知識的匯聚與融合，打破了傳統學科壁壘，構建起一個多維度、跨領域的知識網絡。人工智能正在引領學科交叉創新改變世界的面貌，給科學帶來不可阻擋的變革，科學研究正逐步進入AI for Science的研究范式，人工智能將加快顛覆性技術和前瞻性技術基礎研究、引領原創性成果的重大突破，人類將進入一個更廣闊的由人工智能賦能加持的大科學時代。

二、高校“人工智能+”主動作為面臨的挑戰

當前，高校在推進“人工智能+”行動過程中，還廣泛存在教育、科技、人才工作“各說各話、各辦各事、各自為政”相互脫節等問題。對標新質生產力發展要求，在推動創新鏈、產業鏈、資金鏈、人才鏈深度融合，深化產教融合、科教融匯方面，存在著人才自主培養質量不高、工程人才培養“科學化”、無法適應產業需求等問題 ［3］［4］ 。

高校對“人工智能+”行動的戰略價值認識不足。新質生產力強調通過科技創新驅動，發展具有高增長潛力、能夠引領未來發展方向的新興產業和未來產業。對此，產業界往往能迅速敏銳捕捉到新質生產力背后蘊含的巨大價值，在投資布局、技術研發、市場拓展等方面積極響應。相比之下，高校在對待新質生產力的態度上顯得相對保守，對“人工智能+”行動的戰略重要性認識略顯不足，缺乏清晰的規劃和長遠的目標。一方面，高校傳統的評價體系和資源分配側重于基礎理論研究和學術成果的產出，如發表高水平論文，而對于技術轉化、產業合作與應用導向的研究重視度不夠。這種評價導向使得教師和研究人員在追求個人職業發展時，往往更多地關注于理論突破而非技術應用，從而在一定程度上限制了高校在新質生產力培育上的主動性和積極性。另一方面，盡管交叉學科和跨領域研究對于推動新質生產力發展至關重要，但高校內部的學科壁壘和資源分割現象仍然存在，協同創新的生態環境尚未形成。一些高校傾向于維護和發展傳統優勢學科，對人工智能等新興領域，尚未給予足夠的戰略重視和資源配置，阻礙了高校在新質生產力探索和培育方面的主動作為。

高校在人工智能領域的專業人才供需失衡。當前，人工智能領域人才培養主要依賴于傳統的計算機科學、自動化等學科，在很大程度上限制了人才的多樣性，無法滿足各行業對人工智能技術應用的廣泛需求。盡管已有超過400所普通高校設立了人工智能本科專業，但這些專業的招生規模較小，且教學內容偏向基礎理論，與企業實際所需的復合型、實戰型人工智能人才存在偏差。與此同時，人工智能領域的快速發展吸引了大批優秀人才投身產業界，特別是初創公司和大型科技企業。相比之下，高校及研究機構在吸引和留住這類人才方面顯得力不從心。這種人才流向的失衡，不僅削弱了學術界在人工智能基礎理論研究上的力量，也影響了理論與實踐相結合的深度，限制了創新成果的產生。此外，高校現行的學術評價體系往往偏重于理論成果的量化指標，如論文發表數、引用率等，而對那些在產業界擁有豐富實踐經驗、能夠將理論知識轉化為實際應用的人才，并未真正重視。這種評價導向致使人才流動機制不暢，降低了人才向高校回流的意愿。

高校在人工智能領域的產業融合度亟須提高。盡管校企合作模式被廣泛提倡，但現實中，許多合作仍停留在表面，缺乏深度整合。高校與企業之間信息不對稱，合作模式單一，缺乏長期戰略規劃和系統性的項目合作，難以有效推動人工智能技術在各行業的深度融合與應用創新。產業界與教育界的差異在人工智能領域體現得尤為明顯，尤其是在應用場景和數據資源方面。產業企業作為人工智能技術的主要應用場所，在日常運營中積累了海量的數據，這些數據涵蓋了生產、銷售、客戶服務、供應鏈管理等多個維度，為人工智能算法的訓練和優化提供了寶貴的“燃料”。反觀高校，盡管在人工智能理論教學和基礎研究方面具有深厚基礎，但在實際應用場景構建和數據獲取上卻面臨不少挑戰。一是缺乏真實世界的復雜場景，學生往往只能基于模擬或簡化數據集進行學習和實驗，這限制了他們解決實際問題的能力培養。二是由于數據隱私、安全法規以及獲取成本等原因，高校難以獲取高質量、大規模的真實行業數據用于教學和科研，極大限制人工智能相關專業人才的實踐和創新能力培養。

高校在人工智能領域的資金投入短板明顯。大規模預訓練模型需要龐大的計算資源和存儲容量，如知名的OpenAI的GPT系列、百度的文心一言等，模型的復雜度和規模呈指數級增長，對算力的需求也隨之激增，往往需要高性能計算集群甚至超算中心的支持。然而，建設和維護這些基礎設施需要巨大的資金投入。對高校而言，高昂的成本和巨大的資金投入都成了實驗室建設和模型研發的攔路虎。實驗室往往難以及時更新設備，跟不上技術發展的步伐，這不僅限制了前沿研究的開展，也影響了創新成果的產出。

高校在人工智能領域的國際合作網絡不暢。國際合作與學術交流促進知識共享、人才流動和技術轉移，是推動科技進步的重要途徑。然而，近年來全球政治經濟格局的變化對國際科技合作產生了不利影響，人工智能領域亦未能幸免。此外，隨著國際大環境的不確定性增加，技術出口管制等措施使得人工智能領域的學者和研究人員出國訪問、參加國際會議、進行合作研究的難度大大增加。這種交流受阻不僅減緩了科研進展的速度，還可能導致科研成果的地域孤立，影響全球范圍內人工智能技術的均衡發展和協同創新。

三、高校推進“人工智能+”行動的實踐路徑

人工智能時代的加速到來，對高等教育體系提出了全新的挑戰與機遇，培養“人工智能+”的高技能人才已經成為我國高校的戰略性任務。高等教育體系迫切需要在“人工智能+”戰略規劃、人才培養、產教融合、投入保障、國際合作等方面做出適應性調整，以培養未來技術革新的高素質人才［5］［6］。

優化“人工智能+”行動戰略。高校應堅決貫徹執行教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》“三步走”戰略，進一步細化高等院校在人工智能領域的發展目標，聚焦人工智能關鍵技術研究，把高校建設成為世界主要人工智能創新中心的核心力量。首先，通過成立高校人工智能+行動領導小組，系統布局一系列教學、科創、服務平臺，在組織層面澆筑起堅實的地基。其次，進一步推進人工智能領域一級學科和專業建設、課程體系和內容改革、實踐和實習資源建設、學科和專業交叉，在發展層面搭建起雄偉的高樓。

建立“人工智能+X”的跨學科育人機制。高校要打破傳統學科壁壘，構建一個既能培養高質量人工智能專業人才，又能促進其他學科與人工智能融合創新的教育生態系統。一是通過主動調整課程設置，將人工智能基礎理論納入通識教育體系，積極整合校內外相關教學資源，開設跨學科課程，推動文學、農學、醫學、法學、工學、商學等傳統學科與人工智能的深度結合，培養一批專業精、知識廣、視野新的學科交叉人才。二是積極構建與多學科交叉育人相適應的管理體系，發揮教學管理、學生管理對專業教育的規范和支撐的作用。三是強化過程性評價，平衡理論與實踐的關系，突出對學生解決問題的能力以及跨學科交流合作能力的評估，鼓勵師生參與實習實訓、創新實踐、學科競賽等活動，實現多學科交叉融合育人。

加速人工智能產教融合與成果落地。加強與大院名企的合作，建立聯合實驗室或實習實訓基地，通過共享科研設施、校企組團承擔重大項目、聯合培養研究生等方式，促進知識和技術的雙向流動，實現產學研深度融合，構建“科教+產教”雙融合高層次人才培養模式。一方面，建立長期穩定全方位的校企合作機制，推動產學研深度融合，形成校企發展共同體；另一方面，通過校企合作開發模擬系統或虛擬實驗平臺等，模擬真實世界的復雜場景，助力“人工智能+”成為高校學生的“必需品”“營養素”。

加大人工智能基礎設施的建設。科技發展的根本在于投入，人工智能等技術的發展有賴于基礎設施構建，強化人工智能創新發展的條件支撐。最為重要的，就是從人力配置、硬件配置、平臺搭建、企業合作等多方面綜合考量，構建一個集高性能計算、開放創新、實戰模擬、公共測試為一體的實驗室環境，助力學生專業技能和創新能力的提升。首先，實驗室要在硬件設施上下功夫，配備集群服務器、GPU服務器等，以滿足學生深度學習、自然語言處理、圖像識別等高算力需求。其次，要構建可用的大數據處理平臺，集成數據存儲、清洗、分析等功能，推動企業為學生提供可用且高質量的數據集。再次，要積極搭建開放創新平臺，通過設立創新項目基金、舉辦學科競賽、提供技術培訓和指導等方式，鼓勵學生跨年級、跨學科、跨校企組隊，參與真實的項目研發，激發學生的創新潛能。

加強國際合作與學術交流。人工智能技術發展迅猛，高校應主動尋求與國際頂尖高校、研究機構的合作，共同搭建高水平的國際交流平臺。一是堅持“請進來”與“走出去”相結合，建立國際訪問學者計劃，利用國際會議、學術論壇等平臺，吸引海外頂尖學者來校交流，傳播前沿理念，促進思想碰撞；同時鼓勵并資助師生參與海外學術會議、海外交換學習項目，讓師生了解前沿理論與技術發展。二是積極與海外伙伴共建實驗室、共享科研資源、共設課程、共同組織學術論壇，圍繞共同感興趣的前沿領域和人才培養開展全方位深層次的合作，促進技術交流與科研成果轉化。

參考文獻：

［1］習近平.高舉中國特色社會主義偉大旗幟為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告［N］.光明日報，2022-10-26.

［2］田新元.“三位一體”穩穩托起發展第一要務［EB/OL］.［2022-12-21］. http：//www.cfgw.net.cn/xb/content/2022-12/21/content_25030620.html.

［3］韓潔，孫少龍，葉昊鳴等.以新質生產力為高質量發展注入強大動力——習近平總書記參加江蘇代表團審議時的重要講話指引方向、指導實踐［EB/OL］.［2024-03-06］. http：//www.xinhuanet.com/20240306/948c76aa0f6b46c4a12927de10f67497/c.html.

［4］孫銳．為新質生產力發展提供人才引領支撐［J］．人民論壇，2024（06）：26—30．

［5］段雨晨．以人工智能賦能高質量發展［J］．人民論壇，2024（07）：26—28．

［6］孫銳，孫彥玲.構建面向高質量發展的人才工作體系：問題與對策［J］.科學學與科學技術管理，2021（02）：3—16.

〔作者系中共江蘇省委黨校第17期中青二班學員，揚州大學信息工程學院（人工智能學院）院長，教授〕

責任編輯：梁曙霞