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身着粉色裤子、白色T恤，头戴只可爱的发卡，不只能与人互动，还能完结拖地、洗抹布、打开电视等作业——在日前举办的2024中关村论坛年会上，款新露脸的智能机器人招引了群众眼球。

她叫“统统”，是全球个通用智能“小女孩”，当选2024中关村论坛年会十大严重科技果，由北京通用人工智能研讨院研制。“统统的心智相当于个3到4岁的小孩。她不只能理解你的话，还能领会你的目的，甚至能在你繁忙时主动供给协助。”北京通用人工智能研讨院院长、北京大学智能学院院长朱松纯告诉记者。

在科技立异赛道上，人工智能无疑是引领工业革新、推进高质量开展的“明星选手”。而高校作为科学研讨的重要阵地，承载着前沿技能研制与转化的重要任务。然而，在人工智能这类潜力无限的专业范畴，科研果怎么顺畅转化、开花果？怎么助推“新概念”走入现实，用“新技能”谋福社会？

人工智能科研果运用转化远景宽广

近，位北京大学智能专业教授协助警方破案的新闻，登上了热搜。

36年前，浙江舟山发生起特大掠夺人案。现场留传的要害线索之，是枚带血的指纹。时隔三十多年后，该案宣布告破，两名犯罪嫌疑人全部落网。

案子打破的要害，在于对这枚血指纹的辨认。而完成这严重打破的，正是北京大学智能学院教授封举富。该团队历时20余年攻关，成功研制出人工智能指纹辨认引擎，协助警方破获数千起案子。如今，他仍在继续攻关、打破，“咱们想做到像手机指纹解锁相同，输进去指纹，马上就能得到个确认果。”封举富告诉记者，“对此我信心满满。”

用言语描绘个场景，人工智能程序就能依据描绘快速制作出副精巧的个化图画……这款名为PhotoMaker的高科技产品，来自南开大学计算机与操控工程学院教授程明明团队与腾讯公司的起努力。“之前，该范畴世界上先进技能也要数钟才能完结，而咱们完成了个化高保真人像生成，只需十秒钟就能做好，并且还具有更好的生成多样、高ID保真度和可编辑。”

程明明向记者展现了利用几张石雕像相片生成人像相片的技能——两千多年前的哲学柏拉图仿佛走进了现代社会，会儿穿上宇航服“太空散步”，会儿戴上耳机享受音乐。“这项果2024年初推出，就在世界大在线AI算法演示渠道连续周多时间连任热度榜名。项目开源后，迅速跃居世界大开源渠道Github趋势榜，现在星标数已达9.1k！”程明明说。

山东大学软件学院副院长、教授刘士军介绍，近年来，得益于移动互联网、大数据、脑科学等新代信息技能的协同驱动，人工智能进入加快开展阶段，内要高校纷纷设立人工智能学院和人工智能研讨院，促进了人工智能前沿科技的开展与进步。

“现在，我高校在人工智能范畴的科技果要分为三类。”刘士军介绍，类是处理、剖析海量数据的人工智能算法模型，要聚集医院治疗、工业出产和社会管理等职业，经过模型辅助职业上下游开展业务，完成智能决议计划和降本增，该类技能迭代快、运用规模广，是现在科技果转化的要方向。

“二类是通用预练习大模型，比较突出的果包含清华大学研制的智谱清言、科大讯飞的讯飞星火和复旦大学的MOSS大模型等，经过海量数据对具有千亿参数量的搬迁模型或分散模型进行练习，形成了批具有开放世界的理解才能和呼应才能的通用智能工具。依托此技能研制的职业大模型则更多，支持的运用类型包含对话系统、图文生成、虚拟人等，该类技能在果转化方面尚处于起步阶段。三类是支持动态感知和决议计划的具身智能技能，要运用于具有主动导航、智能回复、危险预警等功用插件需求的软硬件体化设备，该类技能般需要校企协同研制。”刘士军肯定地说。

催生运用转化需要不断打破瓶颈

有专表示，由于人工智能的跨学科与交叉特点，其所能辐射的现实运用范畴愈加广泛。但正因如此，与之相关的转化运用，也遇到了系列新应战。

“传统的科研安排管理模式，即高校PI（课题担任人）在基础研讨方面发挥重要果，但当咱们面对像人工智能这样的杂乱系统时，这种模式就显得力不从心。”北京大学智能学院党委副书记、长聘副教授宋杰指出，“人工智能开展需要跨学科的常识和技能支持，而三五个人的研讨团队很难涵盖切必要范畴。比方，‘统统’智能机器人的研制，涉及视觉辨认、听觉处理、自然言语处理、机器学习、认知推理等多学科常识，单方向的研讨团队很难完结整个项目。”

刘士军剖析，高校科研点评系统往往以论文宣布与科研项目请求为要指标，这导致许多科研作业者愈加注重理论研讨和论文宣布，而忽略了果的转化和运用。“另个原因在于，人工智能相关理论研讨和实践探究衔接不够严密。如高校的优势在于基础研讨，即理论和技能立异，般聚集研制技能的提高或对某种新才能的完成，对实践运用的可行般不做硬要求；而人工智能职业非常注重产品功用的可行与完备，具有指定才能的算法模型能否在现有出产条件下运用，是个重要的衡量标准。”

宋杰也持类似观点。他以为，我高校教师在开展科研作业时，往往基于种理想化的假定，但现实情况很难彻底满意这种假定。这种差距不只仅存在于数据处理上，更存在于研讨方法的整体运用上。“咱们很可能在试验室里证明了某个算法或技能的有，但放到实践场景中，却由于各种杂乱因素而无法达到预期果，从而堕入‘产出能低’的困境。”

程明明对此深有体悟。他说，计算机视觉图画辨认的人工智能技能虽广泛运用于各职业，但落地时面临的要应战是数据不足。“高校在推进技能果转化时，往往缺少实践运用场景下的数据作为参阅，导致难以准确评价技能的果并针对地改善。”

他还以为，由人工智能引发的安全和伦理危险也值得警惕。“例如，生成式人工智能技能所发生的传神图画、视频，有可能被不法分子用于欺诈。”

缺少足够的资金支持，也是果转化中普遍存在的问题之。高校的科研作业般由科研部和科技开发部担任，前者对接层面项目，后者推进学校内部科研果与外部企业之间的协作。“现在来看，校企协作般采用建立联合试验室的办法，但各方供给的资金额度般难以满意项目履行的切需求，特别是在些立异强、技能难度大的项目中，这个问题尤为显着。旦资金不足，可能会导致项目进展缓慢、研制果难以尽如人意。”宋杰说。

起发力推进校企协作走深走实

怎么提高高校人工智能相关科技果转化率？

“向外借力，起推进科技果转化。”宋杰开出剂“药方”：“新式研制组织是科技果转化的助推器。高校应与新式研制组织深度协作，完成资源互补，将科研果迅速转化为具有市场影响力的实践运用，为科技进步和社会开展注入微弱动力。北京大学武汉人工智能研讨院、北京通用人工智能研讨院等已经就此进行了探究，为高校与新式研制组织协作供给了借鉴。”

“以工业难题‘揭榜挂帅’攻关形式促进校企协作，为科研产出赋予职业特点。”刘士军则将目光放在了“校企”两方。他提出，高校在基础研讨和多学科交叉交融方面优势显着，青年学生对前沿立异敏锐度高，因而，高校应继续在人工智能基础理论、要害技能研讨方面发挥共同果。“但现在，高校更多是做‘从0到1’的原始立异作业，因而需要联合工业界中具有技能才能的协作伙伴，做好‘从1到’的果转化要害技能攻关作业。”

宋杰弥补道，科技企业应进步发挥其在产学研深度交融中的主体和主导果，起提高高校和科研作业者对产学研协作重要的认识，激发他们投身其间的内生动力。“请求专利不是为了经过项目验收，而是要让果落地，为社会供给服务。因而，高校等相关主体应不断优化产学研深度交融的机制系统，以保证继续推进技能立异和工业开展。”

构建和完善企业孵化机制，加快高新科技企业萌芽成长，也是需要注重的点。专们以为，孵化这类企业不只可以将高校前沿科技果转化为具有市场竞争力的产品或服务，还能经过市场反应和技能改善，为高校供给市场需求信息和研制方向。

“更为重要的是，相关企业也为高校师生供给了实训实践渠道，从而倒推产学研深度交融，提高了人工智能相关果的转化与运用。”宋杰以为。

提高科技果转化率，向内发力必不可少。“高校和科研院所是基础研讨的基石，也是科技人才的摇篮，基于当时开展情况，咱们应当更注重培养具有跨学科背景的‘通才’。”刘士军建议，高校应树立协同育人立异理念，探究完善复合型人才的教育教育模式，并为人才供给更多实践时机和职业开展渠道，打造支可以服务新质出产力开展的优秀立异人才队伍。

（记者晋浩天通讯员李嫱）