■本报记者 吴金娇

　　“不少高校学者将时间耗费在‘雕花、刷榜、刷顶刊’上，对学生的大量训练脱离产业，导致企业频频反馈高校培养的人才与产业之间脱节。”在日前上海交通大学人工智能学院举办的一场研讨会上，北京大学北京国际数学研究中心博雅特聘教授、北京中关村学院常务副院长董彬的一句话引起了与会者的共鸣。他们呼吁：推动顶尖高校之间、校企之间的互动交流，深耕人工智能的基础研究，培养出更多面向人工智能时代的人才。

　　人工智能发展火热，作为科研和人才培养主阵地的高校岂能缺位？中国科学院院士、上海交大人工智能学院首席顾问鄂维南说，人工智能的发展建立在大量试错的基础上，高度依赖经验驱动。但若要长远发展，离不开对科学基础问题的深度求索。而这正是高校研究的价值所在。

　　当下，大量资本正涌入AI基础研究的前沿领域。上海未来产业基金总经理魏凡杰就观察到，今年开始，大量投资人带着资金疯狂找人、投项目。不仅有大量资金开始涌入AI前沿行业，更有越来越多的投资人将目光锁定基础科研，但是尽管投资愿望迫切，好项目却一项难求。

　　为何投资人看好人工智能基础研究，但高校却难以接住？

　　“基础研究的主战场确实是高校而不是企业，但过去相当一段时间内高校没有真正做好这一点。”董彬举例，一些高校专家解决的是脱离产业实际“幻想”出来的需求，成果只能束之高阁；同时，高校虽然肩负着人才培养的使命，但相当一部分学者乃至学校，将自己“约束”在低层级的培养目标中——忙于给学生论文做些“雕花”工作，通过多发文章，刷高各类榜单排名。

　　而且，学界和产业界之间的隔阂长期以来并未真正破解。浙江大学计算机学院人工智能系主任杨洋教授谈到，在他参与的过往合作中，学校关心的是企业能够掏出多少资金、提供多少数据，而企业想的往往是从学校多招些优秀的学生来实习。这种错位常常制约了校企之间的深度合作。以他正在做的侵入式脑机接口研究为例，六年前他去联系医院合作帮助渐冻症患者做康复时频吃闭门羹，很多医院觉得这是科幻故事。然而，这两年主动找他合作的医院越来越多，并主动提出配合团队做临床实验、采集数据。杨洋说，可以想象，未来通过AI的发展，越来越多的跨界合作将成为可能。

　　他建议，校企若想真正携手培养人才，不妨彼此稍微“各退一步”，合力找出那些离应用只差最后一毫米的科研问题，由高校攻关基础研究，由企业实现落地。而高校学者则借助企业研究的包括大模型在内的各类研究工具，更加大胆深入地探索交叉学科的“无人区”，而不是只关注论文。

　　“我们特别希望国内顶尖高校之间，以及顶尖高校和企业之间能够加强交流合作，打破这个怪圈，多做一些超常规的人才培养方案。”董彬特意提到了哈尔滨工业大学，“哈工大这两年的改革力度很大，值得关注。”