人工智能的競(jìng)爭(zhēng)，本質(zhì)上是國(guó)家創(chuàng)新體系整體效能的競(jìng)爭(zhēng)。
當(dāng)前，人工智能不僅是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，更是衡量國(guó)家綜合創(chuàng)新能力與制度優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵變量。人工智能的競(jìng)爭(zhēng)，本質(zhì)上是國(guó)家創(chuàng)新體系整體效能的競(jìng)爭(zhēng)，是基礎(chǔ)研究深度、人才培養(yǎng)質(zhì)量與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化速度的全方位較量。
這就要求我們不能再以割裂的視角看待教育、科技與人才工作，而必須通過(guò)系統(tǒng)性改革，形成三者相互賦能、螺旋上升的創(chuàng)新生態(tài)，為我國(guó)搶占人工智能發(fā)展制高點(diǎn)提供堅(jiān)實(shí)支撐。
只有將三者置于同一改革框架下統(tǒng)籌推進(jìn)，才能真正打通從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的價(jià)值鏈，形成具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的人工智能創(chuàng)新高地。
三個(gè)方面的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)
對(duì)標(biāo)人工智能高質(zhì)量發(fā)展的需求，當(dāng)前我國(guó)在教育、科技、人才一體推進(jìn)方面，仍存在以下三個(gè)方面的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。
一是創(chuàng)新體系的開(kāi)放性與流動(dòng)性有待提升。高等學(xué)校作為基礎(chǔ)研究的主力軍和人才培養(yǎng)的主陣地，其對(duì)產(chǎn)業(yè)需求的響應(yīng)機(jī)制尚不夠靈敏。部分學(xué)科設(shè)置與課程內(nèi)容滯后于技術(shù)發(fā)展前沿，導(dǎo)致人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求之間存在“時(shí)間差”與“適配差”。
二是科技評(píng)價(jià)體系的引導(dǎo)性與適配性仍需優(yōu)化。調(diào)研顯示，當(dāng)前科技評(píng)價(jià)體系中仍存在的“重?cái)?shù)量輕質(zhì)量、重形式輕實(shí)效”傾向，對(duì)人工智能這類(lèi)長(zhǎng)周期、高風(fēng)險(xiǎn)、強(qiáng)應(yīng)用的研究領(lǐng)域形成了隱性制約。
三是產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的機(jī)制韌性有待增強(qiáng)。盡管近年來(lái)產(chǎn)學(xué)研合作不斷深化，但在實(shí)際運(yùn)行中仍存在“成果轉(zhuǎn)化鏈條不暢、利益分配機(jī)制不活、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)機(jī)制缺失”等問(wèn)題。
高校的科研成果往往停留在實(shí)驗(yàn)室階段，難以跨越從技術(shù)原型到成熟產(chǎn)品的“達(dá)爾文死?！保萍汲晒D(zhuǎn)化中的一種現(xiàn)象，用來(lái)形容技術(shù)研發(fā)與市場(chǎng)生產(chǎn)脫節(jié)），而企業(yè)在面對(duì)不確定性較高的前沿技術(shù)時(shí)，往往“等不起、投不進(jìn)、接不住”，導(dǎo)致創(chuàng)新鏈條出現(xiàn)斷層。
破解人工智能“源頭之困”
面向國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)新格局與國(guó)內(nèi)改革關(guān)鍵期，需充分發(fā)揮新型舉國(guó)體制優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)教育、科技、人才三大體系同向發(fā)力，形成推動(dòng)人工智能高質(zhì)量發(fā)展的整體合力。
具體而言，在科技方面要夯實(shí)底座，建設(shè)國(guó)家級(jí)科學(xué)與工程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系。數(shù)據(jù)是人工智能時(shí)代的新型生產(chǎn)資料，高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏已成為制約我國(guó)人工智能向縱深發(fā)展的“源頭之困”。
所以，應(yīng)由國(guó)家數(shù)據(jù)局會(huì)同科技部、教育部等部門(mén)，統(tǒng)籌推動(dòng)生物、能源、材料、化工、醫(yī)藥等關(guān)鍵領(lǐng)域的科學(xué)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與開(kāi)放共享，建立國(guó)家層面的科學(xué)與工程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)。
通過(guò)“物理分散、邏輯集中”的共享機(jī)制，破解數(shù)據(jù)孤島難題，為人工智能模型訓(xùn)練提供系統(tǒng)、權(quán)威、可互操作的“養(yǎng)料”。
教育方面，要在融合育人上多下功夫，推動(dòng)高等教育體系與人工智能前沿深度嫁接。這需要考慮在高校系統(tǒng)布局建設(shè)一批“AI+X”交叉學(xué)科與交叉學(xué)院，打破傳統(tǒng)院系壁壘，推動(dòng)人工智能與基礎(chǔ)學(xué)科、工程學(xué)科、人文社科的深度融合。
與此同時(shí)，創(chuàng)造更多條件，支持高?？蒲袌F(tuán)隊(duì)深度參與國(guó)家重大科技任務(wù)，在真刀真槍的科研實(shí)戰(zhàn)中培養(yǎng)具有前沿視野與系統(tǒng)思維的科技領(lǐng)軍人才。
人才方面，需充分釋放活力，深化以創(chuàng)新價(jià)值為導(dǎo)向的科技評(píng)價(jià)改革。這就要求加快推進(jìn)科技評(píng)價(jià)體系改革，真正建立以“創(chuàng)新價(jià)值、能力貢獻(xiàn)、產(chǎn)業(yè)實(shí)效”為導(dǎo)向的評(píng)價(jià)機(jī)制。減少對(duì)論文數(shù)量、項(xiàng)目層級(jí)、榮譽(yù)稱(chēng)號(hào)等顯性指標(biāo)的過(guò)度依賴(lài)，強(qiáng)化對(duì)研究成果的原創(chuàng)性、科學(xué)價(jià)值及其對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實(shí)際貢獻(xiàn)的考察。
評(píng)價(jià)更科學(xué)合理的同時(shí)，也要考慮切實(shí)為科研人員減負(fù)，減少行政性事務(wù)干擾，營(yíng)造鼓勵(lì)探索、寬容失敗的創(chuàng)新文化，讓青年科技人才“愿意坐冷板凳、敢于啃硬骨頭”。
教育、科技、人才，每個(gè)方面都有改革重點(diǎn)，而從系統(tǒng)性思維出發(fā)，還需在三大體系同向發(fā)力上拿出辦法。比如可以考慮支持由行業(yè)龍頭企業(yè)和高水平研究型大學(xué)牽頭，聯(lián)合科研院所與產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，組建“新型創(chuàng)新聯(lián)合體”，圍繞人工智能賦能重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的共性技術(shù)難題開(kāi)展聯(lián)合攻關(guān)。
編輯：李華山
