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从实验室到产业端:AI 研发主体大迁移企业成前沿创新绝对主力

来源:网络   作者:   日期:2026-01-19 12:56:02  

“AI 跟前三次工业革命不一样,前三次是解放双手,这次是解放大脑。”“自动驾驶的所有创新几乎都来自于企业,高校已经不具备优势了。”“AI 时代的产品经理不仅需要极致的技术追求,更需要‘克制’的伦理底线。”

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1 月 15 日,一场聚焦人工智能与技术扩散的思维盛宴 ——“扩散致远:前沿科创论坛”在河套深港科技创新合作区隆重举行。本次论坛汇聚了来自香港科技大学、中国科学技术大学、腾讯公司及共熵服务中心的顶尖专家与行业领袖,共同探讨 AI 浪潮下科学研究、人才培养的重构之路,以及伦理边界失范挑战。

河套深港科技创新合作区深圳园区发展署副署长余杰为活动致辞,表示科技创新不应只停留在实验室,更应像水中的涟漪一样,向产业、向湾区乃至世界扩散。他强调,河套作为深港合作的桥头堡,正致力于打造开放、共享的科研环境,推动前沿技术赋能千行百业。

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科研中心转移:从高校实验室走向产业深处

香港科技大学深港协同创新研究院院长杨晶磊认为,与前三次工业革命“解放双手”不同,AI 革命解放的是大脑,直接冲击了人类的认知与决策核心。如果科研工作不用 AI,一定会被时代淘汰。他以自己的研究领域举例,像材料学这样传统上依赖人工实验的学科,如今也必须通过自动化和 AI 进行赋能,将科研人员从繁琐的重复工作中解放出来,转向更有见地的科学发现。

深信科创创始人、中国科学技术大学计算机学院教授杨子江抛出了一个更具冲击力的观点:“科研创新的中心正在从学术机构向拥有海量数据和算力的企业转移。在自动驾驶、具身智能等前沿领域,企业往往是新技术的首发地,高校反而成为了学习者。”

该现象不仅存在于自动驾驶领域,在目前火热的大模型研发上也有直接体现。斯坦福大学每年发布的《AI 指数报告》显示,2014 年是大模型研发的关键转折点:在此之前,最前沿的大模型(如早期的深度学习模型)主要由高校(如 MIT、斯坦福)研发;2014 年后,随着数据、算力、人才的规模化集聚,大型平台企业(如谷歌、微软、OpenAI、阿里、腾讯)成为大模型研发的绝对主体,高校和专业科研机构的占比微乎其微。

AI 时代“技术扩散”路径的逆转,意味着未来的科研将不再是由高校为主体,而是深度植根于产业应用的土壤中,科创企业在其中的角色将越发重要。

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高等教育求变:大湾区是最好的大学

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AI 的崛起也让传统教育模式面临严峻挑战。香港科技大学综合系统与设计学部主任张黔认为,教育应该更关注那些 AI 难以替代的领域,如发现问题的能力、系统性思维以及应对未知世界的探索欲。她着重分享了香港科技大学为培育新一代科创人才,从 2018 年起为本科生和研究生探索设计一套涵盖跨学科知识、设计思维和创业精神的体验式教育模式。为了让学生更好回应社会和企业需求,不仅要求所有任教老师有过创业经验,还拓展了大量校外课堂、实习基地,用以人为本的教育方式,找到真的需要被解决的问题。”

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杨子江教授观察到一个令人忧虑的现象:尽管时代正在剧变,AI 带来的冲击越来越显著,但部分毕业生反而显现出“求稳”倾向,可能会导致未来创新人才储备不足。他主张传统的教学方式必须打破,例如传统的“45 分钟课堂”需要进行调整,大学课堂必须面向实际需求。

腾讯战略传播中心总监廖芳莉提出了一种“社会化培养”视角。她表示粤港澳大湾区不仅拥有众多知名大学,还拥有全球最完整的产业链和极其浓郁的创新创业氛围,人才培养绝不只是高校的任务,企业与社会应当深度参与“最后一公里”的知识迭代。她举例 2025 年举办的“腾讯广告算法大赛”,吸引了全球超过 2800 支队伍、8400 多名全球各地的学生参加,覆盖近 30 个国家的 340 余所中国高校及 140 多所国际院校。大赛提供了腾讯真实业务场景中脱敏后的千万级量级数据集,参赛学生可以基于真实商业问题展开研究,不仅为企业提升效率,也获得了宝贵的挑战产业前沿问题的实践机会。

共熵服务中心理事长钟以山提出了“规则翻译者”这一关键角色。他认为,中国正在积累越来越庞大先进技术,像华为、腾讯都在数字技术领域拥有大量的高价值专利,但中国企业在国际标准与游戏规则的制定上长期处于弱势。未来的高端人才不仅要懂技术,更要能将复杂的技术语言“翻译”为国际通用的标准规则,通过“修路”让中国创新在全球范围内实现更高效的扩散。

AI 蒙眼狂奔:警惕冲击伦理隐私边界

进入 2026 年,AI 应用在加速落地,无论是与硬件的结合还是 Agent 化,用户数据泄露风险都在加大,科技领军企业在技术投入、商业模式更迭和用户隐私保护方面的张力也越来越大,如何确保 AI 向善也成为一个行业与社会越来越关注的问题。

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“大模型的更新速度实在是太快了,快到让人感到‘猝不及防’。”腾讯研究院前沿科技研究中心副主任刘莫闲在论坛伊始便发出上述感慨。他从前沿技术应用的角度展望了 AI 对千行百业的赋能,甚至对于人类生命力提升的可能性。他同时指出,AI 指数级的进化速度,不仅重塑了生产力,也将人类推向了一个前所未有的伦理十字路口。人类往往还来不及构建完善的法律与道德防火墙,就可能深陷技术带来的隐私泄露的风险之中。

杨子江教授从“具身智能”的维度,深刻剖析了隐私挑战的具象化。他提出,未来的 AI 不再仅仅存在于屏幕之后,而是拥有“身体”的机器人。他举了一个生动的例子:当一个机器人在餐厅服务或进入家庭环境时,它不仅在执行任务,其搭载的摄像头和传感器也在无间断地采集周围环境的数据。杨子江教授忧虑地指出,如果这些涉及“你在哪里、跟谁吃饭、说了什么”的敏感数据在云端被滥用,隐私将荡然无存。

廖芳莉将讨论引向了“价值对齐”与商业自律。她指出 AI 时代的技术扩散,往往存在“利益不一致”的隐患。她提出了一个发人深省的问题:“你的 AI 助手真的是以你的利益为第一考量吗?如果 AI 助手的操作运营以实现背后公司利益最大化为前提,而不是用户福祉为依归,那么隐私泄露与误导性决策将不可避免。”她认为,AI 不仅要“好用”,更要“可信”,AI 理当成为人类长期相处的伙伴,而不是潜在的监视者。

杨晶磊院长则建议一定要制定规范和框架 AI 的能力,他主张在科研与应用中建立“沙盒机制”,即在一个可控、可观察的环境中进行技术扩散与伦理实验。

作为本次论坛的举办地,借助《支持河套要素跨境流动的六大措施》及《关于河套科研货物免税进出口政策》等利好政策,河套地区为深港两地共同推进科技创新,打造了人员流、资金流、信息流一系列的重要的政策支持,是深港科技创新合作的桥头堡,更是前沿技术向外辐射的“圆心”。本次活动的承办方共熵服务中心是一家专注于推动科技创新与国际标准深度融合的专业服务机构,致力于为科学家、工程师及高新企业提供“规则翻译”与标准国际化服务,通过建立开放、协同的科创生态,助力中国技术在全球市场实现更高效的合规扩散与价值释放。

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