中投網(wǎng)2025-04-18 13:38 來源：中投顧問產(chǎn)業(yè)研究大腦
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在人工智能(AI)迅猛發(fā)展的時代浪潮中，院士作為科研領(lǐng)域的杰出代表，本應(yīng)引領(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向。然而，當(dāng)前的院士機(jī)制在實(shí)際運(yùn)行中暴露出諸多問題，引發(fā)了人們對其效能的質(zhì)疑。學(xué)術(shù)評價偏差導(dǎo)致過于倚重論文導(dǎo)向而忽視工程落地能力，以及高校產(chǎn)學(xué)研脫節(jié)使得高校模型落后于產(chǎn)業(yè)界等現(xiàn)象，不僅影響了院士群體的全面性和代表性，也對AI技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用造成了阻礙。
一、學(xué)術(shù)評價偏差：論文導(dǎo)向遮蔽工程之光
在當(dāng)下的院士評選機(jī)制里，學(xué)術(shù)評價的天平嚴(yán)重傾向于論文導(dǎo)向，這一現(xiàn)象在計算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域尤為突出。在院士評選的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，候選人的論文發(fā)表數(shù)量、所發(fā)期刊的影響因子等指標(biāo)，成為了決定其能否當(dāng)選的關(guān)鍵因素。
以計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔仡欉^去5年新晉院士的情況，數(shù)據(jù)令人咋舌。超過90%的新晉院士在國際頂級學(xué)術(shù)期刊，如《自然》《科學(xué)》子刊，或是計算機(jī)領(lǐng)域的頂級會議上，發(fā)表論文數(shù)量超過30篇，且論文引用次數(shù)總和平均超過5000次。這些亮眼的論文數(shù)據(jù)，幾乎成為了院士評選中的“敲門磚”，候選人若能在這方面表現(xiàn)出色，便在評選中占據(jù)了明顯優(yōu)勢。
然而，這種過度依賴論文的評價方式，如同一塊巨大的幕布，遮蔽了工程落地能力的光芒。在AI工程實(shí)踐領(lǐng)域，有許多科研人員默默耕耘，為技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用做出了卓越貢獻(xiàn)。他們將AI技術(shù)巧妙地應(yīng)用于醫(yī)療影像診斷、工業(yè)自動化控制等實(shí)際場景，成功攻克了大量實(shí)際問題，極大地推動了AI技術(shù)的落地應(yīng)用。
但由于精力主要投入在工程實(shí)踐中，他們在論文發(fā)表方面并不占優(yōu)勢。比如某企業(yè)的一位AI科學(xué)家，他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)歷經(jīng)無數(shù)個日夜的努力，開發(fā)出的AI醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)，已經(jīng)在全國數(shù)百家醫(yī)院投入使用。該系統(tǒng)憑借精準(zhǔn)的算法和高效的處理能力，顯著提高了疾病診斷的準(zhǔn)確率和效率，為無數(shù)患者帶來了福音。然而，這位科學(xué)家每年發(fā)表的論文數(shù)量僅為5-8篇，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于院士評選標(biāo)準(zhǔn)中對論文數(shù)量的要求。盡管他在工程實(shí)踐方面的成就斐然，卻多次與院士評選失之交臂。
這種論文導(dǎo)向的評價機(jī)制，使得院士群體中工程實(shí)踐專家的比例嚴(yán)重不足。長此以往，不利于AI技術(shù)從理論研究到實(shí)際應(yīng)用的順利轉(zhuǎn)化，也難以滿足產(chǎn)業(yè)界對技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用的迫切需求。
二、產(chǎn)學(xué)研脫節(jié)：高校與產(chǎn)業(yè)的“代差”鴻溝
高校作為學(xué)術(shù)研究的重鎮(zhèn)，在AI領(lǐng)域本應(yīng)與產(chǎn)業(yè)界攜手共進(jìn)，共同推動技術(shù)的發(fā)展。然而，現(xiàn)實(shí)情況卻是高校與產(chǎn)業(yè)界之間存在著嚴(yán)重的脫節(jié)現(xiàn)象，導(dǎo)致高校的AI模型至少落后產(chǎn)業(yè)界一代。
在高校的科研體系中，傳統(tǒng)學(xué)術(shù)評價體系的影響根深蒂固�？蒲腥藛T為了提升自身的學(xué)術(shù)地位和在職稱評定中占據(jù)優(yōu)勢，更傾向于發(fā)表學(xué)術(shù)論文和申請科研項(xiàng)目。這使得高校的AI研究往往陷入追求理論創(chuàng)新的“怪圈”，過于關(guān)注新型算法的理論研究和模型架構(gòu)的改進(jìn)，而忽視了實(shí)際應(yīng)用需求。
以自然語言處理領(lǐng)域?yàn)槔咝５难芯恐攸c(diǎn)多集中在探索新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以提高語言模型的性能。雖然在理論層面取得了一些成果，但在實(shí)際應(yīng)用中，這些理論成果卻難以直接轉(zhuǎn)化為可落地的產(chǎn)品和服務(wù)。因?yàn)閷?shí)際應(yīng)用場景對模型的要求不僅是性能的提升，還包括模型的實(shí)用性、可擴(kuò)展性以及與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性等多方面因素。
與之形成鮮明對比的是，產(chǎn)業(yè)界更加關(guān)注市場需求和商業(yè)價值，注重AI技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和產(chǎn)品化。企業(yè)會根據(jù)市場需求的變化，快速迭代和優(yōu)化AI模型，以滿足不同行業(yè)的應(yīng)用場景。OpenAI就是一個典型的例子，它根據(jù)市場對智能客服、內(nèi)容生成等方面的需求，不斷優(yōu)化GPT系列模型。通過持續(xù)的研發(fā)和改進(jìn)，GPT系列模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出色，贏得了廣泛的市場認(rèn)可。
據(jù)相關(guān)調(diào)查顯示，高校研發(fā)的AI圖像識別模型，在準(zhǔn)確率和處理速度上平均比產(chǎn)業(yè)界的同類模型低10%-20%。處理一張高清圖像，高校模型平均需要5-8秒，而產(chǎn)業(yè)界模型僅需1-3秒。這種明顯的差距，不僅浪費(fèi)了高校的科研資源，也阻礙了AI技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用。
要解決這一問題，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作勢在必行。高校應(yīng)更加關(guān)注產(chǎn)業(yè)界的需求，將理論研究與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合;產(chǎn)業(yè)界也應(yīng)積極與高校合作，為高校的科研提供實(shí)踐場景和數(shù)據(jù)支持。只有這樣，才能彌合高校與產(chǎn)業(yè)界之間的“代差”鴻溝，實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。
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