□ 本报记者 解 磊
“人工智能不仅是一项技术，更是一整套‘国家能力’的综合体现。”全国政协委员、中国科学院院士李景虹如是说。这位长期深耕科研一线的科学家，今年将目光聚焦于教育、科技、人才一体改革与人工智能高质量发展的深层联动。
在李景虹看来，当前我国人工智能发展面临着一片特殊的“海域”。“高校的科研成果往往停留在实验室阶段，难以跨越从技术原型到成熟产品的‘达尔文之海’，而企业在面对高不确定性的前沿技术时，普遍存在‘等不起、投不进、接不住’的困境。”他直言，成果转化链条不畅、利益分配机制不活、风险共担机制缺失，导致大量科研成果被“锁在抽屉里、停在论文中”。
这片“达尔文之海”，在人工智能时代显得更为严峻。高质量行业数据的匮乏成为AI向纵深发展的“源头之困”；传统学科壁垒阻碍交叉融合，适配新质生产力的复合型人才供给不足；科研评价“唯论文、唯项目”的惯性仍在，束缚住科研人员面向产业攻关的积极性。
“数据是人工智能时代的新型生产资料。”李景虹呼吁，建设国家级科学与工程基础数据体系，由国家数据局会同科技部、教育部等部门统筹，推动生物、能源、材料、化工、医药等关键领域的科学数据标准化与开放共享。
他特别强调，要通过“物理分散、逻辑集中”的共享机制，破解数据孤岛难题，为人工智能模型训练提供系统、权威、可互操作的“养料”。这不仅是技术问题，更是制度设计问题。
作为长期深耕教育一线的科技工作者，李景虹始终将青年培育作为推动人工智能发展的重要延伸。他建议在高校系统布局建设一批“AI+X”交叉学科与交叉学院，打破传统院系壁垒，推动人工智能与基础学科、工程学科、人文社科的深度融合。
“要围绕国家战略需求和产业痛点，动态调整学科专业设置，构建从基础教育到高等教育的纵向贯通的AI人才培养链条。”李景虹表示，支持高校科研团队深度参与国家重大科技任务，在真刀真枪的科研实战中培养具有前沿视野与系统思维的科技领军人才。
去年，他多次走进中小学，以《AI for Science的挑战与机遇》为题开展讲座，鼓励学生们保持科学好奇心，培养跨学科视野与独立思辨能力。
“科研评价中的形式主义、指挥棒失衡等问题，让科研人员难以沉下心从事人工智能基础研究和原创性创新，与行业发展规律相悖。”李景虹直言不讳。
他建议加快推进科研评价体系改革，真正建立以“创新价值、能力贡献、产业实效”为导向的评价机制。减少对论文数量、项目层级、荣誉称号等显性指标的过度依赖，强化对研究成果的原创性、科学价值及其对产业发展的实际贡献的考察。同时，切实为科研人员减负，营造鼓励探索、宽容失败的创新文化，让青年科研人才“愿意坐冷板凳、敢于啃硬骨头”。
“要以系统性思维破除体制机制障碍，充分发挥新型举国体制优势，推动教育、科技、人才三大体系同向发力。”李景虹建议，支持由行业龙头企业和高水平研究型大学牵头，联合科研院所与产业链上下游企业，组建“新型创新联合体”，围绕人工智能赋能重点产业的共性技术难题开展联合攻关。
在机制设计上，李景虹特别强调要遵循“结果导向、过程放活”的原则，给予科研团队充分的自主权与稳定的资源支持，加速科技成果从实验室走向生产线的转化进程。
“人工智能的竞争，本质上是国家创新体系效能的竞争，是基础研究深度、人才培养质量与产业转化速度的全方位较量。”李景虹说，只有通过系统性改革，形成三者相互赋能、螺旋上升的创新生态，才能真正跨越科技创新的“达尔文之海”，为我国抢占人工智能发展制高点提供坚实支撑。
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