AI青年学者的价值博弈：产学研协同与AGI未来远征

如何衡量一位AI博士的真实价值？

是百万年薪的职业机会，科技巨头之间的激烈争夺，还是大模型创业公司股权带来的无限想象？

在全球人工智能的顶尖人才竞争中，中国青年科研力量正成为基础理论创新与工程实践的核心推动者。斯坦福大学《2024年人工智能指数报告》揭示：全球超过61%的人工智能专利源自中国。从OpenAI的算法突破到谷歌DeepMind的科学发现，核心团队中不乏华人学者的杰出贡献。

在这场市场热潮中，身处创新源头的中国青年科研者面临关键抉择：是投身产业界，加速技术变现；还是坚守学术界，甘坐“冷板凳”，挑战更根本、更长远的基础科学问题？这一全球性职业选择，不仅关乎个人发展，更影响着整个产业的创新动力与未来格局。

9月11日，上海外滩大会的InTech青年先锋论坛暨2025蚂蚁InTech奖颁奖典礼上，一群青年学者的深度分享，为我们提供了审视这一议题的鲜活样本。

01. 四大前沿“无人区”的远征

这场面向未来的探讨，聚焦于InTech奖关注的四大真问题领域——这些方向既是全球科技竞争的主战场，也是需要长期主义投入的战略远征。

通用人工智能（AGI）是当前竞赛的“红海”，产业界对大模型的迫切需求，正吸引大量人才涌入。产业需求虽强烈，但也易使人才聚焦短期工程任务，而非底层创新。正如蚂蚁集团通用人工智能研究中心主任、西湖大学特聘研究员、西湖心辰创始人蓝振忠（2024InTech科技奖得主）在分享中指出：“AGI的目标是提升智能上限，我们并非只追求商业化，而是希望通过前沿探索，推动中国AI在AGI领域实现引领。”

2024InTech科技奖得主蓝振忠现场分享

具身智能被视为下一个爆发点。当机器人从舞台演示走向真实世界，实现“人类水平的泛化能力”成为必须攻克的基础科学难题，这是其融入物理世界的前提。

数字医学无疑是高价值赛道，但也是典型的“长周期”领域。技术转化需跨越数据、伦理与法规等多重壁垒，考验着研究者的耐心与跨界整合能力。数据处理与安全隐私，则是AI时代的“基础设施护栏”，模型越庞大、发展越迅速，其基础性价值就越关键，堪称所有AI应用的幕后守护者。

这些议题共同勾勒出AI技术的演进版图，而InTech奖的获奖者们，正是这些前沿地带勇于开拓的“探路者”。

02. 探路者的样本：两种引力，一道窄门

事实上，第三次AI浪潮以来，学术界与产业界从未泾渭分明，它们构成了一个相互吸引、彼此渗透的复杂引力场。当下AI青年学者的选择，本质上是回应这两种不同引力的平衡艺术。

产业的引力，在于其无法替代的生产资料。海量数据、强大算力与真实落地场景，是驱动AI研究快速迭代的核心燃料，这些资源往往是高校实验室难以匹敌的。南京大学王利民教授在分享中提到，高校与工业界的“一对多”合作另有优势：“不同企业可能提出多样化的技术需求或问题。我们在高校中可以整合这些挑战，未来可能催生重要的技术趋势。”

学术的引力，则在于探索“无人区”的自由度。它允许研究者摆脱短期商业目标的约束，跳出企业OKR的框架，去挑战更高风险、更长周期、但可能带来颠覆性突破的根本性问题。

穿越这道由两种引力构成的“窄门”，不仅需要青年学者的个人智慧，更考验整个创新生态的成熟度。本次InTech奖的获奖者，为我们展示了产学研高效协同的几种典型路径。

第一种路径，是研究者在基础科学“无人区”长期深耕，最终精准破解产业爆发时的核心痛点。

电子科技大学张帆教授的研究便是典范。他专注的弥散磁共振神经影像技术，曾是一项处理流程长达数小时的“慢”技术。但在紧急医疗场景中，“慢”意味着风险。张帆参与开发的开源软件SlicerDMRI，将处理时间压缩至几分钟，为生命抢救赢得“黄金一小时”。当AI+医疗成为市场热点时，这项源于学术界、经过长期打磨的技术，以其显著的临床价值，迅速被哈佛医学院、宾夕法尼亚大学、MIT及国内多家顶尖医院采纳应用。

无独有偶，中国科学技术大学特任教授王翔提出的“大模型遗忘”技术，亦是产业需求爆发前的前瞻布局。随着大模型深度落地，一个棘手问题浮现：若模型学习了错误数据、偏见内容，或用户要求删除个人信息，该如何应对？王翔首创的“零空间约束”知识编辑技术，能实现对大模型中陈旧或敏感信息的精准“遗忘”，直击模型合规与安全的核心挑战。

他们的成功证明，最顶尖的学术研究，本质上是在为产业的未来扫清障碍、铺设道路。

第二种路径，则是学者在产业界历练后，带着真实痛点重返学界，进行更底层的技术攻关。

北京大学李萌助理教授是典型代表。他在Meta（原Facebook）工作四年，主导面向硬件的算法优化工具链开发，核心目标是让庞大AI模型能在AR、VR设备及各类算力受限的终端上高效、低耗运行。这段大规模工程实践经历，让他深刻认识到产业真问题：在云端处理一切的模式下，用户隐私与模型部署成本正成为两大关键瓶颈。

因此，当他带着这份产业一线的深刻洞察回到北大，研究方向便聚焦于端侧部署与隐私计算，直指业界的紧迫难题。他对产学研关系的理解颇具启发性：“无论留在工业界还是学术界，我们的目标一致——将感兴趣的事情做成。2022年我重返北大，是希望探索更长期、更高风险的研究，在更自由的环境中创新；但回归学术并未与产业脱节，闭门造车绝非选项。”

更普遍的，是第三种路径——学术与产业的边界日益模糊，形成“你中有我、我中有你”的协同进化生态。

上海交通大学李永露助理教授主攻具身数据的挖掘、生产与利用，以及面向物理理解与推理的具身模型基建，致力于赋予机器人“常识”。他的研究旨在让机器人不仅“知其然”（模仿人类动作），更能“知其所以然”（理解动作背后的因果逻辑）。这项高难度研究已与穹彻智能等前沿企业合作探索，是机器人真正融入复杂人类环境的关键一步。“具身智能可能需要长期积累才会迎来生态爆发。”李永露分享道，“正如Transformer诞生之初无人预见ChatGPT的崛起，今天我们同样需要坐‘冷板凳’，积累引爆机器人学习的基石。我个人偏重数据与算法，但会选择与工业界广泛合作，共同迭代推进。”

2025外滩大会InTech青年先锋论坛上，青年学者与36氪围绕未来职业选择展开交流

同样在底层创新上展现巨大产业价值的，还有中国人民大学张峰教授。他提出的压缩数据直接计算理论与技术，为大数据高效处理提供了新范式。更重要的是，他在数据压缩领域的前沿成果，迅速在真实产业场景中找到应用：为蚂蚁集团开发了支持结果重用的压缩图分析系统，并为阿里“智行通2.0”项目提供技术支持，实现成本降低14%。

这些案例共同指向一个趋势：最成功的产学研转化，正从单向技术输出迈向双向价值共创。它不再是简单的“谁帮助谁”，而是一种相互启发、共同进化的伙伴关系。

03. 从InTech奖看蚂蚁的AGI野心与人才战略

这些“探路者”的故事，引出一个深层问题：既然产业的“快节奏”与科研的“长周期”存在天然张力，单纯依赖市场机制难以调和所有矛盾。那么，以蚂蚁为代表的科技企业通过InTech奖等公益形式介入，其底层逻辑何在？

首先，是在市场热潮之外，为需要长期投入的基础研究树立明确的价值坐标。今年InTech奖首次增设面向10位顶尖博士生的奖学金，这不仅是物质支持，更是前瞻性的价值投资，为未来科研种子注入信心。

其次，InTech奖聚焦的四大领域，与蚂蚁自身的技术战略高度同频。从对通用人工智能的普惠投入，到具身智能的前沿探索，再到数字医学、金融风控等垂直场景的落地，蚂蚁正致力于构建AGI时代从基础技术到应用场景的全栈能力。

InTech奖联合发起人、蚂蚁集团副总裁、首席技术官何征宇现场致辞

正如InTech奖联合发起人、蚂蚁集团副总裁、首席技术官何征宇在致辞中强调：“科技发展从来不是孤立的。蚂蚁集团坚定投入人工智能、数据要素等技术领域，从基础到应用均有系统布局。我们相信，以技术驱动应用发展，最终实现技术普惠，为每个人带来生活便利，是我们不变的愿景。”

最后，InTech奖并非孤立项目，而是蚂蚁系统性AI人才战略的关键一环。它与面向全球顶尖人才的“Plan A”招聘计划、由CTO亲自带队的AGI部门，以及各类校企合作项目协同，构成一个多层次、多元化的人才平台，旨在培育更具影响力的青年科研人才生态。

AI人才的终极价值，不应仅由市场薪酬定义。当产业的“快”与科研的“慢”能形成良性互动，当社会为勇闯“无人区”的青年提供坚实后盾，一个更富创造力与可持续性的未来才会真正到来。