□ 本报见习记者赵紫宸
6月20日上午，走进北京中关村学院与中关村人工智能研究院，参加2025年“活力中国调研行”的记者聆听到的是一个关于中国教育科技融合与新质生产力发展的故事，这个故事刚刚开始。
一体两院打造AI育才新范式
作为北京市打造国际科技创新中心的重要实践平台，北京中关村学院和中关村人工智能研究院(以下简称“中关村两院”)的诞生与成长，正是在“十四五”期间多项政策与制度创新共同催化下的成果。
北京中关村学院院长、中关村人工智能研究院理事长刘铁岩介绍，学院自2024年全国两会后酝酿，同年6月高考首日启动筹建，至9月正式开学，仅用3个月完成建设选址、学生遴选与课程设计，充分展现出“中关村效率”的高效，体现出国家在前沿科技人才战略上的高度重视。
刘铁岩表示：“身处人工智能时代，我们既为能参与其中而倍感幸运与振奋，同时也因肩负培养下一代人工智能领军人才的使命而充满紧迫感与责任感。”
作为人工智能与教育深度融合的“试验田”，北京中关村学院自创立以来，始终将“超常规”人才培养作为核心命题。面对知识更新速度“月度迭代”、技术趋势瞬息万变的现实，该学院提出：选择人工智能作为终身事业，必须具备持续刷新自我、挑战自我、引领风潮的能力。
在招生方面，北京中关村学院不拘一格，设置“传统AI”“AI交叉”与“天偏怪才”三条赛道，充分释放人才多样性；在课程设计上，强调“极经典、极前沿、极实战”，融合基础算法、前沿技术与产业应用；在导师学生关系上，形成多对多导师矩阵，并鼓励学生围绕现实问题自主立项，贯通“极基础—极应用—极交叉”的科研路径。
截至今年6月，北京中关村学院已招收博士生600名，拥有近200名教职员工，发起科研项目31项，建立6个联合实验室与研究中心，7个新平台建设正稳步推进。其创新成果中，不乏在全球视野下具备原创性突破的交叉研究成果。
“年轻人的科研”在这里闪耀
“人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。”在北京中关村学院，年轻人正用创新实践诠释着这一理念。
在学生自主研究项目展示环节，“科学智能超级作物蛋白改良”项目与“智能微创手术系统”项目备受关注。前者聚焦面对全球粮食安全挑战下的创新方案，开发AI蛋白质设计系统与量子仿真平台，提升作物光能利用效率；后者以乳腺外科为起点，通过具身智能与加速算法，降低微创手术创伤程度，为智能医疗提供“中国方案”。
除这两个代表性项目外，记者注意到，活动现场还集中展示了一批聚焦前沿技术与多场景应用的学生研究成果。如“超级软件智能项目”“‘科小新’跨学段科普平台”和“地球尺度AI社会模拟器”等项目，都充分展现出中关村两院在青年科技创新实践上的澎湃活力。
这些项目的出现，并非偶然。正如中关村人工智能研究院院长邵斌所言：“学院的使命是‘为国家培养人工智能领域的领军型人才’。”
记者还了解到，近年来，北京市在制度建设与要素统筹方面对中关村两院给予了持续支持。刘铁岩表示，人工智能作为一个对算力和科研资源高度依赖的领域，仅靠“笔头上的研究”是不够的，必须依托强大的实验平台和持续投入，方能产出具备转化潜力的创新成果。为此，北京市给予了中关村学院全方位的经费支持，为学院高水平运行提供了重要保障。
既要让“科学家能安心做研究”，也要系统构建“成果可转化的应用场景”。面向未来，如何通过更加完善的政策引导机制，打通科研链、转化链与产业链，将成为“十五五”时期亟待破解的重点之一。
从五要素入手破解创新悖论
随着近年来人工智能技术的迅速发展，大模型、具身智能、生成式AI等不断取得突破，技术呈现“爆炸式”增长。但与此同时，“颠覆式产业应用”仍显不足，技术落地面临挑战。
邵斌认为，破解这一创新悖论，应从人才、技术、数据、资本、生态五个要素入手，推动系统性协同。他表示，希望通过构建人才跨界旋转门等实践探索，实现人工智能颠覆式产业应用的突破路径。
在此背景下，中关村两院正携手构建一套以人工智能培养领军人才的智能科研体系，探索“用AI方式培养AI人才”的全新路径。这一融合教育、科研与人才机制的新型平台，旨在推动基础研究与实际应用的衔接，通过制度创新和资源整合，提升科研成果的转化效率，助力人工智能技术更快、更稳地走向产业应用。
此外，在当前人工智能快速演进的当下，如何在推动科研突破的同时妥善保护用户隐私，业已成为业内与公众普遍关注的重要问题。邵斌表示，“隐私保护与科研需求的冲突”正成为当代人工智能研发面临的重要挑战之一。
在接受本报记者采访时，邵斌指出，凡是涉及个人信息密切相关的敏感行业，如医疗、社保等，普遍面临数据利用与隐私保护之间的结构性矛盾。为应对这一挑战，应该从科研和制度两个维度同步推进。
一方面，在科研层面，一个重要的新方向是致力于研发具备隐私保护能力的算法与模型，探索“在不泄露用户原始数据的前提下进行有效学习”的技术路径，使人工智能系统既能汲取知识，又不越界侵权；另一方面，在制度建设层面，中关村人工智能研究院也将探寻如何推动与政府及行业伙伴的深度协同，探索组建“数据联盟”，共建共享机制清晰、合规边界明确的数据治理体系。
在“以人为本”的技术伦理诉求日益凸显的背景下，未来人工智能的发展路径，也必须更加注重可控、可信与可验证。这不仅关乎科研进展的方向选择，更关乎技术能否真正赢得公众信任并广泛应用。
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