改变评价“标尺” 学生加速生长

“如果沿着共识继续造马车，可能只能造出更好的马车，而造不出汽车。”9月12日下午，上海创智学院首届非共识创新大会现场座无虚席，这场由博士生自主创意、策划和组织的活动连走廊都站满了观众。那些尚未形成共识却可能指向未来的想法，被看见、被听见，引起热烈的讨论与思想碰撞。

这正是上海创智学院成立两周年之际的特别一幕。两年来，学院在校生已达798人，孵化32家创业公司，总估值超过70亿元。作为人工智能人才培养的试验田，创智学院打破传统育人模式，正用“研创学”一体化，把研究、创新创业和学生培养紧密链接，鼓励年轻人从“求新”回到“求真”、加速生长。

评价“标尺”变了

成果如何评价，往往决定师生把时间和精力投向哪里。创智学院建立了“影响力指数”评价体系，从研究影响力、开发影响力、产业影响力和社会影响力四个维度，对学生和导师进行动态评价。论文及其引用仍然重要，但开源模型有多少人使用、数据集产生多大影响、技术有没有真实用户和客户，同样被纳入考量。后台数据显示，创智研究影响力榜单前列多为资深科学家，而在产业影响力榜单中，以融资指标衡量，排名靠前的则多是在校学生。

学院博士生王殿仪感受到一种不断上升的“成长加速度”。他已成为学院通用世界模型项目的学生负责人，不仅参与核心模型研发，还要组织团队、协调任务、推动技术路线迭代。“从做论文，到承担一个项目，再到负责更大的项目，能力边界一直在扩展。”王殿仪说。

博士生阙浩辉则选择直接走到科研与产业的交界处。今年8月，他注册成立理循智能，担任公司首席执行官，研发面向化学、化工场景的自主实验室系统。团队尝试将不同设备纳入统一模型，并同步开发安全优先的软件平台和AI原生硬件。目前，公司已取得早期订单，并在高校和企业科研场景开展验证。

“求真”先找真问题

两年来，上海创智学院摸索出“研创学一体化”的培养方式。三者不是先上课，再科研，最后转化的串联关系，而是相互交织、彼此校正。

上海创智学院副院长邱锡鹏认为，人工智能时代，科研和创新之间的距离正在迅速缩短。学生不仅要追问技术上能不能实现，还要了解真实需求、工程约束和使用反馈。市场不是评价科研价值的唯一标准，但真实场景可以暴露论文指标难以呈现的问题。创业也不只是成立公司，更是让学生学习组织团队、配置资源、面对风险，并在外部反馈中重新审视研究方向。

这种“求真”，首先要找到真问题。

上海创智学院全职导师冯思远去年博士毕业后加入学院，目前与8名博士生共同工作。在他看来，“模型和算法创新对算力的需求不断增长，但可获得算力仍然有限”，这就是当前一个明确的真问题。他带领学生研究AI基础设施，从模型训练、系统研发一直做到面向芯片的优化，设法让有限算力支撑更多模型训练和推理任务。

系列成果亮相

两周年成果发布会上，一系列高价值创新成果集中亮相，师生共同登台展示基础大模型、世界模型、科学智能、社会模拟和AI基础设施等方向的成果。

在“创奇”科学智能项目中，40余名学生与学院导师参与科研驾驶舱、基础模型和自动化实验室建设，并与多个科学家团队合作。学院内部的自动化实验室已覆盖化学分子合成、生物制药等场景。通用世界模型项目则尝试把生成、理解与动作能力放进统一框架，相关工作由学生担任第一作者或核心研发力量。

两周岁的创智学院正扩充全职导师、产业导师和创业导师队伍，同时搭建公共基础设施和开放协作生态，让导师和学生都能自主寻找方向、组建团队、链接资源。 本报记者 易蓉