小朋友在上海交大AI市集上與AI體育應用互動。 記者 賴鑫琳 攝

昨天起，上海交通大學首個AI周啟動，推出“AI十條”——人工智能賦能教育科技人才一體化改革工作方案。在2025年計算機科學排名CS Rankings中，交大計算機學科的人工智能分項居全球首位。

從招考“入口”看，交大首屆人工智能專業的錄取分數線為全校最高，學校還面向全體學子開放AI輔修專業。同時，以AI為龍頭，交大電子信息與電氣工程學院正式升格為全校目前唯一的學部。這一架構下，各系別也升格為計算機學院、集成電路學院、自動化與感知學院、電氣工程學院等。今年，交大計劃增加的150名本科招生名額，正是向這一學科大類傾斜。

當前，上海正大力培育新質生產力，深入實施集成電路、生物醫藥、人工智能三大先導產業新一輪“上海方案”。由此，從復旦計算機到同濟交通運輸，從上大微電子到上理工工程學等，各大高校相關學科建設正按下“快進鍵”，成為新興的學科增長點。

突破 集成電路物理極限

作為三大先導產業之首，集成電路不能“缺芯少魂”。如今，我國“集成電路科學與工程”學科已從原先的二級學科升級為一級學科。當芯片集成度越來越高、“線寬”越做越細，在肉眼不可見的程度上怎么實現精準“微雕”？

“進入5納米工藝節點，依賴于極紫外光刻技術，加工成本急劇上升。”上海大學微電子學院院長趙建龍最近登上以“集成電路與生物醫學交叉融合”為主題的上海集成電路“大師講堂”講臺，他坦言，“先進光刻機設備和技術由少數西方國家把持，亟須引入新技術、新材料、新架構，突破制造工藝的物理極限。”

作為教育部、工業和信息化部等首批公布的全國50家現代產業學院之一，擁有集成電路一級學科的上海大學微電子學院也掛名“上海微電子產業學院”，是上海三大“國家級”現代產業學院之一，也是唯一與集成電路直接相關的現代產業學院。另兩大學院分別是華東理工大學現代生物醫藥產業聯合學院和東華大學新材料現代產業學院，均聚焦產業瓶頸進行自主創新。

既然擁有雙螺旋復雜結構的DNA可以通過自組裝，形成帶有特定功能性的蛋白大分子，這種自下而上、由簡入繁的自組裝機制，能不能用于半導體器件的“增材制造”？趙建龍表示，利用DNA這樣的核酸自組裝機制，可以創造形狀可編程的框架核酸結構，作為“生物建材”生產復雜的三維納米結構。

趙建龍帶領集成電路相關學科團隊，應對傳統半導體制造工藝的新挑戰，讓DNA當起集電流水線上“看不見的工人”，基于核酸自組裝，在硅材料上層層堆疊“建筑材料”，從基底搭建起核酸模板，有望成為新一代微納加工技術，其2納米的定位精度可超越極紫外光刻技術的加工極限。目前，他們通過“BT（生物技術）+IT（信息技術）”攻關納米級的框架核酸，在半導體制造領域取得突破性進展。

作為成立僅5年多的年輕學院，上大微電子學院將學科邏輯與產業邏輯更好結合，破解上海集成電路產業人才需求量大、人才培養速度相對較慢、傳統產教融合脫節的難題。學院與頭部企業建立新型聯合實驗室開展科研，通過聯聘聯用吸納企業專家直接參與課程開發、教學指導等關鍵環節，用企業的資金與人才做企業的研發，校企“手把手”培養對口學生。

解答 醫工交叉現實難題

對于生物醫藥這一先導產業，醫工交叉成為學科攻關、助力產業的“流行底色”。有沒有一種無害光可以替代X射線？有沒有一種技術能協助醫生恰到好處地切除腫瘤？有沒有一種機器人可以促進頜骨重建和恢復功能？每當大學教授與醫生面對面溝通時，總能發現臨床醫學對醫療科技的眾多需求。

最新一期《基本科學指標數據庫》（ESI）統計數據顯示，上海理工大學的工程學學科位列第234位，全球排名在前0.96‰。這是上理工工程學學科首次進入ESI全球前1‰。

進入前千分之一的行列，使之成為助推生物醫藥等先導產業的動能之一。儀器科學與技術是現代科技體系的重要基礎學科之一，也是工程學的二級學科。上理工儀器科學與技術學科具有深厚的行業底蘊，2019年本科專業“測控技術與儀器”入選首批“雙萬計劃”國家級一流本科專業建設點，2020年本科專業“電子信息工程”入選國家級一流本科專業建設點，2024年獲批博士學位授權點。

著眼于高端醫學儀器及智能儀器產業，上理工儀器科學與技術學科結合突破“卡脖子”核心元件的需求，破解醫工交叉、人工智能、智能制造領域面臨的難題。

今年1月，上海理工大學超精密光學制造團隊與上海交通大學附屬仁濟醫院浦南分院、美國杜克大學合作，創新提出“AI熒光成像——無濾波熒光顯微成像技術”，可廣泛應用于生物診斷、臨床醫學、環境監測、刑偵勘探等領域。

其實，這一研究最初是為了推動臨床醫學研究更加智能化。早在三年前，上理工團隊發現，現有的熒光成像系統，不僅需要多套濾波組件設備，還操作煩瑣、耗時，無法滿足高速成像的應用需求，而且增加了成像系統的復雜性、體積及成本。

上理工教授戴博提出了大膽設想——利用AI技術取代傳統光學濾波組件，從而實現熒光信號的特異性定位及定量分析，實現對生物樣本高效精確的檢測和分析。

上理工團隊里既有光學工程、儀器科學的專家，又有從事人工智能領域研究的學者，團隊還和臨床醫生長期合作……

上理工儀器科學與技術學科與華為技術有限公司、上海微電子裝備集團有限公司等開展全方位戰略合作；依托上海理工大學—上海交通大學醫學院共建的“醫工交叉創新研究院”和“醫工交叉研究生院”，啟動由醫生和教授共同攻關的醫療儀器類項目60余項；聯合中國科學院微系統所、上海新微科技集團共建“醫療器械創新與轉化平臺”開展高端醫療裝備研究項目；與海軍軍醫大學共建先進醫療與保障技術研究院，就醫療裝備、醫療科技等聯合開展攻關；與航天八院深度合作，開展關鍵裝備、大數據分析和人工智能算法的各項研究。

通過醫學與工學、理學等多學科協作，“醫”“工”專家攜手對臨床醫療技術痛點進行集中“會診”和攻關，至今已累計啟動醫工交叉項目360多項。小至手術縫合針、手術高頻電刀、超聲切割止血刀，大至手術裸眼3D顯示系統、混合現實手術導航系統、醫廢快速消殺設備等，大學的科技創新直接瞄準“大健康”實際需求，研發“醫生用得順、百姓用得起”的醫療器械，加速醫療裝備國產化替代進程。

布局 用系統觀為AI增能

AI離不開算法、算力、數據。在國際高等教育研究機構（QS）日前公布的世界大學學科排名中，復旦計算機科學與信息系統學科全球排名第39，相較三年前躍升32位，在中國內地排名第5。

復旦計算機學科創建于中國計算機事業起步期，造就了1956年我國第一臺電子模擬計算機。1975年復旦成立計算機科學系，亦是中國首批獨立建計算機科學系的高校。

一直以來，在國內頭部高校中，復旦計算機學科師資規模都不算大。“我們的師資‘畫像’比較穩定。”在位于江灣校區的二號交叉樓，復旦大學計算與智能創新學院執行院長楊珉告訴記者，科研人員傾向于在國際前沿領域開展突破性、原創性研究。

計算機是一門實踐性很強的應用學科，產業界往往“春江水暖鴨先知”，并催生出很多新需求，同時也為高校計算機人才培養“出題”。學院從早年間就不要求專業碩士發論文而是倡導扎實做好系統，同時與多家頭部企業共建實踐化培養基地，讓學生在實踐中發現問題解決問題。

2023屆博士畢業生潘旭東，率先揭示多種AI大模型的重大安全風險，得到OpenAI、谷歌、百度等國內外AI龍頭企業高度關注。他負責研發復旦白澤大模型靶向安全測評與防護體系，相關技術產業化應用于百度、阿里和華為等國產頭部大模型廠商。

中國學術力量想要從“跟跑”到“并跑”甚至“領跑”，關鍵要構建自主知識體系，并能為整個領域的發展作出重大貢獻。既要允許一部分人心無旁騖地自由探索，也要聚焦國家戰略需求和行業技術痛點開展科研。

“這必然要求學生思維方式的變化，以及解決問題的能力提升，我們要應對這種變化，為學生提供革命性工具。”楊珉說。2023年6月上線的復旦大學CFFF智算平臺，是一個超常規的“算力基建”，也是中國高校規模最大的云上科研智能計算平臺。至今，已涌現出一批由計算機學院教授牽頭、有較大影響力的成果，如多元協同的視覺計算理論體系，以及伏羲天氣預報大模型和MOSS基座大模型等。

2024屆博士畢業生孫天祥，是國內首個類ChatGPT對話式大型語言模型MOSS的主要研究人員。他還在人工智能領域國際頂級會議上發表論文十余篇，被引用4200余次。

這學期，復旦大學首批建設的110余門AI課程將完成首輪開課。其中，學院承擔了超60%的教學任務。

在數智化趨勢下，一個拔尖人才必須掌握相應的計算機技術。對于那些術業有專攻，又對AI有興趣的學生，AI課程提供了一個以學生成長為中心的體系，而這些學生未來將是AI+的創新主體。

“廣義人工智能其實是一個計算機系統，大模型只是其核心算法，往下是支撐算法的算力基礎設施，往上是算法的各種應用場景。”楊珉說。在未來的復旦計算機學科版圖中，從科研布局到學生培養，都將統一于用系統觀為AI+提供核心能力。

加速 向智慧化方向挺進

在2024“軟科世界一流學科排名”中，同濟大學的交通運輸工程學科位列第6名，連續幾年保持在前十位。而最近一個事例，體現了同濟大學交通學科的新動向。

一個月前，上海市道路運輸事業發展中心聯合同濟大學交通學院發布“云路助手”，采用AI大模型技術深度賦能道路設施管理與養護運營。150部政策法規、100余項地方標準與200萬條歷史管理案例，再加上市道運中心涵蓋4434項業務表單的數據庫，以及同濟交通仿真實驗平臺經16億次場景推演產出的數據……這些海量數據統統裝進“云路助手”的大腦，結合AI強大的邏輯推理能力打造“行業知識中樞”，推動城市交通治理邁向“科學化、智能化、精細化”。

實際上，有著111年歷史的同濟大學交通學科已逐步發展為綜合性大交通學科，所有二級學科覆蓋基礎設施、運行管控、載運裝備等“全要素”，涉及道路、鐵路、城市軌道、航空、磁浮“全方式”領域，及其規劃、建造、制造、運營“全鏈條”發展。

在智能交通基礎設施、先進載運工具運用、復雜交通系統、交通系統全時主動安全、交通系統全息感知與智能應用五大優勢學科方向上，越來越多的“AI+交通”項目正在研發中。

比如，我國軌道交通線路種類復雜，旅客出行要求越來越高，如何編制出一個高效、優質的列車運輸組織方案？高速鐵路、普速鐵路、城際鐵路、市域（郊）鐵路、城市軌道交通如何協同運營？

同濟徐瑞華團隊成果正加速向運輸組織與調度指揮智慧化方向挺進。團隊在國內外首次實現超大規模、復雜結構、海量客流、多運營主體的網絡票務清分和客流分布計算；首次研發并實際運用了城市軌道交通列車運行圖計算機編制系統（TPM）及運營管理輔助決策系統，實現運行圖的智能編制和快速實施，在北上廣深等近30個城市廣泛應用。

數據顯示，同濟交通至今輸送了5萬多名優秀畢業生，包括3位兩院院士，60多位海外高校教師，650多位國內高校教師，100多位行業總工，被譽為“人才培養的同濟交通現象”。

未來，同濟交通學科將以數智化、綠色化、融合化為核心，引領百年學科轉型發展。人才培養方面，通過專業升級、本研貫通課程重構、AI賦能等舉措，提升交通人才的數智實踐能力、跨界融合能力、戰略規劃思維與持續創新能力。（記者 徐瑞哲 李蕾 黃海華）