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透過吳文俊獎，看見中國AI的產學研時刻

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透過吳文俊獎，看見中國AI的產學研時刻

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2026年3月末的常州 ， 春意正從運河兩岸的柳梢頭漫上來 。 就在這個普通的江南春天里 ， 由中國人工智能學會主辦的2026吳文俊人工智能創新大會、第十五屆吳文俊人工智能科學技術獎頒獎典禮 ， 在這里落下了帷幕 。
此時 ， 全球人工智能競賽正進入一個新的賽段 。 大洋彼岸 ， 美國發布“創世紀計劃” ， 試圖用AI加速科學研究；英國推出《人工智能賦能科學戰略》 ， 爭奪全球AI科學革命的領先地位；國內 ， “十五五”規劃建議將“人工智能+”行動推向縱深 。 大模型熱潮未退 ， 具身智能、科學智能等新賽道已悄然崛起 。
當頂層設計層層落地 ， 一個更現實的問題浮出水面：政策有了 ， 目標定了 ， 誰來把技術送進車間、產線、醫院？
吳文俊獎的這一次頒獎 ， 恰好回應了這個問題 。

此次大會上 ， 116個項目及個人登臺領獎 ， 獎項覆蓋領域從傳統的計算機視覺、自然語言處理 ， 拓展到了具身智能、科學智能等新興方向 。 頒獎典禮也首次走出北上廣深 ， 落戶常州 。 這座城市的工業規模已突破2.2萬億元 ， 擁有完備的制造業門類和扎實的新能源產業集群 。
把被譽為“中國智能科學領域最高獎”的吳文俊獎頒獎現場放在常州意味著 ， 學術界開始走出實驗室、轉身走向產業一線城市 ， 而關于AI落地的故事 ， 也就此展開 。

這一屆的吳文俊獎 ， 不一樣在哪里？
先看數字 。 2025年度申報數量大幅增加 ， 有效申報達413項 ， 在此基礎上 ， 共有116個項目及個人登臺領獎 ， 是去年53個獲獎項目的兩倍有余 ， 創下歷史新高 。 同時 ， 獎項覆蓋的領域從傳統的計算機視覺、自然語言處理拓展到了具身智能等新興方向 。
獲獎數量的上漲和領域邊界的擴展指向同一個結論：中國人工智能的發展正在進入一個更加活躍、多元的階段 。
但比這些數字更值得關注的 ， 是本屆獲獎成果中“產學研結合”濃度的提升 。 換句話說 ， 這些獎項不再是單純的學術榮譽 ， 而越來越像一份份產業落地成績單 。
不妨看幾個具體的獲獎項目 。
先看科技貢獻獎的歸屬 。 本屆吳文俊獎科技貢獻獎頒給了清華大學孫富春教授和中國工程院外籍院士宋永端 。 兩位學者一個深耕具身智能與機器人操作 ， 一個專攻神經網絡自適應控制 。

孫富春團隊提出的“知行體”具身智能框架試圖解決一個根本問題：智能體如何在物理世界中實現感知、認知與行為的閉環 。 團隊研制出了國內第一只多自由度觸感靈巧手 ， 填補了國內空白 ， 已在百余家機構推廣應用 。 技術不僅落地于空間飛行遙操作、無人機飛行操控、3C行業靈巧操作等國家重大課題場景 ， 還在小米科技、比亞迪電子、海爾集團等企業實現規?；瘧?。
宋永端團隊則從另一個角度切入：如何讓神經網絡控制更安全、更可靠 。 他們提出的時變理想權值神經網絡結構、障礙Lyapunov函數技術 ， 解決的是復雜環境下控制系統的穩定性難題 。 團隊領銜創建的教育部“自主無人系統安全與控制”國際合作聯合實驗室 ， 正是面向無人系統在開放環境下的安全運行問題 。
兩位學者方向不同 ， 但有一個共同點：他們瞄準的都是產業中真實存在的技術瓶頸 。 科技貢獻獎頒給這樣的人 ， 說明吳文俊獎重視的是“誰解決了真問題” 。 在人工智能這個領域 ， 解決產業實際問題的能力已成為衡量價值的重要標尺 。
再看產學研融合的標桿 。 由哈爾濱工業大學（深圳）牽頭、與阿里巴巴團隊共同完成的《深度自然語言理解和生成關鍵技術及應用》獲得了科技進步獎特等獎 。 該項目已經應用于阿里巴巴、金山辦公等幾十家企業 ， 近三年創收超160億元 ， 年調用量逾6000億次 。

還有解決真問題的硬核技術 ， 特等獎之外 ， 一批已經規?；涞氐囊坏泉勴椖客瑯又档眉毧?。
先看智能駕駛領域 ， 蔚來汽車聯合中國科學技術大學完成的《從視覺理解到世界模型的時空認知關鍵技術及產業應用》獲得科技進步獎一等獎 ， 其核心技術蔚來世界模型已全量推送超過60萬用戶 ， 這是國內首個基于“世界模型+閉環強化學習”研發范式的智能輔助駕駛系統 ， 60萬輛車在路上跑 ， 每一輛都在用這套技術不斷迭代、持續進化 。

上海交通大學熊紅凱團隊的《多媒體大模型的智能稀疏表示編碼》獲得技術發明獎一等獎 ， 其核心技術已用于構建百視通4K超高清視頻生成基座模型、華為引望自動駕駛大模型訓練等前沿場景 。 從視頻生成到自動駕駛 ， 兩個看似不相關的場景 ， 背后用的是同一套底層技術 。 一項突破可以長出多種應用 ， 這恰恰是基礎研究價值的體現 。

如果說前兩個項目偏向技術前沿的探索 ， 那么科技進步獎一等獎《電力巡檢作業機器人關鍵技術及應用》則直接回應了高風險場景下的安全剛需 。 履帶式核電站機器人、變電站智能操作機器人、配網帶電作業機器人 ， 每一項都是高危場景下的剛需 。 該技術已經部署到全國九大核電站、20余省市配電站 ， 還出口到了韓國、阿聯酋 。 電力巡檢作業機器人替代了人工在高風險場景下的作業 ， 不僅提升了巡檢效率 ， 還減少了高風險作業的風險 。
三個項目 ， 三種路徑 。 蔚來走的是“車企出題、高校答題、用戶驗證”的閉環 ， 熊紅凱團隊走的是“底層技術突破、跨行業遷移”的路線 ， 東南大學走的是“國家需求牽引、工程落地驗證”的傳統路徑 。
這些項目分別來自高校與企業聯合、科研院所、高校單主體 ， 路徑不同 ， 但終點一致：技術離開了實驗室 ， 在真實場景中創造了價值 。 這說明 ， 吳獎正在變成“連接學術界與產業界的獎” 。
而把頒獎典禮放在常州 ， 用意同樣清晰：讓這些產學研結合的成果離落地更近一步 ， 也為這座城市帶來更多資源 。 關于AI如何從實驗室走進車間、產線、醫院的故事 ， 就此展開 。

如果說頒獎是讓更多人知道AI技術的最新成果 ， 那么真正的技術落地則體現在一個個具體的合作推進中 。
這一次 ， 大會專門設置了“智塑未來·吳獎成果江蘇落地行”活動 ， 讓十多位獲獎團隊專家與四十多位本地企業家坐在了同一張桌子前 。 頒獎典禮本身成了一個集中的對接平臺 ， 把頂尖的獲獎成果和本地產業需求放在同一個時空里 。 一次大會 ， 同時完成了頒獎和對接兩件事 。

常州微億智造科技股份有限公司與中國科學院自動化研究所的對接很快從意向走向實質 。 在制造業智能化升級中 ， 如何讓機器在極少樣本的情況下快速學會識別新品類的缺陷一直是行業難題 。 中國科學院自動化研究所則在跨品類、小樣本場景下的模型快速收斂與遷移方面有深厚積累 。 針對實際的產業痛點 ， 雙方圍繞跨品類小樣本場景的技術攻關展開聯合研發 ， 目標是讓機器在極少樣本的情況下也能快速學會識別新品類的缺陷 ， 讓機器學會舉一反三 。
另一邊 ， 常州健康醫療大數據運營有限公司的生態戰略經理戴煜坤 ， 則將目光投向了醫療多模態AI應用 。 他希望得到重慶郵電大學范駿超團隊和中國科學院自動化研究所楊小汕科研團隊的支持 ， 在醫學影像、電子病歷、健康數據融合領域開展合作 。 醫療數據的孤島問題、多模態融合的技術難點都是行業長期未解的頑疾 ， 而獲獎成果恰恰在這些方向上有所突破 。 供需雙方在常州找到了交匯點 。
值得注意的是 ， 落地并非只有外來技術的引入 ， 也包括本地成果的放大 。

常州鐘經開企業主線科技董事長張天雷博士作為主要完成人的《感算控一體化機器人通用控制器關鍵技術及應用》項目 ， 一舉斬獲技術發明獎一等獎 。 這家落戶常州僅一年多的自動駕駛企業 ， 已在天津港、寧波舟山港等數十個頭部物流樞紐實現規?；\營 。
回顧這些對接案例 ， 可以發現一個共同特征：企業方的需求極其具體 ， 而專家團隊提供的恰好是在這些方向上已經過驗證的技術積累 。 這種痛點與積累的精準匹配正是吳文俊獎從評獎延伸到對接的核心價值所在 。
一場大會 ， 把獲獎專家“送”到了產業家門口 ， 把企業需求“遞”到了專家面前 。 一次頒獎典禮 ， 把學界和產業的對接周期從月壓縮到了天 。 從請進來到留下來 ， 從專家到合伙人 ， 一種新型的產學研關系正在常州悄然生長 。
對接牽上了線 ， 但真正的價值還要在后續的無數次溝通、調試、迭代中才能完全釋放 。 而這正是下一階段需要持續發力的方向 。

對接成果令人振奮 ， 但若以更長遠的眼光審視 ， 當下的落地還只是落子 。
圍棋中 ， 落子只是開始 ， 真正的勝負在于如何讓棋子連成一片、產生實際價值 。 常州與吳文俊獎的這場相遇 ， 同樣如此 。
擺在面前的第一道考題 ， 是常態化對接機制的建立 。
一次面對面的交流固然高效 ， 但技術從實驗室到生產線的轉化 ， 往往需要數月甚至數年的持續磨合 。 一次對接會牽上了線 ， 但是實際的產業落地卻需要長期的技術適配 。 這中間有技術的二次開發、場景的適配調試、商業模式的反復驗證 。 常州市已經意識到這個問題 ， 明確表示將系統梳理專家資源與企業需求 ， 建立常態化對接機制 。 這意味著 ， 未來不能只靠一場大會的“一次性撮合” ， 而需要形成持續運轉的對接通道 ， 讓企業隨時能找到對口的專家、專家也能及時了解企業的真實需求 。
第二層考驗 ， 是從點對點合作升級為生態化支撐 。

（戴瓊海院士致辭）
戴瓊海院士在致辭中提出了一個更系統的設想：中國人工智能學會將做好鏈接全國科創成果與常州的“航站樓” 。 航站樓不是讓旅客停留的地方 ， 而是讓資源中轉、分流、抵達目的地的樞紐 。 對應到產業層面 ， 這意味著僅僅靠“某個專家幫某家企業解決某個問題”是不夠的 。 產業和學界的對接需要從點對點合作走向生態化構建 ， 讓更多前沿成果、產業創新在常州落地 ， 形成創新高地 ， 打造一批千億產業鏈 。 這種“企業出題、高校答題、產線驗證”的循環 ， 需要算力基礎設施、數據要素供給、場景開放等底層條件的支撐 。 沒有這些 ， 再好的技術也難以在產業一線扎根 。
第三層考驗 ， 是把已激活的需求和待激活的需求串聯起來 。
已經啟動的合作值得期待 ， 但還有大量潛在需求等待被挖掘 。 對接會上 ， 常州經開區、天寧經開區的科技招商負責人分別提出了四足和人形機器人輕量化方案、中小企業低成本智能裝備等需求；云知聲與中科大合作的“多模態數字專家關鍵技術”項目有望在常州找到新的落地場景 。 這些需求背后是一個更廣闊的產業圖景：當AI技術從龍頭企業向中小企業滲透 ， 從標桿項目向普適方案擴散時 ， 需要的不僅僅是單項技術的突破 ， 更是技術供給與產業需求之間的系統性匹配 。
正如專家團在對接會上所感慨的：“常州擁有海量工業場景、完善的數據底座和旺盛的AI需求 ， 是成果轉化的最佳沃土 。 ”但沃土之上 ， 還需要持續的耕耘 。

吳文俊獎頒獎典禮的落幕預示著一個新的開始 。 當獲獎成果真正走進常州的車間、醫院、港口 ， 當獲獎專家真正成為常州企業的指導人 ， 這場學術和產業的雙向奔赴才算真正抵達目的地 。
江南的春天總是從一粒種子的萌動開始 。 2026年的這個春天 ， 吳文俊獎在常州播下的則是一粒粒技術與產業交融的種子 。
而常州 ， 這座正在全力打造全國“智能體+場景應用”示范城市的工業重鎮 ， 正站在這場裂變的起點上 ， 靜待花開 。

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