漆远教授《产学研深度融合：打造长三角AI创新高地》课程大纲

• 理解“产学研深度融合”的核心内涵与时代必要性
• 掌握长三角地区在人工智能领域的协同创新机制与典型模式
• 借鉴国内外成功经验（如硅谷、MIT–产业合作、深圳模式）
• 分析高校、企业、政府三方在AI创新生态中的角色与协同路径
• 探索可复制、可持续的区域AI创新体系建设方法论

• 从“技术驱动”到“生态驱动”：全球AI竞争的本质是体系竞争
• 国家战略要求：“新质生产力”“教育科技人才一体化”“长三角一体化”
• 长三角的优势与挑战：人才密集、产业多元 vs. 同质竞争、转化梗阻
• 案例对比：美国波士顿（MIT+哈佛+Biotech）、粤港澳大湾区 vs. 长三角

• 传统高校科研的“孤岛困境”
• 复旦大学AI创新与产业研究院的探索：
  • “双聘制”引进产业科学家
  • 项目导向的跨学科团队（AI+金融/医疗/制造）
  • 成果转化收益分配机制改革
• 如何培养“懂技术、通产业、有工程能力”的复合型人才？

• 蚂蚁、阿里、商汤、依图等企业在基础研究中的投入逻辑
• 行业大模型如何成为产学研合作的“接口产品”？
• 开源社区（如魔搭ModelScope）作为连接高校与开发者的桥梁
• 案例：某制造企业联合高校共建“工业视觉联合实验室”的全周期运营

• 政策工具箱：专项资金、场景开放、数据授权、容错机制
• 上海“模速空间”、杭州“中国视谷”、苏州“AI产业园”的差异化定位
• 数据要素市场建设：公共数据开放与可信流通
• 如何避免“重招商、轻生态”“重硬件、轻软件”的误区？

• 跨省市科研项目联合申报机制（如长三角科技创新共同体联合攻关）
• 人才流动：互认职称、共享实验室、联合导师制
• 成果转化“飞地模式”：上海研发 + 安徽中试 + 江苏量产
• 数字基础设施一体化：算力调度平台、科学数据共享网络

• 长三角AI创新高地的“三步走”路径（2025–2035）
• 关键指标：原创算法数量、开源项目影响力、独角兽企业密度、国际标准参与度
• 青年科学家与创业者的机会窗口
• 圆桌讨论：你所在的城市/机构，如何嵌入长三角AI创新网络？

• 主题讲授 + 长三角真实案例深度剖析（含失败教训）
• 小组研讨：模拟设计一个“校–企–政”三方合作项目方案
• 实地参访（可选）：复旦AI研究院、张江科学城、之江实验室等
• 嘉宾对话：邀请地方政府科技部门负责人、龙头企业CTO、高校技术转移办公室代表参与

• 《十问人工智能大模型》（漆远 著）
• 《长三角科技创新共同体建设发展规划》
• 科技部《关于推进国家技术创新中心建设的指导意见》
• 麦肯锡报告：《中国AI生态系统的演进》
• 复旦大学、浙江大学、中国科大等高校技术转移年报

• 地方政府科技/经信/发改系统干部
• 高校科研院管理人员、技术转移办公室人员
• 人工智能企业高管、战略与政府事务负责人
• 科技园区运营方、产业投资机构分析师
• 高校研究生（科技政策、创新管理方向）

备注：本课程强调“机制设计”而非泛泛而谈，突出可操作性与本地化适配。可根据学员所在城市（如上海、杭州、南京、合肥等）定制区域对标分析模块。