徐州醫科大學深耕細胞治療藥物研發領域的重要組成部分,以核心技術串聯產業鏈上下遊要素,成為細胞治療藥物產業的「聚能器」。學校通過深度對接政府產業園區、聯動行業領軍企業及科研院所、組建細胞治療醫療創新聯盟等戰略舉措,創新產教融合辦學模式,與合作主體雙向驅動,在管理體制機制、人才培養體系、師資隊伍建設、教育教學改革等方面深化產教融合,精心構建出適配細胞治療藥物產業發展需求的交叉複合型人才培養體系,在精準施策、破立並舉中提供了校地合作共贏的樣本,為區域生物醫藥產業的高質量發展注入了強勁動能。 創新產教融合育人模式 培育交叉複合型人才 重建專業建設方案。學校立足細胞治療藥物產業的發展需求,打破學科、專業間的壁壘,高水平建設以細胞治療為特色、與產業鏈高度契合的生物醫藥學科群。學科群由臨床醫學、藥學、生物學、醫學檢驗技術、生物醫學工程五個學科組成,覆蓋細胞治療藥物的研發、生產、質控、臨床應用、評價等全產業鏈。五大專業相互支撐、互為依託,通過跨學科資源整合,實現生物醫藥人才的產教融合的特色化培養。 重構人才培養體系。學校立足生物醫藥產業中細胞治療藥物領域的需求,通過政校行企醫多方協同,確立產業學院人才培養目標:培養具有科學思維、產品思維、設計思維、跨學科協作能力、項目管理能力和創新創業精神與潛質,能夠在生物醫藥產業特別是細胞治療藥物領域從事研發、生產、質控、臨床應用與評價等工作的交叉複合型產業人才。 開展課程體系改革。一是課程模塊化重構:圍繞產業動態與企業用人標準,校企對傳統專業課程進行優化升級,協同打造「模塊化、遞進式」課程體系,確保教學內容與行業前沿無縫銜接;二是實訓情境化升級:依託真實生產環境與先進技術平臺,開展沉浸式實景教學,強化學生實操能力與複雜問題解決能力,實現從課堂到產業的零距離過渡;三是師資多能化培養:創新「一專多能」型教師的培養和聘任機制,共建企業師資培訓基地,鼓勵教師深入企業鍛鍊,採集真實教學案例,將產業經驗反哺教學。通過校企聯合授課、案例開發及技術攻關,打造一支既精通理論又熟悉產業的「全能型」教學團隊,為人才培養提供堅實保障。 聚焦細胞治療藥物產業 打造多要素產業生態圈 學校「江蘇省腫瘤生物治療研究所」作為我國細胞治療藥物研發領域的先行者之一,憑藉在細胞治療領域近20年的技術積澱與創新突破,通過深度聯動政府產業園區、整合行業龍頭企業及科研院所資源,牽頭組建細胞治療醫療聯盟,成功打造集「政、教、醫、研、產、資」於一體的多要素細胞治療產業生態圈。 一是專業設置與產業需求精準對接。圍繞細胞治療藥物產業全流程學科群:聚焦生物學和藥學對應產業上遊(細胞藥設計構建),生物醫學工程和醫學檢驗技術對應產業中下遊(細胞藥規模化生產與質量控制),臨床醫學和藥學專業對應產業下遊(細胞藥的臨床應用與評價)。三大板塊協同發力,形成貫穿「研發-生產-應用」全鏈條體系;二是課程體系與崗位能力深度契合。創新構建「初階基礎通用-中階分立交叉-高階特色自選」三階遞進的模塊化課程體系,確保學生知識結構、技能水平與行業崗位需求無縫銜接;三是教學過程與生產過程無縫融合。推動行業領軍企業參與課程開發,將產業技術標準、生產流程及創新項目深度融入教學實踐。動態跟蹤行業技術變革,實現課程內容與產業需求同步更新。以企業真實項目、產品研發案例作為實踐教學載體,通過「項目驅動、實景演練」的教學模式,提升學生的產業適應力與創新實踐能力。 打造產業集聚溢出格局 推動生物醫藥產業發展 學校在細胞治療藥物產業領域的引領集聚作用受到徐州市政府的高度重視和多方位支持。依託學校在細胞治療領域的核心優勢資源,徐州市經開區斥資數億元重點打造以細胞治療為特色的東湖醫藥產業園(細胞谷),吸引上海復星醫藥、江蘇迅睿生物、上海賽傲生物、蘭衛醫學檢驗中心等生物醫藥創新企業入駐。 東湖細胞谷專門為產業學院投資1.5億元,高水平建設一幢集教學、科研、實踐實訓、成果轉化等功能為一體的綜合樓,成為產業學院的獨立辦學場所。目前,東湖細胞谷已初步形成細胞治療藥物人才培養、技術研發、生產、臨床服務及配套服務的產業鏈閉環,為徐州經開區直接拉動投資20餘億元。 自學校產教融合模式實踐以來,取得了顯著成效,細胞治療藥物產教融合基地成功獲批為首批立項建設的53個省級產教融合重點基地之一,獲批1個省級產業學院、1個省級卓越工程師教育培養計劃2.0專業建設點、2個產教融合品牌專業建設點、3門省級產教融合型一流課程,2項研究生教育教學改革重大課題,為學校深化產教融合、科教融匯,推進創新鏈、產業鏈、人才鏈、教育鏈有機融合發揮了巨大推動作用。 邁入新時代,踏上新徵程。徐州醫科大學將持續深化產教融合創新模式,以細胞治療藥物產業為引領,不斷優化人才培養體系與產業生態圈。通過進一步發揮產業集聚效應,吸引更多優質資源匯聚,助力東湖細胞谷等產業園區蓬勃發展,為區域生物醫藥產業輸送大批交叉複合型人才,為我國生物醫藥產業高質量發展貢獻更大力量。(信息來源:徐州醫科大學) 來源:中國青年報
杭州8月13日電 題:人工智慧的全球對話是競爭還是共生? ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前,人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地,從實驗室創新到全球治理,AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月,國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作,在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異?人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界?人工智慧的全球對話是競爭還是共生?齊國君近日接受「東西問」獨家專訪,對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下: 記者:您為什麼選擇回中國? 齊國君:主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段,對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷,我認為在AI領域,目前還有一些基礎問題需要解決,且隨著AI基礎模型發展迭代,更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷,從個人發展以及產學結合角度考慮,我認為回中國發展更為合適。 另外,從全球角度看,中美兩國能為AI發展提供良好平臺,中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢,在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強,馬太效應明顯,新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出,競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日,人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者:如何解讀中外人工智慧科研生態差異? 齊國君:美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導,尤其在AI領域,大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導,但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期,從2012年到2022年這一輪,美國商業化組織從資助技術研究開始,逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化,再到商業化與應用研究,美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面,除美國國家科學基金會有投入外,美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助,很多高校經費源於此類政府機構。此外,高校與企業合作,多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是,美國風投,特別是矽谷風投,對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態,即便知道投100個項目可能只有幾個成功,投資人也願意投入。 在中國,頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時,國家層面給予諸多支持,包括目標設定、基礎設施建設等,有總體規劃。 中國國內也有風投投入,但受晶片和基礎算力制約,投入成本高,為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資,創新企業多聚焦應用環節。此外,中國在風投退出機制上,如回購等有效方式方面,與美國存在差異,需進一步完善。 2025年7月26日,2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品,規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者:人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界? 齊國君:目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識,這更多是基於科幻的猜測。不過,AI發展確實帶來新挑戰,但新技術發展通常都會面臨類似問題,如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來,AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用,在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值,且已出現很多正面案例。 譬如,AI大量應用於客服行業,提高了勞動生產率,雖給就業帶來壓力,但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位;在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域,AI取代了90%以上的重複性勞動,廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日,四川成都,第十一屆中國網絡視聽大會現場,虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來,AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用,類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率,未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業,可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者:人工智慧的全球對話是競爭還是共生? 齊國君:我認為未來人工智慧的全球對話,既有競爭又有共生,但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上,AI行業與網際網路行業有共通之處,技術交流頻繁,難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應,比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快,就能吸引更多用戶,獲得更多數據,使模型迭代得更快更好,形成正面反饋,即飛輪效應。飛輪一旦轉動,規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用,無法吸引更多用戶形成商業閉環,數據和用戶就無法增長,也就難以理解更多用戶意圖、使用場景,模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放,吸引更多用戶使用,以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來,成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力,中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中,各方相互促進,形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作,且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活,其正面影響會溢出到全球範圍,技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放,大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流,推動知識傳播,分享新的技術思路。 像今年,DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播,美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介: 齊國君。 受訪者供圖 齊國君,2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業;2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位;2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家,並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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