一條地道如何打穿敵人防線

2025-12-20 17:02 2,397次浏览

  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

  世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。   據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。   在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。   技術的綜合考試   機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。   加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」   賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。   在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。   但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。   為應用試金   或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。   呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。   呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。   前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。   參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」   每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。   慢功夫裡的大未來   比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。   但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。   呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」   這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。   或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。   眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。   北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸

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