當前，人工智能是當之無愧的熱點話題。毋庸置疑，人才是培育發展未來産業的基礎。然而，面對人工智能時代的到來，許多企業和科研單位發現，相關人才存量不足、現有知識技能滯後、跨領域結合能力薄弱等問題，變成橫在面前的一座大山。如何以人工智能作為技術引擎，支撐教育改革與産學研協同，成為教育需要破題的重要方向。

　　準確把握“雙向賦能”的核心內涵

　　人工智能與産學研“雙向賦能”，以創新生態的開放協同為根本遵循，以技術賦能與主體反哺的雙向互動為運行路徑，以價值共創共享的良性循環為最終目標，三者環環相扣、層層遞進，共同構成人工智能與産學研融合發展的完整邏輯體系。

　　在本質要求上，人工智能與産學研的“雙向賦能”，更加強調生態的開放性、協同性與動態性，從而兼顧技術創新、産業發展和人才培養的綜合價值。傳統創新模式以資本、設備等實體要素為核心，而人工智能融合創新的核心要素已轉變為數據、演算法和算力。要素配置的變動，直接帶來組織模式的改變：傳統線性創新模式難以跟上人工智能技術快速迭代的步伐，要求構建動態聯盟、柔性課題等新型組織形態，實現跨領域、跨地域的高效協同創新。

　　在傳導機理上，“雙向賦能”清晰呈現出兩個核心維度。一是人工智能對産學研深度融合的精準賦能：在教育領域，人工智能能夠突破傳統教學模式的弊端，推動個性化學習、跨學科融合，讓人才培養更具針對性與實效性；在科研領域，人工智能通過數據深度挖掘、模擬倣真等先進技術，為基礎研究和應用研究插上“智慧翅膀”，大幅提升研究效率；在産業領域，人工智能能夠優化生産流程、創新服務模式，推動産業數字化轉型與數字産業化發展齊頭並進。二是産學研深度融合對人工智能的反哺滋養。産業界的真實需求為人工智能技術研發校準方向，避免技術創新陷入“閉門造車”的困境；高校和科研機構的基礎研究為人工智能技術突破提供理論支撐，推動演算法、算力等核心領域的原始創新。

　　在價值邏輯上，人工智能與産學研“雙向賦能”的核心目標，在於實現價值共創與增值。人工智能技術的深度介入，打破了産學研各自的價值創造邊界，讓知識生産、技術研發與産業應用形成強大的價值共創合力。首先，推動創新成果在産學研各主體間合理分配，既保障高校和科研機構的知識價值充分實現，也確保企業的應用價值有效轉化，同時為人才價值提升搭建廣闊平臺，形成多方共贏的價值分配格局。其次，價值共創與共享所産生的激勵效應，會反向驅動各主體進一步深化融合，持續投入創新資源，推動技術迭代升級、人才成長成才與産業能級躍升，形成價值生成的良性循環，讓人工智能真正服務於經濟社會持續高品質發展。

　　加快構建“雙向賦能”的創新體系

　　數智時代，數據成為重要生産力，在這一背景下，要以優化要素配置為牽引，統籌數據、演算法、算力等新型要素與人才、資本、技術等傳統要素，通過頂層設計定向領航、創新平臺載體支撐，推動各類要素高效流轉、精準匹配，激活産學研與人工智能融合創新的內生動力。

　　強化頂層設計，錨定要素配置核心方向。立足人工智能技術發展與産學研協同需求，將要素配置納入創新體系建設的頂層規劃中，首先要明確數據、演算法、算力等新型要素的配置規則，建立要素産權保護、流通交易與收益分配製度；其次要結合教育人才培養、産學研技術攻關需求，優化要素佈局，推動優質要素向人工智能核心領域、産學研協同關鍵環節傾斜，確保要素配置與國家戰略、産業需求同頻共振。

　　打造創新平臺，夯實要素集聚融合載體。創新平臺是承載“雙向賦能”的核心載體，是促進創新要素集聚融合的重要依託。要以平臺為樞紐搭建要素配置橋梁，推動各類要素深度融合與高效轉化。要依託技術平臺，整合産學研、教育領域的算力資源、演算法成果與數據資源，為基礎研究、人才培養提供技術支撐。要搭建要素交易與共享平臺，促進人才、技術、數據等要素跨主體流通，實現高校科研成果、企業産業需求與人工智能技術的精準對接。通過兩類平臺的協同發力，實現數據、演算法、算力等創新要素的開放共享，形成堅實的物質技術支撐。

　　深化協同聯動，激活要素配置內生動力。創新要素的順暢流動與高效配置，是“雙向賦能”的關鍵環節之一，通過協同聯動讓要素從“被動集聚”轉向“主動賦能”。一方面，鼓勵高校、科研院所開放技術資源，請企業提供應用場景與資本支持，實現要素在創新鏈條各環節的高效循環。另一方面，根據創新進展與産業需求，及時調整要素投入結構，強化要素配置的動態優化。通過要素的深度聯動與動態優化，充分激發産學研與人工智能融合創新的主體活力，形成“要素聚合—創新突破—産業升級”的良性循環，築牢協同發展的內生根基。

　　大力營造“雙向賦能”的制度環境

　　有研究顯示，目前，我國高等教育數據成熟度符合産業標準，但AI成熟度還在起步階段。這就需要通過産學研深度對話與合作，明確AI教育應用的倫理底線，使師生理解並遵循技術應用的倫理準則，這也是推動科教融匯與産教融合的關鍵力量之一。因此，實現人工智能與産學研“雙向賦能”，亟須聚焦高校協同、教育監管、文化培育三大關鍵環節，規範發展邊界，凝聚共識合力，為“雙向賦能”實踐提供穩定、有序、包容的制度 支撐。

　　健全法規標準體系，劃定發展邊界。技術的健康有序發展，離不開清晰的規則邊界與制度約束。高校要發揮在産學研協同中的核心樞紐作用，以《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規為基礎，明確人工智能與産學研融合的制度邊界與合作規範，加快完善高校人工智能科研成果轉化、數據安全使用、知識産權保護等專項法規，細化高校與企業、科研機構協同創新的權利義務、利益分配機制，破解成果轉化“最後一公里”的制度梗阻。同時，高校要主動牽頭或參與人工智能領域行業標準、技術規範的制定，結合學科優勢搭建標準化試驗平臺，引導産學研合作項目遵循統一技術標準與倫理規範，既保障高校科研自主性與創新性，又推動創新成果與産業需求精準對接，以制度剛性護航協同創新走深走實。

　　聚焦雙向賦能監管，築牢教育防線。緊扣人工智能與産學研雙向賦能的核心場景，針對性構建教育領域全鏈條監管體系，既為協同創新保駕護航，又守住教育本質與安全底線。在具體推進中，高校要積極落實教育監管責任，細化人工智能教學工具、科研輔助系統、校企協同育人項目等場景的監管標準，重點審核數據共享合規性、演算法應用適教性、成果轉化教育適配性，嚴防産學研合作中人工智能應用偏離教育導向、洩露師生隱私、産生演算法歧視等問題。此外，還要通過搭建産學研聯動監管機制，推動教育行政部門、高校、合作企業共享監管信息、聯動風險處置，同步開展人工智能賦能教育素養培訓，引導産學研各方規範開展教育領域人工智能應用合作，確保雙向賦能過程中教育環節的規範性與安全性。

　　營造良好文化氛圍，凝聚協同共識。“雙向賦能”的深度推進，需要全社會的共同參與和大力支持。要加大人工智能科普宣傳力度，提升全民數字素養與技能，營造出尊重創新、包容失敗的濃厚社會氛圍。高校和科研機構應強化前沿基礎研究，主動調整學科佈局，加強交叉學科建設，培養學生的創新思維和協同意識。企業應主動承擔創新主體責任，將安全、可信、向善的倫理要求內化為核心發展理念。行業協會、産業聯盟等社會組織應充分發揮橋梁紐帶作用，在標準制定、倫理討論和行業自律中積極作為。通過多主體協同發力，形成人人參與創新的良好生態，確保人工智能與産學研“雙向賦能”的成果最終惠及全體人民，服務於人類共同福祉。