大家好，今儿给大伙儿讲讲最近在上海搞的一场热闹事儿，名字就叫“数智融合下的学科重塑与产业变革”研讨会，这也是上海市大数据社会应用研究会2025年度学术年会。在2025年这个时间点上，把数字化和智能化这两股浪潮搅和在一块儿，学科怎么变、产业怎么升，那可是关系着国家长远发展的大话题。好多高校和研究机构的三十来号专家学者都凑一块儿了，大家就一块儿琢磨琢磨数智融合到底带来了啥机会，又有啥难题。 说到这儿，上海市大数据社会应用研究会会长、复旦大学校长助理吴力波教授提了个醒：要想应对这变化，咱得赶紧搭个架子，得有高质量数据垫底，靠领域模型来驱动，还得搞个开放协同的生态。高等学校在这事儿上挑大梁，得把有学科特色的高质量语料库和基座模型建起来，还要把科研范式转成跟人机器一起干活的方式，多培养那种既懂AI技术又懂专业的“强AI+深领域”的复合型人才。 具体咋干呢？上海交通大学智慧法院研究院常务副院长杨力教授拿他们学校的例子给大伙儿举了个实锤。他们正在把海量司法数据跟自主研发的平台捏合在一起，想把老的法律知识体系给数字化重构一下，推动智能司法在实际场景里落地。杨力觉得，高校文科和工科交叉的实验室得盯着国家的重大战略需求来建，得把解决现实大问题和机制创新这俩轮子都转起来，最后弄出点既对公众有用又能叫响的真东西。 不过话说回来，理想很丰满现实很骨感。复旦大学国际关系与公共事务学院的高奇琦教授就说了句大实话：现在像智能体这种厉害的AI技术在产业那边用得还不够普遍。大家往往是高估了它短期内能办成啥事儿，低估了它往后能改多少事儿。他提议社会科学得朝着自动化、工程化的路子走，多用多智能体仿真这些新技术去挖挖社会运行的新道道。还有咱们中国那么大的制造业盘子就是个现成的宝地，学校教人的模式也得跟着变变样，得围着AI思维和动手能力转。 构建中国自己的一套知识体系是核心大事。上海交通大学人工智能研究院的金耀辉教授指出了一个关键问题：现在的学术评价体系太死板了，得赶紧改改。别老盯着西方的标准和指标看了，得自己说了算。这个自主体系的关键就在于研究得有原创性、能解释现实问题、还能拿得出国际话语权。通过搞人机协同的新科研环境，用AI验证工程把专家学者从干那些重复性的活儿里解放出来，就能更客观、更高效地把那些真正有中国味儿、还能解决全球性难题的好东西给挑出来。 学科交叉就是创新的源头活水。上海师范大学商学院副院长赵红军教授从量化历史学的角度看了看经济学和别的学科混在一起的趋势。他认为社会科学往后肯定是得越来越量化、能计算才行。要想搞出中国自己的体系，就得打破现在那些死硬的边界框框。 再说说区域国别这块儿。华东师范大学中亚研究中心主任陆钢教授分享了他们团队用AI重构中亚研究开源知识体系的心得。他们弄出了个“中亚专家模型1.0”，再加上攒了上百万字的动态语料库，就让研究的知识能随时更新、轻松获取还能查到底是谁说的。这就把以前老得翻书找资料的老路子变成了一问就能懂的新法子。 面对“数字中国”这个大蓝图，网上的知识体系也得跟上趟儿。复旦大学大数据研究院副院长邹宏教授把注意力放到了这里头的安全问题上。他说要想搞定AI技术带来的不确定性挑战，以后得靠着内生安全理念里的“必要多样性原理”和“相对正确公理”来建立个大家都能达成共识的机制，再弄个交叉验证的监督集群。这样既能让AI的创新活力充分冒出来，又能守住安全和伦理的底线。 这次研讨会其实已经把事儿说得很明白了：数智融合不光是场技术革命，更是一次对知识体系和产业生态的大换血。这就逼着学术界和产业界得把围墙给拆了，敞开大门搞交叉融合；还得用更活的脑筋去造一套自己的知识体系；更得实实在在地去培养那种面向未来的复合型人才。只有大伙儿主动去适应变化、一块儿去应对挑战，才能在这场时代大浪潮里头把发展的底子给夯实了，将来才有机会抢跑赢第一棒。