北京交通大学的轨道交通虚拟仿真实验室里，学生给VR技术装备戴上头显，把自己彻底浸入通信控制原理的奇妙世界。南方科技大学毕业典礼上，“南科盘古”这台自主研发的人形机器人，也跟师生们淡定地聊着天。这些具体的场景，正说明了人工智能和产学研在当下形成了一种全新的互动关系。 随着人工智能的风头越来越盛，它跟教育、科研还有产业的结合，已经不再是单方面的使用了。现在变成了一种深层次的双向互动，两边都在给对方提供能量。如何利用人工智能来解决人才不够用、跨领域合作不够紧密这些难题，变成了推动经济社会发展的重要话题。 这种双向赋能的体系，是建立在一个开放协作的创新环境上的。通过技术给各方赋能，还有各方反过来滋养技术的双向路径，最后就能实现大家共同创造价值的良性循环。以前的创新模式主要看钱和设备，现在的核心变成了数据、算法还有算力。这种转变要求我们建立新的组织形式，比如动态联盟和柔性课题，打破地区和行业的限制，达到高效率的合作。 在实际操作上，双向赋能主要表现在两个方面。首先是人工智能给产学研融合带来了新的活力。在教育方面，它能根据每个人的情况制定学习路径，还能重新组合跨学科的课程；在科研上，通过挖掘数据和模拟仿真，能让基础研究更快转化为实际应用；在产业方面，人工智能优化生产流程、催生智能服务，促进数字化和产业化一起发展。 反过来讲，产学研的实践也在推动人工智能技术的进步。产业界的真实需求能给技术研发指明方向；高校和科研机构的探索也能为算法和算力的突破提供理论基础。 值得一提的是，这种双向赋能的本质是重新建立了价值逻辑。人工智能把知识生产、技术研发和产业应用的老边界模糊了，逼着三方凑在一起共同创造价值。通过建立合理的成果分配机制，既保护了科研机构的知识价值转化，也能让企业更好地应用技术。 面对数据成为核心生产力的时代，我们需要在要素配置和平台载体这两个关键点上下功夫。政策层面要做好顶层设计，明确数据和算法的流通规则还有产权保护制度；实践层面要打造高水平的创新平台，通过共建实验室和产业联盟来促进技术共享和人才流动。 人工智能与产学研的双向赋能，既是技术发展的必然结果，也是应对全球竞争的战略选择。只有打破体制机制的阻碍，让教育、科研和产业在数据、人才、技术这些方面深度结合起来，才能培养出应对未来挑战的创新生态环境。