在杭州之江实验室的一间会议室里，一场关于基因组基础模型优化的技术讨论正在进行。
这个由跨学科青年科研人员组成的团队，正在攻克人类基因组研究的重大课题。
这标志着我国在生命科学计算研究领域迈出了重要一步。
当前，全球基因组研究面临数据规模庞大、计算复杂度高等技术瓶颈。
传统科研模式存在学科壁垒森严、资源分散等问题，难以满足前沿科技攻关需求。
之江实验室创新性地推出"种子班"模式，以具体科研任务为导向，打破单位界限，汇聚来自医学、电子、计算机等不同领域的青年人才。
这种创新模式具有三大特点：一是任务驱动，每期围绕明确科研目标组建团队；二是开放协作，保留学员原单位岗位的同时实现全脱产攻关；三是成果共享，建立产学研用一体化机制。
26岁的医学背景研究员陈俊宏表示，这种跨界合作让复杂问题的解决变得更具可行性。
浙江省为科技创新提供了良好的制度保障。
2025年，全省人工智能核心产业营收达6800亿元，形成了"平台+高校+企业+产业链"的协同创新体系。
125家联合实验室和955名互聘科研人员，构建了从基础研究到产业应用的完整链条。
Genos项目已开源多个模型版本，并在国产AI硬件适配方面取得进展。
这种创新模式正在产生示范效应。
西湖大学的高光谱成像技术、云深处科技的轮足机器人项目、湖畔实验室的AI医疗诊断系统等创新成果，都得益于浙江完善的创新生态。
数据显示，这些项目的产业化周期平均缩短30%以上。
业内专家指出，"种子班"模式的成功在于实现了三个转变：从单兵作战到团队协作、从封闭研究到开放创新、从论文导向到问题导向。
之江实验室副主任刘文献表示，这种模式将持续优化，为重大科研攻关提供可复制的人才培养方案。
创新从来不是按图索骥的流水线产物，而是由机制、人才与生态共同作用的结果。
把青年科技人才放在重大任务的“主战场”，用开放协同打通学科边界，用制度保障降低试错成本，让成果在真实需求中接受检验、在产业场景中加速生长，才能把“潜力”转化为“实力”。
面向未来，如何持续营造既追求突破、也包容探索的创新环境，将决定更多“种子”能否在更广阔的科技雨林里成长为支撑高质量发展的参天大树。