在杭州之江实验室的会议室里，一群平均年龄不到30岁的年轻科研工作者正在紧张地推演基因组基础模型的优化路径。
他们来自全国各地，放弃了原有的舒适环境，选择脱产投身于一项具有挑战性的科研任务。
这个场景的背后，反映了一种新的人才培养和科研组织模式的探索。
之江实验室自2024年3月开创"种子班"模式以来，已形成了一套系统的人才集聚和创新驱动机制。
该模式以具体的人工智能模型训练任务为牵引，每期集聚来自不同学科、不同单位的青年人才，通过脱产攻关的方式，将这些"种子"培育成科技前沿战场的"尖兵"。
当前"种子班"近百人的规模，正在围绕全球首个百亿级人类基因组基础模型Genos展开研发工作。
传统的科研组织方式往往受到行政层级、单位壁垒等因素制约，创新难以被计划"生产"。
之江实验室的创新之处在于，通过与合作单位达成深度合作，为年轻科研工作者构建了一个全身心投入科研的创新生态。
学员保留原单位岗位，全员脱产攻关当前项目，在科研条件和工作生活方面获得充足保障。
这种安排消除了科研人员的后顾之忧，使他们能够心无旁骛地投身研究。
在这个创新生态中，组织方式也体现了灵活高效的特点。
团队采取动态调配、按需集结的任务导向模式，学员分为数据、模型、对外合作、下游应用等小组，各司其职。
许多学员具有跨界背景，甚至是人工智能领域的"零基础"者，但每个人都要亲手跑通模型研发的全流程。
这种"谁能干让谁干"的实绩导向机制，激发了团队成员的积极性和创造力。
浙江省为这样的创新生态提供了坚实的产业基础和制度支撑。
2025年，全省人工智能核心产业营收达6800亿元，阿里千问、DeepSeek等通用模型性能全球领先。
省内建立并推广的"平台+高校+企业+产业链"结对合作机制，为科研成果转化提供了制度支撑。
省实验室、省技术创新中心已与高校、企业共建联合实验室125家，互聘科研人员955人，有力推动创新成果从"书架"走向"货架"。
开放合作的创新生态为科研工作带来了显著的效率提升。
通过与高校、企业的及时互动，科研团队能够快速获得反馈，高效率验证模型能力。
目前，Genos已开源1.2B、10B两种参数规模的三个模型版本，并面向真实使用场景系统推进推理优化与国产AI硬件平台适配。
团队正围绕模型组织数据，通过引入更多高质量科学数据，持续提升模型效果。
类似的创新故事在浙江大地上不断涌现。
西湖大学科研人员利用人工智能实现高光谱成像数据处理时间提速超万倍后，产业化路径随之打开，当地政府主动对接，为团队提供了6000亩试验场地。
杭州云深处科技股份有限公司的轮足机器人项目从启动到上市发售，相比国外同行周期缩短至少一年。
湖畔实验室的"平扫CT+AI"胰腺癌早筛技术从论文到产品，迅速落地全国多家医院。
这些案例充分说明，创新链和产业链的充分融合，能够显著加快科研成果的转化速度。
之江实验室的"种子班"模式之所以能够吸引和汇聚优秀人才，根本上源于浙江形成的独特的创新文化和生态环境。
既追求成功，也宽容失败；既鼓励大胆创新，也强调脚踏实地；既重视"大创新"，也关注"小切口"和"真问题"。
这种包容开放的创新氛围，成为吸引创新人才的最强"磁力"。
当科技创新进入"无人区"，制度创新往往比技术突破更为关键。
之江实验室"种子班"展现的不仅是青年科学家的攻坚能力，更是体制机制改革释放的创新活力。
在建设科技强国的新征程上，如何让更多"种子"找到适合生长的"雨林"，浙江实践值得持续观察与深思。