人工智能加速融入教育、科研与产业体系的背景下，高校科研对高质量算力与工程化平台的需求持续上升；尤其在大模型、智能体等新技术方向，训练与推理成本高、数据与安全要求严、跨学科协同复杂，传统分散式计算资源与研发模式难以满足持续迭代的科研与教学需要。如何把“算力—模型—场景—产业”贯通起来，打通成果转化链条，成为不少高校和区域产业升级面临的共同课题。 问题的形成，既有技术迭代带来的客观压力，也与科技成果转化机制涉及的。一上，大模型时代对算力集约化、平台化提出更高要求，算力不仅要“有”，更要“用得起、用得稳、用得安全”，并兼顾教学科研的高并发需求；另一方面，从实验室原型到产业部署，往往要跨越工程适配、软硬件生态兼容、合规安全验证等多重门槛，若缺少具备行业经验的平台支撑与联合攻关机制，容易出现“成果好、落地难”的断点。此外，国产软硬件生态的适配与验证工作量大、周期长，也需要标准化验证平台和长期协同投入。 基于上述需求，西北工业大学近日举行人工智能产学研协同创新大会暨产品及解决方案发布活动。会上，西北工业大学与阿里云签署全面合作协议，并共同成立“翱翔人工智能智算中心”。据介绍，该中心将面向人才培养、科学研究与技术攻关提供算力与平台支撑，服务师生教学科研中开展模型训练、应用开发与实验验证等工作，助力突破关键技术瓶颈。业内人士认为，校企共建智算平台，有利于提升算力资源的统筹效率，形成从基础研究到应用验证的连续支撑体系，为高校科研组织方式和人才培养模式带来新的工具和路径。 大会现场还发布两项产学研融合成果，反映了“平台+产品+场景”的推进思路。其中，“翱翔—智镜”智能体平台聚焦国产软硬件环境下的效率、协同与安全等痛点，通过提升在国产化环境中的适配与协同能力，推动相关系统从“能用”向“好用”提升；“翱翔—边缘智能”相关产品及系统解决方案，则围绕工业现场数据采集、治理、模型微调、智能决策与控制等环节构建能力链条，探索以省级工业互联网平台为支撑，促进工业互联网与人工智能深度融合。据介绍，相关方案已在航空航天、装备制造等行业典型场景中开展应用，强调将算法能力嵌入生产流程，提升质量管控与运行效率。 从影响看，校企协同共建智算中心与相关产品发布，至少带来三上积极效应：其一，为高校科研提供更可持续的算力供给和更工程化的研发环境，缩短从算法到应用的迭代周期；其二，有助于把企业的工程经验、平台能力与高校的学科优势、科研积累结合起来，提升成果可转移、可复用、可验证水平，推动解决技术转化“最后一公里”难题；其三，国产化适配与安全可靠体系建设上，通过搭建标准化验证平台与联合攻关机制，可加快软硬件生态协同，增强关键环节自主可控能力，为区域产业智能化升级提供可复制的实践样本。 围绕对策与路径，双方合作提出聚焦三大方向：大模型应用、智能体研发以及信创系统国产化适配。技术攻关层面，将重点突破大模型智能体的核心技术，探索其在智能无人系统、工业智能化等场景的落地应用；在生态建设层面，更优化信创系统与国产芯片、操作系统等的适配效果，建设标准化国产化技术验证平台；在人才与资源层面，推进算力资源共享与联合培养人才，加速科研成果产业化进程，构建自主可控、安全可靠、协同高效的技术与应用生态。 前景上，随着人工智能从“单点工具”走向“系统能力”，高校与企业的合作将更强调平台化支撑、场景化牵引与标准化验证的闭环。未来，类似智算中心有望学科建设、交叉创新和产业服务中发挥更大作用：一是推动科研从“算力受限”转向“算力可用可管”，提升高水平成果产出效率；二是促成更多面向真实行业需求的联合课题与实验平台，带动工程人才培养与产业应用协同升级；三是在安全、合规与国产化适配上形成更成熟的技术规范与验证体系，为关键行业智能化应用提供更可靠支撑。
西北工业大学与科技企业的合作探索了一条产学研协同发展的新路径。这种以实际需求为导向的创新模式——不仅说明了高校的社会责任——也为科技成果转化提供了有效方案。随着更多类似合作的开展，我国科技创新体系将体现出更强活力。