博士不看论文KPI却手握顶级offer，上海革新AI人才培养｜活力中国调研行

随着AGI（通用人工智能）等技术加速向产业渗透，博士AI人才占全国三分之一的论文力中上海，正加快探索并完善人工智能人才的手握r上内生培养与选拔使用机制。

今年6月30日，顶级上海创智学院首届博士生毕业仪式举行。海革该院首届6名博士毕业生在完成学业后，才培纷纷流向头部AI公司、养活研行国家级实验室、国调顶尖高校，博士或投身具身智能创业领域。论文力中

“我们改变了博士生招生只靠考试、手握r上面试的顶级方式，而是海革用训练营的方式来选拔，而且不太注重学生的才培过去。”在9日的养活研行活力中国调研行采访活动上，上海创智学院党委书记、常务副院长丁晓东告诉第一财经记者。

他对第一财经介绍，人工智能产业发展的核心在于生态，而生态中最关键的一环是人才，因此必须紧紧抓住人才培养这一根本。如今许多高校都设立了人工智能学院，“我们培养的是能够推动社会进步的人工智能领军人才”。

此外，上海创智学院坚持“以学生为中心”，实施“一生一策”的培养模式。学生既可以参与导师的选题，也可以自主确立研究方向。一旦确定选题，学院将组建“导师组”进行全方位指导。

这种高密度、高转化率的人才裂变背后，是上海创智学院对“唯论文论”考核体系的深刻革新。在技术迭代以周为单位的AI时代，为何不追问论文数量，反而催生了比传统论文更优质的成果？

金叶子/摄

卸下传统KPI

在传统高等教育与科研评价体系中，学术论文的发表数量与周期是考核博士生及导师的核心硬性指标。然而，在前沿AI技术迭代周期以周为单位的背景下，高频次的论文考核往往导致科研行为走向短期化与功利化。

“在过去，你就会受到‘你为什么还没发出来论文’的最基本压力，在这里就不用考虑了。”上海创智学院全时导师蔡盼盼告诉记者。她同时也是上海交通大学的副教授。据她介绍，学院对导师的考核同样剥离了数量指标：“不只是学生，对于老师来讲也是一样，没有人会问我说今年你发了多少篇论文，这和传统的考评机制有所不同。”

这种创新的评价机制，让她和学生得以投入到更想做的前沿突破中。评估机制的“去论文化”并未导致学术标准的降低，反而引导资源向高价值、高壁垒的成果倾斜。

就在6月，蔡盼盼教授团队自主研发的MINT-4B多模态VLA大模型取得重大突破，并作为“VLA小脑”系统，已全面搭载于某具身智能公司的商用人形机器人上。

蔡盼盼介绍，在小脑基础之上，团队的大脑决策大模型也已经走过了“从不可能到可能”的阶段，“虽然我们还没有完全地把这一系列的模型上线给大众使用，希望接下来就可以推到大众面前”。

不只是老师，在学生眼中，上海创智学院的模式也和他们最初想象的不一样。

上海创智学院2024级直博生王殿仪虽然是一位“00后”学子，但已是创智学院火炬项目“智绘深思多模态智能体”的CEO与核心研发人员。其成果发表于国际会议并获得高度认可，方案则获得了龙头企业的专利，实现了技术创新与产业融合。

王殿仪告诉第一财经记者，来创智之前，他对AI创新的理解更多是“沿着导师既定方向做论文”。虽有收获，但总觉得离“真正的前沿、一流的工作”还有距离。来到创智之后，他收获了两点明显的改变：科研更“自驱”，实践更“落地”。

对于像他这样的AI领域博士生而言，当下最核心的生产力不再是传统的实验室耗材，而是算力、数据以及认知迭代的效率。

“我想实现想要的模型，需要去Scaling Law（缩放定律）数据或算力，学院就会给你一些配套的算力资源。”王殿仪告诉记者，在他看来，学院提供的是一种“自由的研创氛围”，能够提供充沛的模型训练实验支撑。

在软件与算力等物质要素之外，隐性知识的沉淀与认知迭代同样是核心变量。王殿仪认为，学生在缺乏产业实践经验时，认知需要通过与导师、企业及生态的多方交流进行渐进式迭代，“首先你得有认知才能做到这个事情。其次就是配套的现实的资源，比如数据，比如说专利帮你达成这个目标。”

为了加速这种认知迭代，创智学院在组织架构上打破了单一导师制的边界，引入了“导师组”模式。学院AI4S（AI for Science），生命科学方向全时导师应天雷也告诉记者：“我们导师很多时候其实也是采取导师组的一个形式，要跟随学生的研究项目，去引导他们解决问题，这跟传统的 ‘项目-论文-转化’还是蛮有区别的。”在这种架构下，师生之间的沟通壁垒被进一步压缩，应天雷透露，学生和老师在学校时基本“天天在一起头脑风暴”，这种无边界的学术交流环境正在持续常态化运作。

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两年创办26家公司

虽然成立不到两年时间，但创智学院师生已经创办了20多家公司。

上海创智学院党委书记、常务副院长丁晓东告诉第一财经，他们的创智未来中心，旨在帮助学生将自身价值通过市场来实现。“学院配备了课程体系、政策支持，并引入了外部大型企业，特别是有投资人，帮学生进行辅导。目前，学院师生已创办26家公司，其中17家是学生公司”。

当评价体系不再以论文数量“论英雄”，产业界与学术界对高端AI人才的定义与需求画像也发生了根本性重构。在创智学院虽然不会“唯论文”，但“影响力指数”评价体系却包含了更多维度：不光看学术影响力，还要看开源社区的下载量、模型使用量，以及产业影响力的用户数、客户数，加上社会影响力和战略贡献。

在学院院长助理、全时导师邱锡鹏看来，未来AI发展所需的关键人才可归纳为两类：“我们需要那些有很大抱负的，然后以及非常有想法对前沿敏感，同时又有这种要么有组织能力去带领一些团队把想法落实（的人）……要么就是有非常强的动手能力，加上现在的AI能力非常强，他可以借助这种AI去很快的把想法实现落地。”他认为，这两类人才在未来的AI产业演进中“都会非常的重要”。

目前，创智学院以“研创学”理念为指导，打造研创融合的育人阵地，将加速前沿原始突破、推动重大产业落地与输出顶尖创新人才三大使命深度耦合、互为驱动。

在创智学院的生态中，科研的终点绝非实验室的Demo，而是直接指向产业落地。每周的日报回馈、高频的学术交流，以及深度参与一线大模型生态社区的活动，让这里的学生天然具备了产业体感。“比如我就经常去参加模速空间的一些AI活动。”王殿仪说。

应天雷也介绍，他们团队中主攻蛋白质设计方向的学生已成功创立公司，主要聚焦于特定科学应用与产业方向。在这一过程中，学院与导师承担了产业资源对接器的角色：“他如果有什么具体、特别是科学上的应用，还有他想往哪方面去发展，如果需要一些产业资源，我可以帮他对接。”

不过，面对当前一级市场对AI概念的追捧，学院的导师体系在引导学生创业时表现出了理性的风险控制意识，强调创业行为必须建立在技术与价值链成熟的基础之上。

蔡盼盼说，他们很支持学生创业，但也会严格管控孵化时点：“他们现在可能离毕业还有一段时间，我可能会倾向于让他们在研究做得比较成熟、比较稳定的时候再去创业，等他们在研究已经成熟、然后可见研究已经可以产生价值的时候，一定会鼓励和支持他们创业。”

(责任编辑：知识)