近日，国务院印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》（以下简称《意见》）迪时策略，以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等领域为重点，深入实施“人工智能+”行动。从宏观到微观，从生产到生活，这是一份给千行百业的战略动员令。
在这场人工智能引发的变革中，高校的角色尤为关键。作为科技创新的核心策源地与人才培养的主阵地，高校既为人工智能技术发展提供基础研究支撑，也承担着培育创新人才的重要使命。特别是六项行动中，列于首位的“人工智能+”科学技术行动与“人工智能+”民生福祉行动中要求推行更富成效的学习方式，其核心落实载体便是高等院校。因此，我们在发起的“人工智能+”系列文章中，特别将 “高校实践” 作为重要板块。
需注意的是，不同学科探索 “人工智能+” 的路径存在显著差异 —— 医学、经管、人文，各领域的发展节奏、技术需求与落地重点均不相同。首篇我们仍聚焦医学领域，以北京中医药大学为样本，探索 “人工智能+医学” 的落地路径。
展开剩余85%01 以 AI 全生命周期概念为指引，完善 AI4S 的科研基础设施
回溯去年，诺贝尔奖将 AI4S 推向行业风口，AlphaFold 对于蛋白折叠的贡献让全球意识到科研范式正处在深刻的历史转折点。但正如多位科学家所言，AlphaFold 的成功仅是 “万里长征第一步”，在未来，AI 与学科领域认知和先进实验手段相结合，将成为主流的科研范式。
大部分科学研究的重大发现都来源于实验室。《意见》中也明确提出要“推动基础科研平台和重大科技基础设施智能化升级”。
作为以中医药学为鲜明特色的高校，北京中医药大学管理学院牵头建设了健康医疗人工智能实验室，以 “AI 全生命周期” 概念为核心指引，部署了人工智能实践教学与综合实训平台，并配套引入智能中药辨识系统、四诊仪、Pepper 机器人等特色硬件。在此环境下，师生可围绕具体 AI 项目，以成果为导向开展数据采集与标注、模型训练、结果可视化及应用落地的完整实践，既服务于 AI 赋能中医药领域研究的需求，也能同步开展中医药 AI 交叉人才的培养。
其中，人工智能实践教学与综合实训平台由和鲸配合建设，核心价值在于强化基础支撑能力 —— 尤其聚焦数据与算力的统筹调度与高效供给迪时策略，同时构建全流程智能化开发环境，为算法的快速迭代与落地应用提供保障。
数据方面，实验室数据含内外双来源：内部数据主要来源于教师科研项目与学生的自主采集；外部数据则涵盖了与学校附属医院合作获取的真实医疗数据，以及公开可访问的中医药领域开源数据。考虑到医学数据的伦理敏感性，平台建立了严格的权限管理机制——每组数据均设置独立访问权限，既保障数据安全合规，又避免不同课题组间的数据冲突，同时支持跨团队数据协同使用，减少重复采集与处理的无效劳动。
算力方面，机房与部署于学校数据中心的服务器形成协同架构，通过将硬件内存、虚拟环境及 GPU 显存进行资源池化处理，实现了计算资源的虚拟化管理。该架构支持根据教学需求动态分配算力资源，可精准匹配不同课程的资源消耗场景——如某门课程仅需 1 颗 CPU 与 4G 内存即可满足运行需求时，系统将自动调度对应算力并实施精细化资源管控。
截至 2025 年 5 月，平台已稳定运行一年，累计支撑超过 20000 机时的实践实训教学。学生依托平台完成 Pepper 机器人智能交互开发、中药智能辨识科普系统等多个兼具创新性与实用性的毕业设计项目；同时，平台还作为课堂教学、“青葵工程”（院级学生科研项目）、数据竞赛的支撑平台，为学生提供技术展示与成果转化的舞台。
在高校科研与教学场景中，算法的形态与价值呈现多样性：既可能是教师教学用的课件、学生完成的课程作业，也可能是科研项目的阶段性成果。不同场景下对算法的运行环境、协作模式、成果共享的安全性需求也存在差异。基于此，平台以“项目”为核心载体，实现了算法、算力、数据与开发环境的集成，学生可以在实验室内完成从数据采集，到平台端数据标注、模型训练验证，再到将模型部署至硬件系统的全流程实践操作，形成闭环式的学习与研究体验。
02 更富成效，从知识传授到能力提升
实验室投入使用后，学生从科研“旁观者”成为数据采集、模型构建到成果落地的“全程参与者”。依托学校“青葵工程”项目，学生在本科阶段就有机会参与到了老师的科研课题中，亲身体验 AI 项目在 Pepper 机器人、四诊仪、中药饮片预警系统等场景的应用实现。
截至目前，相关班级学生已以第一作者身份发表 5 篇 SCI 论文、3 篇核心期刊论文 —— 对医工交叉背景的本科生而言，这一成果远超传统培养模式下的学术产出。师生共同开发的“中药饮片调配预警系统”，能精准识别业内公认的易混淆饮片，显著降低了调配错误率，并入选“2024 全球数字经济论坛-中医药专题论坛”重大发布。
在科教融合之上，教师团队更将人工智能深度融入教育教学的全要素、全过程，重构课程实施路径。
以核心课程《深度学习及医学应用》为例，通过平台将 Jupyter 项目直接嵌入课程体系，同步关联配套数据集、PPT 课件、教学视频等资源，形成更贴合 AI 学习规律的教学模式；包括作业也以 Jupyter 项目形式发布，教师可在线运行学生代码、实时评估结果。同时每节课设置 “实战作业分享” 环节，选取 3-5 名学生上台讲解代码思路、模型设计逻辑及优化方向，教师结合分享内容即时点评补充，让 AI 教学从“理论灌输”转向“实践赋能”。依托该模式，相关教师团队在全校教师教学创新比赛中斩获一等奖，2025年更荣获北京市高校教师教学创新大赛三等奖。
在课堂教学之外，教学团队同步推进 “以赛促学” 机制：每学期围绕 AI 核心技术与中医药特色应用场景，组织专项竞赛并设置 “打榜环节”，学生提交算法方案后可实时查看排名，以动态竞争激发探索热情；同时将课程竞赛与校级竞赛体系深度衔接， “北京中医药大学医学数据分析大赛”已连续举办六届，学生在真实竞技场景中提升 AI 技术在中医药场景下应用，也为领域储备下一批又一批兼具理论素养与实战经验的后备人才。
03 践行“人工智能+”行动，和鲸发布科研智能一体机
AI4S 是从“作坊式科研”向“平台式科研”的转变。北中医健康医疗人工智能实验室的建设，踩在了这一变革的核心脉络，或将在未来成为观察 AI4S 在医学领域落地成效、探索 “平台式科研” 实践路径的重要窗口。
当然，科研范式的变革，离不开底层基础设施的支撑。近日，和鲸科技携手联想集团、沐曦股份正式发布科研智能一体机，它是集成智能算力调度、资产管理、协作开发、成果共享全栈科研平台；它以「开箱即用、一体赋能」的方式，帮助高校快速构建自主可控的智能科研环境。
我们期待它能重塑科研范式，我们希望它能将研究人员从工具困境中彻底解放，让科研团队像用水电一样使用 AI，回归科学思考本身。
未来，和鲸科技将持续践行国家 “人工智能 +” 行动要求，以技术创新深化科研基础设施升级，与高校、行业伙伴携手，推动中国科研事业在智能化浪潮中迈向更高峰，让 AI4S 的价值真正惠及科研创新与民生福祉。
来源：科技快报迪时策略
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