当前，人工智能技术发展进入新阶段，从通用模型走向垂直领域的深入应用成为重要趋势。上海交通大学近日举办首届“十大垂直领域大模型”评选暨颁奖典礼，正是该背景下的一次探索。活动在闵行区“大零号湾”成果转化中心举行，聚焦落实国家“人工智能+”行动，并加快推进学校“AI十条”改革方案落地。 从问题导向看，制约人工智能产业更发展的关键，在于如何让先进技术更高效地对接具体应用场景。通用大模型覆盖面广，但在解决行业特定难题、攻克关键核心技术上仍有短板。此次评选聚焦船舶海洋、先进制造、能源环保、材料化工、航空航天、生物医药、公共服务等七大重点垂直领域，面向全校师生和科研人员征集具备明确应用场景与技术特色的大模型成果，回应的正是这一现实需求。 从创新实践看，参评项目表明了基础研究与产业应用的紧密衔接。安泰经济与管理学院葛冬冬团队研发的“面向运筹优化的智能决策大模型”，将运筹优化与深度学习方法融合，打通从问题建模到方案生成的端到端智能决策流程，对应的成果已发表于NeurIPS等国际顶级学术会议。李金金教授团队研发的“ManuDrive时序感知AI自控大模型”，针对生物发酵过程高维非线性和动态复杂等难题——提出时序动态递归预测架构——实现由滞后反馈向全局前瞻提升。该模型已川宁生物500吨级产线落地应用，产量提升超过5%，年创效益达数亿元。实践表明，垂直领域大模型在解决真实问题、形成经济价值上更具优势。 从区域发展看，上海正加快建设具有全球影响力的人工智能创新发展高地。上海市经济和信息化委员会人工智能发展处副处长陈钊致辞中表示，上海需要更多像上海交通大学这样的高水平研究型大学主动担当，在技术突破与产业赋能上发挥引领作用。此次评选产生的优秀成果若能尽快在沪转化落地，将为上海经济社会发展带来新的动能。 从制度创新看，上海交通大学正完善“有组织科研”体制机制，持续加大对人工智能创新团队的稳定支持。学校以本次评选为契机，推动形成产学研用协同创新生态。这一制度层面的完善，为科研团队围绕细分场景攻关核心技术提供支撑，也为高校推进人工智能创新提供了可参考的路径。
以场景牵引、以转化为导向的创新实践，正成为推动科技成果从“论文”走向“产品”、从“样机”走向“产线”的关键通道；只有紧扣产业需求、强化协同攻关、完善转化生态，才能让更多面向行业痛点的成果更快形成现实生产力，为高质量发展提供持续动力。