本网讯（记者 程媛媛）当前，人工智能已经成为培育新质生产力、推动产业转型升级、赋能城市高质量发展的“核心引擎”。2026年世界人工智能大会（WAIC）期间，上海交通大学再度携手徐汇区人民政府于7月18日举行“AI未来发展论坛：产学研深度融合”主题论坛，聚焦“产学研融合”这一关键词，汇聚全球顶尖智慧，共同探讨人工智能驱动的科技发展路径。

在主旨演讲环节，北京大学教授、北京智源人工智能研究院理事长黄铁军以“让历史告诉未来——兼谈产学研深度融合”为题作主旨报告。报告通过回顾科技发展史与神经网络、大模型的发展历程，分享了智源研究院在早期不确定性中布局大模型研发的创新实践，以及将相关技术范式拓展至脑科学等领域的探索与产研转化方面的阶段性成效，为产学研深度融合提供了有益参考。

此次论坛集中发布多项人工智能前沿交叉领域的最新成果，横跨智慧医疗、先进材料、AI教育、端侧智能系统等核心领域，汇聚交大人工智能学院、材料学院、瑞金医院、计算机学院、设计学院、机动学院、仁济医院等多院系跨学科科研力量，兼顾民生医疗、工业产业、人才培育与终端技术创新，充分展现交大产学研协同创新实力。

上海交通大学人工智能学院副教授、观壹智能联合创始人、CEO谢伟迪带来“DeepRare 2.0：基因-表型双链罕见病循证推理智能体诊断系统”。该系统面向罕见病精准诊断需求，可综合分析患者症状、电子病历与基因检测数据，通过自动化文献检索、ACMG标准化解读及“表型—基因”双智能体协作，从海量变异中锁定潜在致病因素。系统推理过程可溯源至具体文献、段落和图表，便于医生审核决策。DeepRare 2.0已在候选致病基因识别等行业评价中展现出专家级性能，致力于为长期未确诊患者提供新的答案。                                     

上海交通大学材料科学与工程学院副教授饶梓元发布了轻合金大模型多智能体平台“深量智研”。该平台面向镁合金、铝合金等关键轻合金材料体系，构建AI-native的材料研发方式，以深度智能理解材料机理，以可解释智能支撑研发决策，以可持续智能连接实验验证、工程放大与产业化落地，并将工艺、设备、成本、安全与规模化制造等真实约束纳入推理过程。平台贯通数据、模型、实验与反馈，将每一次研发过程沉淀为可复用的知识资产。

上海交通大学人工智能学院副教授钱忱发布图灵学社。该平台是上海交通大学人工智能学院打造的多智能体驱动的智能教育引擎平台，以“让每个人都拥有自己的大学”为愿景，探索人工智能时代“因材施教”的新范式。平台以多智能体自治学习引擎为核心，构建对话式画像建模、个性化培养方案、多智能体导师团、交互式动态课堂、企业级项目实训五大能力，通过持续理解学习者特征、动态优化专属学习路径，实现能力成长的全过程记录与可信验证，让“因材施教”这一教育理想在AI时代真正普照每一个人。

上海交通大学医学院附属瑞金医院党委书记胡伟国发布了RuiPath瑞智病理大模型。该模型是医学院附属瑞金医院联合华为研发的临床级多模态病理大模型。基于百万张数字病理切片、病理报告和病理诊断数据，采用华为昇腾算力卡和AI使能平台进行训练，提供病理肿瘤热力图、病理辅助诊断等能力。RuiPath采用泛癌种基础模型支持分层跨粒度特征增强方法，实现泛癌种病理图像特征提取；视觉-语言跨层表征对齐，实现跨层表征空间的高精度知识转移；长序列深度思考多模态模型训练机制，提升推理精度。RuiPath在12个公开数据集的14项任务中，7项达到业界领先水平，核心视觉模型和7个病种数字病理切片测试数据集已开源，下载量超1.6万次，推动病理诊断的智能化与标准化普及。 

上海交通大学人工智能学院助理教授冯二虎发布ClawMate（智伴），这是首个主动式端侧智能体系统。随着以OpenClaw为代表的端侧智能体技术兴起，智能体正成为大语言模型与用户交互的核心载体。针对当前智能体普遍存在的“不懂用户”“被动响应”等痛点，ClawMate旨在打破智能体世界与用户物理世界的边界，推动智能体从“被动应答”转向“主动感知与服务”。                

五项成果集中呈现了上海交通大学在AI前沿交叉领域的系统布局与纵深突破，随后现场发布了上海交通大学人工智能成果集锦视频，视频涵盖智能装配感知理解决策执行系统、面向金融智能体的功能级评测框架与实践平台、框架核酸分子计算诊断芯片与可穿戴器件、建筑文化遗产保护垂直大模型等四项代表性成果，展现了AI赋能多学科交叉融合的创新实践。

“产学研深度融合对话”围绕AI产业链的完整链条展开，邀请了代表底层能源供给的宁德时代储能首席技术官兼储能技术中心主任吴殿峰，代表算力芯片层的壁仞科技战略委员会主席李新荣，代表基础设施层的上海交大人工智能学院副教授、无问芯穹联合创始人兼首席科学家戴国浩，代表大模型层的阶跃星辰创始人兼CEO姜大昕，代表应用落地层的上海交大人工智能学院副院长、观壹智能联合创始人张娅，以及代表资本金融层的中国农业银行总行投资银行部高级专家陈为未。

对话深入产业链各环节衔接这一核心命题，围绕国产芯片的生态适配、绿色能源与储能对算力成本结构的影响、大模型与应用之间的落地鸿沟，以及资本的投资逻辑等具体问题展开交锋。与会嘉宾形成共识，AI领域的竞争已从单点技术竞争，逐步升级为整个产业能否高效协同的系统竞争。而AI时代，高校不仅是基础研究的源头，是高端人才成长的策源地，也应主动下场，充当连接产业各环节的“公共接口”，为搭建开放共享的技术底座与协同机制贡献力量。

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