观察｜成立仅两年的上海创智学院，如何加快迈向全球顶尖？
在本届创智未来大会上，上海创智学院集中发布9项高价值前沿创新成果。 比如，在有组织科研方面，创奇·自进化科研驾驶舱SCION以NEX模型为核心，贯通数据、训练、科研工具与干湿实验闭环，已服务十余个科学家团队、积累千万余篇文献。 在新前沿探索方面，10名在校博士生研发的siiNova三十亿门级FPGA全自主AI4EDA工具平台，核心指标全面优于国际一线，并已通过真实流片验证，Novado全流程工具链240余个工业测试一次收敛。其孵化的企业元创芯力，也完成两轮超亿元融资。 丁晓东表示，随着人工智能技术快速发展，科学研究、技术开发与产业应用之间的周期不断缩短。科研与市场越来越近，人才与市场也越来越近。在这样的变化下，人才培养阵地要持续延伸到企业真实场景。 “科学创新团队，必须在真实市场上寻找方向，在真实需求中验证价值。”丁晓东说，只有保持科研的敏捷性，才能让人才培养、科学研究与产业需求真正连接起来。 上海创智学院全职导师冯思远，带领学生开展人工智能基础设施（AI Infra）研究，提升算力效率是团队一大方向。他们将国产芯片在架构和互联上探索不同于英伟达（NVIDIA）的技术路线，围绕硬件特点开展原生设计。 面向华为昇腾，该团队设计了AI驱动的编程语言与编译器PyPTO，在主流开源模型上，相比业界领先方案实现最高30%的性能提升。“我们希望将硬件与系统的特点反馈到模型设计中，通过模型、系统和芯片的联合优化，充分发挥国产算力的优势。”他说。 阙浩辉是上海创智学院2025级博士生，也是理循智能CEO及AI安全工程研究员，目前工作方向是自主实验室。这两年，AI for Science（科学智能）很火热，与阙浩辉团队的科研方向直接相关。 阙浩辉关注的是AI进入真实实验世界后面临的基础设施与安全问题。在他看来，人工智能正从“理解知识、分析数据”走向“直接作用于真实世界”。但今天的实验室基础设施，本质上仍然是为“人操作设备”设计的，因此面临一系列基础性问题，特别是安全问题，这也成为自主科研进一步发展的关键瓶颈。 “我们的工作可以简单总结为一句反思：除了把机器人放到实验室，我们应该以怎样的一种方式实现实验室的智能化？”阙浩辉说。目前，其团队已在上海创智学院等高校实验室与企业场景中开展验证，并逐步向中试和生产环境延伸。
