当前，人工智能是当之无愧的热点话题。毋庸置疑，人才是培育发展未来产业的基础。然而，面对人工智能时代的到来，许多企业和科研单位发现，相关人才存量不足、现有知识技能滞后、跨领域结合能力薄弱等问题，变成横在面前的一座大山。如何以人工智能作为技术引擎，支撑教育改革与产学研协同，成为教育需要破题的重要方向。

　　准确把握“双向赋能”的核心内涵

　　人工智能与产学研“双向赋能”，以创新生态的开放协同为根本遵循，以技术赋能与主体反哺的双向互动为运行路径，以价值共创共享的良性循环为最终目标，三者环环相扣、层层递进，共同构成人工智能与产学研融合发展的完整逻辑体系。

　　在本质要求上，人工智能与产学研的“双向赋能”，更加强调生态的开放性、协同性与动态性，从而兼顾技术创新、产业发展和人才培养的综合价值。传统创新模式以资本、设备等实体要素为核心，而人工智能融合创新的核心要素已转变为数据、算法和算力。要素配置的变动，直接带来组织模式的改变：传统线性创新模式难以跟上人工智能技术快速迭代的步伐，要求构建动态联盟、柔性课题等新型组织形态，实现跨领域、跨地域的高效协同创新。

　　在传导机理上，“双向赋能”清晰呈现出两个核心维度。一是人工智能对产学研深度融合的精准赋能：在教育领域，人工智能能够突破传统教学模式的弊端，推动个性化学习、跨学科融合，让人才培养更具针对性与实效性；在科研领域，人工智能通过数据深度挖掘、模拟仿真等先进技术，为基础研究和应用研究插上“智慧翅膀”，大幅提升研究效率；在产业领域，人工智能能够优化生产流程、创新服务模式，推动产业数字化转型与数字产业化发展齐头并进。二是产学研深度融合对人工智能的反哺滋养。产业界的真实需求为人工智能技术研发校准方向，避免技术创新陷入“闭门造车”的困境；高校和科研机构的基础研究为人工智能技术突破提供理论支撑，推动算法、算力等核心领域的原始创新。

　　在价值逻辑上，人工智能与产学研“双向赋能”的核心目标，在于实现价值共创与增值。人工智能技术的深度介入，打破了产学研各自的价值创造边界，让知识生产、技术研发与产业应用形成强大的价值共创合力。首先，推动创新成果在产学研各主体间合理分配，既保障高校和科研机构的知识价值充分实现，也确保企业的应用价值有效转化，同时为人才价值提升搭建广阔平台，形成多方共赢的价值分配格局。其次，价值共创与共享所产生的激励效应，会反向驱动各主体进一步深化融合，持续投入创新资源，推动技术迭代升级、人才成长成才与产业能级跃升，形成价值生成的良性循环，让人工智能真正服务于经济社会持续高质量发展。

　　加快构建“双向赋能”的创新体系

　　数智时代，数据成为重要生产力，在这一背景下，要以优化要素配置为牵引，统筹数据、算法、算力等新型要素与人才、资本、技术等传统要素，通过顶层设计定向领航、创新平台载体支撑，推动各类要素高效流转、精准匹配，激活产学研与人工智能融合创新的内生动力。

　　强化顶层设计，锚定要素配置核心方向。立足人工智能技术发展与产学研协同需求，将要素配置纳入创新体系建设的顶层规划中，首先要明确数据、算法、算力等新型要素的配置规则，建立要素产权保护、流通交易与收益分配制度；其次要结合教育人才培养、产学研技术攻关需求，优化要素布局，推动优质要素向人工智能核心领域、产学研协同关键环节倾斜，确保要素配置与国家战略、产业需求同频共振。

　　打造创新平台，夯实要素集聚融合载体。创新平台是承载“双向赋能”的核心载体，是促进创新要素集聚融合的重要依托。要以平台为枢纽搭建要素配置桥梁，推动各类要素深度融合与高效转化。要依托技术平台，整合产学研、教育领域的算力资源、算法成果与数据资源，为基础研究、人才培养提供技术支撑。要搭建要素交易与共享平台，促进人才、技术、数据等要素跨主体流通，实现高校科研成果、企业产业需求与人工智能技术的精准对接。通过两类平台的协同发力，实现数据、算法、算力等创新要素的开放共享，形成坚实的物质技术支撑。

　　深化协同联动，激活要素配置内生动力。创新要素的顺畅流动与高效配置，是“双向赋能”的关键环节之一，通过协同联动让要素从“被动集聚”转向“主动赋能”。一方面，鼓励高校、科研院所开放技术资源，请企业提供应用场景与资本支持，实现要素在创新链条各环节的高效循环。另一方面，根据创新进展与产业需求，及时调整要素投入结构，强化要素配置的动态优化。通过要素的深度联动与动态优化，充分激发产学研与人工智能融合创新的主体活力，形成“要素聚合—创新突破—产业升级”的良性循环，筑牢协同发展的内生根基。

　　大力营造“双向赋能”的制度环境

　　有研究显示，目前，我国高等教育数据成熟度符合产业标准，但AI成熟度还在起步阶段。这就需要通过产学研深度对话与合作，明确AI教育应用的伦理底线，使师生理解并遵循技术应用的伦理准则，这也是推动科教融汇与产教融合的关键力量之一。因此，实现人工智能与产学研“双向赋能”，亟须聚焦高校协同、教育监管、文化培育三大关键环节，规范发展边界，凝聚共识合力，为“双向赋能”实践提供稳定、有序、包容的制度 支撑。

　　健全法规标准体系，划定发展边界。技术的健康有序发展，离不开清晰的规则边界与制度约束。高校要发挥在产学研协同中的核心枢纽作用，以《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规为基础，明确人工智能与产学研融合的制度边界与合作规范，加快完善高校人工智能科研成果转化、数据安全使用、知识产权保护等专项法规，细化高校与企业、科研机构协同创新的权利义务、利益分配机制，破解成果转化“最后一公里”的制度梗阻。同时，高校要主动牵头或参与人工智能领域行业标准、技术规范的制定，结合学科优势搭建标准化试验平台，引导产学研合作项目遵循统一技术标准与伦理规范，既保障高校科研自主性与创新性，又推动创新成果与产业需求精准对接，以制度刚性护航协同创新走深走实。

　　聚焦双向赋能监管，筑牢教育防线。紧扣人工智能与产学研双向赋能的核心场景，针对性构建教育领域全链条监管体系，既为协同创新保驾护航，又守住教育本质与安全底线。在具体推进中，高校要积极落实教育监管责任，细化人工智能教学工具、科研辅助系统、校企协同育人项目等场景的监管标准，重点审核数据共享合规性、算法应用适教性、成果转化教育适配性，严防产学研合作中人工智能应用偏离教育导向、泄露师生隐私、产生算法歧视等问题。此外，还要通过搭建产学研联动监管机制，推动教育行政部门、高校、合作企业共享监管信息、联动风险处置，同步开展人工智能赋能教育素养培训，引导产学研各方规范开展教育领域人工智能应用合作，确保双向赋能过程中教育环节的规范性与安全性。

　　营造良好文化氛围，凝聚协同共识。“双向赋能”的深度推进，需要全社会的共同参与和大力支持。要加大人工智能科普宣传力度，提升全民数字素养与技能，营造出尊重创新、包容失败的浓厚社会氛围。高校和科研机构应强化前沿基础研究，主动调整学科布局，加强交叉学科建设，培养学生的创新思维和协同意识。企业应主动承担创新主体责任，将安全、可信、向善的伦理要求内化为核心发展理念。行业协会、产业联盟等社会组织应充分发挥桥梁纽带作用，在标准制定、伦理讨论和行业自律中积极作为。通过多主体协同发力，形成人人参与创新的良好生态，确保人工智能与产学研“双向赋能”的成果最终惠及全体人民，服务于人类共同福祉。