博士不看论文KPI却手握顶级offer，上海革新AI人才培养｜活力中国调研行

AGI等前沿技术正在加速渗透各行各业，作为AI人才聚集的高地——上海，也在加紧探索一套真正适合本土的人工智能人才内生培养与选拔机制。

就在今年6月底，上海创智学院的首届博士生毕业仪式落下帷幕。首批6位博士毕业生完成学业后，分别流向头部AI公司、国家级实验室、顶尖高校，也有人直接投身具身智能领域的创业。

“我们改变了传统博士生招生依赖考试、面试的方式，改用训练营来选拔人才，而且不太看重学生的过往履历。”在活力中国调研行活动上，上海创智学院党委书记、常务副院长丁晓东如此告诉媒体。

在他看来，人工智能产业发展的核心在于生态，而生态的关键一环正是人才。虽然如今不少高校都设立了人工智能学院，但创智学院的目标非常明确：培养那些能够推动社会进步的AI领军人才。

更值得关注的是，学院实行“以学生为中心，一生一策”的培养模式。学生可以参与导师的选题，也可以自主立项。一旦选题确定，便会配备一个“导师组”进行全程指导。

那么，这种高密度、高转化率的人才裂变背后，到底藏着什么秘密？

金叶子/摄

卸下传统KPI

在传统的高等教育与科研评价体系中，学术论文的发表数量与周期，一直是考核博士生及导师的硬性指标。但在AI领域，技术迭代周期已经缩短到以周为单位，高频次的论文考核反而容易让科研行为走向短期化与功利化。

“在过去，你总会感受到‘为什么还没发出论文’的压力，但在创智学院，这种压力不存在了。”上海创智学院全时导师、上海交通大学副教授蔡盼盼介绍道。她坦言，学院对导师的考核同样剥离了论文数量指标：“没人会问我今年发了多少篇论文，这和传统的考评机制完全不同。”

这种创新的评价机制，反倒让师生能更专注于真正的前沿突破。而且，评估机制的“去论文化”并没有降低学术标准，反而引导资源向高价值、高壁垒的成果倾斜。

就在今年6月，蔡盼盼教授团队自主研发的MINT-4B多模态VLA大模型取得了重大突破，并作为“VLA小脑”系统，全面搭载于某具身公司的商用人形机器人上。她介绍，在小脑基础上，团队的大脑决策大模型也已经走过了“从不可能到可能”的阶段。“虽然还没完全上线给大众使用，但我们希望接下来就能推向公众。”

这种革新不仅让老师受益，学生的感受同样深刻。

上海创智学院2024级直博生王殿仪虽然是一位“00后”，但已经是学院火炬项目“智绘深思多模态智能体”的CEO与核心研发人员。他的成果不仅发表于国际会议并获高度认可，相关方案还取得了龙头企业专利，实现了技术创新与产业融合。

王殿仪对媒体坦言，来创智之前，他对AI创新的理解更多是“沿着导师既定方向做论文”。虽然有收获，但总觉得离“真正的前沿、一流的工作”还有距离。而在创智学院，他感受到两个显著变化：科研更“自驱”，实践更“落地”。

对AI领域的博士生而言，当下的核心生产力早已不是传统的实验室耗材，而是算力、数据以及认知迭代的效率。“我想实现想要的模型，需要去Scaling Law数据或算力，学院就会给你配套的算力资源。”在他看来，学院提供的是一种“自由的研创氛围”，能够充分支撑模型训练的各类实验。

除了软件与算力等物质要素，隐性知识的沉淀与认知迭代同样是关键变量。王殿仪认为，学生在缺乏产业实践经验时，认知需要通过和导师、企业及生态的多方交流进行渐进式迭代。“首先得有认知才能做到这件事，其次才是配套的资源，比如数据、专利来帮你达成目标。”

为了加速这种认知迭代，创智学院在组织架构上打破了单一导师制的边界，引入了“导师组”模式。学院AI4S、生命科学方向全时导师应天雷也介绍说：“我们很多时候采取导师组的形式，跟随学生的研究项目，引导他们去解决问题，这和传统的‘项目-论文-转化’路径差别很大。”在这种架构下，师生之间的沟通壁垒被大幅压缩。应天雷透露，学生和老师在校期间基本“天天在一起头脑风暴”，这种无边界的学术交流已经成为常态。

金叶子/摄

两年创办26家公司

虽然成立还不到两年，创智学院的师生已经创办了20多家公司。

丁晓东介绍，学院的创智未来中心，正是为了帮助学生通过市场实现自身价值。“学院配备了课程体系、政策支持，引入了外部大型企业，特别是投资人来辅导学生。目前，学院师生已创办26家公司，其中17家是学生公司。”

当评价体系不再以论文数量“论英雄”，产业界与学术界对高端AI人才的定义也发生了根本性重构。在创智学院，虽然不“唯论文”，但“影响力指数”评价体系却涵盖更多维度：不仅要看学术影响力，还要看开源社区下载量、模型使用量、产业影响力的用户数和客户数，以及社会影响力和战略贡献。

学院院长助理、全时导师邱锡鹏认为，未来AI发展所需的关键人才可以归纳为两类：“我们需要那些有很大抱负、对前沿非常敏感、同时具备组织能力能够带领团队把想法落实的人；要么就是有非常强的动手能力，再加上现在AI能力很强，他们可以借助AI快速把想法落地。”在他看来，这两类人才在未来的AI产业演进中“都会非常重要”。

目前，创智学院以“研创学”理念为指导，打造研创融合的育人阵地，将加速前沿原始突破、推动重大产业落地与输出顶尖创新人才三大使命深度耦合。

在创智学院的生态中，科研的终点绝非实验室的Demo，而是直接指向产业落地。每周的日报反馈、高频的学术交流，以及深度参与一线大模型生态社区的活动，让学生天然具备了产业体感。“比如我就经常去参加模速空间的一些AI活动。”王殿仪说。

应天雷也提到，他们团队中主攻蛋白质设计方向的学生已经成功创立公司，主要聚焦于特定科学应用与产业方向。在这一过程中，学院和导师承担了产业资源对接器的角色。“他如果有具体的科学应用需求或想往某个方向发展，需要产业资源，我可以帮他对接。”

不过，面对当前一级市场对AI概念的追捧，学院导师体系在引导学生创业时表现出理性的风险控制意识，强调创业必须建立在技术与价值链成熟的基础之上。

蔡盼盼坦言，他们很支持学生创业，但会严格管控孵化时点：“他们现在可能离毕业还有一段时间，我倾向于让他们在研究做得比较成熟、稳定的时候再去创业。等研究已经扎实、可见价值的时候，一定会鼓励和支持他们创业。”