近日，國務院印發《關于深入實施 “人工智能 +” 行動的意見》（以下簡稱《意見》），以 科技 、產業、消費、民生、治理、全球合作等領域為重點，深入實施“人工智能+”行動。從宏觀到微觀，從生產到生活，這是一份給千行百業的戰略動員令。

在這場人工智能引發的變革中，高校的角色尤為關鍵。 作為科技創新的核心策源地與人才培養的主陣地，高校既為人工智能技術發展提供基礎研究支撐，也承擔著培育創新人才的重要使命。特別是六項行動中，列于首位的“人工智能+”科學技術行動與“人工智能+”民生福祉行動中要求推行更富成效的學習方式，其 核心落實載體便是高等院校。 因此，我們在發起的“人工智能+”系列文章中，特別將 “高校實踐” 作為重要板塊。

需注意的是，不同學科探索 “人工智能+” 的路徑存在顯著差異 —— 醫學、經管、人文，各領域的發展節奏、技術需求與落地重點均不相同。首篇我們仍聚焦醫學領域，以北京中醫藥大學為樣本，探索 “人工智能+醫學” 的落地路徑。

01?以 AI 全生命周期概念為指引，完善 AI4S 的科研基礎設施

回溯去年，諾貝爾獎將 AI4S 推向行業風口，AlphaFold 對于蛋白折疊的貢獻讓全球意識到科研范式正處在深刻的歷史轉折點。但正如多位科學家所言，AlphaFold 的成功僅是 “萬里長征第一步”，在未來，AI 與學科領域認知和先進實驗手段相結合，將成為主流的科研范式。

大部分科學研究的重大發現都來源于實驗室。《意見》中也明確提出要 “推動基礎科研平臺和重大科技基礎設施智能化升級” 。

作為以中醫藥學為鮮明特色的高校， 北京中醫藥大學管理學院牽頭建設了健康醫療人工智能實驗室，以 “AI 全生命周期” 概念為核心指引 ，部署了人工智能實踐教學與綜合實訓平臺，并配套引入智能中藥辨識系統、四診儀、Pepper 機器人等特色硬件。在此環境下，師生可圍繞具體 AI 項目，以成果為導向開展數據采集與標注、模型訓練、結果可視化及應用落地的完整實踐，既服務于 AI 賦能中醫藥領域研究的需求，也能同步開展中醫藥 AI 交叉人才的培養。

其中，人工智能實踐教學與綜合實訓平臺由和鯨配合建設，核心價值在于 強化基礎支撐能力 ?—— 尤其聚焦數據與算力的統籌調度與高效供給，同時構建全流程智能化開發環境，為算法的快速迭代與落地應用提供保障。

數據方面， 實驗室數據含內外雙來源：內部數據主要來源于教師科研項目與學生的自主采集；外部數據則涵蓋了與學校附屬醫院合作獲取的真實醫療數據，以及公開可訪問的中醫藥領域開源數據。考慮到醫學數據的倫理敏感性，平臺建立了嚴格的權限管理機制——每組數據均設置獨立訪問權限，既保障數據安全合規，又避免不同課題組間的數據沖突，同時支持跨團隊數據協同使用，減少重復采集與處理的無效勞動。

算力方面， 機房與部署于學校數據中心的服務器形成協同架構，通過將硬件內存、虛擬環境及 GPU 顯存進行資源池化處理，實現了計算資源的虛擬化管理。該架構支持根據教學需求動態分配算力資源，可精準匹配不同課程的資源消耗場景——如某門課程僅需 1 顆 CPU 與 4G 內存即可滿足運行需求時，系統將自動調度對應算力并實施精細化資源管控。

截至 2025 年 5 月， 平臺已穩定運行一年，累計支撐超過 20000 機時的實踐實訓教學 。學生依托平臺完成 Pepper 機器人智能交互開發、中藥智能辨識科普系統等多個兼具創新性與實用性的畢業設計項目；同時，平臺還作為課堂教學、“青葵工程”（院級學生科研項目）、數據競賽的支撐平臺，為學生提供技術展示與成果轉化的舞臺。

在高校科研與教學場景中， 算法的形態與價值呈現多樣性 ：既可能是教師教學用的課件、學生完成的課程作業，也可能是科研項目的階段性成果。不同場景下對算法的運行環境、協作模式、成果共享的安全性需求也存在差異。基于此，平臺以“項目”為核心載體， 實現了算法、算力、數據與開發環境的集成 ，學生可以在實驗室內完成從數據采集，到平臺端數據標注、模型訓練驗證，再到將模型部署至硬件系統的全流程實踐操作，形成閉環式的學習與研究體驗。

02?更富成效，從知識傳授到能力提升

實驗室投入使用后，學生從科研“旁觀者”成為數據采集、模型構建到成果落地的“全程參與者”。依托學校“青葵工程”項目，學生在本科階段就有機會參與到了老師的科研課題中，親身體驗 AI 項目在 Pepper 機器人、四診儀、中藥飲片預警系統等場景的應用實現。

截至目前， 相關班級學生已以第一作者身份發表 5 篇 SCI 論文、3 篇核心期刊論文 ?—— 對醫工交叉背景的本科生而言，這一成果遠超傳統培養模式下的學術產出。師生共同開發的“中藥飲片調配預警系統”，能精準識別業內公認的易混淆飲片，顯著降低了調配錯誤率，并入選“2024 全球數字 經濟 論壇-中醫藥專題論壇”重大發布。

在科教融合之上，教師團隊更將人工智能深度融入教育教學的全要素、全過程，重構課程實施路徑。

以核心課程《深度學習及醫學應用》為例，通過平臺將 Jupyter 項目直接嵌入課程體系，同步關聯配套數據集、PPT 課件、教學視頻等資源，形成更貼合 AI 學習規律的教學模式；包括作業也以 Jupyter 項目形式發布，教師可在線運行學生代碼、實時評估結果。同時 每節課設置 “實戰作業分享” 環節 ，選取 3-5 名學生上臺講解代碼思路、模型設計邏輯及優化方向，教師結合分享內容即時點評補充，讓 AI 教學從“理論灌輸”轉向“實踐賦能”。依托該模式，相關教師團隊在全校教師教學創新比賽中斬獲一等獎，2025年更榮獲北京市高校教師教學創新大賽三等獎。

在課堂教學之外，教學團隊同步 推進 “以賽促學” 機制 ：每學期圍繞 AI 核心技術與中醫藥特色應用場景，組織專項競賽并設置 “打榜環節”，學生提交算法方案后可實時查看排名，以動態競爭激發探索熱情；同時將課程競賽與校級競賽體系深度銜接， “北京中醫藥大學醫學數據分析大賽”已連續舉辦六屆，學生在真實競技場景中提升 AI 技術在中醫藥場景下應用，也為領域儲備下一批又一批兼具理論素養與實戰經驗的后備人才。

03 踐行“人工智能+”行動，和鯨發布科研智能一體機

AI4S 是從“作坊式科研”向“平臺式科研”的轉變。北中醫健康醫療人工智能實驗室的建設，踩在了這一變革的核心脈絡，或將在未來成為觀察 AI4S 在醫學領域落地成效、探索 “平臺式科研” 實踐路徑的重要窗口。

當然，科研范式的變革，離不開底層基礎設施的支撐。近日，和鯨科技攜手聯想集團、沐曦股份正式發布 科研智能一體機 ，它是集成智能算力調度、資產管理、協作開發、成果共享全棧科研平臺；它以「開箱即用、一體賦能」的方式，幫助高校快速構建自主可控的智能科研環境。

我們期待它能重塑科研范式，我們希望它能將研究人員從工具困境中徹底解放，讓科研團隊像用水電一樣使用 AI，回歸科學思考本身。

未來，和鯨科技將持續踐行國家 “人工智能 +” 行動要求，以技術創新深化科研基礎設施升級，與高校、行業伙伴攜手，推動中國科研事業在智能化浪潮中邁向更高峰，讓 AI4S 的價值真正惠及科研創新與民生福祉。