【产学研视点】数智融合 科创赋能：高教筑基、工程实践、高科技突破协同发展

引言

当下，数字技术与智能技术深度融合，掀起全球科技革命与产业变革浪潮。数智融合不仅是技术升级的核心方向，更是推动各领域创新发展的关键动力。高教作为人才培养与理论创新的源头，工程领域作为技术落地与效能提升的载体，高科技领域作为前沿探索与未来引领的核心，三者在数智融合浪潮中相互支撑、协同发力，共同构建起科创赋能的发展新格局。接下来，将从三个领域分别剖析数智融合的渗透路径与价值，再探讨三者协同发展的生态构建。

一、高教：数智融合的人才孵化器与理论策源地

高教是科创赋能的基础环节，数智融合为高教改革提供新路径，同时高教也为数智融合发展输送核心人才、产出关键理论，形成 “培养 - 创新 - 反哺” 的良性循环。

1. 人才培养：重构跨学科课程体系与实践场景

数智融合打破传统学科壁垒，推动高教课程体系重构。过去，学科划分精细，学生知识体系单一，难以适应数智时代对复合型人才的需求。如今，高校将大数据、人工智能、区块链等数智技术融入传统专业课程，比如在机械工程专业加入智能控制模块，在金融学专业增设金融科技课程，在生物学专业嵌入生物信息数据分析内容。这种跨学科课程设计，让学生既掌握本专业核心知识，又具备数智技术应用能力，培养出能解决复杂交叉领域问题的复合型人才。

同时，数智技术升级教学实践场景。虚拟仿真实验室、在线协同平台等工具广泛应用，学生无需依赖实体设备，就能模拟数智技术在工业生产、医疗诊断、城市管理等场景的应用过程。例如，通过虚拟仿真系统，学生可模拟智能工厂的生产调度流程，调整参数观察生产效率变化；借助在线协同平台，不同高校学生可共同完成数智化项目设计，提升协作能力与实践能力。这种实践模式突破时空限制，降低教学成本，更能让学生提前适应数智化工作环境，缩短从校园到职场的适应周期。

2. 理论创新：聚焦数智技术核心难题与应用逻辑

数智融合催生新的学术研究方向，高校成为理论创新的核心阵地。当前，数智技术在应用中面临数据安全、算法公平性、系统兼容性等问题，这些问题需要从理论层面突破。高校科研团队围绕这些核心难题展开研究，比如探索数据加密与隐私保护的新算法，分析人工智能算法中的偏见来源与规避机制，研究不同数智系统间的接口标准与协同逻辑。这些理论研究不仅为数智技术的安全、合规应用提供支撑，还能推动数智技术本身的迭代升级，比如新型加密算法的提出可能提升数据传输安全性，算法公平性理论的完善可能让人工智能更广泛地应用于公共服务领域。

此外，高校还研究数智融合与各行业的适配理论。不同行业有不同的发展特性与需求，数智技术的应用不能一概而论。高校通过分析行业运行规律，研究数智技术与行业需求的匹配点，形成针对性的应用理论。比如在教育行业，研究数智技术如何适配不同学生的学习节奏，形成个性化教学理论；在医疗行业，研究数智技术如何整合医疗数据，辅助疾病诊断的理论。这些理论为数智技术在各行业的落地提供指导，避免技术应用的盲目性。

二、工程领域：数智融合的场景落地与效能升级

工程领域是数智融合从理论走向实践的关键载体，涵盖制造业工程、基建工程、能源工程等多个方向。数智技术的融入，不仅优化工程流程，提升工程质量与效率，还推动工程模式从传统向智能转型，为工程领域注入新的发展活力。

1. 制造业工程：实现生产全流程智能管控

在制造业工程中，数智融合推动生产模式从 “大规模制造” 向 “大规模定制” 转变。过去，制造业生产依赖固定生产线，难以快速响应市场需求变化。如今，通过物联网技术连接生产设备、原材料、产品，实时采集生产数据；借助大数据技术分析生产数据，优化生产参数，预测设备故障；利用人工智能技术实现生产调度的自主决策，根据市场订单自动调整生产计划。例如，在汽车制造工程中，数智系统可根据客户定制需求，自动分配生产任务，调整生产线工序，实现不同车型的混线生产，既缩短生产周期，又满足客户个性化需求。

同时，数智技术提升制造业工程的质量管控能力。传统质量管控依赖人工检测，存在检测效率低、误差大的问题。数智融合后，通过机器视觉技术对产品进行实时检测，识别产品外观、尺寸等方面的缺陷；利用大数据技术追溯产品生产全过程数据，一旦发现质量问题，可快速定位问题源头，比如原材料不合格、生产工序偏差等，及时调整生产环节，减少不合格产品的产生。此外，数智系统还能通过分析历史质量数据，找出质量问题的规律，提前优化生产流程，从源头降低质量风险。

2. 基建工程：推动全生命周期智能管理

基建工程具有周期长、规模大、涉及环节多的特点，数智融合为基建工程的全生命周期管理提供解决方案。在工程设计阶段，通过建筑信息模型（BIM）技术构建三维模型，整合地质、水文、气象等数据，模拟工程建设过程中的各种场景，优化设计方案，比如避开地质灾害风险区域，合理规划工程结构，减少设计变更带来的成本增加与工期延误。在施工阶段，利用物联网技术实时监控施工设备运行状态、人员位置与施工进度；借助人工智能技术分析施工数据，预测施工风险，比如基坑坍塌、设备故障等，提前采取防范措施；通过数字孪生技术构建施工现场的虚拟镜像，实现施工过程的可视化管控，确保施工按计划推进。

在工程运营阶段，数智技术实现基建设施的智能维护。传统基建设施维护依赖定期巡检，存在维护不及时、成本高的问题。数智融合后，通过传感器实时采集基建设施的运行数据，比如桥梁的振动频率、道路的沉降情况、管网的流量压力等；利用大数据技术分析这些数据，评估设施的健康状态，预测维护需求；采用人工智能技术制定最优维护方案，比如确定维护时间、选择维护方式，实现 “按需维护”。例如，在桥梁工程中，数智系统可根据传感器采集的数据，判断桥梁结构是否存在隐患，若发现问题，自动生成维护工单，调度维护人员与设备进行维修，延长桥梁使用寿命，保障通行安全。

3. 能源工程：促进能源高效利用与绿色转型

能源工程是保障能源安全、推动绿色发展的重要领域，数智融合为能源工程的优化升级提供关键支撑。在能源生产环节，数智技术提升能源生产效率与稳定性。比如在风电工程中，通过气象卫星数据与大数据分析技术，预测风速、风向变化，优化风机的运行角度与转速，提高风电发电量；利用人工智能技术监控风机运行状态，及时发现风机故障，减少停机时间。在光伏工程中，数智系统可根据光照强度、温度等数据，调整光伏板的角度，提升光电转换效率；通过大数据分析光伏电站的发电数据，优化电站的布局与运营策略。

在能源传输与消费环节，数智融合实现能源的智能调度与高效利用。智能电网是数智技术在能源工程中的典型应用，通过物联网技术连接发电站、变电站、用户终端，实时采集能源生产、传输、消费数据；借助大数据与人工智能技术分析这些数据，掌握能源供需规律，实现能源的动态调度。比如在用电高峰期，智能电网可自动调节工业用电负荷，优先保障居民生活用电；在用电低谷期，将多余电能存储到储能设备中，避免能源浪费。此外，数智技术还能推动能源消费的绿色转型，通过智能电表实时反馈用户用电情况，引导用户合理用电；借助大数据分析用户用电习惯，为用户提供节能建议，减少能源消耗与碳排放。

三、高科技领域：数智融合的前沿突破与未来引领

高科技领域是数智融合的核心战场，涵盖人工智能、大数据、云计算、量子信息、生物技术等多个前沿方向。数智融合在高科技领域的深度渗透，不仅推动技术本身的突破，还催生新产业、新业态、新模式，引领未来发展方向，为科创赋能提供核心动力。

1. 人工智能：从弱智能向强智能跨越

数智融合推动人工智能技术从弱智能向强智能跨越。过去，人工智能技术主要集中在特定领域的应用，比如图像识别、语音识别、推荐系统等，属于弱智能范畴。如今，大数据为人工智能提供海量训练数据，云计算为人工智能提供强大的计算能力，两者与人工智能深度融合，推动人工智能技术向通用智能方向发展。例如，大语言模型通过学习海量文本数据，具备理解与生成自然语言的能力，可应用于文案创作、智能客服、语言翻译等多个场景；多模态人工智能模型整合文本、图像、音频、视频等多种数据，实现跨模态的理解与生成，在自动驾驶、智能医疗等领域发挥重要作用。

同时，数智融合提升人工智能的自主学习与决策能力。传统人工智能模型需要人工标注大量数据进行训练，且决策过程难以解释。数智融合后，通过强化学习技术，人工智能模型可在与环境的交互中自主学习，不断优化决策策略；借助可解释人工智能技术，分析人工智能模型的决策过程，让决策结果更透明、可信。例如，在自动驾驶领域，人工智能模型通过在虚拟场景与真实道路上的自主学习，不断提升对复杂交通环境的判断与应对能力；可解释人工智能技术能清晰展示模型为何做出加速、刹车、转向等决策，增强人们对自动驾驶技术的信任。

2. 大数据与云计算：构建数据驱动的智能生态

大数据与云计算是数智融合的基础支撑技术，两者的深度融合构建起数据驱动的智能生态。大数据技术实现对海量、多源、异构数据的采集、存储、清洗、分析与挖掘，从数据中提取有价值的信息；云计算技术提供弹性、可扩展的计算与存储资源，为大数据处理提供保障。数智融合背景下，大数据与云计算的协同作用更加显著，推动数据价值的最大化释放。

在数据处理方面，云计算为大数据提供强大的算力支持，可快速处理 PB 级甚至 EB 级的数据。例如，在金融领域，金融机构通过云计算平台处理海量的交易数据、客户数据，利用大数据技术分析客户的信用状况、消费习惯，为客户提供个性化的金融产品与服务；在城市管理领域，云计算平台整合城市交通、安防、环保等多领域数据，大数据技术分析这些数据，为城市交通疏导、治安防控、环境治理提供决策支持。

同时，大数据与云计算的融合催生数据要素市场的发展。数据作为新型生产要素，其价值的发挥需要高效的流通与共享机制。云计算平台为数据流通提供安全、便捷的载体，大数据技术保障数据在流通中的质量与隐私安全。通过构建基于云计算的大数据交易平台，数据供需双方可实现数据的有序交易与共享，推动数据要素在各行业的优化配置，为数智融合发展提供数据支撑。例如，企业可通过数据交易平台获取行业数据，优化生产经营策略；科研机构可通过数据交易平台获取科研数据，加速科研成果的产出。

3. 新一代信息技术：突破技术瓶颈，引领产业变革

新一代信息技术包括 5G/6G、量子信息、物联网、区块链等，数智融合推动新一代信息技术突破技术瓶颈，引领产业变革。在通信技术领域，5G 技术的商用推动物联网、车联网等应用的发展，而数智融合进一步提升 5G 网络的智能调度与优化能力。例如，通过人工智能技术分析 5G 网络的流量数据，动态调整网络资源分配，提升网络带宽与通信质量；利用大数据技术预测网络故障，提前进行维护，保障网络的稳定运行。6G 技术作为下一代通信技术，正处于研发阶段，数智融合将成为 6G 技术的核心特征，6G 网络将实现 “空天地一体化” 的智能通信，支持更高速率、更低时延、更广覆盖的通信需求，为元宇宙、智能驾驶、远程医疗等未来产业提供通信保障。

在量子信息领域，数智融合推动量子计算、量子通信技术的突破。量子计算具有超强的计算能力，可解决传统计算机难以处理的复杂问题，比如密码破解、药物研发、材料设计等。数智融合背景下，通过人工智能技术优化量子计算的算法与控制策略，提升量子计算的稳定性与计算效率；利用大数据技术分析量子计算的实验数据，加速量子计算技术的研发进程。量子通信具有绝对安全的特性，数智融合推动量子通信技术在金融、政务、军事等领域的应用，通过构建量子通信网络，保障数据传输的安全，防范网络攻击与数据泄露。

在区块链领域，数智融合提升区块链的性能与应用范围。区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯的特点，数智融合后，通过人工智能技术优化区块链的共识机制，提升区块链的交易处理速度；利用大数据技术分析区块链上的数据，挖掘数据价值，拓展区块链的应用场景。例如，在供应链管理领域，区块链技术实现商品从生产到销售的全流程溯源，数智融合后，通过大数据分析供应链数据，优化供应链的物流、资金流与信息流，提升供应链的效率与透明度；在数字版权领域，区块链技术保障版权的登记与交易，数智融合后，通过人工智能技术自动识别侵权行为，保护版权所有者的权益。

四、三者协同：数智融合科创赋能的生态构建

高教、工程、高科技领域并非孤立发展，三者在数智融合背景下形成协同联动的生态体系，相互支撑、相互促进，共同推动科创赋能的深度与广度，实现从技术创新到产业升级再到人才培养的全链条发展。

1. 高教为工程与高科技领域提供人才与理论支撑

高教是人才培养的核心阵地，为工程与高科技领域输送源源不断的复合型人才。工程领域的数智化转型需要既懂工程技术又掌握数智技术的人才，比如智能制造业需要能操作智能生产设备、分析生产数据的工程师；高科技领域的前沿探索需要具备扎实理论基础与创新思维的科研人才，比如人工智能领域需要能研发新算法、优化模型的科研人员。高教通过重构课程体系、升级实践场景，培养出符合工程与高科技领域需求的人才，解决两个领域的人才短缺问题。

同时，高教的理论创新为工程与高科技领域的技术应用与突破提供指导。高教科研团队围绕数智技术的核心难题展开研究，形成的理论成果可直接应用于工程领域的数智化改造，比如数据安全理论可保障工程数据在传输与存储中的安全；高校研究的数智技术与行业适配理论，可指导高科技领域的技术研发方向，比如人工智能与医疗行业的适配理论，可推动医疗人工智能技术的研发与应用。此外，高教还能为工程与高科技领域的技术创新提供新的思路与方法，促进两个领域的技术突破。

2. 工程领域为高教与高科技领域提供应用场景与实践反馈

工程领域是数智技术落地的重要场景，为高教的人才培养与高科技的技术研发提供实践平台。高教的实践教学需要真实的应用场景，工程领域的数智化项目可作为高校学生的实践课题，比如智能基建工程的管控系统开发、智能工厂的生产流程优化等，学生通过参与这些项目，将理论知识转化为实践能力，提升解决实际问题的能力。同时，工程领域的数智化需求也为高科技领域的技术研发提供方向，高科技领域的技术只有应用于工程场景，才能体现其价值，比如大数据技术在工程领域的能耗分析中应用，可推动大数据技术的优化与升级。

此外，工程领域在数智技术应用过程中产生的问题与反馈，可反哺高教的理论研究与高科技的技术研发。工程领域在使用数智技术时，可能会遇到技术适配性差、运行效率低等问题，这些问题反馈给高校，可成为高校新的研究课题，推动理论创新；反馈给高科技企业，可指导企业优化技术，提升技术的实用性。例如，工程领域在使用人工智能质量检测技术时，发现检测精度不足的问题，将问题反馈给高校，高校可研究新的算法提升检测精度；反馈给高科技企业，企业可优化人工智能模型，推出更符合工程需求的检测产品。

3. 高科技领域为高教与工程领域提供技术与设备支持

高科技领域的技术突破为高教的教学与科研提供先进的技术与设备。在教学方面，高科技领域研发的虚拟仿真技术、智能教学平台等，可升级高校的教学手段，提升教学效果；在科研方面，高科技领域研发的量子计算设备、大数据分析平台等，可提升高校的科研能力，加速科研成果的产出。例如，高校利用量子计算设备开展复杂分子结构的研究，可缩短研究周期，推动化学、生物等学科的发展；借助大数据分析平台分析教育数据，可优化教学策略，提升人才培养质量。

同时，高科技领域的技术成果为工程领域的数智化转型提供核心支撑。工程领域的生产流程优化、质量管控、全生命周期管理等，都需要依赖高科技领域研发的数智技术与设备。比如，智能制造业需要人工智能调度系统、物联网传感器等；基建工程需要 BIM 技术、数字孪生系统等。高科技领域的技术创新不断为工程领域提供新的解决方案，推动工程领域的效能升级与模式转型，同时工程领域的规模化应用也为高科技领域的技术迭代提供市场支撑，促进高科技产业的发展。

4. 政策与市场双轮驱动，完善协同生态

数智融合背景下，高教、工程、高科技领域的协同发展需要政策与市场的双轮驱动。政策层面，政府需出台针对性的政策措施，搭建协同平台，比如建立高校、企业、科研机构协同创新中心，推动人才、技术、资金等要素的跨领域流动；制定数智融合人才培养计划，支持高校开设相关专业，鼓励企业参与人才培养过程；加大对数智技术研发与应用的扶持力度，为高科技企业与工程企业提供资金补贴、税收优惠等政策支持。

市场层面，需充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，激发各主体的协同动力。通过市场需求引导高校调整人才培养方向与科研重点，使高教输出更符合市场需求；鼓励工程企业与高科技企业开展合作，通过技术合作、项目合作等方式，实现优势互补，共同推动数智技术的应用与创新；培育数智融合相关的新业态、新模式，形成新的经济增长点，为三者协同发展提供市场空间。例如，智能建造产业的发展，带动高校开设智能建造专业，推动高科技企业研发智能建造技术，促进工程企业采用智能建造模式，形成三者协同发展的良好局面。

结语

数智融合是时代发展的必然趋势，高教、工程、高科技领域在这一趋势中扮演着不可或缺的角色。高教为科创赋能奠定人才与理论基础，工程为科创赋能提供场景与实践支撑，高科技为科创赋能引领方向与技术突破，三者协同联动，构建起完整的科创赋能生态体系。未来，随着数智技术的不断迭代，三者的协同将更加紧密，将进一步推动科技进步、产业升级与社会发展，为实现高质量发展注入源源不断的动力。在政策与市场的共同推动下，数智融合将深度渗透到各个领域，科创赋能的效应将不断放大，为人类社会创造更加美好的未来。