人工智能应该在哪里落地

　　可以是城市里的高科技园区，可以是大型企业的智能生产线，也可以是新疆边疆县域的基层治理一线。

　　成立于2025年6月的这座联合实验室，是北京交通大学推动优质科研资源向边疆基层延伸的一次探索。一年来，郏东耀带领博士生、硕士生多次奔赴新疆，围绕基层公共安全和社会治理中的现实需要开展技术研发、人才培养和成果应用。

　　这件事的意义，不只在于建设了一座实验室，更在于回答了一个重要问题：重点高校的科研力量应该到哪里去

　　高校科研既要“顶天”，也要“立地”

　　建设教育强国、科技强国、人才强国，高校是基础研究的主力军和重大科技突破的策源地，也是服务经济社会发展、增进人民福祉的重要力量。

　　今天，高校评价科研成果，既要看论文、专利和奖项，也要看成果能否走出实验室、能否回应国家需要、能否解决基层实际问题。

　　人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要技术，但人工智能的先进性，不能只用参数规模和模型榜单衡量。技术能不能在复杂环境中稳定运行，能不能适应不同地区的语言文化和业务需求，能不能帮助基层工作人员提高效率、减轻负担，同样是衡量创新价值的重要尺度。

　　“人工智能听起来很高端，但技术越前沿，越需要回答为谁创新、解决什么问题。”郏东耀说，“我们把实验室建到新疆县域，就是希望让前沿技术与基层真实需求相遇，让人工智能真正服务边疆、服务基层、服务群众。”

　　扎根基层，首先要读懂基层

　　科研平台下沉，不是把在北京开发完成的系统简单搬到新疆。

　　边疆基层有其特殊的语言环境、数据条件和工作需求。科研人员只有走进一线，与基层工作人员共同分析问题，才能真正理解技术应该做什么、能够做什么、不能做什么。

　　一年来，郏东耀带领研究生团队不远千里，多次来到和布克赛尔蒙古自治县。白天，他们与一线人员座谈，梳理实际业务需求；晚上，他们分析数据、调整模型、讨论技术路线。一次方案不合适，就重新设计；一项功能不好用，就继续优化。

　　对于参与项目的研究生来说，这也是一堂特殊的实践课。

　　“学生过去更习惯思考模型精度提高了多少、论文创新点在哪里。到了边疆基层以后，他们开始思考系统是否可靠、基层是否用得起来、技术是否真正创造价值。”郏东耀说，“这种变化，是科研能力的成长，也是责任意识的成长。”

　　科研人员由此更加深刻地认识到，基层并不缺少问题，缺少的是把实际问题转化为科学问题、再用科技手段解决问题的持续能力。

　　科技援疆重在留下人才和能力

　　真正有效的科技援疆，不能满足于送来一套设备、建设一套系统，更要帮助当地形成能够持续发展的技术能力。

　　联合实验室坚持高校科研人员与基层工作人员共同参与。基层人员提出需求、验证效果、反馈问题；高校团队研究方法、开发模型、优化系统。双方在长期合作中逐渐形成共同发现问题、共同解决问题的机制。

　　“我们最希望留下的，不是哪一套具体软件，而是一支懂业务、懂数据、能够与科研团队持续协同的本地队伍。”郏东耀说，“技术会更新，模型会迭代，但只要人才和机制留下来，创新就能持续。”

　　这种合作也改变着高校科研。边疆基层真实而复杂的需求，为人工智能研究提供了新的问题来源和应用场景，推动科研团队在小语种处理、复杂语义理解、稀缺数据学习、模型可信和安全应用等方面深入探索。

　　基层需要高校，高校科研同样需要基层。

　　让更多创新资源抵达基层

　　我国地域广阔，不同地区在科技资源、人才储备和应用条件上存在差异。推动区域协调发展，需要更多高校、科研院所和创新人才主动走向中西部、边疆和基层。

　　科技资源向基层下沉，并不意味着降低科研水平。恰恰相反，越是资源条件有限、应用环境复杂的地方，越需要高水平科研团队开展系统研究，也越能检验科技成果的成熟度。

　　北京交通大学与和布克赛尔蒙古自治县公安局共建联合实验室启示我们，高校服务国家战略，不能只靠短期项目和阶段性活动，更需要长期扎根、持续投入；科技援疆不能只重视物质和设备，更要重视人才、知识和创新机制；人工智能赋能基层，不能追求技术概念的“高大上”，而要追求解决问题的真实成效。

　　把科研平台建到祖国最需要的地方，把论文写在祖国大地上，把科技成果应用到基层治理一线——这既是一所重点高校的责任担当，也应成为越来越多高校科研工作者的价值追求。