AI时代的年轻人，在真实世界创造价值

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（来源：澎湃新闻）

24岁的王殿仪，今年2月带领团队发布了一款轻量级统一多模态模型DeepGen 1.0，并将代码、模型权重和关键数据集全面开源。这款模型很快登顶Hugging Face趋势榜，成为不少全球开发者关注的项目。

2026年7月9日，上海创智学院。 新华社记者 陈朔 图

短短几个月后，这位上海创智学院博士二年级学生和团队又踏上新征程。7月中旬，王殿仪告诉澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者，他和团队正将研究推进至Omni世界模型方向，最近刚立项，要提升模型和物理世界的交互能力。随着一头扎进人工智能科研领域，这位“00后”博士生，没有把主要精力放在发论文上，而是选择在真实场景中打磨技术，把产业需求作为科研起点，在解决现实问题中创造价值。

这样的情形并非个例，在上海，这已成为AI时代人才培养和科研组织生态变革的一个侧影。

“全球科技演进与市场需求越来越贴近，科学研究与颠覆性技术的产生，已经没有‘前方’与‘后方’之分。未来的科学创新团队，即使不创业，也必须在真实市场上寻找方向，在真实需求中验证价值，保持科研的敏捷性。”上海创智学院党委书记、常务副院长丁晓东在接受澎湃新闻记者采访时说。

科研、创业和人才成长之间的边界正逐渐消失。丁晓东做了一个比喻，在“真实战场”上选拔和培养人才。换言之，就是面向国家战略需求与产业前沿，与AI龙头企业、创新创业团队保持密切合作，让年轻人直面具有产业价值的真实问题，学习、研究和价值创造的过程同步发生。

这些年轻人面前，没有标准教材，没有标准试卷，更没有标准答案。人工智能这一“年轻的事业”正飞速演进，他们必须走进真实的产业场景，完成科研并实现自我成长。

“比单纯完成论文的挑战更大，也更有意义”

最近，王殿仪正在和团队讨论新的模型训练方案，他们把目标放在了行业前沿方向——Omni世界模型。这是一种建模现实世界的人工智能模型，具备多模态统一理解、物理规律推演及环境交互预测等能力。

王殿仪（左四）与上海创智学院年轻科研人员。 受访者 供图

“我们希望它兼具感知推理、世界模拟和与物理环境交互的能力。”王殿仪告诉记者，其团队把短期目标设定在3～6个月，先通过验证多模态数据训练对具身任务的作用，再进一步探索掌握物理规律的模型。

过去几年里，多款大语言模型遵从Scaling Law（尺度定律），通过海量文本数据实现了能力跃迁。而现在，国内外AI界纷纷把更多目光聚焦在物理世界。人工智能的感知、决策与学习能力，逐渐被嵌入机器人、智能设备、自动化产线等物理实体系统中，试图在复杂、动态的真实物理环境中自主执行任务。

技术加速迭代，人才培养和科研路径也随之改变。过去，对许多博士生而言，论文发表是求学期间最重要的评价指标之一。但对于人工智能领域的一些年轻科研者来说，他们更关心的是，自己的研究能否紧跟技术前沿，能否真正解决现实问题。

“我们毕业时看的是‘影响力指数’，不是把发表论文作为硬性要求，而是鼓励学生去做真正有价值、有影响力的研究，评价体系更加多元。”王殿仪说。

2026年7月9日，学生在上海创智学院内做实验。新华社记者 陈朔 图

上海创智学院成立于2024年9月，是由国家战略驱动的人工智能领域高层次拔尖创新人才培养改革的“试验区”。该学院主要从全国顶尖高校博士一年级学生中选拔生源，每年录取不超过330人，着力自主培养“研创型人才”，即具有科学家内涵的企业家和具有企业家精神的科学家。

在这里，论文不再是毕业的唯一标准，代码是否被开发者使用、模型是否推动产业进步、成果是否创造社会价值等，均是衡量科研价值的指标。“事实上，这比单纯完成论文的挑战更大，也更有意义。”丁晓东解释。

一个细节能体现追踪产业前沿的紧迫感。上海创智学院构建了人工智能前沿信号探测体系，持续跟踪全球百余家人工智能企业、科研机构和开源社区的新进展。丁晓东介绍，学院每天更新前沿信号，每周形成专题报告，“让老师和学生掌握前沿技术动态，再结合自己的想法，继续向前跑。”

“奇才、偏才、怪才”

人工智能时代，如果说发论文不再是最重要的标准，什么样的人才更容易脱颖而出？丁晓东认为，关键要有抱负，认知迭代速度快，必须敢于冒险，对价值敏感，最后才是聪明。

“我们不要求每个人都成为‘六边形战士’，一个人的精力有限，如果六条边都做到很扎实，最后可能只是一个不大的六边形。但如果六个人，每个人都把自己最擅长的一条边做到极致，组合在一起覆盖的面积范围会更大。”丁晓东说，“所以，我们需要奇才、偏才、怪才。”

面向最前沿技术探索，需要勇于试错的人。近年来，以上海创智学院等机构为代表，一种鼓励探索、允许试错的科研氛围也在形成。

比如在创智学院，师生可以自由地申报课题，立项后先给予3至6个月探索期，有潜力就继续支持，没有进展则及时止损。如果不服气，团队还可以完善方案后再次申请，通过后再获得3至6个月支持，丁晓东称之为“凤凰涅槃”。

2026年7月9日，导师与学生在上海创智学院内交流。新华社记者 陈朔 图

师生关系被重新定义。在快速演进的人工智能领域，很多问题没有现成答案，导师不是学生的“老板”，也未必领先于学生，双方更像是“合伙人”。创智学院的实战型的导师团队平均年龄只有36岁，和学生常常围绕同一个项目一起调参数、拧螺丝、睡地铺、撸烤串。如果学生创业成功了，导师反而可能成为一名“员工”。

还有个有意思的现象。丁晓东说，一个科研项目如果得到10位专家评审中8位赞成、2位反对，最后未必会得到支持，“大家都认同，说明做的人已经不少。”相反，只有2位专家认同、8位专家反对的项目，很可能会被专门挑出来仔细讨论，“因为创新本来就是少数人的判断”。

正是在这样的科研生态中，更多有价值的创新项目脱颖而出。从一组数据看，成立不足两年，上海创智学院师生已创办26家公司，其中17家由学生创立，总估值达到约40亿元。

在真实世界创造价值

在AI领域，一项科研成果诞生，通常不会仅仅停留在论文上，而是在真实世界中接受验证，在解决实际问题中创造价值。丁晓东说，人工智能的市场需求和技术演进越来越贴近，学习、科研和价值产生，也日益融合为同一个过程。

2026年7月9日，上海创智学院，机器人制作奶茶。澎湃新闻记者 李佳蔚 图

比如，这种价值首先体现在模型的突破上。就在前不久，上海创智学院团队发布了国内首个开源高质量音视频同步生成模型MOVA，填补了国内开源大模型在音视频同步生成基础模型领域的空白。

MOVA项目的负责人，是上海创智学院全时导师、复旦大学计算与智能创新学院教授邱锡鹏。他介绍，MOVA不仅完整开源360p、720p两个基础模型，还开源了微调、推理、生成工作流在内的全链路组件，具备了高质量端到端音视频生成能力，支持二次开发、本地部署和学术研究。

“做这件事非常难，在过去的学术界几乎是不太可能完成的任务。”邱锡鹏感慨，正是得益于上海创智学院倡导的“研创学”理念，该团队围绕真实产业需求不断迭代成长，最终完成了这一突破。

2026年7月9日，上海创智学院一角。澎湃新闻记者 李佳蔚 图

再如，模型的突破已被带入物理世界并产生商业价值。

2026年6月，上海创智学院全时导师、上海交通大学副教授蔡盼盼团队自主研发的MINT-4B多模态VLA大模型取得突破，并作为“VLA小脑”系统，已全面搭载于一款商用人形机器人上，可覆盖科教研学、商业展厅等场景。

“没有人会问我说，今年你发了多少篇论文，这和传统的考评机制有所不同。”蔡盼盼说，相对宽松的科研环境，让团队能够全身心投入具有突破性的前沿课题。

这样的故事还有很多。从开源基础模型，到具身智能，再到AI for Science（人工智能驱动科学研究），一批年轻人正不断把原本实验室里的想法带进真实世界，在产业前沿验证技术、创造价值。

事实上，这样的创新生态不仅在上海创智学院。放眼上海，围绕人工智能已集聚起“模速空间”“模力社区”等一系列创新创业平台，人才成长、科学发现、创业孵化、价值创造，一整套完善的制度环境正在形成。

人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。一批中国年轻人正在快速演进的科技浪潮中探索和突破，投身科研抑或创新创业，在真实世界创造价值，也助推上海迈向全球人工智能创新高地。