昨天起，上海交通大学首个AI周启动，推出“AI十条”——人工智能赋能教育科技人才一体化改革工作方案。在2025年计算机科学排名CS Rankings中，交大计算机学科的人工智能分项居全球首位。

从招考“入口”看，交大首届人工智能专业的录取分数线为全校最高，学校还面向全体学子开放AI辅修专业。同时，以AI为龙头，交大电子信息与电气工程学院正式升格为全校目前唯一的学部。这一架构下，各系别也升格为计算机学院、集成电路学院、自动化与感知学院、电气工程学院等。今年，交大计划增加的150名本科招生名额，正是向这一学科大类倾斜。

当前，上海正大力培育新质生产力，深入实施集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业新一轮“上海方案”。由此，从复旦计算机到同济交通运输，从上大微电子到上理工工程学等，各大高校相关学科建设正按下“快进键”，成为新兴的学科增长点。

突破 集成电路物理极限

作为三大先导产业之首，集成电路不能“缺芯少魂”。如今，我国“集成电路科学与工程”学科已从原先的二级学科升级为一级学科。当芯片集成度越来越高、“线宽”越做越细，在肉眼不可见的程度上怎么实现精准“微雕”？

“进入5纳米工艺节点，依赖于极紫外光刻技术，加工成本急剧上升。”上海大学微电子学院院长赵建龙最近登上以“集成电路与生物医学交叉融合”为主题的上海集成电路“大师讲堂”讲台，他坦言，“先进光刻机设备和技术由少数西方国家把持，亟须引入新技术、新材料、新架构，突破制造工艺的物理极限。”

作为教育部、工业和信息化部等首批公布的全国50家现代产业学院之一，拥有集成电路一级学科的上海大学微电子学院也挂名“上海微电子产业学院”，是上海三大“国家级”现代产业学院之一，也是唯一与集成电路直接相关的现代产业学院。另两大学院分别是华东理工大学现代生物医药产业联合学院和东华大学新材料现代产业学院，均聚焦产业瓶颈进行自主创新。

既然拥有双螺旋复杂结构的DNA可以通过自组装，形成带有特定功能性的蛋白大分子，这种自下而上、由简入繁的自组装机制，能不能用于半导体器件的“增材制造”？赵建龙表示，利用DNA这样的核酸自组装机制，可以创造形状可编程的框架核酸结构，作为“生物建材”生产复杂的三维纳米结构。

赵建龙带领集成电路相关学科团队，应对传统半导体制造工艺的新挑战，让DNA当起集电流水线上“看不见的工人”，基于核酸自组装，在硅材料上层层堆叠“建筑材料”，从基底搭建起核酸模板，有望成为新一代微纳加工技术，其2纳米的定位精度可超越极紫外光刻技术的加工极限。目前，他们通过“BT（生物技术）+IT（信息技术）”攻关纳米级的框架核酸，在半导体制造领域取得突破性进展。

作为成立仅5年多的年轻学院，上大微电子学院将学科逻辑与产业逻辑更好结合，破解上海集成电路产业人才需求量大、人才培养速度相对较慢、传统产教融合脱节的难题。学院与头部企业建立新型联合实验室开展科研，通过联聘联用吸纳企业专家直接参与课程开发、教学指导等关键环节，用企业的资金与人才做企业的研发，校企“手把手”培养对口学生。

解答 医工交叉现实难题

对于生物医药这一先导产业，医工交叉成为学科攻关、助力产业的“流行底色”。有没有一种无害光可以替代X射线？有没有一种技术能协助医生恰到好处地切除肿瘤？有没有一种机器人可以促进颌骨重建和恢复功能？每当大学教授与医生面对面沟通时，总能发现临床医学对医疗科技的众多需求。

最新一期《基本科学指标数据库》（ESI）统计数据显示，上海理工大学的工程学学科位列第234位，全球排名在前0.96‰。这是上理工工程学学科首次进入ESI全球前1‰。

进入前千分之一的行列，使之成为助推生物医药等先导产业的动能之一。仪器科学与技术是现代科技体系的重要基础学科之一，也是工程学的二级学科。上理工仪器科学与技术学科具有深厚的行业底蕴，2019年本科专业“测控技术与仪器”入选首批“双万计划”国家级一流本科专业建设点，2020年本科专业“电子信息工程”入选国家级一流本科专业建设点，2024年获批博士学位授权点。

着眼于高端医学仪器及智能仪器产业，上理工仪器科学与技术学科结合突破“卡脖子”核心元件的需求，破解医工交叉、人工智能、智能制造领域面临的难题。

今年1月，上海理工大学超精密光学制造团队与上海交通大学附属仁济医院浦南分院、美国杜克大学合作，创新提出“AI荧光成像——无滤波荧光显微成像技术”，可广泛应用于生物诊断、临床医学、环境监测、刑侦勘探等领域。

其实，这一研究最初是为了推动临床医学研究更加智能化。早在三年前，上理工团队发现，现有的荧光成像系统，不仅需要多套滤波组件设备，还操作烦琐、耗时，无法满足高速成像的应用需求，而且增加了成像系统的复杂性、体积及成本。

上理工教授戴博提出了大胆设想——利用AI技术取代传统光学滤波组件，从而实现荧光信号的特异性定位及定量分析，实现对生物样本高效精确的检测和分析。

上理工团队里既有光学工程、仪器科学的专家，又有从事人工智能领域研究的学者，团队还和临床医生长期合作……

上理工仪器科学与技术学科与华为技术有限公司、上海微电子装备集团有限公司等开展全方位战略合作；依托上海理工大学—上海交通大学医学院共建的“医工交叉创新研究院”和“医工交叉研究生院”，启动由医生和教授共同攻关的医疗仪器类项目60余项；联合中国科学院微系统所、上海新微科技集团共建“医疗器械创新与转化平台”开展高端医疗装备研究项目；与海军军医大学共建先进医疗与保障技术研究院，就医疗装备、医疗科技等联合开展攻关；与航天八院深度合作，开展关键装备、大数据分析和人工智能算法的各项研究。

通过医学与工学、理学等多学科协作，“医”“工”专家携手对临床医疗技术痛点进行集中“会诊”和攻关，至今已累计启动医工交叉项目360多项。小至手术缝合针、手术高频电刀、超声切割止血刀，大至手术裸眼3D显示系统、混合现实手术导航系统、医废快速消杀设备等，大学的科技创新直接瞄准“大健康”实际需求，研发“医生用得顺、百姓用得起”的医疗器械，加速医疗装备国产化替代进程。

布局 用系统观为AI增能

AI离不开算法、算力、数据。在国际高等教育研究机构（QS）日前公布的世界大学学科排名中，复旦计算机科学与信息系统学科全球排名第39，相较三年前跃升32位，在中国内地排名第5。

复旦计算机学科创建于中国计算机事业起步期，造就了1956年我国第一台电子模拟计算机。1975年复旦成立计算机科学系，亦是中国首批独立建计算机科学系的高校。

一直以来，在国内头部高校中，复旦计算机学科师资规模都不算大。“我们的师资‘画像’比较稳定。”在位于江湾校区的二号交叉楼，复旦大学计算与智能创新学院执行院长杨珉告诉记者，科研人员倾向于在国际前沿领域开展突破性、原创性研究。

计算机是一门实践性很强的应用学科，产业界往往“春江水暖鸭先知”，并催生出很多新需求，同时也为高校计算机人才培养“出题”。学院从早年间就不要求专业硕士发论文而是倡导扎实做好系统，同时与多家头部企业共建实践化培养基地，让学生在实践中发现问题解决问题。

2023届博士毕业生潘旭东，率先揭示多种AI大模型的重大安全风险，得到OpenAI、谷歌、百度等国内外AI龙头企业高度关注。他负责研发复旦白泽大模型靶向安全测评与防护体系，相关技术产业化应用于百度、阿里和华为等国产头部大模型厂商。

中国学术力量想要从“跟跑”到“并跑”甚至“领跑”，关键要构建自主知识体系，并能为整个领域的发展作出重大贡献。既要允许一部分人心无旁骛地自由探索，也要聚焦国家战略需求和行业技术痛点开展科研。

“这必然要求学生思维方式的变化，以及解决问题的能力提升，我们要应对这种变化，为学生提供革命性工具。”杨珉说。2023年6月上线的复旦大学CFFF智算平台，是一个超常规的“算力基建”，也是中国高校规模最大的云上科研智能计算平台。至今，已涌现出一批由计算机学院教授牵头、有较大影响力的成果，如多元协同的视觉计算理论体系，以及伏羲天气预报大模型和MOSS基座大模型等。

2024届博士毕业生孙天祥，是国内首个类ChatGPT对话式大型语言模型MOSS的主要研究人员。他还在人工智能领域国际顶级会议上发表论文十余篇，被引用4200余次。

这学期，复旦大学首批建设的110余门AI课程将完成首轮开课。其中，学院承担了超60%的教学任务。

在数智化趋势下，一个拔尖人才必须掌握相应的计算机技术。对于那些术业有专攻，又对AI有兴趣的学生，AI课程提供了一个以学生成长为中心的体系，而这些学生未来将是AI+的创新主体。

“广义人工智能其实是一个计算机系统，大模型只是其核心算法，往下是支撑算法的算力基础设施，往上是算法的各种应用场景。”杨珉说。在未来的复旦计算机学科版图中，从科研布局到学生培养，都将统一于用系统观为AI+提供核心能力。

加速 向智慧化方向挺进

在2024“软科世界一流学科排名”中，同济大学的交通运输工程学科位列第6名，连续几年保持在前十位。而最近一个事例，体现了同济大学交通学科的新动向。

一个月前，上海市道路运输事业发展中心联合同济大学交通学院发布“云路助手”，采用AI大模型技术深度赋能道路设施管理与养护运营。150部政策法规、100余项地方标准与200万条历史管理案例，再加上市道运中心涵盖4434项业务表单的数据库，以及同济交通仿真实验平台经16亿次场景推演产出的数据……这些海量数据统统装进“云路助手”的大脑，结合AI强大的逻辑推理能力打造“行业知识中枢”，推动城市交通治理迈向“科学化、智能化、精细化”。

实际上，有着111年历史的同济大学交通学科已逐步发展为综合性大交通学科，所有二级学科覆盖基础设施、运行管控、载运装备等“全要素”，涉及道路、铁路、城市轨道、航空、磁浮“全方式”领域，及其规划、建造、制造、运营“全链条”发展。

在智能交通基础设施、先进载运工具运用、复杂交通系统、交通系统全时主动安全、交通系统全息感知与智能应用五大优势学科方向上，越来越多的“AI+交通”项目正在研发中。

比如，我国轨道交通线路种类复杂，旅客出行要求越来越高，如何编制出一个高效、优质的列车运输组织方案？高速铁路、普速铁路、城际铁路、市域（郊）铁路、城市轨道交通如何协同运营？

同济徐瑞华团队成果正加速向运输组织与调度指挥智慧化方向挺进。团队在国内外首次实现超大规模、复杂结构、海量客流、多运营主体的网络票务清分和客流分布计算；首次研发并实际运用了城市轨道交通列车运行图计算机编制系统（TPM）及运营管理辅助决策系统，实现运行图的智能编制和快速实施，在北上广深等近30个城市广泛应用。

数据显示，同济交通至今输送了5万多名优秀毕业生，包括3位两院院士，60多位海外高校教师，650多位国内高校教师，100多位行业总工，被誉为“人才培养的同济交通现象”。

未来，同济交通学科将以数智化、绿色化、融合化为核心，引领百年学科转型发展。人才培养方面，通过专业升级、本研贯通课程重构、AI赋能等举措，提升交通人才的数智实践能力、跨界融合能力、战略规划思维与持续创新能力。

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