在科技高速发展的浪潮中，人工智能领域正经历着前所未有的机遇与挑战。“1→0”反向应用基础研究，这种研究模式目标导向清晰，聚焦重大需求，先突破核心指标实现装备应用，进而回溯凝练科学问题，为人工智能理论创新和应用落地带来了全新的思考维度。

一、人工智能领域的现状与困境

当前，人工智能领域正迎来以多学科交叉融合为基石、算力算法数据协同突破为驱动、场景需求深度挖掘为牵引的爆发式创新与产业化机遇。但人工智能也面临着发展困境。在科学研究层面，尽管单一技术点的突破此起彼伏，但对人工智能系统整体性和关联性的深入探索仍显不足，各技术模块间的协同增益有待提升。与此同时，当人工智能技术向更高层次迈进时，其前沿理论的发展略显滞后，对颠覆性技术创新的支撑不足。

作为人工智能前沿研究的主力军，高水平大学正面临着科研资源配置的结构性瓶颈，加之尚未与资源密集型高科技企业、新型科研机构形成良好的竞合生态，导致优势资源的整合效能与协同创新的聚合效应未能充分释放，难以形成强大的科研合力。针对航空航天等典型高价值场景的人工智能应用研究，尚未形成科技成果向应用场景的高效转化赋能机制，导致科研成果难以精准对接国家战略需求和产业发展痛点。另外，人工智能软硬件结合不足，也严重制约了具有核心竞争力的技术体系的发展。而“1→0”反向应用基础研究模式的提出，为解决这些问题提供了全新思路和有效路径。

二、“1→0” 反向应用基础研究的启示

（一）明确目标导向，破解科研与产业脱节难题

“1→0” 反向应用基础研究强调目标导向明确，这启示我们在人工智能研究中，要紧密围绕国家战略需求和产业发展痛点，确定科研方向。例如，针对国家在航天、航空、航海等领域的智能赋能需求，开展有针对性的研究。先明确装备应用的核心指标，通过集中科技攻关实现突破，让科研成果迅速在实际场景中发挥作用，解决工程实践和产业发展中的实际问题。在实现应用后，再回过头来梳理和凝练技术瓶颈背后的核心科学问题，深入研究，为后续的技术迭代和创新提供理论支撑，从而打破科研与产业之间的壁垒，促进两者的深度融合。

（二）整合资源，健全竞合机制

面对资源非对称条件下的科研挑战，“1→0”的研究模式要求我们积极整合资源，建立健全竞合机制。一方面，应推动与新型科研机构的合作，充分利用其在人工智能研究中亟需的算力、数据等资源上的优势，实现在理论研究、算法创新、算力优化和数据治理方面的资源共享、优势互补，共同开展前沿研究。另一方面，在学校内部建立合理的竞争合作机制，鼓励科研团队围绕重大科研目标协同攻关，同时也通过“揭榜挂帅”激发团队的创新活力。除此之外，在整合资源的过程中，还需注重人才培养与引进，为科研创新注入持续动力。面对当前人工智能高端人才回流的国际形势，应制定科学的人才战略，吸引人工智能领域的顶尖人才，同时加强内部人才的培养，为推动科研创新提供坚实的人才保障。

（三）推动软硬件融合，凸显优势

人工智能软硬件结合不足是当前面临的问题之一。“1→0”的研究模式提醒我们，在突破硬件或软件的关键技术，实现装备应用后，要注重回溯软硬件融合过程中的科学问题。加强软件和硬件的深入融合研究，充分发挥两者的协同效应，形成具有独特优势的技术体系。例如，在具身智能领域，硬件的设计要与软件算法紧密结合，才能实现更高效、更智能的控制和操作。在实践“1→0”反向应用基础研究模式的过程中，还需注重建立动态反馈机制。在科研项目推进与成果应用阶段，及时收集实际场景中的数据和问题，将其快速反馈至科研环节，不断优化研究方向和技术路径，确保研究始终贴合实际需求，推动人工智能领域研究持续向更高水平迈进。

三、光电与智能研究院的未来规划与举措

（一）凝练优势方向，支撑智能赋能

研究院将深入贯彻“1→0”反向应用基础研究理念，进一步聚焦航天、航空、航海等领域的智能赋能需求，凝练优势和特色方向。加强在这些领域的应用研究，明确装备应用的核心指标，集中科研力量进行攻关。首先实现装备应用，再深入研究背后的科学问题，构建应用驱动的人工智能理论体系，为相关领域的前沿技术发展提供有力的理论支撑。在攻关过程中，将强化跨学科协作，打破传统学科壁垒，组建由计算机科学、电子信息、自动化等多学科与行业专家构成的创新团队，通过定期开展学术交流与联合研讨，碰撞创新火花，攻克智能赋能中的关键技术难题，确保科研成果兼具创新性与实用性。

（二）加强合作，争取资源

研究院将以更加主动的姿态加强与新型科研机构、行业链长机构以及军工院所的合作，拓展更多资源。一是构建与新型科研机构的长效合作机制，共享算力、数据等资源，共同开展前沿研究项目。二是积极对接行业链长机构，深度了解行业发展趋势和需求，加强战略性谋划，使科研工作更具针对性和前瞻性。三是发挥地理优势，与航空、航天、兵器等大院大所开展广泛合作，整合区域资源，形成协同创新的良好局面。同时，积极探索多元化的合作模式，除了传统的项目合作，还将尝试科研平台共建共享、人员互聘共用等方式，进一步深化合作关系，提升资源整合的广度与深度，为科研创新提供坚实的资源保障。

（三）完善机制，促进转化

研究院将加强对科研成果的筛选和评估，建立健全科研成果转化机制。加强与企业的合作，搭建产学研合作平台，促进科研成果与产业需求的精准对接。通过政策引导和激励措施，鼓励教师积极参与成果转化，提高转化率和产业化水平。在此基础上，建立产学研用协同创新生态，与企业、高校、行业协会等多方主体深度合作，定期举办人工智能领域的技术研讨会与成果对接会，促进知识共享与技术交流。

总而言之，“1→0” 的反向应用基础研究，是一种勇于突破、善于回溯的创新思维，为人工智能领域的发展指明了方向。我们将以这种研究模式为指导，直面当前的问题和挑战，明确目标，整合资源，强化转化，推动融合，在人工智能领域不断探索前行，为国家科技进步和产业发展贡献更多的智慧和力量。

（作者：王琦）