从吴文俊奖看中国AI产学研加速融合

2026年3月底的常州，春色正沿着运河两岸的柳枝悄然铺展开来。就在这样一个寻常的江南春日，由中国人工智能学会主办的2026吴文俊人工智能创新大会、第十五届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼，在此圆满结束。

彼时，全球人工智能竞争正迈入新的阶段。远在大洋彼岸，美国推出“创世纪计划”，希望借助AI推动科学研究提速；英国发布《人工智能赋能科学战略》，争夺全球AI科学革命的领先优势；在国内，“十五五”规划建议也提出要进一步推进“人工智能+”行动。大模型热度尚未消退，具身智能、科学智能等新方向又已悄然升温。

当顶层设计不断推进，一个更现实的问题也随之显现：政策已经出台，目标已经明确，究竟由谁把技术真正带进车间、产线和医院？

而这一次吴文俊奖的颁发，恰恰给出了回应。

本届大会上，共有116个项目和个人走上领奖台，奖项覆盖范围也从传统的计算机视觉、自然语言处理，延伸至具身智能、科学智能等新兴赛道。与此同时，颁奖典礼首次走出北上广深，落地常州。这座城市工业规模已超过2.2万亿元，制造业体系完备，新能源产业集群基础扎实。

将被誉为“中国智能科学领域最高奖”的吴文俊奖颁奖现场设在常州，本身就释放出一个鲜明信号：学术界正从实验室走向产业一线城市，而有关AI落地应用的故事，也由此拉开序幕。

那么，这一届吴文俊奖，特别之处究竟体现在哪里？

先看一组数据。2025年度申报数量显著增长，有效申报项目达到413项，在此基础上，最终有116个项目和个人获奖，较去年的53个获奖项目增长了一倍以上，刷新历史纪录。同时，奖项覆盖方向也从传统的计算机视觉、自然语言处理，进一步扩展到具身智能等新领域。

获奖数量的增加和领域边界的外延，实际上共同指向一个判断：中国人工智能发展正步入一个更活跃、更丰富的阶段。

但比数字本身更值得重视的，是本届获奖成果中“产学研融合”含量的明显提升。换句话说，这些奖项不再只是单一的学术荣誉，越来越像是一份份产业落地的成绩报告。

不妨从几个具体获奖项目来看。

先看科技贡献奖的归属。本届吴文俊奖科技贡献奖授予了清华大学孙富春教授和中国工程院外籍院士宋永端。两位学者的研究方向各有侧重：一位长期深耕具身智能与机器人操作，另一位则专注于神经网络自适应控制。

孙富春团队提出的“知行体”具身智能框架，试图回答一个根本性问题：智能体如何在物理世界中完成感知、认知与行动的闭环。团队研发出国内首只多自由度触觉灵巧手，填补了国内相关领域空白，并已在上百家机构推广使用。这项技术不仅应用于空间飞行遥操作、无人机飞行控制、3C行业灵巧操作等国家重大课题场景，也已在小米科技、比亚迪电子、海尔集团等企业实现规模化落地。

宋永端团队则从另一个维度切入：如何让神经网络控制更具安全性和可靠性。他们提出了时变理想权值神经网络结构、障碍Lyapunov函数等技术，解决的是复杂环境下控制系统稳定性的关键问题。团队主导建设的教育部“自主无人系统安全与控制”国际合作联合实验室，正是面向无人系统在开放环境中的安全运行需求。

两位学者研究方向并不相同，但有一点高度一致：他们都瞄准了产业中真实存在的技术瓶颈。科技贡献奖授予这样的人，也说明吴文俊奖更看重“谁真正解决了现实问题”。在人工智能领域，解决产业实际难题的能力，正在成为衡量价值的重要尺度。

再看产学研融合的代表案例。由哈尔滨工业大学（深圳）牵头，并与阿里巴巴团队联合完成的《深度自然语言理解和生成关键技术及应用》项目，获得了科技进步奖特等奖。该项目已在阿里巴巴、金山办公等数十家企业中应用，近三年累计创收超过160亿元，年调用量超过6000亿次。

除了特等奖，还有一批已经实现规模化落地的一等奖项目，同样值得仔细观察。

先看智能驾驶方向，蔚来汽车联合中国科学技术大学完成的《从视觉理解到世界模型的时空认知关键技术及产业应用》获得科技进步奖一等奖，其核心成果蔚来世界模型已全量推送给60多万名用户。这是国内首个基于“世界模型+闭环强化学习”研发范式的智能辅助驾驶系统，60万辆车行驶在路上，每一辆都在借助这套技术持续迭代、不断进化。

上海交通大学熊红凯团队的《多媒体大模型的智能稀疏表示编码》获得技术发明奖一等奖，其核心成果已被应用于百视通4K超高清视频生成基座模型、华为引望自动驾驶大模型训练等前沿场景。从视频生成到自动驾驶，这两个看似关联不大的应用背后，依托的却是同一套底层技术。一项基础突破能够衍生出多种应用形态，这正是基础研究价值的直接体现。

如果说前两个项目更偏向技术前沿探索，那么科技进步奖一等奖《电力巡检作业机器人关键技术及应用》则直接回应了高风险场景下的安全刚需。履带式核电站机器人、变电站智能操作机器人、配网带电作业机器人，每一种都对应着高危环境中的现实需求。该技术目前已部署至全国九大核电站、20多个省市配电站，并出口到韩国、阿联酋。电力巡检作业机器人替代人工进入高风险环境，不仅提升了巡检效率，也显著降低了高危作业风险。

三个项目，对应三种不同路径。蔚来走的是“车企提出需求、高校提供方案、用户完成验证”的闭环路径，熊红凯团队走的是“底层技术突破、跨行业迁移应用”的路线，东南大学则走的是“国家需求牵引、工程落地验证”的传统路径。

这些项目有的来自高校与企业联合，有的来自科研院所，也有高校单主体推进，路径虽然不同，但落点却一致：技术走出了实验室，在真实场景中创造了实际价值。这也意味着，吴奖正逐渐成为“连接学术界与产业界的奖项”。

而把颁奖典礼放在常州，意图同样十分明确：让这些产学研结合的成果离产业落地更近一步，同时也为这座城市吸引更多创新资源。关于AI如何从实验室进入车间、产线和医院的故事，也由此继续展开。

如果说颁奖是让更多人看到AI技术的最新突破，那么真正的技术落地，则体现在一个个具体合作的推进过程中。

此次大会专门设置了“智塑未来·吴奖成果江苏落地行”活动，让十多位获奖团队专家与四十多位本地企业家坐到了同一张桌前。颁奖典礼本身因此成为一个高度集中的对接平台，把顶尖获奖成果与本地产业需求放在同一时空中。一次大会，同时完成了颁奖和对接两项任务。

常州微亿智造科技股份有限公司与中国科学院自动化研究所的对接，很快便从初步意向走向实质合作。在制造业智能化升级过程中，如何让机器在极少样本条件下迅速学会识别新品类缺陷，一直是行业难题。中国科学院自动化研究所在跨品类、小样本场景下的模型快速收敛与迁移方面积累深厚。围绕这一产业痛点，双方展开联合研发，聚焦跨品类小样本场景的技术攻关，目标就是让机器即使在极少样本下，也能快速识别新品类缺陷，具备举一反三的能力。

另一边，常州健康医疗大数据运营有限公司生态战略经理戴煜坤，则把关注点放在医疗多模态AI应用上。他希望获得重庆邮电大学范骏超团队和中国科学院自动化研究所杨小汕科研团队的支持，在医学影像、电子病历与健康数据融合领域展开合作。医疗数据孤岛问题、多模态融合技术难题，都是行业长期未能彻底解决的顽疾，而获奖成果恰恰在这些方向实现了突破。供需双方在常州实现了交汇。

值得一提的是，所谓落地并不只是引入外部技术，也包括放大本地成果。

常州钟经开企业主线科技董事长张天雷博士作为主要完成人的《感算控一体化机器人通用控制器关键技术及应用》项目，一举获得技术发明奖一等奖。这家落地常州仅一年多的自动驾驶企业，已经在天津港、宁波舟山港等数十个头部物流枢纽实现规模化运营。

回看这些对接案例，可以看到一个共同特征：企业提出的需求都非常具体，而专家团队拿出的，恰好是这些方向上已经验证过的技术积累。这种产业痛点与技术积累之间的精准匹配，正是吴文俊奖从评奖延伸到对接的核心意义所在。

一场大会，把获奖专家“送到”了产业门口，也把企业需求“摆到”了专家面前。一次颁奖典礼，将学界与产业界的对接周期从以月计压缩到以天计。从“请进来”到“留下来”，从专家到合作伙伴，一种新的产学研关系正在常州悄然生长。

对接只是牵线，真正的价值还需要在后续无数次沟通、调试与迭代中才能充分释放。而这也正是下一阶段必须持续推进的方向。

对接成果令人鼓舞，但如果用更长远的视角来看，眼下的落地还只是开局布子。

在围棋中，落子只是起点，真正的胜负在于如何让棋子形成联动、产生实际效能。常州与吴文俊奖的这次相遇，同样如此。

摆在眼前的第一道题，是建立常态化对接机制。

一次面对面的交流固然高效，但技术从实验室走向生产线，往往需要数月甚至数年的持续磨合。一次对接会可以把线牵上，但真正的产业落地仍然需要长期技术适配。这其中包括技术二次开发、场景适配调试以及商业模式反复验证。常州市已经注意到这一点，并明确表示将系统梳理专家资源与企业需求，建立常态化对接机制。这意味着，未来不能只依赖一场大会式的“一次性撮合”，而是要形成持续运转的对接渠道，让企业能够随时找到合适专家，专家也能及时掌握企业真实需求。

第二层考验，是从点对点合作升级到生态化支撑。

（戴琼海院士致辞）

戴琼海院士在致辞中提出了一个更系统的设想：中国人工智能学会将做好链接全国科创成果与常州的“航站楼”。航站楼并不是旅客停留的终点，而是资源中转、分流并抵达目的地的枢纽。放到产业层面，这意味着仅靠“某位专家帮助某家企业解决某个问题”还远远不够。产业界与学术界的连接，需要从单点合作走向生态构建，让更多前沿成果和产业创新在常州落地，形成创新高地，打造一批千亿级产业链。这种“企业出题、高校答题、产线验证”的循环，需要算力基础设施、数据要素供给、场景开放等底层条件作为支撑。缺少这些基础，再先进的技术也难以真正扎根产业一线。

第三层考验，是把已经被激活的需求与尚待激活的需求串联起来。

已经启动的合作令人期待，但仍有大量潜在需求有待进一步挖掘。在对接会上，常州经开区、天宁经开区的科技招商负责人分别提出了四足和人形机器人轻量化方案、中小企业低成本智能装备等需求；云知声与中科大合作的“多模态数字专家关键技术”项目，也有望在常州找到新的落地场景。这些需求背后，映射出的是一个更为广阔的产业图景：当AI技术从龙头企业向中小企业扩散，从标杆项目向普适方案渗透时，所需要的就不仅是单项技术突破，更是技术供给与产业需求之间的系统化匹配。

正如专家团在对接会上感慨的那样：“常州拥有海量工业场景、完善的数据底座和旺盛的AI需求，是成果转化的最佳沃土。”但再好的沃土，也仍需持续耕耘。

吴文俊奖颁奖典礼的结束，预示着一个新的起点。当获奖成果真正进入常州的车间、医院和港口，当获奖专家真正成为常州企业的长期指导者，这场学术界与产业界的双向奔赴，才算真正抵达目标。

江南的春天，总是从一粒种子的萌芽开始。2026年的这个春天，吴文俊奖在常州播下的，正是一粒粒技术与产业深度融合的种子。

而常州，这座正全力建设全国“智能体+场景应用”示范城市的工业重镇，也正站在这场裂变的起点，静候繁花盛开。