为进一步夯实数智融合新体系建设，探索数字智能信息技术领域人才培育的全新范式，推动信息技术人才培养向高质量方向大步迈进，搭建起企业与高校间沟通协作的稳固桥梁，促进双方深入探讨资源共享，实现互利共赢、联合育才的目标。新E代数字智能信息技术产业学院邀请拓尔思信息技术有限公司熊岩海副总裁围绕“UEG产教融合模式下计算机和人工智能人才培养思考”展开主题报告。
会议伊始，熊岩海副总裁深入剖析大数据技术领域。从发展历程看，大数据技术历经多个阶段，从早期的少量结构化数据处理发展到如今处理大量、多模态数据，云计算、分布式系统等技术不断推动其演进。以Palantir为例，独角兽企业自2003年成立后，在大数据与AI分析领域成果显著，其发展经历了起步、发展、扩张阶段，业务从为政府服务拓展到多领域，经典案例涵盖反恐、金融诈骗打击及军事支持等。同时，大数据技术的发展趋势也逐渐明晰，将朝着自动化管理与智能化分析、边缘计算增强、遵循法规、多云混合云策略普及及数据即服务模式发展等方向发展。
熊总裁详细解读数据资产和数据要素相关内容。在概念方面，明确了数据资源、产品、资产和要素的定义及区别联系，如数据资源是基础新型资源，数据资产需满足特定条件等。价值释放路径涉及数据全生命周期各环节及相关机制建设，当前重点在多方面推动产业发展。我国数据要素产业已具规模，相关企业众多，产业图谱涵盖各级各类机构，各机构在产业发展中各司其职。
熊总裁阐释AI大模型与高质量数据治理的协同发展情况。AI浪潮下，我国积极布局，大模型发展呈现通用寡头竞争、垂类应用突破态势，但与美国相比仍有差距。大模型应用落地面临诸多挑战，如场景确定、数据准备、模型选择与部署等困难。垂类大模型虽具优势，如领域专精、高质量输出等，但也面临数据治理、知识维护等挑战。他表示高质量数据是人工智能发展关键，拓尔思在数据建设方面表现卓越，其数据规模大、覆盖广、模态多，通过“数据飞轮”效应助力AI发展，推动各行业效率提升与创新，在金融、政府、媒体等多领域已有成功应用案例，未来大模型发展趋势也将带来更多新变化。
本次专家报告为高校在产教融合道路上的协同发展提供了全新思路，进一步拉近多方合作的紧密程度，推动人才培养质量跃上新台阶，为计算机与人工智能行业的蓬勃发展注入强劲动力。希望高校能够以此次会议为契机，将行业前沿技术与教学实践紧密结合，优化课程体系，创新教学方法，为学生提供更具前瞻性和实用性的教育。
图 | 陈高原 王吉岳
文 | 徐盈
图文编辑 | 李子硕
图文审核 | 卢博仁
指导老师 | 万露
信息科学与技术学院
