《中国经济周刊》 记者 孙冰 | 北京报道
大众还在热烈讨论AI大模型究竟会如何改变大学教育和科学研究的时候，复旦大学已经为全校师生安排上了一款“神器”。
6月27日，国内高校最大的云上科研智算平台CFFF（Computing for the Future at Fudan）在复旦大学正式上线。
据介绍，这台为发现和解决复杂科学问题而建的科研“超级计算机”由复旦大学与阿里云、中国电信等共同打造，其以先进的公共云模式，提供超千卡并行智能计算，可支持千亿参数的大模型训练。这不仅在国内高校中尚属首例，也领先于斯坦福大学等国际知名高校。
虽然大模型等人工智能技术究竟是喜是忧，各界还在争论之中，但复旦大学校长、中国科学院院士金力在接受《中国经济周刊》记者采访时表示：人类掌握了AI技术就像人类学会了发电，AI也是这个级别的技术和工具，会非常深远地改变人类的生活方式和社会结构。
复旦大学校长、中国科学院院士金力（《中国经济周刊》记者 孙冰摄）
AI如何改变科研？
要从科研范式变革的角度去理解AI价值
工欲善其事，必先利其器。对于科研工作者来说，在当下的AI时代，一台拥有强大计算能力的超级计算机，无疑是能让科研工作如虎添翼的“大科学装置”，是科研创新的新型“基础设施”。
据介绍，复旦大学的CFFF平台由面向多学科融合创新的AI for Science智能计算集群“切问一号”和面向高精尖研究的专用高性能计算集群“近思一号”两部分组成。从其开始建设的第一天起，就收到了来自复旦不同院系的多种研究需求，不仅涵盖生命科学、大气科学、材料科学领域，也包括金融系统分析等社会科学研究。
目前，CFFF平台上的第一个科研成果已经诞生。复旦大学人工智能创新与产业研究院李昊团队近期发布了45亿参数量的中短期天气预报大模型，预测效果在公开数据集上首次达到业界公认的ECMWF（欧洲中期天气预报中心）集合平均水平，并将预测速度从原来的小时级缩短到了3秒内。
“基于CFFF平台的千卡并行智能计算，这样一个规模的大模型只用一天就完成了训练。用传统的计算平台是很难做到的。”李昊说。
而且这也是CFFF平台上孕育出的第一个大模型。金力透露，未来复旦希望基于CFFF平台建成一批具有世界级影响力的科学大模型，如生命科学大模型、材料科学大模型、大气科学大模型、集成电路大模型等。
“以CFFF平台为代表的智算平台作为一种新兴的科研超算架构，将成为科研的重要支撑力量，极大提升科研效率、降低科研成本，加速科学原理发现和技术突破，并有力推动科学大模型的落地。”金力表示。
复旦大学人工智能创新与产业研究院李昊团队基于CFFF研发首个气象大模型（受访者供图）
除了让复旦的师生都用上“超算”,金力还进一步认为，人工智能在科学研究中的地位，已经需要从科研范式变革的角度去看。
据金力介绍，传统科研范式经历了四个阶段的演化发展，一是通过实验描述自然现象的“经验范式”；二是通过模型或归纳进行研究的“理论范式”；三是应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”；四是通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。
但随着大数据资源的不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，引发了对于科学研究“第五范式”的探索，即在数据范式的基础上，引入智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效结合起来，这就是“AI for Science”（科学智能）时代的来临。
“面对AI大模型引发的广泛讨论，如何在日新月异的科技创新环境中赢得主动，在关键领域取得创新突破，是时代给予教育的新命题。这不仅关系到人才培养，也关系到未来的国际竞争。”金力强调。
中国工程院院士、阿里云创始人王坚也非常认同这一观点。王坚来自产业界，但他也曾经是一名高校教育工作者，此次阿里云与复旦大学联合打造CFFF平台，也正是源于双方的一个重要共识：云计算的普惠价值对产学研协同创新具有重要作用。
王坚告诉《中国经济周刊》记者，让高校拥有和科技巨头一样的计算能力，将会助力产学研协同创新。“当下，很多研究都依赖于计算，但即便在美国，高校也不具备今天很多企业所具有的研究计算平台。很多国际知名高校还停留在用大型机或者个人PC做研究的阶段。”他说。
复旦大学化学系教授、中国科学院院士赵东元在指导学生实验，并利用AI工具处理实验数据（受访者供图）
AI如何改变教育？
以“产教融合”摆脱“天坑”专业的困惑
来自教育部的数据显示，2023年全国高考报名人数为1291万人，比去年增加98万人，再创历史新高。而2023届全国高校毕业生达到1158万人，同比增加82万人，也再创历史新高。
1291万即将进入大学的年轻人，面临着志愿专业的选择，他们害怕进入“天坑”专业，学得辛苦却就业艰难；1158万即将进入社会的毕业生，面临着就业职业的选择，他们害怕成为人才“废品”，知识能力无法匹配社会需求。
他们的迷茫和困惑，无疑也是教育者们需要思考的问题。金力表示，这也是复旦一直探索的重点：如何让大学摆脱“天坑”专业的困惑？如何让大学“生产”出的人才能为社会创造更大的价值？
“高校培养学生已经有一套多年形成的体系，但面对科技的飞速发展，我们现有的体系遇到了很大挑战：一是不断产生新技术，二是学科间的交叉融合。”金力说。
金力以复旦的创新探索为例，目前，复旦大学的“2+X”本科培养体系已基本完善，在弹性学制下，学生在完成通识教育和大类基础教育的同时，可以自由修读各类课程，获取各类学习资源。
在金力看来，一所学校里培养的学生，就像是学校的“产品”，如果很难为社会发展作出贡献，就是一个非常现实的问题。
“我认为高校避免‘天坑’专业的困惑，一个重要的、有效的途径是产教融合。这种产教融合不是一个单纯的技术转移，而是体现在两个方面：一是创新上的密切互动和合作；二是人才培养上面密切互动和合作。学校和企业之间在创新和人才培养上应该是双向赋能的关系。”金力表示。
“企业能够更多看到社会需求，所以企业可以帮助高校设定目标和方向，从而帮助高校在人才培养上面目标更明确。同时，我们经常说企业是创新的主体，但在中国目前真正能够担负起创新主体责任的企业还远远不够多。人才是企业创新的关键因素，企业也可以通过与高校密切合作，获得更多创新所需的人才。”金力说。
金力还强调，AI作为重要技术和工具，也将会改变创新的文化。因为AI可以把比较困难、比较麻烦的工作变得容易和高效。随着原来不懂和不会用AI的人学会使用AI，并且能用上最好的AI工具，会出现创新的爆发。
王坚也表示，高校与企业的联合创新，可以创造出很多很美妙的东西，特别在计算以及通信领域。比如，IBM和哥伦比亚大学的合作，诞生了计算机专业；MIT跟贝尔实验室的合作，让几乎每个大学都有了通信专业。企业和大学的合作，也将会带来产学研协同创新的更多可能。
“在数据和智能技术驱动的‘大科学时代’，如何在日新月异的科技创新环境中赢得主动，在关键领域取得创新突破，是时代给予的命题，需要政产学研各方协力作答。”金力说。
复旦大学化学系刘智攀教授用AI等新方法探索化学研究并研发LASP平台（受访者供图）
复旦大学大数据研究院周阳老师用计算探索社会科学（受访者供图）
责编：郭霁瑶
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