第四次工业革命轰轰烈烈开展的时刻，企业与高校、院所合作将往何处走？
最近的一个联合研究中心的成立或许给出了某种答案。
4月7日，度小满金融与西安交大宣布成立“西安交通大学-度小满金融人工智能联合研究中心”，该中心要“围绕大数据风控、自然语言技术、情感计算、多方安全计算等领域开展课题研究，推动人工智能在金融领域的前沿应用。”
（图为“西安交通大学-度小满金融人工智能联合研究中心”签约仪式现场）
一边是处在国内金融科技领先位置的“实战型”企业，一边是拥有深厚教研能力与成果积淀的百年学府，剖析其合作内容以及背后的意义与价值，对理解产业与教研如何融合有不言而喻的价值。
大院大所齐上阵，AI时代产教融合必要性和价值再提升
事实上，在与西安交大此次合作前，度小满已经与许多知名高校有长时间的合作。
例如，在2018年与北京大学光华管理学院成立金融科技联合实验室，主要任务是围绕关联网络、语音机器人等五大领域进行深入研究，该合作已经持续3年；又例如，2020年，与中国科学院自动化研究所启动博士后联合培养项目，主要盯住人工智能及相关领域；
此外，在2020年年底，度小满还与腾讯科技、滴滴等公司一同获批北京市博士后科研工作站。
可以说，此次与西安交大的合作，是度小满“牵手大院大所”一贯动作的延续和深化。这种做法的背景，在于第四次工业革命时代，巨头科技平台与大院大所进行“产教融合”的必要性和价值在进一步提升。
（“西安交通大学-度小满金融人工智能联合研究中心”签约仪式现场）
在第四次工业革命的背景下，大量覆性的技术和新产业形态、新经济模式出现，高校教研与社会实践过去长期存在的隔阂现在进一步凸显。过去在技术、产业发展相对不是很快速时，这种隔阂尚且可以忍受，而现在却在拖累社会发展的进程，高校与科研院所原本应该是新知识的创新与领导者，现在却落后于社会的发展。
相对应的，科技企业则面临后备支撑不足的挑战，人才培养、知识创新主要靠“自力更生”的问题。
这种状况显然不能满足第四次工业革命的要求，产教融合进一步加速和深化成为一种必然。
按照西安交大校长王树国的说法，一种称为“知识生产的逆向流动”成为第四次工业革命的一个显著特点，来自社会实践的知识反向输入到高校，现在，科技企业与高校在人工智能、量子信息、移动通信、区块链等新一代信息技术方面进行合作已经成为第四次工业革命的应有之义。
这其中，人工智能的产教融合最为典型也最为迫切。
（图为度小满金融CEO朱光与西安交通大学王树国校长）
此次度小满与西安交大合作的背景，就在于以大数据和人工智能为核心驱动力的金融科技让金融行业在发生深刻的变革，这成为第四次工业革命在金融领域的典型表现，也给人工智能的发展在技术、产业和模式等方面提出了新的挑战。
此时，拥有人工智能基础研究优势、人才优势的西安交大，与拥有场景应用、数据优势和工程能力的度小满走到一起，产教融合发挥各自长处，在人工智能前沿领域进行探索并培育科技人才，无疑是顺应时代需求的做法。
产教融合下，AI从知识到应用的自增强循环形成？
进一步来看，度小满与西安交大“产教融合”一旦启动，就将呈现某种“自增强循环”的现象。
西安交大校长王树国曾经举过一个事例，他自己上大学的时候，机械制造实践课是制作一个小榔头，而他自己从教41年后，学生们的实践项目还是做一个小榔头——很多高校的课程设置多年未变，在一个知识更新十分快速的时代，慢节奏、长周期的人才培养模式已经不适合时代的要求。
从这个角度看西安交大与度小满的合作，作为一个拥有百度AI技术基因的平台，度小满金融在金融科技领域的有大量AI落地应用和技术探索，例如其“基于人工智能技术的智能语音机器人金融应用”、“基于人工智能和大数据技术的智能风控平台金融服务”等项目已经入选首批国家金融科技应用试点，智能语音机器人已经应用在工商银行、招商银行、光大银行等80家银行，大量技术创新和实践经验将快速充实西安交大的AI教研内容体系，帮助其培养更多适应需求、拥有创新能力的人才。
西安交大几乎最早建立了完备的人工智能教学体系，在学界引发巨大反响的《人工智能本科专业知识体系与课程设置》就出自西安交大。与企业相比，西安交大这种“大院大所”更有体系化人才培养的能力，为企业的人才培养、创新精神激发，为技术的不断发展提供了坚实的底层保证。
双方相互裨益，合作自然而然就落地了，而更重要的是，这其中还包括了一个逻辑链条：
企业推动高校知识更新、获取实践能力，高校借此培养人才输送到企业、推动技术进步，而下一步，因此获益的企业将进一步输出更前沿和优质的知识与实践经验到高校，而高校则可以培养更具备技术素养的人才队伍，又进一步反哺企业，一旦启动，这个过程将不断循环与增强，介入、推动、反馈、提升，相互强化、滚动前进。
而这种自增强循环还将为AI的发展带来诸多现实价值。
例如，顶尖人才的培养。产教融合将为AI输送稳定的制式化人才队伍，为金融科技发展提供智力支持。而对AI而言，要实现突破创新，掐尖的人才也十分关键，不断反复从基础知识到应用创新的循环，巩固人才基本盘，才更容易培育出顶尖的人才。
又例如，AI前沿应用的探索。AI领域有很多十分前沿的技术和应用，它们有着独特的价值，典型如情感计算，其在提升金融业面向客户的人性化服务能力方面有着很大的潜力，这需要企业与高校共同努力、反复验证和提升，才能让技术从实验室走向有效的价值落地。
总得看来，推动AI人才培养和技术创新的产教融合机制将成为未来的趋势，已经在互联网、AI等方面实现弯道超车的中国，更需要这样的机制来屹立第四次工业革命浪潮，而我们并不缺乏具备深厚基础的高校和科技企业，缺的是要赶快行动起来。
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