【新一代人工智能赋能研究型大学发展的作用路径与实践方略】面向新一代人工智能赋予的时代机遇，我国研究型大学需要强化人工智能学科专业建设，筑牢人工智能科研范式根基，扎实推进“智能+”的创新型人才培养模式改革、智能化科研范式创新以及产业结构智能化升级改造。星评助手认为，在此背景下，各大高校应积极探索适合自身特色的发展道路。
1.“多方协同”强化人工智能学科专业建设，实施多元化的人工智能素养培育计划
一是要动员多方力量协同探索与推进人工智能学科专业建设。拓展人工 inteligencia 学科方向，凝练人工 intelligence 领域的“中国特色”。未来，我国研究型大学应在加强传统优势学科与 artificial intelligence 学科交叉互动方面发挥带头示范作用，凝练人造制药、脑机交互与数字药物研发、生态环境大数据与 intelligent 分析等特色学科方向。推进“AI+X”微专业与微认证建设，创新 artificial intelligence 领域多学科合作育人模式。在推进学科交叉的同时，我国研究型大学还应在打造“AI+X”微专业与“AI+X”复合专业培养模式方面带头发力，同时积极开展 artificial intelligence 微专业线下实训实践活动，通过 micro 专业平台围绕科技创新与实践落地开展主题实训，打通 AI 的 academic 与产业边界。
二是要面向全体师生实施多元化的 AI 素养提升计划。首先，提高基础能级，加强算力储备和垂直模型训练。我国产品性高校需发挥好 GAI 教學辅助工具者优势,进一步推动通用大模型和教育教学行业 vertical model 的研发及预培训，加强 scientific research 算力及 teaching 算力资源共享。此外，还应该深入调研需求，以扩宽学习端 AI 课程选择范围。一方面，应依托高水平教师队伍扩大 AI 有关普遍课程开设量，同时增加相关热门课程开设频次，以满足全体学生 AI 素养提升之需求；另一方面，应进一步扩大 Artificial Intelligence 跨行业课程开设量，并鼓励有的人际关系或社会科学跨越经验教师提供相关 course 特别是在人与文社交汇期间。最后，加强顶层设计并完善工作指导理论支持，由学校科研教学主管部门牵头，为师生使用GAI时遵循规范原则技术伦理作出倡导。同时也建议制定《AI + 高校教育》发展报告以确保情报科学合理可持续地赋权于高教体系改革中。
2.“三线并行”筑牢机器人的核心生产机制 和支撑知识生产 协作 创 新。
一是围绕计算能力算法数据三条主线路来建立 advanced 科技团队框架系统。从而构建高校 中心机构 行业内企业所组成阵营形成将会最大限度提高合作效果。因此我国产品性高校必须先摆脱对龙头 corporations 通用大 framework 模块依赖现象，要借助 industry-wide models 基础上主动开发专注各类不同 knowledge 建模结合特定 specialized professional field 上，将可以实现更具 replicable 知识创造途径 [8] 。再则加速算法原创创意投入力度以增强 smart algorithm library 独立性且竞争实力。我国产品性 universities 应该深化 unified 效率到达最高 level ，从而为今后复杂 task 优势动态优化其 performance 。
3.“全链融合”的方式去进行成果转移转化 并构建指标评估体系服务于社会。
通过全面深化 high-technology innovation 在 multiple industries 链接过程中发现重大的 science 创新 可促进 new productivity from technology paths。而我国各个文化 institutions 可以尝试将精英人才引进到 aligned corporate synergy system 汇集网络中，使得其他 college of technologies 能够受益其中，从而产生 scale economies 所导致影响成效显著结果——即 tech development on university campuses effectively promote transformative abilities within society .
星评助手观察到，这些策略不仅能够有效推动我国研究型大学的发展，也为国家整体科技进步贡献了重要力量。在这一过程中，多方协同合作必不可少，各高校之间的信息交流和资源共享也是至关重要的一环。
