CAAI联合人大高瓴AI学院推出高校算力支持计划：赋能科研与教学
4月9日，中国人民大学见证了一项关键性产学研合作的启动。在中国人工智能学会（CAAI）的推动下，中国人民大学高瓴人工智能学院与英博数科正式签署协议，共同发起“高校学院算力支持计划”。该计划是对国家“人工智能+”战略的精准响应，旨在系统性地强化高校智能算力基础设施，优化人工智能人才培养体系，并构建“学会搭台、企业赋能、高校落地”的科教协同创新范式。
签约仪式由中国人民大学高瓴人工智能学院副院长孙浩主持。中国人工智能学会副秘书长陈雯柏、中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣、英博数科CEO浦威分别致辞。学院副院长窦志成与英博数科副总裁秦伟俊随后介绍了双方的发展规划与合作框架。在陈雯柏副秘书长的见证下，文继荣院长与浦威CEO代表双方完成签约，标志着围绕人工智能科研攻关、人才培养与智算基建的合作进入实质性推进阶段。
从左到右：中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣、中国人工智能学会副秘书长陈雯柏、英博数科CEO浦威
以智算为支撑，开启校企协同新篇章
随着《“人工智能+教育”行动计划》的发布，人工智能与高等教育的融合进程全面提速。这场变革不仅重塑教学模式，更驱动科研范式与人才培养体系的深层演进。在“促进融合”与“建强基础环境”等核心任务中，算力的战略定位愈发明确——它已超越传统科研工具范畴，成为支撑教育智能化转型与前沿科研创新的基础能力。
此次算力支持计划落地人大高瓴人工智能学院，是产学研协同创新的典型实践。项目将直接服务于课程教学、前沿科研、学生实验及学科竞赛等核心场景，提供稳定高效的智算资源。其深层价值在于构建一个良性闭环：通过夯实高校算力底座，提升教学与科研的实践效能，最终推动人工智能在教育、科技与产业应用链条上的深度融合与价值释放。
高瓴人工智能学院：持续提升科研引领力与人才培养能力
中国人民大学高瓴人工智能学院成立于2019年，是国内系统布局人工智能学科建设与人才培养的先行者之一，建立了从本科到博士的完整培养体系。
学院执行院长文继荣在致辞中指出，高性能智算基础设施已成为高校实现科研突破与人才培养升级的关键支撑。他认为，此次合作将显著增强学院在相关领域的底层能力。当前人工智能的快速发展表明，算力不仅是决定科研深度的“燃料”，更是激发创新活力的“催化剂”。未来的前沿探索，必然是“智力”与“算力”的双轮驱动，二者的协同程度直接决定了创新的边界与效率。
文继荣院长进一步强调，人工智能研究必须突破象牙塔，主动对接产业需求与真实场景，才能实现技术价值的有效转化。校企深度合作正是打通教育、科研与产业壁垒的核心路径。他对英博数科的支持表示感谢，并期待各方以此为契机，将合作推向更高水平。
学院副院长窦志成在会上介绍了学院的综合发展情况。近年来，高瓴人工智能学院在前沿研究、平台建设及产学研合作等方面取得系列突破，形成了鲜明的学科特色与发展优势。
英博数科：从提供算力走向共建能力
英博数科CEO浦威在发言中，同样强调了算力在人工智能发展中的基础性作用。他认为，高质量、易获取的算力支撑，是推动科研创新、教学改革与人才升级的重要基石。
作为深耕智算中心与AI基础设施的企业，英博数科的核心聚焦于提升算力资源的可用性、稳定性与服务效率。浦威提出一个关键观点：算力的核心价值不在于占有，而在于被充分、高效地利用。只有让算力深度融入科研探索、教学实践与产业应用的全流程，才能真正释放人工智能的创新潜能。
因此，他明确表示，此次合作并非一次性的资源支持，而是着眼长远的系统性投入。英博数科的目标是推动合作模式从“提供算力”升级为“共建能力”。这背后是基于行业趋势的清晰判断：从算力供给到能力共建，是人工智能产业生态发展的必然路径。
面向未来，英博数科希望依托其在基础设施、运营服务及产业资源方面的优势，不仅担当高校的算力保障者，更成为连接产业场景与学术人才需求的桥梁，与高校共同探索产学研协同的创新模式。
学会发挥平台作用，智算合作计划加快落地
中国人工智能学会副秘书长陈雯柏从平台组织的视角阐释了合作意义。学会长期致力于促进产学研协同创新，本次合作是该理念下的重要成果。他表示，学会将持续发挥纽带与催化作用，促进资源高效对接与能力有机协同，推动人工智能与科技创新、高等教育产生更深层次的“化学反应”，产出务实成果。
英博数科副总裁秦伟俊具体阐述了智算合作计划的实施方案。该计划将聚焦高校教学、科研、竞赛等核心场景提供定向支持。根据方案，三方将共同构建前述协同模式，具体推动高校智算设施升级、云服务落地以及人才培养生态建设。
面向未来，打造开放协同的人工智能创新生态
当前，国家“人工智能+”行动正向纵深拓展，人工智能的发展逻辑正从单点技术突破转向体系化、生态化竞争。在这一宏观进程中，高校、企业与学术组织之间的深度协同，将成为决定创新落地效率与人才培养质量的关键变量。
本次合作以学会为平台，探索校企深度协同的新机制，具备显著的示范价值。它验证了一种可行性：通过制度化的合作设计，能够将产业界的先进算力资源与基础设施能力，持续、稳定地注入高校的科研与教学一线。
展望未来，此类合作模式的广泛推广，将有力促进人工智能基础设施与高等教育体系的深度融合，加速科研成果的产业转化与人才培养的模式创新。最终，这将为构建一个开放、协同、可持续发展的国家人工智能创新生态，提供坚实而具体的支撑。