科技日报记者 刘侠 实习生 李雯婧
近日，记者随“科技日报看四川——科技创新高校行”主题活动走进西南财经大学，对话该校统计与数据科学学院教授林华珍，计算机与人工智能学院院长、教授刘贵松，金融学院教授郑羽三位深耕产学研一线的科研工作者，感受该校将人工智能、智慧医疗、金融科技等前沿成果从实验室推向产业一线、服务国家战略与民生需求的生动实践。
据悉，林华珍团队积极响应国家加强人工智能发展的号召，针对国家急需振兴的中医学领域，将统计学与大模型技术交叉创新，开发出中医辅助诊疗智能体，同时积极开发儿童脑智发展智能体，服务社会。团队坚持下沉一线摸清场景痛点，让算法适配基层硬件条件与使用能力，有效破解理论算法严谨性与基层复杂数据之间的矛盾。
立足学校财经科技特色，刘贵松团队构建起“基础理论—技术研发—行业应用”完整的科研攻关链条，在联邦学习、多模态AI、类脑计算等领域实现关键突破。针对金融数据隐私保护痛点，团队研发的联邦学习框架实现“数据可用不可见”，化解数据共享与安全合规的矛盾；多源信息融合技术则为智慧金融、低空经济等领域科学决策提供全面支撑。团队通过政产学研联动、协同攻关、人才共育、全流程转化等模式，推动多项技术在金融、投资、制造等领域落地，助力人工智能向合规化、轻量化、普惠化迈进。
此外，郑羽团队聚焦“数聚智用”技术，致力于将沉淀在文档、流程及专家经验中的“沉睡数据”，转化为高质量AI语料与可落地的智能应用。为此，团队耗时五年构建起包含自主可控算力底座、KubeAI智算开发平台及IBSWUFE智能协作平台在内的“AI 工厂”体系。这套标准化“生产线”将传统“手工作坊”式科研转化为可重复、可持续的工程化流程，确保算力有保障、数据能治理、模型可部署，为科研成果从论文走向产品提供坚实的工程载体。
谈到科技成果转化应如何跨越“最后一公里”的问题，林华珍表示，要跳出“唯论文”的科研惯性，始终锚定真实的民生需求。她认为，科研始终要以实用、普惠、可复制为核心标准，真正做到技术有人用、用得起、用得住，才能让科技成果真正落地生根、赋能民生。郑羽强调关键在于找到行业真正的痛点。他直言，实验室成果往往是理想环境下的最优解，而行业场景充满复杂数据与多变需求，必须结合真实业务进行二次优化与持续迭代。
此外，林华珍还提到，要构建一套让科研人员敢干事、转化项目能落地的良好生态系统，助推更多高校科技成果落地转化。“建议将科技成果转化成效纳入高校教师职称评审、岗位聘任、绩效考核权重，健全分类评价体系；并搭建公益性科技成果转化法律服务平台，一站式提供专利布局、合作谈判辅导、合同审核把关等专业支撑，让科研人员专心开展技术研发。”她说。
从智能技术服务基层民生，到“AI工厂”打通转化堵点……西南财经大学科技工作者始终坚持把科研论文写在产业一线、把创新成果落在应用场景，以财经科技为核心抓手，持续推动创新链、产业链、人才链深度融合，一批批前沿技术的高效转化，既彰显高校科研工作者的担当，也为数字经济、民生服务、金融创新注入了源源不断的动力。
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