值得注意的是 ， 华为云一些先进技术成果参与科研的方式 ， 不再仅仅是简单的算法与算力赋能 ， 而是深入科研机理与科研核心系统 ， 成为科研工作中的核心手段与可复用工具 。
这种深度落地高校 ， 深度融于科研工作的产学研合作新范式 ， 或许在目前阶段值得更多关注与拖动 。
三重“互性” ，
搭建产学研AI合作新范式
AI相比于其他技术的产学研融合工作来看 ， 既有相当程度的共性 ， 又有非常显著的个性 。 AI的特点是数据、算力、算法、场景等诸多要素的不断汇集与融合 ， 这就导致企业离不开高校的基础研究与人才供应 ， 高校也离不开企业提供的算力支持、平台工具与应用场景 。 与其他学科的产学研结合更偏向长期性、社会性的特点不同 ， AI从各方面来看都更加依赖产学研通力合作才能有效发展 ， 非常直观、近距离地对产学研合作模式与效率提出了要求 。
以大模型训练为例 ， 华为云可以为高校训练大模型提供充沛的算力 ， 也可以为高校提供充足的大模型验证与落地场景 。 同时 ， 华为云的大模型成果也可以直接作用于科研工作与教学教研 ， 由大模型落地衍生出的很多任务需求都适合与高校研究方向紧密结合 。 在这一方面 ， 我们已经看到充沛的产学研合作成果 ， 并且在国内取得了领先的成绩 。

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从华为云与高校的AI合作成果中 ， 可以总结出产学研AI合作的全新范式 ， 并将其中经验归纳为三个原则、关系和方案：
一、合作中的相互性原则 。
现代社会学中 ， 提出人与人、团体与团体合作中的相互性原则（interactive principle） ， 或者被“相互性规范” 。 表现为如果你肯定别人 ， 别人也将更肯定你 。 华为云与高校的AI合作 ， 就是一个相互肯定 ， 不断培养信任与共识的过程 。
苏州大学计算机学院院长、软件学院院长张民认为 ， 企业与高校合作是要做到双赢的结果 。 一方面所有技术进步都从基础研究开始 ， 另一方面产业驱动提出的问题才是AI的好问题 。
与华为云合作的三年来 ， 张民认为各方面都非常顺利 ， 不仅得到了一系列成果 ， 还培育了充分的信任 。 苏州大学方面会派最好的学生参与到与华为云的合作中 ， 而华为看到了学生的能力后 ， 也积极吸纳他们毕业后入职华为 。 这样双方形成了高度的认可与正向价值循环 ， 可以说是合作中相互性原则的完整体现 。
二、价值上的互补性关系 。
企业与高校的技术合作 ， 归根结底需要双方具备充分的价值互补性 。 在一门新技术的崛起过程中 ， 各方面都有可能培育长处 ， 同时也不可避免出现短处 。 只有高效配合 ， 实现广泛的价值生态结合体 ， 才能最大限度克服问题 。
北京航空航天大学人工智能研究院常务副院长李波认为 ， 人工智能各方面面临着很多问题 ， 需要构建多维度的生态来解决 。 一件大事都不是一个企业能够做起来的 ， 华为云作为龙头企业与优势高校的合作 ， 是共同构建一个生态 ， 从而实现开放共享共赢 ， 相互一起完成社会职责 。
从盘古大模型、知识计算等前沿技术的高校落地进程中 ， 可以看到价值上的互补性关系是技术进步的真实动力 ， 也是产学研合作的核心纽带 。
三、发展中的互动性方案 。
在合作中具有相互性 ， 在价值上完成互补性 ， 进而就是在发展中构筑互动性 。 这一点也是华为云积极推动与高校进行AI合作的关键所在 。 田奇介绍说 ， 面对大模型这个业界关注的重点 ， 华为云可以从商业化目标中倒推 ， 将大模型的发展分解成各个问题给到学术界 。 高校有着非常强的创新能力 ， 在大模型领域非常适合与华为云进行合作 。