为深化中外合作办学中的产学研协同创新，推动人工智能与新材料、化工领域的跨界融合，杭州电子科技大学圣光机联合学院于12月10日在第11教研楼111 举办教学实践共同体专题活动。本次活动以“AI 赋能科研，科研引领产业升级”为核心主题，聚焦学科交叉背景下的育人新模式构建，为学生搭建“知识学习-科研实践-产业对接”的全链条成长通道。活动由学院副院长樊谨主持，博士生导师、杭电上虞研究院副院长梁立军老师担任主讲嘉宾，分享教学思考与实践感悟。
梁立军老师兼具深厚的学术造诣与丰富的产业实践经验，他是中国化工学会化工大数据和智能设计专委会委员，同时担任化工三大期刊Chemical Engineering Science 副主编、AI for Science青年编委。其深耕数据知识双驱动的科研范式，成功构建人工智能膜设计框架，研发一系列新型高性能膜材料，产生了显著的社会经济效益。近年来，梁老师以第一作者或通讯作者身份发表SCI 论文70余篇，其中不乏Nat. Sustain.、Sci. Adv.等顶级期刊成果；以负责人身份主持国家自然科学基金等项目3项、省部级项目2项，参与国家和省部级项目7项。他培养的学生凭借扎实的数学功底与突出的科研能力，多就职于人工智能、高端制造、新材料等领域龙头企业，获得行业广泛认可。
“计算数学是一门‘入门难、后劲足’的基础学科，那些看似抽象的数学方程、复杂的计算逻辑，实则是打开科研与产业大门的金钥匙”，梁老师结合自身教学与科研经历，向在场师生阐释计算数学的核心价值。他谈到，授课中发现学生对抽象理论存在畏难情绪，通过引导学生将知识点与科研中的算法设计、大模型训练等实际场景相关联，帮助学生逐步理解知识的应用价值。“线性代数的矩阵运算、偏微分方程的数值解法，这些知识点虽看似与就业直接关联度不高，但扎实掌握后，能为后续从事人工智能算法研发、新材料性能模拟等工作筑牢根基，让学生在就业市场中具备核心竞争力。”梁老师强调，计算数学培养的逻辑思维与建模能力，是学生应对复杂科研问题、适配产业高端需求的关键，更是提升就业质量的重要保障。
围绕“化学材料研发的难点与困境”、“人工智能在新材料研发中的应用突破”、“AI 赋能化工领域的实践路径”等核心议题，梁老师展开深度分析。他指出，当前新材料研发面临周期长、成本高、试错难度大等痛点，化工领域则迫切需要流程优化与效率提升，而人工智能技术的介入正逐步破解这些难题。作为人工智能的基础支撑，计算数学的专业知识在算法优化、大模型训练、数据处理等环节发挥着不可替代的作用——从新材料性能的数学建模预测，到化工反应过程的数值模拟，再到AI for Science领域的算法创新，均离不开计算数学的底层赋能。
互动讨论环节，现场师生围绕三大核心问题展开热烈交流。针对“大模型的投入产出比”，大家结合科研项目实际，探讨中小团队如何精准布局大模型应用、平衡研发成本与效益；在“国内新材料数据库建设”议题中，与会者深入分析当前数据库存在的覆盖面不足、数据标准化程度低等问题，并提出加强校企协同共建、完善数据共享机制的建议；关于“AI for Science相关领域的产业化落地”，大家一致认为，需打通“理论研发—技术转化—市场应用”的堵点，依托高校科研优势与企业产业资源，推动科研成果从实验室走向生产线。多元观点的碰撞为学科交叉创新、产学研深度融合提供了丰富思路。
作为学院探索中外合作办学特色育人路径的重要举措，本次活动紧扣“科研为核、教学为基、产业为用”的理念，既凸显了基础学科在科研与产业中的支撑作用，也为师生搭建了高效的交流探讨平台。学院副院长樊谨在总结中表示，圣光机联合学院将持续深化“课程—科研—产业”三位一体的育人模式，进一步强化基础学科与前沿领域的衔接，鼓励教师将科研感悟与产业经验融入课堂教学，让学生在学习中感知科研价值、对接产业需求，为培育具备扎实理论功底、较强科研能力和高端就业竞争力的国际化创新人才提供坚实保障。未来，学院将继续以产学研深度融合为抓手，不断探索育人新模式、新路径，为推动相关领域创新发展注入人才动力。
