服务热线:400 900 8000

光谷“唯新”,新型研发机构澎湃新动能

姗拉娜 发表于 2024-5-15 16:52:08 来自手机 | 显示全部楼层 |阅读模式
158 0
在科技飞速发展的时代,新型研发机构如同一颗璀璨的明珠,照亮创新的道路。


武汉东湖高新区(又称“光谷”)新型研发机构的发展历史可以追溯到15年前。早在2009年,光谷就开始探索新型研发机构的体制机制创新,启动建设武汉生物技术研究院,试水事业单位企业化运营。





2012年,光谷探索新型协同创新模式,按照“市场主导、社会融资、依托院校、当局支持”的原则,陆续组建了光电院、导航院、资环院、装备院、海工院、新能源院等6家工研院。这6家工研院都是由武汉市当局决策后,签订市校(企)共建协议,按照“一事一议”的方式给予支持。


民营经济是社会经济发展的重要力量。2018年,光谷尝试引进民营经济共建产业院,相继成立了武汉中科医疗科技工业技术研究院(医工院)和武汉高德微机电与传感工业技术研究院,帮助企业提升自主创新能力,加强核心技术研发。


为了适应新时期的发展要求,2019年后,光谷成立的新型研发机构主要是轻资产的“三无”事业单位、企业化运营模式。


比如,2020年华中科技大学丁烈云院士团队主导成立的武汉数字建造产业技术研究院;2021年6月成立的武汉市区域性引领型新型研发机构——武汉产业创新发展研究院;2021年9月成立的武汉量子技术研究院;2022年,光谷与中科院自动化所共建的武汉人工智能研究院,同年11月与北京大学共建的北京大学武汉人工智能研究院等。


通过梳理光谷新型研发机构的发展历史,我们不难发现,光谷一直在探索改革,从建设主体,到体制机制,到运营模式,光谷发展新型研发机构没有停下探索的脚步。


目前,光谷共有新型研发机构17家,这些新型研发机构为光谷带来很多新的技术突破和创新成果,推动产业转型和升级,对于高标准建设武汉新城,推动“中国光谷”迈向“世界光谷”具有重要意义。
聚焦前沿技术,提升创新能级
在武汉人工智能研究院(以下简称“武智院”)的人机对话平台上,给出一张奔跑的小狗的照片,“紫东太初”大模型立刻辨认并描绘出照片中的景象:一只黑白相间的狗在铁轨上奔跑着,身后是绿色的树林。然后提出“以光谷为主题做首诗”时,“紫东太初”大模型迅速地完成了一首七言绝句。





“紫东太初”是全球首个图文音三模态大模型,由中国科学院自动化研究所联合武汉人工智能研究院发布,曾获2022世界人工智能大会最高奖项——SAIL大奖。去年,“紫东太初”2.0版本正式发布,在语音、图像和文本三模态的基础上,加入视频、传感信号、3D点云等模态数据,研究突破了认知增强的多模态关联等关键技术,具备全模态理解能力、生成能力和关联能力。


“紫东太初”大模型研究中心成立于2020年,但中科院自动化所的大型模型研究最早可以追溯到2018年左右,是我国最早开展此类研究的一批团队之一。2022年7月,武智院获批成立,主要聚焦跨模态智能国际前沿研究方向,是中科院自动化所加速推动人工智能创新成果规模化应用的创新平台,致力于打造新一代人工智能技术创新策源地和产业发展高地。


聚焦前沿,是武智院的使命,也是“紫东太初”大模型的发展方向。


“‘紫东太初’大模型正赋能千行百业,推动数字经济全面发展。”武智院相关负责人介绍说,“紫东太初”人工智能开放服务平台目前已乐成应用于智能制造、智慧医疗、智慧文旅、智慧政务等10余个领域,形成规模化应用落地。



武汉人工智能研究院


在智慧医疗领域,武智院联手九州通打造基于“紫东太初”大模型的医疗器械智能管理平台,自动辨认管理2000多种医疗器械,能效提升30倍,精度实现99.9%,并将迅速推广到更多医院;


在法律咨询领域,“紫东太初”大模型仅需0.5秒就可完成案件的分析、拆解、定责,将法律案件研判的效率提升100倍左右;


在智能制造领域,“紫东太初”工业大模型可显著提高企业生产柔性与智能自动化程度,助力企业降本、提质、增效。在与华工科技中央研究院合作的智能焊缝项目中,被AI大模型优化后的焊缝引导与辨认检测系统精准度更高,稳定性也更强。更重要的是在性能方面,AI大模型技术的辨认效率比传统CV技术提升了50%······


可以说,新型研发机构聚焦前沿科技,推动了产业机构转型升级,促进传统产业向高端化、智能化方向发展。同时,也吸引了更多创新资源,包括人才、资金和企业,形成良好的创新生态,进一步提高高新区的创新能力。


比如,武汉生物技术研究院培育的企业——禾元生物公司,自主研发的全球首个植物源重组人血清白蛋白注射液生产线,获批国家重大科技专项攻关项目。



武汉人工智能研究院展厅


武汉导航与位置服务工业技术研究院孵化的企业——梦芯科技,研发出全球首颗北斗高精度AI控制芯片,目前芯片出货量达百万级。


武汉量子技术研究院与中科酷原打造的国内首个原子量子计算云平台,能提供量子计算模拟、量子计算编译、图形化编程等核心能力,未来用户可以通过该平台提交计算任务到真机上运行,加速量子计算融入量子化学研究、新药新材料开发、能源气象模拟等场景。


北京大学武汉人工智能研究院,在智能技术方面,研究人工智能、通用人工智能技术,解决相关科技领域“卡脖子”问题。在产业生态方面,构建基于通用人工智能、智能社会治理的“产学研用”生态系统。


············


无疑,新型研发机构与光谷的发展相辅相成,这些新型研发机构在前沿科技领域取得的突破性成就,带动了光谷产业和经济的增长,也提高了光谷的影响力。
平台托举创新,催化科技成果
一颗芯片从无到有,要经历设计、制造、封装等多个流程。作为前序流程,芯片设计,特别是制造封装环节的设计是否具备高水平,与芯片能否顺利实现规模化生产息息相关。


去年2月,武汉产业创新发展研究院(以下简称“武创院”)芯片制造协同设计研究所(以下简称“芯研所”)通过专家咨询论证,正式启动运营,这是湖北省首个芯片制造协同设计平台。


武创院芯研所由武创院联合武汉大学工业科学研究院刘胜教授团队,以及湖南珞佳智能科技有限公司共同组建,整合武汉大学、华中科技大学、华进半导体、智能汽车安全技术全国重点实验室等国内一流芯片制造和测试仪器平台资源。


芯片制造是芯片产业的核心环节,它就像一场关键的接力赛,将设计好的芯片蓝图转化为实际。


针对半导体芯片集成工艺及可靠性关键核心技术攻关、小试中试服务、产学研转化孵化等问题,武创院芯研所建设先进芯片材料及工艺集成综合测试平台、芯片制造—封测材料数据库平台、多场多标准耦合的芯片制造协同仿真平台、基于工艺及可靠性的芯片制造—封装CAPR工业软件平台等四大平台。





武汉产业创新发展研究院




作为高能级综合性新型研发机构,武创院为入驻项目在芯片设计制造全流程中做好多物理场多标准协同、材料—结构—制程—可靠性一体化协同、上下游产业链协同保驾护航,助力武汉打造先进芯片制造协同设计产业高地。


“设立武创院的目的,就是为了打破传统创新主体之间相互割裂、资源分散的壁垒。武创院的功能定位,就是成为创新主体和创新资源的集聚者、整合者、催化者。”武创院相关负责人表示。


成立于2022年的武创院,致力于做好“当局不能做、高校院所不愿做、企业做不了、但科技创新又必须做”的事情,打造“政产学研金服用”创新共同体。


不止芯研所,截至目前,武创院已组建成立专业研究所20家,企业联合创新中心31家,产学研和公共技术服务平台6家,吸引集聚一批领军科学家核心团队和创新创业团队,开辟了新一代信息技术、生命健康、先进制造等一批新领域攻关方向,示范性、带动性、引领性作用进一步显现。


以武创院为代表,光谷的创新链、产业链、资金链、人才链深度融合,新型研发机构功不可没。这些新型研发机构为培育企业成长,搭建了一批领域相关的公共服务平台,促进企业核心技术加速突破,不断刷新区域科创实力——


武汉新能源研究院建设有太阳能发电装备共享平台、锂离子电池研发检测装备共享平台、能源互联网装备共享平台等,充分发挥装备资源共享效益,加速企业研发进程。


武汉生物技术研究院打造的公共技术服务平台,对外提供基因测序及分析、高通量筛选、分子结构与功能分析等六大专业服务,不仅为企业节省了成本,还提高了研发效率。



武汉生物技术研究院公共技术服务平台


这些平台的成立,同时加速了科技成果的催化。


据统计,截至目前,光谷新型研发机构(工研院)累计转化科技成果400余项,成果转化金额24.1亿元,申请专利3000余件,其中获国家发明专利1660项,孵化企业近400家,认定高新技术企业147家,引进海外人才117人次,建设公共服务平台43个。仅2022年,东湖高新区新型研发机构(工研院)及相关企业产生的科技成果数542项。


攀“高”向“新”,终能登顶。新型研发机构已成为光谷加强创新能力策源、推动科技成果转移转化以及科技型中小企业培育不可或缺的力量。




本刊记者:胡 欢
通讯员:刘安娣 耿尕卓玛 李一帆
编辑:虞攀亮
编审:王 婷
审核:苏劲松
出品:中国高新区杂志社




免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系光谷社区站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!
回复

使用道具 举报

全部回复(0)
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

Archiver|手机版|小黑屋|关于我们

Copyright © 2001-2024, Tencent Cloud.    Powered by Discuz! X3.5|Sitemap

违法和不良信息举报电话:010-00000000 举报邮箱:adminx@adminx.com 未成年人不良信息举报电话:010-00000000

GMT+8, 2024-11-24 01:29 , Processed in 0.788565 second(s), 38 queries .