名校太卷！全校自研37個垂域大模型只評“十大”，同分排行、難分高下

大學自研一個大模型，已經一點不算稀奇。2月2日，第一屆上海交通大學“十大垂直領域大模型”評選，向行業企業、投資機構等揭曉賽果，并在“大零號灣”成果轉化中心頒獎。

名校比拼、實在太卷。據悉，全校共有37個細分場景的垂域大模型項目入選，結果選出12個“十大垂直領域大模型”特等獎，因為其中3個項目排名同分、難分高下。同時，還有11個項目，獲得十大垂域大模型一等獎（兩個項目同分）。

作為推進“人工智能+”行動計劃的重要舉措，上海交大聚焦船舶海洋、先進制造、能源環保、材料化工、航空航天、生物醫藥、公共服務等重點垂直領域，面向全校師生、科研人員征集具有明確應用場景和技術特色的大模型成果。評選堅持“基礎研究+產業化”雙輪驅動導向，既關注技術路線的原創性突破，也重視成果在解決行業實際問題中的實用性和可落地性。

安泰經濟與管理學院葛冬冬團隊"面向運籌優化的智能決策大模型"，聚焦復雜系統優化決策難題。它創新融合運籌優化與深度學習，實現從問題建模到方案生成的端到端智能決策，相關成果在NeurIPS等國際頂級會議發表。

人工智能學院張婭團隊“DeepRare罕見病診斷系統”聚焦罕見病數據稀缺及AI黑盒難題。融合智能體與可循證推理，實現主動診療決策，溯源準確率95.4%，在相關數據集測試中超過資深專家9.6個百分點，成果發表于《自然》（Nature）。

材料學院饒梓元團隊"DeepLight輕合金大模型"聚焦輕合金成分工藝強耦合及實驗成本高的難題。融合知識推理與深度學習，構建萬條推理鏈條，實現小時級合金設計，效率提升1個數量級，成功設計出腐蝕速率0.027毫米/年的高耐蝕鎂合金。

物理與天文學院洪亮教授團隊研發的"Venus蛋白質通用人工智能"，聚焦蛋白質設計"序列-結構-功能"的耦合復雜、實驗成本高等難題。該模型基于150億條序列、訓練百億參數模型，構建干濕閉環驗證體系，已成功交付30余款高性能工業蛋白質并實現產業化。

李金金教授團隊研發的“ManuDrive時序感知AI自控大模型”，聚焦生物發酵的高維非線性及動態復雜難題。該模型首創時序動態遞歸預測架構，實現從滯后反饋到全局前瞻跨越，已在川寧生物500噸級產線落地，產量提升超5%，年創數億元效益。

設計學院曹永康教授團隊研發的“建筑文化遺產保護垂直大模型”，聚焦歷史建筑病害勘察診斷與修復決策難題。該模型融合多源數據感知與三維虛擬復原技術，實現病害自動識別診斷，已將傳統需要數月的勘察報告編制工作縮短至數日內完成。

上海交大醫學院附屬瑞金醫院胡偉國教授團隊研發的“RuiPath瑞智病理大模型”，聚焦病理醫生缺口大、基層診斷率低等難題。該模型基于百萬級病理圖像訓練，實現秒級單切片診斷，在12個公開數據集14項任務中有7項達業界領先，已啟動全球多中心計劃。

集成電路學院義理林團隊“OpticsGPT光學領域大模型”，聚焦光學領域專業知識壁壘高及通用大模型難以滿足行業深度需求等難題。融合領域知識圖譜與深度學習，在光通信、光學計算、光學設計等多維度全面超越GPT-4o與DeepSeek-v3，實現光學系統小時級智能設計，效率提升1個數量級，成功應用于算力中心光模塊運維、國產高端示波器智能化等核心業務。

八仙過海、“神仙打架”。來自交大機械與動力工程學院、電氣工程學院、醫學院和附屬醫院等單位的多個項目也參與評選，涵蓋智能制造輔助設計、新藥研發分子預測、智能診療輔助決策、材料基因組計算等多個前沿方向。評選產生的優秀成果將納入學校“人工智能+”行動計劃重點推廣項目，與相關行業企業開展深度合作轉化。

原標題：《名校太卷！全校自研37個垂域大模型只評“十大”，同分排行、難分高下》

來源：作者：解放日報 徐瑞哲