“江南基石”計劃的遴選，如同一場精密而緊張的外科手術，在江南省的科技肌體上謹慎推進。聯合工作組辦公室裡燈火通明，海量的申報材料堆積如山，專家評審會一場接一場，各種背景、各個渠道的說情、谘詢、質疑電話也絡繹不絕。但秦墨頂住了壓力，明確指示：公平、公正、公開，寧缺毋濫，聚焦“卡脖子”難題和重大戰略需求，不搞平衡，不撒胡椒麵。經過幾輪近乎苛刻的評審和激烈的內部辯論，首批三個“重大創新聯合體”的牽頭單位終於塵埃落定。
東南大學憑借在人工智能領域的深厚積累和周哲教授這麵旗幟，成功牽頭“人工智能國家前沿科學中心（江南）”的籌建，並以此為核心，組建“智能感知與決策創新聯合體”，聚焦新一代人工智能基礎理論與關鍵共性技術。省科學院聯合幾家在材料科學有優勢的高校和龍頭企業，拿下“先進材料與製造創新聯合體”，主攻高端芯片材料、航空航天特種材料等。而“新能源與智能網聯汽車創新聯合體”的牽頭單位，則出人意料地落在了一家省屬國企——江南汽車集團身上。這家老牌國企近年來在電動化、智能化轉型上投入巨大，雖然市場表現不算最亮眼，但勝在產業基礎紮實、全鏈條布局完整，且與省裡發展汽車支柱產業的戰略高度契合。
牽頭單位確定，隻是第一步。真正的難點，在於聯合體內部如何“捏合”。按照“基石”計劃的設計，聯合體不是簡單的項目合作，而是要打破單位、學科、所有製界限，實現人才、設備、數據、資本的實質性共享和深度融合，形成“創新共同體”。
然而，理想豐滿，現實骨感。在東南大學牽頭的人工智能聯合體首次籌備會上，氣氛就有些微妙。參會的除了本校計算機、自動化、數學等優勢學院，還有省內外幾所高校的相關團隊，以及兩家在計算機視覺和自然語言處理領域領先的民營企業。議題是討論聯合體首個五年攻關方向。
“我認為，應該集中力量攻關‘第三代人工智能基礎理論’，這是國際前沿，也是我們能否實現彎道超車的關鍵！”本校一位資深教授率先發言，觀點鮮明。他所在的實驗室，長期從事相關研究。
“基礎理論當然重要，但周期長，風險大。聯合體剛起步，需要一些能快速見效、展示度的成果。我建議，可以從‘智慧城市大腦’或‘工業智能質檢’等應用場景入手，利用我們現有的技術積累，快速形成示範應用，這樣也好向省裡交代。”另一所高校的團隊負責人提出了不同看法，他們更擅長應用落地。
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“智慧城市？工業質檢？這太‘老套’了！要體現國家中心的水平和魄力，就應該瞄準最前沿、最根本的問題！比如具身智能、通用人工智能的底層架構……”又有一位年輕的海歸學者激昂陳詞，他的研究方向更為前沿。
民營企業代表則更關注實際產出：“各位老師，理論探索和應用研究都重要。但我們企業參與進來，是希望技術能儘快轉化為產品，形成市場競爭力。聯合體能否在項目設置上，就明確一些與企業需求緊密結合、有明確產業化路徑的課題？我們可以提供場景、數據，甚至部分研發經費。”
會議開了整整一天，各方觀點激烈碰撞，都試圖將聯合體的研究方向引向自己擅長的領域或有利的方向。基礎研究派、應用導向派、前沿探索派、產業需求派，各有道理，也各有算盤。周哲教授作為牽頭人，既要平衡各方訴求，又要確保聯合體不淪為“大雜燴”或“利益分肥”的平台，感到前所未有的壓力。他意識到，將這些來自不同單位、擁有不同文化、追求不同目標的團隊真正“融合”起來，形成合力，其難度不亞於攻克任何一個科學難題。
同樣的問題，也出現在江南汽車集團牽頭的聯合體。他們希望聯合攻關下一代智能駕駛的“車路雲”一體化技術，這需要通信、人工智能、高精地圖、汽車電子等多方協同。然而，在討論技術路線和任務分工時，矛盾立刻顯現。高校的研究團隊傾向於采用最新、最“酷”的技術方案，追求算法的先進性和論文的發表；而零部件供應商則更關注成本、可靠性和量產可行性；集團自身的工程團隊，則對技術的落地時間和與現有平台的兼容性有嚴格要求。第一次技術協調會，就在傳感器選型方案上陷入僵局：高校團隊推薦性能頂尖但價格昂貴的激光雷達方案，而車企和供應商則堅持認為，在當前成本約束下，以視覺為主、多傳感器融合的方案更現實。雙方各執一詞，會議不歡而散。
“基石”計劃試圖打造的“創新航母”，在啟航之初，就麵臨著內部動力係統如何協調一致的巨大挑戰。舊有的學科壁壘、單位藩籬、利益考量，像無形的纜繩，束縛著這艘巨輪，讓它難以全速前進。
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