来源：科技日报 记者：李钊
2021年9月的一天，在清华大学廖凯原楼的一间教室里，一堂名为《大数据技术的应用与实践》的技术类选修课正在进行。台下听讲的是100名来自清华各院系的学生，不一样的是，台上做分享的并非本校老师，而是一名来自美团研发一线的80后高级工程师。
“得有一类课程，告诉学生技术到底是如何在产业里落地的，这些课一定要在‘战场’上的人来讲才会有感觉。”清华大学电子工程系主任汪玉教授说。
作为清华大学电子工程系的系主任，汪玉一直在思考，如何让高校课程和行业先进技术合作，帮助年轻人捕捉到一线的灵敏变化，进而解决生产、生活中的真正问题。
于是，这门特殊的课程应运而生。目前，清华大学已联合科技企业开设多门联合课程，结合高校和企业两大教育资源，在发挥高校理论教学优势的同时，也借力企业有真实应用场景实践的优势，培养更多能解决实际问题的科技人才。
企业的工程师走进清华课堂，清华的前沿技术也在落地行业。
近年来，清华大学携手华为、美团等多家科技企业，在人才培养、科研成果转化等层面达成战略合作。仅在2021年，清华大学就联合美团发起20个科研合作课题，涵盖智能无人系统、语言智能、基础技术、运筹优化与数字化和数字经济方向，这些课题均面向未来零售科技场景建立，以真实社会需求为导向，为高校前沿的科技能力落地结果创造条件。
以需求牵引，将产业一线实践引入课堂
如何通过课程这一决定教育教学质量的关键要素，培养以需求和问题为导向、快速适应产业变革的科技人才，是汪玉一直在思考的问题。
在他看来，学生们的课程大致分为三类，一类是必修的基础课，让学生们打牢通识基础；第二类是专业基础课，目的是让学生们在专业领域有所收获；第三类的行业前沿课是他格外看重的。
汪玉认为，得有一类课程告诉学生，现在的技术应用领域正在发生什么，产业界、工程界的真实需求是什么。最终，要让学生们了解到技术如何真实落地。“需求牵引是应用科研的基础，同时以问题驱动来思考技术发展，能让大家在本科阶段有这样的认知，非常重要。”
在汪玉看来，科技企业一线的工程师们有前沿应用的真实经历，这是学校老师们无法替代的。而这样的课程对学生未来的选择和树立正确认识世界的方式帮助巨大。
基于这一想法，清华大学电子工程系、自动化系等多个院系，与美团、商汤科技、微软亚洲研究院等企业联合开设了《大数据技术的应用与实践》《高等机器学习》《高等计算机视觉》《即时配送中的人工智能技术》等专业选修课程，为科技人才的多元化培养注入新活力。
联合课程由本校老师和来自企业产研一线的工程师合作开发，带领学生从学术界跨入产业界，从真实需求出发，将静态、抽象的理论知识和产业中的实际应用场景相结合，了解技术在产业中的真实落地情况。
2019年秋季学期，《大数据技术的应用与实践》首期开课，由电子工程系教师李勇讲授，美团的11位技术线负责人作为特邀嘉宾分享业界实践内容。开设三年来，选课人数节节攀升，课容量也从最初的70人增加到了接近120人。
谢语宸是美团数据平台架构师，在分布式计算与调度、分布式存储等领域，有多次大规模横向架构调整项目的落地经验。作为活跃在企业科研一线的80后工程师，他已连续三年受邀参与联合课程的开发和分享。
对他来说，这门特殊的课程并不简单，每当一线应用技术迭代，课程也要升级。同时，还要提供真实的业务场景模拟，供年轻同学“实战”。目前，课程组准备了7个美团零售科技的实际应用场景，作为期末实践，包括大数据平台环境搭建、菜品图像识别、首页推荐排序等。
以菜品图像识别作业为例，这本身是个细粒度分析问题，并且与常规的商品识别任务相比，菜品的非标准化程度更强、空间结构特征更弱，因此该领域下视觉表征模型的设计难度更高，相应的，作业对同学们相关设计能力的要求和提升也就更大。
谈起上课感受，来自清华经管学院信息管理专业的学生杨沄轩说，能感受到有很多课堂上理论很有价值，但却和产业一线解决问题时的办法有差异，“这门课程给我最大的收获就是从实际出发了解产研一线实况，对日常课堂中学习的理论是特别好的补充。”
据悉，除上述大数据课程外，由清华大学电子工程系与微软亚洲研究院联合开发的《高等机器学习》也颇受同学们欢迎。课程开创性地设计了前沿应用讲座环节，提供6个人工智能在不同领域前沿应用的主题供学生们投票选择。一位学生表示表示，前沿应用讲座环节拓展了大家在人工智能领域的视野，研究员们对前沿成果的分享也大大增加了大家的研究兴趣。
突破零售科技“无人区”，帮前沿科技找场景
企业实践课程进校园，学校科研也需要从产业实践中找思路。清华大学正在积极与企业展开科研合作课题，从真实需求中找到研究落地方向。
汪玉表示，让科研成果落地的第一步，就是要摆脱学术界的思维局限，“先定义好一个真问题和真需求。”
他以一个无人机空地协同、多机协同的课题举例，该课题基于未来城市物流中的低空配送场景，目的是设计并打造一个支持多机任务的机器人平台。“本来我们的设想是多个飞机怎样协作把一个区域探索清楚，但这件事从美团无人配送的角度来看，没有那么大的实际需求，还需要找到一个有真实需要的场景。”汪玉说。
结合美团在城市低空物流无人配送场景中的实践，清华研究团队发现，在有限空间内多机密集起飞时，多机协作的需求才更大。“这就是定义好了一个真实需求。”汪玉说。
目前，美团的配送无人机已在深圳等地实地运营。上述项目完成后，现有的无人机可使用该平台完成多机协同避障等各种协同任务，让低空配送更加安全、高效。
记者了解到，2021年清华与美团、华为、商汤科技等企业发起了数十项科研合作课题，涵盖智能无人系统、语言智能、高性能计算、运筹优化与数字化、新能源智能网联汽车等领域。
以零售行业为例，其最贴近民生消费，而科技的突破和应用，能够带动零售行业以更高效率丰富消费业态。当前，科技零售企业美团也在加强自主研发投入和高校科研机构的合作。
“零售行业的进步源于科技驱动，美团服务于200多个民生消费场景，遇到的很多技术难题，在行业中也未必有标准答案。”美团相关负责人说，零售科研难免会遇到“无人区”，因此需要扎扎实实投入，和高校一起从基础科学研究突破，向技术创新要答案。
高等院校、科研院所是科技成果的供给主体，在科技成果转化中扮演重要角色。校企合作中最后的成果还要让市场和社会“判题”，达成科技成果转化。
今年7月发布的《中国科技成果转化2021年度报告》（以下简称《报告》）显示，2020年，3554家高校院所转化科技成果的合同项数、合同金额均有增长，合同项数为445905项，合同金额为1053.5亿元。《报告》提到，当前科技成果流向聚集明显，超四成转化至制造业领域，超六成转化至中小微其他企业。
“学术界和产业界，要真正有效互动，这样才能考虑真实应用场景中的实际边界，不断修正我们的技术实用性。”汪玉说，科研要解决理论问题，也要直接应用到场景之中，进而在场景中打磨技术。
据了解，近年来美团在加速零售+科技建设，不断突破无人机、自动配送车、智能仓内机器人等前沿领域的技术难题。同时，美团与国内外30余所知名高校及科研机构合作，围绕人工智能、自动驾驶等研究领域开展百余项科研攻关，部分合作成果已在业务场景落地。
美团相关负责人表示，美团将在自主研发基础上，进一步加强和高校等科研机构、产业上下游合作，通过产学研的紧密衔接，持续将一线前沿技术真正应用到民生服务场景之中。
▲联合课程现场。摄影：陈晨
来源｜科技日报
记者｜李钊
