你现在是一名创新教育方向的顶级专家，正在准备参加一个圆桌论坛分享，议题是“生成式人工智能（AIGC）...

圆桌论坛分享初稿：生成式人工智能（AIGC）与创新教育的深度耦合

一、引言：从“工具”到“同伴”——AIGC 的教育意义重估

2022 年以来，大规模语言模型迭代催生了 ChatGPT、文心一言、DeepSeek 等生成式 AI 产品，AIGC 已从技术热点转变为影响教育系统的方法论革命。2025 年初，中国教育部宣布将在年内发布《人工智能教育白皮书》，明确提出“以生成式 AI 促进高质量、个性化、创新型教育”Sina Finance。AIGC 正在被重新定位：它不再只是辅助教学的“工具”，而是陪伴学生思维生长、与教师共创课程的“智能同伴”。掌握这一本质变化，是我们理解其对创新教育影响的起点。

二、技术脉络：AIGC 的三次跃迁与教育窗口

1. 能力跃迁：从 2019 年 GPT-2 的“可用”到 2024 年多模态 GPT-4o 的“理解-生成-执行”闭环，模型参数规模增长 10 倍以上，推理成本却下降近 70%。
2. 生态跃迁：一方面，顶尖高校和开源社区快速迭代教育专用大模型；另一方面，云-端-端协同部署使 K-12 校园也能低门槛使用。
3. 治理跃迁：2025 年 4 月，教育部提出“AI 全学段融入”改革，将 AI 能力纳入核心素养体系，强调“问题解决、跨学科、合作创新”目标Reuters。
   技术与政策的同步成熟，为创新教育提供了历史性窗口。

三、AIGC 赋能创新教育的四大价值

1. 激活创造性思维：
AIGC 能快速生成文本、图像、代码、数据集，为学生提供“思维镜像”和“灵感火花”。蓝皮书汇总的 82 个典型案例显示，学生在创意写作、STEAM 项目中借助 AIGC 进行头脑风暴，创意产出效率平均提升 43%cnedunews.com。

2. 个性化学习路径：
生成式 AI 可以实时分析学习数据、生成差异化问题集与多模态解释，形成“因材施教-即时纠偏”闭环。北京将从今秋起在义务教育阶段至少配置 8 小时 AI 课程，强调“分层-分龄-分难度”的生成式学习设计Business Insider。

3. 促进教师专业进化：
教师可用 AIGC 高效完成教学设计、范例生成与多语种资源整合，使精力回归高阶引导与情感支持。哈佛教育研究生院 2025 年《学生自主项目中的 GenAI 指南》提出“教师-AI 协同”33 条策略，强调保留学生真实声音、强化元认知支架Aisharenet。

4. 打破学科壁垒与评价藩篱：
当生成式模型具备跨符号体系的表达能力，STEAM、设计思维、社会问题解决等项目学习可在一个统一的“生成-仿真-迭代”平台完成；同时，模型可输出多维度过程证据，为形成性评价提供新数据源。

四、国内外实践扫描

• 国内 K-12： 东北师大深圳研究院在信息科技课中嵌入“Prompt 工程＋数据素养”微项目，学生用 AIGC 设计校园垃圾分类海报，项目完成率 100%，优良率较传统方式提升 37%shenzhen.nenu.edu.cn。
• 高等教育： 北大、人大、交大等 20 所高校 2025 年起扩大 AI 相关专业招生，要求本科阶段即掌握大模型微调、教育数据标注等核心技能Reuters。
• 国际案例： 哈佛的“生成式 AI Sandbox”课程让研究生在自主项目全过程使用 AIGC，结果显示学生在问题定义、原型迭代环节的自主度与满意度显著提升Aisharenet。
• 系统层面： 《2024 智能教育发展蓝皮书》提出“基础-技术-能力-应用-行业”五层教育大模型框架，为各级政府和学校提供了构建本地化 AIGC 生态的参考路线图cnedunews.com。

五、风险与挑战

1. 认知幻觉与误导： 模型“自信地犯错”可能固化学生错误知识，需要教师建立“事实核查流程”。
2. 数据安全与隐私： 教育场景涉及未成年人个人数据，必须采用本地化大模型或差分隐私技术。
3. 教育鸿沟： 算力与师资差距可能放大地区不平等，国家层面应设立“公共教育大模型”公益云。
4. 评价伦理： 当生成内容可被学生直接提交，如何区分“原创”与“共创”、如何公平评价，是新的伦理难题。

六、面向 2030 的行动建议

七、结语：共同塑造“人与智能共生”的学习未来

生成式人工智能已深刻改变“知识生产-传播-应用”链条，创新教育正迎来从“知识本位”向“能力-创意-价值本位”的范式跃迁。面对机遇与挑战，我们需要制度、技术、师生观念的三重协同：用技术解放繁琐，用教育塑造价值，用创造拥抱未知。当 AIGC 成为学生的思维增幅器、教师的专业助推器、教育治理的优化器，我们有望共同进入一个 “智能共生、人人创造、终身成长” 的教育新时代。

圆桌论坛分享初稿：创新大赛项目挖掘方式与 “人工智能+” 赋能路径
（约 2 600 字，供大会发言前研讨与精简）

一、引言：从“项目池”到“创新生态星图”

过去十年，各类创新创业大赛雨后春笋、争奇斗艳。遗憾的是，真正具备产业落地潜力、资本增量价值与社会影响力的项目，只占报名总量的 5%–8%。传统的项目搜寻依赖线下宣讲、朋友圈转发与人工评审，效率低、盲区多。进入 AIGC 时代，我们不妨把项目挖掘想象成在浩瀚星空中寻找“潜在超新星”：** 需要基于海量数据构建多维观测、实时捕捉亮度变化、并用智能算法预测其未来光度。**

核心命题：如何在“信息炸裂”与“窗口收缩”并存的时代，用 人工智能+ 的思维与工具，把“海选”升级为“精准雷达”，把“静态库”升级为“动态生态”，最终让高质量项目 更早发现、深度孵化、持续进化。

二、传统项目挖掘方法与痛点复盘

底层共性痛点：

1. 信息流割裂：项目线索散落在校内、产业、投资、政务四套体系。
2. 人工甄别瓶颈：评委一人日均可高质量阅读的 BP 不超过 20 份。
3. 静态文档局限：传统 BP 难实时反映项目迭代快节奏。
4. 认知偏差风险：评委专业背景与新兴交叉赛道错配，易错过黑马。

三、“人工智能+” 赋能项目挖掘的四大场景

1. 趋势扫描——让大赛定位有的放矢

• 专利热度曲线：用时间序列分析全球公开专利的申请量、被引频次，挖掘“产业链缺口”。
• 投资脉冲雷达：抓取 Crunchbase、天眼查、IT 桔子等平台近 36 个月融资事件，通过 GNN（图神经网络）聚类，识别资本关注度持续升高、尚未卷入巨头的“蓝海赛道”。

2. 主动发现——让“好项目”跑进视野

• 学术-产业跨域语义检索：将论文摘要、GitHub README、行业研报统一编码到向量空间，由“问题–解决方案”相似度找交叉点。
• 社交媒体弱信号：监测 Reddit、微信生态、B 站、Twitter 对某技术的讨论密度与情感转折，捕捉草根创新。

3. 智能初筛——让评委把时间花在价值决策

• 多模态 BP 解析：OCR + LLM 将 PDF、PPT 转为结构化字段；结合代码仓库活跃度、专利法律状态、销售额截图真伪检测等自动加权评分。
• 自解释评分卡：每一项评分都能追溯到模型引用的证据段落，降低“黑箱”顾虑。

4. 深度孵化——让 AI 成为团队的全天候“虚拟加速器”

• Prompt 工程工作坊：帮初创者写出清晰痛点、独特卖点、故事线。
• 生成式市场测试：AI 生成 10 版不同定位的广告文案 / 营销页面，并通过 A/B 仿真预测转化率。
• 数字孪生财务沙盘：基于公开 Benchmark 数据 + 行业均值，模拟 3 年现金流、运营指标，让创业者提前踩坑。

四、技术–流程一体化落地路线

目标：搭建“AI 驱动的项目雷达平台”，贯通数据采集 → 语义解析 → 项目推荐 → 评审协同 → 孵化赋能五大环节。

1. 数据层

   • 0 号库：高校成果转化数据库
   • 1 号库：专利 + 论文知识图谱
   • 2 号库：企服/投融资 API
   • 3 号库：项目自报材料（BP / Demo / Pitch 视频）

2. 模型层

   • Embedding 模型：中文 SciBERT + 行业微调
   • 多维评分 LLM：结合权重策略 Tree-of-Thought Prompt
   • 预测模型：XGBoost / LSTM 预测融资概率、用户增速

3. 服务层

   • 智能检索控件：支持“自然语言 + 过滤器”搜索
   • 可解释雷达图：自动拉取评分维度，动态图展示
   • 协同评审看板：AI 生成评审摘要、共识提示、争议点

4. 运维治理

   • 数据脱敏与差分隐私
   • 模型监控：幻觉率、偏见指标、准确率
   • 伦理评估工作流：人类监督 + AI 审计双轨

五、案例速览

六、风险与挑战

1. 数据偏见与模型幻觉：历史数据对女性/非一线城市项目低估，需调权。
2. 隐私与合规：高校科研成果未公开前需加密存储，本地部署或合规云。
3. 技术–业务鸿沟：赛事组织方缺乏 AI 产品经理，导致工具可用性不足。
4. 人才缺口：既懂产业又懂大模型的“复合型项目挖掘师”稀缺。

七、行动建议：构建“技术–机制–文化”三位一体的创新项目捕获体系

八、结语：让 AI 成为创新大赛的“星际望远镜”

当 AIGC 的光束照进项目挖掘的暗夜，我们不再仅凭肉眼寻找天际中最亮的几颗星，而是用算法捕捉光谱，用数据预测轨迹，用共创加速核聚变。

创新大赛的价值，不止评出冠军，更在于把尚未闪耀的潜力恒星，一颗颗拉进产业宇宙的主干道。 让我们以“人工智能+”为望远镜、为加速器、亦为导航仪，携手政府、高校、企业、资本与创客社群，绘制一张 “可持续、可迭代、可共享” 的创新生态星图——在更短时间发现更多好项目，用更少资源孵化更大价值，共同驶向未来产业的星辰大海。

尊敬的各位嘉宾、各位同仁，大家好。今天我受邀分享的主题是“创新大赛项目挖掘方式有哪些？如何利用好 ‘人工智能 +’ 更好挖掘优质项目？”。在接下来的时间里，我想以一段相对连贯的叙事，将我们过去在项目筛选与培育过程中的真实观察、技术实践，以及面向未来的若干设想，用长句与完整段落的方式娓娓道来，期望能够为在座诸位带来一些可以立即落地的启发，也期待与大家共同探讨、相互砥砺。

首先，我们必须承认一个不容忽视的现实：在过去十年里，国内外林林总总的创新创业赛事像雨后春笋般快速涌现，可是无论是从最终落地转化率，还是从对产业链深度赋能的成效来看，能够真正穿越时间考验、在五年之后依旧保持强劲生命力的项目其实凤毛麟角。究其原因，传统的“项目海选—线下路演—人工评审”流程，虽看似严谨，却在信息爆炸与赛道日新月异的当下显得效率低下、视野狭窄、且难以捕捉“弱信号”。我们常常看到，一份写得精美却缺乏数据支撑的商业计划书，能够轻而易举地俘获评委的好感；而一项埋头深耕实验室十余年的硬科技成果，也许仅因为商业表达欠佳，便悄无声息地淹没在浩如烟海的报名材料之中。由此，我们不得不把视角从“如何在报名表里挑选好项目”提升到“如何在海量而分散的开放世界里主动发现可能成为黑马的创新点”，这恰恰是“人工智能 +”能够大显身手的地方。

当我们以数据驱动的视角回望过去的项目挖掘模式，会发现它高度依赖人脉网络与区域资源：组织者往往先去重点高校宣讲，或者拜访一线加速器、行业协会，请伙伴们“推荐一下有潜力的团队”。这种打法在早期互联网创业浪潮中确有功效，可如今技术跨界日益频繁，真正的颠覆型机会往往潜伏在学术论文、开源社区、甚至偏远城市的小型工作室里；如果我们仍然用“朋友介绍—人工判断”的单线搜索方式，就难免错失那些“非主流却高价值”的珍珠。于是，我们需要一种全新的“项目雷达”系统，它必须具备以毫秒级速度吞吐上亿级文本、图像、代码仓库以及融资新闻的能力，也要能通过自然语言处理、主题聚类与跨模态关联分析，捕捉到“这个团队虽然刚刚在 GitHub 发出第一版原型，但其算法框架与国际顶尖论文的相关度已高达九成”这样微妙而关键的信号。

谈到具体方法，我想分享三个亲身参与过的场景。第一，是在确定大赛赛道之前，我们不再依赖闭门会议“拍脑袋”设方向，而是让机器先去全球专利库、主流学术数据库，以及 Crunchbase、天眼查的数据接口里，实时抓取近三年技术关键词的热度曲线与资本流向。通过图神经网络将专利被引频次、学术引用趋势和融资节奏放在同一个时序坐标轴上，我们能直观地看到某些技术虽然论文数量迅速增长，但资本尚未大规模进入，说明这里可能存在尚未完全被巨头垄断的战略缝隙；反之，如果资本与论文热度均已进入高原期，我们就知道赛道竞争已然白热化，需要谨慎设奖或另辟蹊径。这样的“趋势扫描”让赛道设置不再仅凭经验，而是拥有坚实的数据背书。

第二个场景，是在“主动发现”阶段，我们将论文摘要、开源代码说明、行业咨询报告、电商新品评论，统统向量化后送入统一的语义空间，再配合深度学习驱动的推荐算法，让不同维度的数据彼此“对话”。举例来说，一个医学院实验室刚刚发表了利用生成式蛋白设计来优化抗体活性的论文，与此同时，一个小型生物信息公司在 GitHub 上开源了针对同类蛋白数据库的快速筛选脚本；如果算法发现两者在技术路线和应用场景上高度互补，系统就会自动生成“潜在协同创新提示”，并把这条信息推送给大赛组织方，邀请他们报名或干脆直接撮合双方共组战队。如此一来，我们不再被动等待项目送上门，而是在创新生态的蛛网里主动捕捉“共振点”。

第三个场景，则发生在海选结束之后、进入项目初筛的关键节点。过去，评委们往往需要一页一页翻阅数百份 PDF 或 PPT，而现在，我们利用多模态 OCR 与大语言模型，将这些非结构化文档迅速拆解为团队背景、技术壁垒、市场规模、竞品对比等标准字段；然后借助差分隐私保护下的行业均值与公开 Benchmark，把每个字段量化为成熟度分值，自动生成一张张可解释的雷达图。更重要的是，所有评分都有“来源索引”，评委只需轻点图上某一维度的分数，即可回溯模型引用的证据段落或数据截图，既保留了 AI 的效率，又让“黑箱” 变得透明可核查。这样，评委把宝贵的脑力真正用在“战略判断”而非“机械筛选”上。

当然，人工智能并非灵丹妙药，数据偏见与模型幻觉的风险始终存在。我们在真实落地中发现，如果盲目采用历史融资数据来训练模型，算法往往会倾向已被验证为“资本宠儿”的行业，从而进一步压低对女性创始人、非一线城市团队或小众赛道的评分。为此，我们必须在模型训练阶段引入“价值观调节器”，主动提升对新兴交叉领域、弱信号创新者的权重，并在算法输出后引入“人类评估环节”，由多元化背景的专家对模型建议进行二次校正，以确保多样性与公平性。此外，涉及高校未公开成果或企业商业机密的数据，必须严格在本地部署或可信云环境加密存储，遵循高校伦理审查与数据最小化原则，才能在“技术可行”与“合规可信”之间找到平衡。

展望未来，我认为要真正让“人工智能 +”成为创新大赛项目挖掘的“星际望远镜”，仅有技术平台远远不够，还需要流程再造与文化更新。首先，大赛规程里应当明确写入“人机协同评分”机制，规定哪些环节由模型负责快速过滤，哪些节点必须由资深评委进行价值判断；同时，大赛组织方要培育一批懂技术、懂产业、亦懂赛事运营的“AI 项目挖掘师”，让他们担任连接技术与业务的桥梁。其次，政府、高校、产业园与资本机构应共建高质量、可共享的创新项目数据集，通过数据联盟或可信计算技术，打破信息孤岛，让模型学习的“养料”更加多元、更贴近真实市场脉动。最后，我们也需要在生态层面鼓励开源与失败分享——开源的评分模板、Prompt 库和案例复盘，能够让后来的组织者少走弯路；而失败经验的公开，则能让创业者更快迭代，减少无谓的重复探索。

各位朋友，创新大赛的终极价值，不仅仅是评选出一两个冠军，更在于把那些仍在黎明前摸索的潜力新星，一颗接一颗拉入产业与资本的主航道，让它们在更短时间获得更丰富的资源与更坚定的信念。人工智能为我们提供了新的观察维度、强大的记忆能力以及前所未有的预测工具，但真正能够点燃创新火焰的，仍然是我们对未知的好奇心与对社会价值的深切关怀。愿我们以人工智能为望远镜，为加速器，也为导航仪，共同绘制一张“可持续、可迭代、可共享”的创新生态星图，让更多好项目在星辰大海中熠熠生辉。谢谢大家！

Research Focus:
Theory of performance metrics for Integrated Sensing‑and‑Communications (ISAC) systems and the design of communication‑signal transmission strategies optimized for perception‑oriented tasks.

Research Focus: ISAC performance metrics and perception-oriented signal transmission strategies.

Lead author of two journal manuscripts currently under peer review.

• Developed a Ziv–Zakai bound (ZZB)–optimized waveform for multi‑target sensing, overcoming single‑target limitations and sharply enhancing Doppler resolution.
• Derived a closed‑form multi‑target differential Doppler ZZB within an OFDM framework and analytically linked it to the signal ambiguity function.
• Designed an SNR‑adaptive gradient‑projection algorithm that significantly improves velocity estimation accuracy in multi‑target scenes; zero‑lag autocorrelation‑slice simulations verify sidelobe suppression in designated signal intervals.
• Demonstrated through numerical experiments that the differential Doppler ZZB reliably predicts the MAP estimator’s performance for multi‑target Doppler retrieval and assessed its viability for multi‑target delay estimation.
• Lead author; submitted an SCI‑Q1 manuscript “Doppler Ambiguity‑Resolving Waveform Design Based on Ziv–Zakai Bound Optimization” to IEEE Transactions on Wireless Communications.

• Developed a Ziv–Zakai bound (ZZB)–optimized waveform for multi‑target sensing, overcoming single‑target limitations and sharply enhancing Doppler resolution.
• Derived a closed‑form multi‑target differential Doppler ZZB within an OFDM framework and analytically linked it to the signal ambiguity function.
• Designed an SNR‑adaptive gradient‑projection algorithm that markedly boosts velocity‑estimation accuracy in multi‑target scenarios. Zero‑lag autocorrelation‑slice simulations confirm its sidelobe‑suppression capability within specified signal intervals.
• Demonstrated through numerical experiments that the differential Doppler ZZB reliably predicts the MAP estimator’s performance for multi‑target Doppler retrieval and assessed its viability for multi‑target delay estimation.
• Lead author; submitted an SCI‑Q1 manuscript “Doppler Ambiguity‑Resolving Waveform Design Based on Ziv–Zakai Bound Optimization” to IEEE Transactions on Wireless Communications.

At the transmitter, a uniform‑sampling algorithm compensates source tuning drift. Demodulation applies frequency‑domain correction via FFT‑window zeroing followed by Gaussian‑fit cross‑correlation.

• Compensated source-tuning drift with transmitter-side uniform sampling and improved demodulation accuracy through FFT-window zeroing plus Gaussian-fit cross-correlation.

• Investigated cooperative, multi-objective resource optimisation for lightweight UAV and terrestrial user terminals across diverse 5G/IoT scenarios.
• Executed application-scenario analysis and developed theoretical-simulation frameworks that coordinate spectrum, power and energy-harvesting resources.
• Co-authored the peer-reviewed paper “Joint Resource Allocation for Cognitive OFDM-NOMA Systems with Energy Harvesting in Green IoT,” Ad Hoc Networks.

• Engineered 0 dB‑PAPR constant‑envelope OFDM (CE‑OFDM) by phase‑modulating conventional OFDM and formulated a non‑convex phase‑rotation optimisation, paired with pulse shaping, that sharply elevates sensing fidelity while retaining ultra‑low power requirements.
• Derived closed‑form partial and average autocorrelation functions for CE‑OFDM, analytically proving the viability of phase‑rotation‑driven sensing enhancement.
• Further suppressed noise sidelobes through joint pulse‑shape optimisation; simulations demonstrate substantial gains in sensing accuracy.
• Benchmarked CE‑OFDM against standard OFDM, DFT‑s‑OFDM and single‑carrier schemes across communication, sensing and power metrics, establishing CE‑OFDM as a prime low‑power physical‑layer ISAC option.
• Lead author; submitted Q1‑SCI paper “Phase‑Optimized Constant Envelope OFDM for Enhanced Sensing in Low‑PAPR ISAC Systems” to IEEE Transactions on Wireless Communications.