从北京到西部边远省份的布克赛尔蒙古自治县，跨越数千公里；从高校实验室到基层一线，连接的是人工智能前沿技术与西部省份基层一线的现实需求。

这座建在西部边远县域的人工智能联合实验室，成立于2025年6月。成立一年来，北京交通大学郏东耀教授的科研团队与和布克赛尔蒙古自治县围绕小语种信息处理、风险研判和辅助决策等现实需求开展联合攻关，努力推动人工智能技术从高校实验室走进西部省份基层一线。

北京交通大学推动科研平台下沉基层、服务西部边远省份基层一线的做法的探索，具有重要的现实意义。

科研平台为何建到边疆县域

在人们的传统印象中，人工智能往往与一线城市、高科技园区、大型企业和高端实验室联系在一起。北京交通大学却把人工智能科研平台延伸到西部边疆县域。

“越是边远地区，越需要优质科技资源；越是复杂的基层场景，越能检验人工智能的真实价值。”郏东耀教授说，建设联合实验室，不是简单安装几套设备、交付一套系统，更不是举行一次挂牌仪式，而是要建立一支长期服务边疆、持续解决问题的科研力量。

一年来，郏东耀带领博士生、硕士生多次往返北京与边疆。团队成员走进基层一线，与一线工作人员一起梳理需求、分析数据、研究业务流程，根据当地语言环境、数据条件和实际工作需要不断调整算法和技术方案。

在实验室里，科研人员面对的不再只是标准数据集和理想实验环境，而是小语种数据相对稀缺、表达方式复杂、基层应用条件有限、信息安全要求高等一系列现实问题。

“在北京的实验室里，一个模型可能看起来性能很好，但到了西部基层，能不能理解当地语言，能不能适应真实业务，能不能稳定运行，能不能让一线人员真正用起来，才是对技术更严格的检验。”郏东耀教授说。

从“送技术”转向“留下能力”

传统科技帮扶往往重项目、重设备、重短期成果。联合实验室更重视长期机制建设。

北京交通大学郏东耀教授团队与当地基层一线人员共同定义问题、共同开展研究、共同验证成果。高校教师和研究生不仅承担模型研发任务，还通过专题培训、技术交流和联合实践，帮助当地培养能够理解数据、使用系统、提出技术需求的业务骨干。

当地一线工作人员也不再只是技术产品的使用者。他们把长期积累的业务经验转化为科研需求，参与模型优化和应用评价，推动技术研发更加贴近实际。

“科研平台下沉的，不应该只是一块牌子，而应当是一套持续发现问题、研究问题和解决问题的能力。”郏东耀教授说，“我们希望有一天，即使高校团队不在现场，当地也能够持续使用技术、改进技术，并提出新的科研问题。”

联合实验室还成为北京交通大学研究生培养的实践平台。博士生、硕士生在真实场景中发现科学问题，在复杂条件下验证理论方法，在服务西部边疆的过程中理解科研工作的社会责任。

在祖国大地上检验科研成果

人工智能技术发展迅速，但从技术突破到基层应用，仍存在场景适配、数据质量、模型可信、安全规范和运维保障等多重障碍。

和布克赛尔蒙古自治县的实践表明，解决人工智能落地“最后一公里”问题，需要科研人员走出实验室，深入应用一线；需要高校与基层建立稳定合作关系；需要技术研发与人才培养、制度建设和安全规范同步推进。

郏东耀教授认为，边疆基层不是人工智能创新链条的末端，也可以成为场景创新、技术验证和工程应用的重要前沿。

“高校科研既要攀登学术高峰，也要抵达基层一线。”他说，“论文写在纸上是科研成果，技术真正解决边疆基层的问题，同样是科研成果，而且是一种更有温度、更有分量的成果。”

从一座联合实验室出发，北京交通大学正在探索一种新的科技帮扶路径：由一次性技术支持转向长期科研协作，由单纯成果输出转向共同能力建设，由高校单向服务转向校地双向赋能。

这种把重点高校科研平台送到西部边疆、扎根基层的实践，为人工智能服务基层治理、高校科技资源跨区域配置以及新时代科技帮扶提供了一个值得关注的县域样本。

报道链接：https://share.gmw.cn/gongyi/2026-07/28/content_38912764.htm