北大校友的AI戰事

北大校友的AI戰事

在中國AI領域，清華大學無疑是討論的焦點，從大模型、AI晶片到明星創業公司，處處可見清華校友的身影。然而，在AI落地應用與產業連結的層面，北京大學的校友們正逐漸成為一股不容忽視的力量。從企業智慧、科學計算到具身智慧，他們聚焦於產業最核心、最迫切的問題，展現出北大特有的技術傳承與創新精神。 這股力量的源頭，可追溯至半個多世紀前。1960年代末，北大師生承接了一項國家級任務：研發每秒百萬次運算的大型數位電腦，代號150機。當時，中國石油勘探遭遇瓶頸，地下結構日益複雜，傳統的人工與簡單設備處理地震數據效率低落、誤差大，嚴重影響找油效率，而國外技術又受到嚴格封鎖，自主研發成為唯一出路。 在「無資料、無經驗、無成熟技術」的困境中，軟體團隊由北大教師楊芙清領軍。她後來成為中國軟體學科的奠基人之一。當時硬體尚未完成，軟體卻需提前驗證。楊芙清帶領團隊奔赴大慶油田，利用現有的108乙電腦編寫模擬程式。團隊成員幾乎住在機器旁，晝夜輪班，每人每天僅睡兩三小時，硬是在23天內完成原需數月的調試工作，為150機的研發爭取到關鍵時間。 1973年，150機研製成功。隔年4月，這台完全自主設計的大型電腦成功處理了中國第一條海上數位地震剖面，被業界譽為「爭氣剖面」，開創國內數位化採集與處理地震數據的先河，推動地質勘探進入數位化階段。150機的成功，證明了高校有能力解決產業難題。 真正將科研成果推向市場的關鍵人物，則是王選。1974年，國家啟動「748工程」，目標是解決漢字資訊處理難題。隔年，北大助教王選加入，負責漢字雷射照排技術。當時國外照排技術已發展至第二代、第三代，王選團隊卻選擇跳過既有路線，直接攻關尚未成熟的第四代雷射照排技術。 最大的挑戰來自漢字本身。西文字元有限，但常用漢字多達六七千個，加上不同字體、字號組合，資訊處理難度遠超西文。王選做出大膽選擇：用數學方法解決漢字數位化難題。他獨創「參數表示規則筆畫，輪廓表示不規則筆畫」的方法，將漢字儲存量壓縮至原來的五百分之一至千分之一，大幅降低電腦處理漢字的難度，為大規模漢字資訊處理的產業化奠定基礎。 1979年，王選團隊利用自主研發的漢字雷射照排系統輸出第一張報紙樣張。這項技術隨後進入出版印刷業，推動中國印刷業告別「鉛與火」，進入「光與電」時代。從150機到雷射照排，北大逐漸形成一條鮮明的技術傳統：瞄準產業最難的底層問題，用基礎研究完成突破，再將技術送入市場。 進入AI時代，北大創業者們正回答一個新的問題：如何讓機器真正理解世界。企業智慧是AI最早規模化落地的領域。2006年，北大電腦系碩士生吳明輝創辦秒針系統，從廣告監測與消費者分析切入，幫助企業理解數據、輔助決策。隨後他創辦明略科技，將AI應用於知識圖譜、商業分析與智慧決策。如今，明略科技服務超過2000家企業客戶，並於2025年登陸港交所，成為「全球Agentic AI第一股」。 另一位代表人物是陳振杰。2014年，北大光華管理學院碩士生陳振杰與本科同學啟動創業，隔年創辦極視角。他雖非技術背景出身，但更關注AI如何真正進入產業現場。極視角選擇搭建AI演算法平台，連接開發者與產業場景，將企業需求轉化為解決方案。如今，公司已服務3000多家政企客戶，並於今年3月登陸港交所。 科學智慧則是AI for Science領域的焦點。2014年，北大物理學與數學雙學位校友賴力鵬聯合創辦晶泰科技，結合AI、量子物理與自動化實驗，用計算模擬分子結構、預測藥物效果，減少傳統研發中的試錯，加速新藥與新材料研發。2024年，晶泰科技登陸港交所，成為「中國AI製藥第一股」。 2018年，北大元培學院校友張林峰、孫偉傑創辦深勢科技，將AI引入科學計算，解決傳統科研中計算成本高、效率低的問題。團隊長期深耕分子模擬，相關成果曾獲「超算界諾貝爾獎」之稱的戈登·貝爾獎。如今，深勢科技正讓AI參與科學規律探索，加速藥物、材料等領域研發，已服務全球1000多所高校與科研機構，並完成超8億元C輪融資，躋身AI for Science獨角獸行列。 AI的邊界更進一步拓展至物理世界。2023年，北大前沿計算研究中心助理教授王鶴創辦銀河通用，瞄準具身智慧賽道，讓機器人從實驗室走向真實環境。傳統機器人依賴固定程式，只能完成特定任務；銀河通用希望透過具身大模型，讓機器人具備感知、理解、決策與執行能力，適應複雜開放的現實環境。成立三年多，公司累計融資超過69.6億元，估值超過200億元，成為具身智慧領域最受關注的創業公司之一，其機器人已進入工業、倉儲、零售等多個場景。 此外，北大深研院兩位博士生寧鯤鵬、姚佳雨，將校園專案ChatExcel發展為創業公司元空智能，讓用戶透過自然語言完成表格處理、數據分析等辦公任務。北大校友陳博遠則進入世界模型賽道，創辦逆矩陣科技，希望構建通用世界基座模型，為具身智慧、物理仿真等未來應用提供底層能力。從企業智慧到科學智慧，再到具身智慧，AI在他們手中不斷突破邊界。 為何北大能持續走出AI創業者？答案首先來自基礎學科的長期積累。吳明輝本科學數學，賴力鵬擁有物理學與數學雙學位，張林峰擁有物理與應用數學背景。他們接受的訓練，本質上都是尋找複雜系統背後可以被計算、被理解的底層結構。這種基礎學科優勢至今仍在延續：2020年美國MATLAB軟體被禁用後，北大數學團隊推動研發北太天元科學計算軟體，試圖打破科學計算領域長期依賴國外工具的局面。 元培學院的跨學科培養也扮演關鍵角色。張林峰、孫偉傑、陳博遠等人都擁有元培背景。2001年啟動的元培計劃，強調打破傳統專業邊界，讓學生在不同學科間尋找新結合點；2007年升級為元培學院後，這一理念制度化、常態化。這種跨學科訓練，讓創業者更容易發現不同領域間的連結點，將AI引入藥物、材料、科學計算、機器人等高技術門檻領域。 真正的變化在於，北大正將過去依賴少數團隊的成果轉化，逐漸變成一整套可持續運行的創新系統。2021年，北大與北京科創基金聯合設立元培基金，規模約10億元，重點支持具原始創新潛力的早期科研項目。在此基礎上，北大進一步推動燕緣創投成立，聚焦「投早、投小、投硬科技」，連結高校科研資源與產業資本。到2025年，燕緣孵化器正式落地，定位為「科學家與創業者的早期合夥人」，與元培基金、燕緣創投共同構成北大科技成果轉化的「最初一公里」。 從基金投資、孵化服務到產業連結，北大正構建覆蓋「科研發現—技術驗證—企業孵化—資本支持」的完整創新鏈條。王選當年帶領團隊完成的那場技術穿越，如今已變成一條可持續運轉的創新體系。回望過去半個多世紀，從150機、雷射照排到今天的AI，時代不斷變遷，但將基礎研究轉化為產業突破的能力，一直在北大人身上延續。