数智融合时代，学科体系与产业生态将迎来哪些变革，又应如何协同应对？日前，“数智融合下的学科重塑与产业变革”研讨会暨上海市大数据社会应用研究会2025年度学术年会在上海创智学院举办。30余位长期致力于大数据与人工智能社会应用研究和实践的各界专家共同破题。

智能体产业实际渗透率低

“人工智能正深度推动哲学社会科学的知识、理论与方法‘三大创新’。”上海市大数据社会应用研究会会长、复旦大学校长助理、上海创智学院副院长吴力波认为，需构建以高质量数据为基础、领域模型为驱动、开放协同生态为支撑的发展路径，高校应着力打造学科特色语料库与基座模型，推动科研范式向人机协同转型，培育“强AI+深领域”的复合型人才。

结合“高校文工交叉实验室建设的探索”，上海交通大学智慧法院研究院常务副院长杨力以上海交大智慧法院研究院为例，阐明其正依托海量数据与自研平台，重构法律知识体系并推动场景落地。在杨力看来，高校文工交叉实验室建设须紧扣国家重大需求，以问题与机制为双引擎，产出兼具公共价值与影响力的成果，从而实现文工深度融合。

“智能体思维是驱动研究革新、产业升级与人才重塑的重要力量。社会科学研究应向自动化、工程化的‘AI4SS（AI for Social Science）范式转型，借助多智能体仿真探索新知识。”复旦大学国际关系与公共事务学院高奇琦指出，当前智能体产业实际渗透率仍低，存在“高估短期、低估长期”的现象。中国制造业提供了丰富场景；人才培养需转向以人工智能为中心的实践模式。

AI赋能自主知识体系构建

上海交通大学人工智能研究院/智慧司法研究院金耀辉表示，当前学术评价需要从依赖西方指标的“知识依附”转向构建中国自主知识体系的“知识自主”，其核心“真值”应基于原创性、解释力与话语权，应通过构建人机协同新生态，以AI验证工程将专家从重复劳动中解放，以更客观、高效的方式辨识真正具有中国气派与全球解释力的学术成果。

量化历史学在20世纪中叶兴起于西方，以经济学、统计学等方法分析历史资料，现中外研究并驾齐驱，具有可重复验证的优势。上海师范大学商学院副院长赵红军关注量化历史学视角下的经济学学科交叉，认为经济学与多学科交叉是趋势，社会科学数量化、可计算化是必然，建立中国自主知识体系需打破现有学科体系。

华东师范大学中亚研究中心主任陆钢分享了对AI驱动的中亚研究开源知识体系重构的思考。他的团队通过构建中亚专家模型1.0，依托《中亚简报》《中亚快报》积累200多期、百万字动态语料，实现知识即时更新、低门槛获取与权威回溯，由“找资料”转向“问知识”。

复旦大学大数据研究院副院长邹宏聚焦网络空间自主知识体系建设对数字中国的重要性，认为面对人工智能的不确定性，未来要基于内生安全“必要多样性原理”和“相对正确公理”，构建多元AI主体的共识机制和交叉验证的监督集群，让AI在保持创新活力的同时守住安全底线。

大数据促进公共政策分析

复旦大学全球公共政策研究院副教授钱浩祺认为，大数据在样本覆盖、时效性和空间分辨率方面具有显著优势，使政策分析从有限样本推断迈向全景式描述与因果识别并重的新阶段，更为刻画政策异质性效应提供了重要条件。

华东政法大学国际法学院副研究员李光春表示，现有航运法律体系在数据权属、数据跨境流动、智能系统责任认定以及监管模式适配性等方面明显不足，应从实体法和程序法两个层面推进制度创新，包括重新界定核心法律概念、构建分级化的智能系统责任框架、完善航运数据权益保护机制，通过监管数字化和国际协作，构建适应智慧航运发展的现代航运法治体系。

本次研讨会还设置了两场分论坛：“AI+学术研究”博士生论坛、“AI+产业”黑客松（Hackathon，不同背景的选手在限定时间内共同开发一个项目的竞赛活动）。