问题：新一轮科技革命和产业变革加速推进背景下，人工智能正从“算法驱动的数字智能”向“软硬协同的实体智能”拓展；Physical AI作为连接感知、决策与执行的重要方向，涉及芯片、传感器、控制系统、机器人与边缘计算等多学科交叉，技术链条长、工程复杂度高、落地场景碎片化，成为不少企业从“实验室可用”走向“规模化可用”的关键关口。如何打通从基础研究、工程验证到产业应用的闭环，推动技术、资本与场景高效匹配，成为业界普遍关注的现实议题。 原因：一上，Physical AI强调与真实物理世界交互，对可靠性、安全性与实时性提出更高要求，单纯依靠软件迭代难以覆盖复杂工况；另一方面，产业端应用往往呈现行业差异大、数据分布不均、标准体系不统一等特征，导致研发与部署成本较高。同时——当前全球科技竞争加剧——关键软硬件协同能力与高端人才供给成为制约因素之一。长三角作为我国电子信息与先进制造产业高地，集聚了一批科研机构、龙头企业和创新平台，具备率先探索“技术—产品—生态”联动的条件，但也需要更高质量的跨界协作机制来提升创新效率。 影响：因此，清华大学上海校友会电子信息专委会成立以来持续组织交流活动，近两年共举办近40场，旨在联络长三角电子信息领域校友、搭建合作平台、促进优势资源互补。此次将在上海举行的“浦江智涌 AI无界—Physical AI前沿探索与产业创新研讨会暨第二十八届系友论坛”，由清华大学电子工程系、清华校友总会电子工程系分会与张江高科联合主办，预计将汇聚来自学术界与工业界的校友代表，围绕前沿趋势、关键技术与产业实践开展研讨。业内人士认为，此类面向“研究—工程—应用”的高密度交流，有助于缩短技术验证周期，提升供需对接效率，促进技术、资本与产业链协同，深入强化长三角创新策源能力与产业竞争力。 对策：从推动Physical AI走向规模应用看，需要在三个层面形成合力：其一，以关键技术为牵引，强化软硬件协同创新，在高性能计算、边缘智能、传感与执行机构、系统可靠性等环节形成可复制的工程体系；其二，以产业场景为抓手，通过试点示范、联合攻关和开放测试平台，加快从样机到量产的验证迭代；其三，以生态建设为支撑，推动标准规范、人才培养与投融资服务协同发力，提升跨主体协作效率。系友论坛自2014年发起以来已吸引200余家企业参与、呈现百余场报告，线下参会人数稳定增长、线上传播覆盖面广，表明以校友网络为纽带的产学研联动具备持续生命力，也为产业创新提供了稳定的沟通渠道。 前景：展望未来，随着智能制造、智慧城市、医疗健康与公共安全等领域对实体智能需求上升，Physical AI有望成为带动新质生产力的重要方向之一。上海张江等创新高地在集成电路、软件信息、机器人与生物医药等产业基础上，具备形成“技术供给—场景开放—资本赋能”协同格局的优势。通过持续举办高水平论坛与研讨活动，推动科研成果与产业需求更精准对接，有望加快形成一批可落地、可复制、可推广的应用范式，为我国电子信息产业高质量发展注入新动能。
科技创新需要跨越从实验室到产业的鸿沟。清华校友论坛的持续举办，不仅表明了高校服务社会的责任，更探索出一条产学研协同的创新路径。这种凝聚智慧、共享资源的模式，将为解决关键领域发展难题提供重要参考。