华大研究院年中研讨

▸ 贡献量 我负责的板块在 5年5EB 中能贡献多少数据？如何测算？

▸ 节奏进度 按什么节奏推进？年度里程碑和交付节点是什么？

▸ 可持续性 成本从哪来？如何分摊？是否有自我造血机制？

▸ 重大瓶颈 当前最大的阻碍是什么（技术/成本/人才/合作）？

▸ 突破方案 针对每个瓶颈的具体突破路径和责任人？需要研究院层面协调什么资源？

▸ 模型价值 什么样的数据对基座模型最有价值？如何提前评估？

▸ Token 视角 从未来卖Token的角度，数据应具备什么属性（模态/深度/标准化）？

▸ 数据入模 如何做到数据产出即模型可用？需要建立什么标准和流程？

▸ 闭环反馈 模型训练后的反哺——模型能否指导下一步数据产出的方向？

▸ 科研示范 2026年我所在板块能产出什么Token价值的科研示范？具体指标？

▸ 商业示范 2026年能否走出第一个商业付费场景？目标客户和定价逻辑？

▸ 量化指标 如何衡量Token价值？Token调用量/付费用户数/科研成果产出？

▸ 推广路径 示范成功后如何快速推广？可复制的最小单元是什么？

▸ 分院领区域 各国内分院分别领衔哪个海外区域？各自优势与匹配逻辑？

▸ 考核海外拓展 如何考核国内分院的海外拓展成果？合作项目数/数据产出/模型贡献/影响力的权重？

▸ 拓展路径 从零到一建立海外合作的策略？重点区域和突破口？

▸ 资源协同 如何避免各分院同质竞争？资源和经验的共享机制？

▸ 核心空缺 你所在方向有什么需要快速填补的核心岗位？

▸ 轻升通道 如何设立快速评估、快速晋升的绿色通道？缩短多久？

▸ AI时代高效管理 如何实现AI时代组织的高效和扁平化管理？AI智能体可承担哪些管理职能？

▸ 评价体系 新的人才评价体系应包含什么指标？论文/专利/模型/数据贡献/Token价值各占什么权重？