获重大项目” 案例（如 “某‘AI + 医疗’团队获国家自然科学基金重大项目，参与教师均获职称晋升加分”），让教师看到 “协作有收益”；
设 “共享考核指标”：将 “大型仪器共享率”“跨学科合作成果” 纳入院系绩效考核（如仪器使用率低于 60% 的院系，次年科研经费削减 10%；跨学科合作成果占比高的院系，优先分配重点实验室名额）；
推 “资源共享激励”：对主动开放资源的教师，给予 “科研积分” 奖励（可兑换经费补贴、学术会议参会名额），某高校通过此政策，教师资源共享意愿提升 50%。
（二）建 “跨学科攻坚团队”：精准匹配，利益平衡
整合资源不是 “简单拼凑”，而是 “按需求组队、按贡献分利”，某高校科技副校长的做法值得借鉴：
方向锚定：国家发布 “新一代人工智能发展规划” 后，他组织计算机、数学、医学、教育院系教师开 “AI + 学科融合研讨会”，筛选出 “医疗 AI”“教育 AI”“工业 AI” 3 个核心方向（均符合国家战略与学校优势）；
团队组建：以 “医疗 AI” 为例，整合计算机院系（算法优势）、医学院系（临床数据优势）、数学院系（模型优化优势），明确 “团队负责人由计算机院系教授担任（统筹全局），医学院系教授任临床验证组长（提供病历数据），数学院系教授任模型组长（优化算法精度）”；
利益保障：签订 “成果分配协议”，明确 “论文署名按贡献值排序，专利归属团队，转化收益按 3：3：4 分配（学校 30%，团队核心成员 30%，参与成员 40%）”，同时统筹校内经费（为团队拨付 50 万元启动资金）、实验室资源（优先使用校级 AI 算力平台）；
外部对接：联系地方三甲医院（提供临床试点场景）、AI 企业（提供技术落地支持），解决 “数据不足”“落地难” 问题。最终该团队获国家自然科学基金重大项目，研发的 “AI 辅助癌症诊断系统” 在 10 家医院推广，准确率达 92%。
（三）建长效机制：从 “临时组队” 到 “生态养成”
短期整合易 “项目结束团队散”，需构建 “常态化协作生态”：
制度保障：出台《跨学科科研团队建设管理办法》，明确团队组建标准（如至少涵盖 2 个院系、5 名以上核心成员）、经费支持（校级跨学科团队每年可申请 20-50 万元经费）、考核评价（以 “重大项目
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