复旦实验室 · 复旦大学的 AI 科研与开放平台 访问官网 ↗

复旦实验室 是什么：复旦大学在人工智能领域的科研与开放平台

复旦实验室是围绕复旦大学在人工智能方向的科研力量与开放资源构建的整体性平台与入口，它把复旦大学在自然语言处理、大模型、智能计算等方向的实验室、研究院、开源项目与产学合作以统一的方式呈现出来。这里既有面向科研人员的底层算法与论文积累，也有面向开发者与企业的开源模型、工具链与评测基准，还提供人才培养与成果转化通道。如果你是学生、研究者、开发者或希望借助高校 AI 能力做产品落地的团队，都可以在复旦实验室找到对应的资源与入口。

一句话认识它：复旦实验室可以理解为复旦大学人工智能科研能力的向外窗口：把分散在复旦各院系、实验室与开源社区里的 AI 模型、数据集、工具与研究成果，整合成一个可被查找、调用和合作的开放平台。

先看几个硬指标

下面这些数字能帮助你快速建立对复旦实验室体量的直观认识，它们来自复旦在 AI 方向长期积累所形成的科研与开放资源规模。

40+ 年
复旦自然语言处理实验室自上世纪起步，是国内最早开展 NLP 与信息检索研究的方向之一。
150+ 篇
实验室在 ACL、SIGIR、IJCAI、AAAI、NIPS、ICML 等 CCF A/B 类顶会期刊论文上的产出。
MOSS
复旦发布了国内首个类 ChatGPT 开源大语言模型，并衍生出中文价值对齐模型 MOSS-RLHF。
20+ 家
复旦 NLP 与大模型团队与荣耀、华为、百度、联想、科大讯飞等企业开展产学研合作。

核心能力拆四块

复旦实验室的能力并非单一产品，而是一套覆盖科研、开源、数据与转化的完整体系，下面拆解成四块分别说明。

科研平台与实验室体系

复旦 AI 研究分布在多个实体之间。

复旦大学在自然语言处理、智能计算、人工智能创新等方向建有完整的实验室与学院体系，例如自然语言处理实验室、计算与智能创新学院以及上海市智能信息处理重点实验室，它们共同构成了复旦 AI 科研的平台底座，承担国家级科研项目并持续产出高水平论文。

开源模型与工具链

把研究成果变成开发者可用的东西。

复旦把大量研究成果以开源方式回馈社区，代表性项目包括国内首个中文自然语言处理开源系统 FudanNLP、模块化 NLP 工具包 fastNLP，以及一站式中文处理工具 fastHan 等。这些工具降低了中文 AI 应用的研发门槛，让外部团队可以直接复用复旦的前沿能力。

数据集与评测基准

为模型质量与可信提供标尺。

除了模型，复旦还建设了多个有影响力的数据与安全评测平台，例如国际上首个大语言模型越狱评测框架 Easyjailbreak，以及首个自然语言处理鲁棒性验证平台 TextFlint。这些基准帮助研究者和企业判断模型的可靠性、安全性与泛化能力。

产学合作与人才培养

让科研走出实验室进入产业。

复旦通过金融科技研究院、人工智能创新与产业研究院等载体，与多家头部企业建立联合研究与人才培养机制，把大模型、NLP 等技术应用到金融、医疗、教育等场景，并为产业输送兼具理论与工程能力的 AI 人才。

强项与边界

任何平台都有适合自己的场景与不适用的边界，了解这一点能帮你更高效地使用复旦实验室的资源。

核心优势

  • 学术底蕴深厚：四十余年 NLP 与 AI 研究积累，顶会论文与开源系统数量在国内高校中名列前茅。
  • 开源开放程度高：FudanNLP、MOSS、fastNLP 等以开放协议发布，便于科研与二次开发。
  • 中文场景优势明显：在中文自然语言处理、中文价值对齐等方面有专属数据集与模型。
  • 产学研衔接顺畅：与多家头部企业合作，成果转化路径清晰，适合真实业务落地。

使用边界

  • 偏科研导向：多数资源以论文复现、算法研究为目标，开箱即用的商业级 API 相对有限。
  • 文档与使用门槛：部分开源项目面向研究者，需要一定的工程与算法基础才能用好。
  • 资源分散：能力分布在多个院系与社区仓库，缺少单一统一的总入口，需要自行整合。
  • 服务支持有限：作为高校科研平台，不提供类似商业云厂商的即时工单与 SLA 保障。

从了解到落地五步

如果你打算使用复旦实验室相关的 AI 能力，可以参考下面这条从认知到落地的实践路径。

  1. 明确你的需求先想清楚要解决什么问题，是做中文 NLP 任务、复现大模型实验，还是寻求产业合作。
  2. 访问官方平台从复旦大学官网、计算与智能创新学院及 NLP 实验室主页进入对应的开源与研究成果页面。
  3. 选用模型或数据集根据任务在 FudanNLP、MOSS、TextFlint、Easyjailbreak 等项目中挑选合适的资源。
  4. 复现与本地微调按仓库文档搭建环境，利用开源代码与数据做复现，再结合自有数据做微调。
  5. 合作与落地转化若需工业化落地，可通过复旦相关研究院寻求联合研究、人才与产业合作通道。

几个提醒

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认准官方来源复旦 AI 资源分散在多个官网与社区仓库，使用前请确认域名与组织归属，避免下载到非官方的镜像。

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留意开源协议不同开源项目的许可协议不同，商业使用前务必阅读 LICENSE，明确可商用范围与署名要求。

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关注版本与维护科研项目的迭代较快，部分仓库可能存在阶段性停更，选型时建议查看最近更新时间与 issue 活跃度。

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尊重学术规范在论文或产品中引用复旦模型与数据集时，请按项目要求引用对应论文，遵守学术与开源社区规范。

常见问题

复旦实验室具体指哪个机构？

它并不是单一注册的实体机构，而是对复旦大学在人工智能方向科研与开放资源的整体称谓，涵盖自然语言处理实验室、计算与智能创新学院、上海市智能信息处理重点实验室以及相关开源社区共同构成的平台。

复旦在 AI 领域最知名的成果是什么？

最被广泛关注的是自然语言处理方向的长期积累，以及发布了国内首个类 ChatGPT 开源大语言模型 MOSS，并进一步推出中文价值对齐模型 MOSS-RLHF，在大模型可信与治理方面也有系统性工作。

复旦实验室和复旦 NLP 实验室是什么关系？

复旦 NLP 实验室是复旦实验室体系中最核心的组成部分之一，由吴立德教授创建，长期负责自然语言处理、信息检索与大模型研究，并主导了 FudanNLP、MOSS 等代表性开源项目。

普通开发者可以免费使用这些资源吗？

大部分开源模型与工具以开放协议发布，个人与科研用途通常可以免费使用，但是否允许商业使用取决于具体项目的 LICENSE，商用前需要逐一确认许可条款。

我没有算法背景，能用到复旦的能力吗？

可以，但门槛相对较高。复旦资源偏科研与工程，建议先通过文档与示例代码学习，或寻找已有封装的二次开发项目，必要时也可通过产业合作渠道获得支持。

复旦开放了哪些值得关注的数据集或基准？

比较有代表性的包括自然语言处理鲁棒性验证平台 TextFlint，以及大语言模型越狱评测框架 Easyjailbreak，它们分别从鲁棒性与安全性角度为模型评估提供开放工具。

如何获取复旦 AI 方向的最新研究进展？

可以关注复旦大学官网、计算与智能创新学院、NLP 实验室主页，以及 FudanNLP 在开源社区的账号，其中会持续发布论文、模型与活动信息。

企业想和复旦合作该走什么流程？

可通过复旦相关研究院与学院的产学研合作机制接洽，例如在金融科技、人工智能创新与产业研究院等载体下，围绕具体场景开展联合研究、技术转化或人才联合培养。

MOSS 和 FudanNLP 现在还维护吗？

相关项目由复旦 NLP 团队持续投入，但科研仓库的更新节奏不固定，具体维护状态以对应开源仓库的近期提交与公告为准，使用时建议查看最新动态。

复旦实验室适合作为产品技术底座吗？

如果你的产品面向中文 NLP、大模型研究或需要学术级能力，复旦资源是很好的起点；但若需要稳定的商业级服务与保障，建议在其开源成果基础上自行工程化，或寻求正式合作。

参考来源

  1. https://www.fudan.edu.cn
  2. https://ai.fudan.edu.cn
  3. https://nlp.fudan.edu.cn/nlpen/main.psp
  4. https://iipl.fudan.edu.cn/NLPydmx
  5. https://github.com/FudanNLP
  6. https://cs.fudan.edu.cn/

本文由青衣网络 AI 观察团队整理，数据截至 2026-08-25，供了解与选型参考。