12月12日，第八屆 GAIR 全球人工智能與機器人大會于深圳正式拉開帷幕。

本次大會為期兩天，由GAIR研究院與雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))聯(lián)合主辦，高文院士任指導(dǎo)委員會主席，楊強院士與朱曉蕊教授任大會主席。

作為 AI 產(chǎn)學(xué)研投界標(biāo)桿盛會，GAIR自2016年創(chuàng)辦以來，始終堅守 “傳承+創(chuàng)新” 內(nèi)核，是 AI 學(xué)界思想接力的陣地、技術(shù)交流的平臺，更是中國 AI 四十年發(fā)展的精神家園。過去四年大模型驅(qū)動 AI 產(chǎn)業(yè)加速變革，歲末年初 GAIR 如約而至，以高質(zhì)量觀點碰撞，為行業(yè)與大眾呈現(xiàn)AI時代的前沿洞見。

本次峰會之上，深圳理工大學(xué)教務(wù)長、澳門大學(xué)第八任校長趙偉為與會者們帶來了一場精彩紛呈的開場報告。

趙偉教授在會場上介紹到：中國長期致力于“人才培養(yǎng)”，而“才”的傳統(tǒng)釋義側(cè)重于“有用之材”，即具備特定技能的從業(yè)者，如打字員、程序員等。但在AI沖擊下，這種培養(yǎng)目標(biāo)已難以適應(yīng)時代需求——大學(xué)教育應(yīng)回歸“育人本質(zhì)”，從“培養(yǎng)有用的人才”轉(zhuǎn)向“培養(yǎng)有智慧的人”。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，深圳理工大學(xué)在教育模式上提出了“減法、加法、替換”三大策略，通過系統(tǒng)性調(diào)整重構(gòu)培養(yǎng)體系。

AI對高等教育的變革還體現(xiàn)在管理層面。高校管理涉及師生生活、學(xué)科建設(shè)、輿情應(yīng)對等諸多領(lǐng)域，校長及管理團隊面臨巨大壓力，而人工智能為管理優(yōu)化提供了重要支撐，核心突破點在于“信息系統(tǒng)的智能迭代”。

趙偉教授將智能信息系統(tǒng)分為“弱智能”與“強智能”兩個階段：弱智能階段是在現(xiàn)有平臺嵌入大語言模型，實現(xiàn)初步分析；強智能階段則可跳過數(shù)據(jù)中臺，由大語言模型直接對接各子系統(tǒng)檢索數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更精準的智能分析。

以下是趙偉教授現(xiàn)場演講的精彩內(nèi)容，雷峰網(wǎng)作了不改變原意的整理與編輯：

各位同仁，大家上午好。今天我將圍繞AI對高等教育的顛覆與深圳理工大學(xué)的實踐探索，談三點核心思考，重點聚焦學(xué)生培養(yǎng)模式與管理變革兩個維度。

一、AI對高等教育的顛覆性影響

當(dāng)前，人工智能對教育模式的顛覆性影響已成為共識。無論是楊強教授、楊世強教授等學(xué)界大咖，還是各類行業(yè)實踐，都在印證AI技術(shù)的巨大影響力。以深圳這座創(chuàng)業(yè)之都為例，人工智能已深度滲透到商業(yè)方案撰寫等具體工作場景中，重塑著傳統(tǒng)的工作模式。

過去我們常提及“工人階級與資本的博弈”，而在AI時代，知識分子面臨的則是與人工智能的“競爭與共生”。這種變革在高等教育領(lǐng)域主要體現(xiàn)在三個方面：知識生產(chǎn)方式、學(xué)生培養(yǎng)模式與教育管理體系。關(guān)于知識生產(chǎn)的變革，施一公、閆寧等學(xué)者的研究已給出鮮明例證——從前依賴顯微鏡觀察的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究，如今可通過AI技術(shù)直接實現(xiàn)精準定位，類似案例在科研領(lǐng)域已不勝枚舉，因時間關(guān)系在此不做展開，重點談?wù)剬W(xué)生培養(yǎng)模式的革新。

我們這代人都是在“知識就是力量”的口號中成長的，但在AI時代，這句口號需要被重新審視。知識本身仍是重要的力量載體，但人工智能在知識存儲與調(diào)用方面的能力已遠超人類。中國長期致力于“人才培養(yǎng)”，而“才”的傳統(tǒng)釋義側(cè)重于“有用之材”，即具備特定技能的從業(yè)者，如打字員、程序員等。但在AI沖擊下，這種培養(yǎng)目標(biāo)已難以適應(yīng)時代需求——大學(xué)教育應(yīng)回歸“育人本質(zhì)”，從“培養(yǎng)有用的人才”轉(zhuǎn)向“培養(yǎng)有智慧的人”。

當(dāng)前，高校學(xué)生對AI技術(shù)的應(yīng)用能力已非常嫻熟，但同時也普遍存在焦慮情緒，這給高校教育管理帶來了新的挑戰(zhàn)。基于此，深圳理工大學(xué)明確了“培養(yǎng)有用且有智慧的人”這一核心目標(biāo)，用更通俗的表述來說，就是“幫助學(xué)生找到自我”——具體而言，是幫助學(xué)生明確自身的專業(yè)定位、認知核心能力優(yōu)勢。我們認為，在AI時代，高校若能完成這一核心任務(wù)，便實現(xiàn)了人才培養(yǎng)的根本價值。

為實現(xiàn)這一目標(biāo)，深圳理工大學(xué)在教育模式上提出了“減法、加法、替換”三大策略，通過系統(tǒng)性調(diào)整重構(gòu)培養(yǎng)體系。

“減法”的核心是刪減不再具備實踐價值的課程內(nèi)容與教學(xué)環(huán)節(jié)。以微積分教學(xué)為例，微積分在建筑載荷計算等工程領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但如今所有設(shè)計公司均依賴計算機完成精準運算，人類手動計算的準確率與效率已無法滿足實際需求。因此，微積分的核心價值在于“建立積分思維、將實際問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題”，而非死記硬背積分公式或完成海量習(xí)題?；诖?，我們將原有的五本微積分習(xí)題集精簡為一本核心概念與應(yīng)用案例集，聚焦能力本質(zhì)。

在教學(xué)時長上，我們也進行了精準壓縮：將每節(jié)課45-55分鐘的標(biāo)準時長縮短至40分鐘，明確要求教師“刪減內(nèi)容而非加快語速”；每周教學(xué)天數(shù)從五天調(diào)整為四天，為學(xué)生預(yù)留自主發(fā)展時間。

“減法”釋放的時間并非用于休閑，而是投入到更具核心價值的培養(yǎng)環(huán)節(jié)中。在課程設(shè)置上，我們將“人工智能導(dǎo)論”設(shè)為大一新生的兩年制必修課，其重要性甚至高于傳統(tǒng)基礎(chǔ)學(xué)科微積分——這是因為AI素養(yǎng)已成為當(dāng)代大學(xué)生的核心生存能力。

在實踐培養(yǎng)上，我們要求學(xué)生每周利用一天“無課時間”進入實驗室參與科研：低年級學(xué)生從觀摩學(xué)習(xí)入手，逐步參與課題實踐；目前2024級本科生中已有部分學(xué)生發(fā)表學(xué)術(shù)成果。此外，我們通過書院制活動強化學(xué)生的綜合素質(zhì)與人文修養(yǎng)，這些恰恰是人工智能無法替代的核心能力。

“替換”策略旨在用更高效的教學(xué)模式與載體，替代傳統(tǒng)的低效教學(xué)形式。以大學(xué)英語教學(xué)為例，傳統(tǒng)教學(xué)中“為四六級考試而學(xué)”的模式已不合時宜——如今AI翻譯技術(shù)已能實現(xiàn)菜單、文獻等場景的精準轉(zhuǎn)換，同聲傳譯等職業(yè)也面臨轉(zhuǎn)型。因此，我們計劃用“跨文化交流”課程替代傳統(tǒng)英語課程，聚焦語言背后的文化理解與溝通能力，實現(xiàn)“尊重差異、高效成事”的培養(yǎng)目標(biāo)。

在教學(xué)載體上，我們正推進“智能APP替代傳統(tǒng)教科書”的實踐。傳統(tǒng)教科書本質(zhì)是“紙質(zhì)化數(shù)據(jù)庫”，而智能APP能實現(xiàn)實時更新、精準檢索與個性化答疑，更適應(yīng)AI時代的學(xué)習(xí)需求。值得注意的是，教科書出版曾是高利潤領(lǐng)域——美國某經(jīng)典操作系統(tǒng)教材每年利潤達百萬美元，且內(nèi)容數(shù)十年未做本質(zhì)更新，這種模式已無法適應(yīng)知識快速迭代的時代。

為匹配培養(yǎng)模式的變革，我們重構(gòu)了學(xué)生評價體系：除傳統(tǒng)的課程成績（如高等數(shù)學(xué)、英語、思政等必修課程）外，成績單將同步納入學(xué)生的科研成果（論文、專利等）、綜合素質(zhì)表現(xiàn)。我們特別設(shè)計了“素質(zhì)教育成績單”，從領(lǐng)導(dǎo)力、人際交往能力、身體素質(zhì)、自我認知等維度進行量化評價。

傳統(tǒng)評價體系中，企業(yè)招聘僅能通過課程分數(shù)判斷學(xué)生能力，難以全面了解其特長與潛力——是適合做管理、做技術(shù)研發(fā)還是做市場推廣，這些核心問題無法通過單一分數(shù)回答。而綜合評價體系能為學(xué)生構(gòu)建完整的成長畫像，這正是AI時代高?！皫椭鷮W(xué)生找到自我”的重要落地路徑。

二、高等教育管理變革：從“信息系統(tǒng)”到“智能系統(tǒng)”

AI對高等教育的變革還體現(xiàn)在管理層面。高校管理涉及師生生活、學(xué)科建設(shè)、輿情應(yīng)對等諸多領(lǐng)域，校長及管理團隊面臨巨大壓力，而人工智能為管理優(yōu)化提供了重要支撐，核心突破點在于“信息系統(tǒng)的智能迭代”。

當(dāng)前多數(shù)高校的信息系統(tǒng)由教學(xué)、后勤、圖書館、體育等多個子系統(tǒng)構(gòu)成，通過數(shù)據(jù)中臺整合數(shù)據(jù)，僅能回答“582宿舍住哪位同學(xué)”“某學(xué)生英語成績?nèi)绾巍钡然A(chǔ)問題，本質(zhì)是“電子版電話黃頁”——就像如今已被淘汰的雅虎目錄與紙質(zhì)黃頁，無法滿足智能決策需求。當(dāng)管理者提出“物理系232班數(shù)學(xué)成績下降的原因是什么”這類深度問題時，傳統(tǒng)系統(tǒng)完全無法響應(yīng)。

更突出的問題在于，傳統(tǒng)系統(tǒng)維護成本極高：高校IT團隊規(guī)模龐大，防火墻、系統(tǒng)升級等各類支出頻繁，卻難以產(chǎn)生實際管理價值。而豆包、DeepSeek等大語言模型已具備強大的智能分析能力，基于此構(gòu)建的“智能信息系統(tǒng)”可實現(xiàn)質(zhì)的突破。

我們將智能信息系統(tǒng)分為“弱智能”與“強智能”兩個階段：弱智能階段是在現(xiàn)有平臺嵌入大語言模型，實現(xiàn)初步分析，例如自動關(guān)聯(lián)“232班多名學(xué)生為籃球運動員，近期賽事密集”與“成績下降”的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

強智能階段則可跳過數(shù)據(jù)中臺，由大語言模型直接對接各子系統(tǒng)檢索數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更精準的智能分析。這種系統(tǒng)能為管理者提供實時響應(yīng)、智能決策支持，同時降低維護成本、強化隱私保護，將成為高校管理的“核心工具”。

三、AI產(chǎn)業(yè)的機遇與挑戰(zhàn)

最后想補充的是，AI產(chǎn)品與所有IT產(chǎn)品一樣，以市場需求為核心驅(qū)動，其商業(yè)模式與營銷模式均具有創(chuàng)新性，利潤豐厚且普及迅速。但機遇背后也暗藏挑戰(zhàn)：一是行業(yè)整合必然加劇，當(dāng)前大模型企業(yè)遍地開花，但十年后可能僅存1-2家頭部企業(yè)；二是數(shù)據(jù)倫理問題突出，從谷歌搜索引擎開始，部分企業(yè)通過無償使用網(wǎng)絡(luò)信息盈利，這種模式的合法性亟待規(guī)范；三是產(chǎn)品迭代陷阱，IT產(chǎn)品往往存在“故意保留缺陷以推動版本更新”的現(xiàn)象，建議大家對第一版產(chǎn)品保持審慎態(tài)度。

AI時代，高等教育既面臨顛覆，也迎來重生。深圳理工大學(xué)的探索核心是通過“加減替換”重構(gòu)培養(yǎng)模式，通過智能系統(tǒng)革新管理體系，最終回歸“育人本質(zhì)”。楊強教授曾問“AI普及后我們該如何生存”，我的答案是：先立足當(dāng)下活下去，通過培養(yǎng)有智慧的人、構(gòu)建智能管理體系實現(xiàn)自我革新——無論是“與AI共生”還是“引領(lǐng)AI發(fā)展”，我們都能活得更好。

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