【郑庆华院士 】工程智能：AI赋能的计算科学范式重构 （20250830A07）
从“解题”到“提问”：一堂静悄悄的课堂革命
2026年9月7日，复旦大学开学典礼。校长金力面对新生说了一番话：“学习不再是装满知识，而是长出‘人味儿’——提问、判断与负责的能力。”
台下有学生悄悄点头。就在几天前，武汉东湖学院的一间教室里，一名学生鼓起勇气向老师提了一个与课堂内容“不太相关”的问题——期末考题库里，从此多了一道由学生命制的题目。
这两件看似孤立的小事，指向同一个正在发生的结构性变化：当AI能在几秒内完成人类半天的工作，传统的“答题技能”正在急速贬值，而“提出一个好问题”的能力，正在变得前所未有地稀缺。
[IMG:1]一份80年后的报告，重新追问“什么是好科学”
2026年7月21日，白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉齐奥斯向白宫提交了一份122页的报告——《科学：新黄金时代》。这份报告主动对标1945年范内瓦·布什的《科学：无尽的前沿》，但在一个根本问题上给出了截然不同的回答。
报告深刻反思了现行同行评议制度：评价体系过于偏爱安全、渐进、能快速发表的“共识性研究”，而那些高风险、颠覆性的想法却常被扼杀。为此，报告引入了“黄金票”等新机制，将科研支持的重心从“既定问题的解决者”转向“新问题的发现者”。
中国教育科学研究院研究员张家勇注意到，国内“强基计划”正在聚焦国家重大战略领域需求，选拔与培养基础学科拔尖创新人才。但他同时指出，选拔只是第一步，“如何让学生真正学会提问，是更深层的课题”。
[IMG:2]从“知识容器”到“人机协同”：能力定义的翻转
“对原创科研是加速器，对重复科研是淘汰器；对能力培养是个性化机遇，对知识灌输是生存挑战。”2026年9月，中国科学技术大学计算机学院院长李向阳在给新生的报告中这样概括AI对科研和教育的双重影响。
麦可思研究院2024年对全国3297名高校师生的调查显示，近六成师生每天或每周多次使用生成式人工智能。当答案的获取变得几乎没有门槛，教育的核心任务正在从“传授知识”转向“培养判断力”。
中国科学院计算技术研究所的一场研讨会上，与会专家提出：未来人才培养的重要方向之一，是培养具备“AI审核能力”的研究者——不仅能够使用AI工具，更能够理解、判断和验证AI输出结果。
教育部科学技术与信息化司司长周大旺对此有更直接的表述：“人工智能正推动科研从传统经验科学向数据驱动模式变革，教育界须主动求变，深刻反思并重构人才培养体系。”
[IMG:3]科学与工程的墙，正在被推倒
《科学：新黄金时代》还推翻了布什报告的“线性模型”——科学发现不是“基础研究→应用研究→技术开发”的单向流动，而是基础与应用之间反复迭代的循环。
报告特别援引“巴斯德象限”，强调最具影响力的科学，恰是那些同时追求基础理解与实用价值的研究。极紫外光刻机就是典型：不是先有完美理论再造机器，而是在数万次工艺失败中倒逼理论修正。
在中国，类似的融合正在加速。2025年度国家科技进步特等奖授予了“奋斗者号全海深载人潜水器研制”项目——从基础材料研究到深海工程应用，一条完整的创新链条已经形成。中国科学院力学研究所武晓雷团队完成的“异构金属材料强韧化研究”获国家自然科学奖二等奖——这项基础研究同样为工程应用提供了关键理论支撑。
但报告也坦言：一旦失去制造和工程能力，工艺中蕴藏的知识溢出、隐性经验、迭代反馈就会一同流失。这对中国的启示是：不仅需要关注基础研究的突破，也需要承认那些无法写进论文、只能靠反复试错才能积累的知识。
[IMG:4]“研创学”一体化：正在生长的新物种
在上海，一所成立不到两年的学院正在尝试另一种答案。
上海创智学院——教育部和上海市合作的“试验田”——以培养人工智能高层次创新人才为目标，探索“研创学”一体化育人模式。学院不设定强制性学制和最低学习年限，采用“学术+产业”导师组培养机制，学生可以自主选择导师，也可以根据研究进展更换导师和课题。
截至目前，这所学院已孵化26家企业，以“投资—孵化—退出”模式布局科研项目，允许早失败、快调整。
“学院自诞生之日起，便以年轻力量破局，以超常规模式办学。”上海创智学院相关负责人介绍，学院逐步建立起破界式选才、实战型师资、阵地式培养、“研创学”生态、影响力导向的人才培育路径。
在北京，中关村学院同样在探索“超常规”育才模式。一座名为中关村AI北纬社区的孵化器正在成长，帮助学生们把想法变成论文、原型、产品乃至形成产业。北京通用人工智能研究院联合北大、清华等高校，创建“通用人工智能实验班”和“因材施教计划”，已招收4届246名本科生，联合14所高校培养201名博士生。
[IMG:5]一个没有标准答案的时代
西交利物浦大学智能工程学院Erick Purwanto博士团队将学校自主研发的AI平台引入编程课堂，解决了传统教学中参与度不足、反馈滞后的问题。在陕西，省教育厅面向全省普通本科高校发布了“逻辑学概论”“科学研究方法”“人工智能导论”“创新创业思维”四门核心素养课程。
这些分散在全国各地的教育改革尝试，正在回答同一个问题：当AI可以给出所有已知问题的答案，人应该做什么？
答案或许就在复旦大学校长金力开学典礼上那句话里——不是装满知识，而是长出提问、判断与负责的能力。
（据公开信息整理）
本文由AI辅助生成
