当AI技术以前所未有的速度重塑教育领域，70%的大学生选择AI相关专业，大学校长们正面临前所未有的挑战与机遇。在深圳2025 IDEA大会的会场，我感受到一种明显的变化：人们对AGI的焦虑减少了，对AI落地的关注却更加细致了。与去年相比，人们不再讨论AGI何时到来，不再盲目崇拜参数规模，而是更关注如何让AI创造实际价值。
AI教育的多维思考框架
IDEA研究院创院理事长、美国国家工程院外籍院士沈向洋在大会上提出了一个智能演进的五个维度框架：算法范式、智能载体、交互范式、计算架构和数据。他指出，当前大多数AI创业公司只关注"算法"或"应用"这两个维度，而忽视了系统性看待AI上下游的重要性。
"AI的下半场不仅仅是模型参数的竞争，而是各个维度之间的协同性。"沈向洋强调。顺着这个逻辑去看现场展示的"具身智能"成果，我们就能发现如今最关键的不是造机器人，而是解决"脑-手"协同的难题。
在会议现场，沈向洋表示："在具身智能的众多攻关点里，灵巧手是技术复杂度的珠峰。人手的魔法在于它既能搬箱子，也能穿针引线。所以，灵巧手可以说是人类在人工智能面前最后的尊严。"
一、当70%的学生选择AI，教育如何应对"暴力式创新"？
1、AI时代的教育变革
"AI出来以后讨论最多、担忧最大的就是大学校长，我们大学校长坐在一起谈的都是AI。"哈尔滨工业大学校长韩杰才表示，"AI作为新一代的工具性东西创新更容易，但要考虑的是把创新水平放在哪个阶段？低水平创新现在不需要，AI就可以替代。"
韩杰才认为，未来培养的人才水平要高于智能体。大学形成了老师、智能体和学生的三元结构，如果老师水平比智能体低就麻烦了。"现在学生获取知识方面很容易，我们需要培养什么样的人才？"
他在大学当校长时，认为有两件事是必须的：一是基础性的东西，100年基本上没变的基础一定要掌握透；二是通过实践，坐在教室学习肯定是不对的，大学里全面改变了学习模式，以学习为主体。
"现在是人工智能强化学习，学生可以让AI作为工具来用。下一步如果是自主学习的话，大学要干什么？"韩杰才解释道，"大学一个是平台作用要凸显出来，通过你这个平台可以从社会、全世界，特别是顶尖资源里培养人的能力就变得非常重要。个体获得这些资源难度大资源。"
2、港科大广州的教育创新
香港科技大学（广州）创始校长倪明选表示，他们学校没有院和系的概念，开始是为了提升各学科的交流，"交汇有碰撞才能产生创新的火花"。他们学校大三才选专业，选任何专业没有名额限制。
"现在第一批学生70%选AI，20%选大数据，10%选智能制造，"倪明选说，"学生知道智能制造重要，可是他妈妈讲你只有选AI，因为报纸上天天讲AI。教育要改很多问题。"
他提到，改革最大的阻力就是老师，"我们学校的老师都是国外名校回来的，可是他们在国外研究成果很好、paper写很多，国外的教学和学生的素质也不一样。回到AI的时代，学生比你还聪明，AI比你用得还好，对老师的挑战是很大的。我们学校不会用AI工具的老师基本上不能通过考试。"
3、"暴力式创新"的文化基因
关于AI"暴力式创新"的特点，韩杰才认为："暴力式创新最后形成的创新的角度我觉得不一定，有些是有原创的，不一定办出很大、很好的公司。有些没有原创反而很大，这就是原来这种状态。"
"我最近在探讨，智能时代创新什么最有生命力？文化基因最重要。"韩杰才分享道，"为什么现在码农、硅谷印度人少了，中国人现在慢慢走在一线了。我认为要跟文化关联起来。智能时代的创新，有人说DeepSeek的思路是有文化的因素，像中文就不一样，我们写中文不写得很复杂，特别是法律方面的东西很麻烦，联想太多。"
他强调："大学培养人的时候，智商是有限定的，广义理解情商越来越重要。它会有新的东西，只是这一阶段抓到机遇获得成功，跟我们搞电池一样，锂电池我们超越了，下一步全固态电池、其他电池的覆盖率是一样，是叠盖、覆盖的概念。"
4、学生选择与家长期望的冲突
面对学生"暴力选择"AI的现象，倪明选坦言："学校暴力不起来，几千卡都不得了，只有有些实验室才能做些暴力的东西。"
"学校发展来讲，目前的暴力是大语言模型，应用还没做得很好，学校里做很多AI+的东西，智能体推理做得比较多。DeepSeek一出来为什么我们发现算力只有1/20、1/10，是不是有超越Transformer的东西出来？这是学校要做的，我们鼓励给他们更多的空间。"
关于如何平衡学生的未来选择，倪明选分享了一个令人深思的现象："我上个礼拜四选择30个本科生到我家里来聚餐，我也跟同学说了同样的问题，不管做制造、材料、微电子都这么鼓励他们,但父母说必须选AI，现在是没办法跟父母沟通。"
二、新型科研机构的"分账"逻辑与生存法则
1、新型研发机构的定位与评价
清华大学汪玉教授同时担任清华大学天津电子信息研究院院长，他分享道："某种意义上来说也是一个新型研发机构，这个机构是在2015年成立，到现在十年，政府直接给的钱力度肯定没深圳这么大，当年我们的定位想得比较简单，我们孵化一些有影响力的公司。"
"学校这边构建整个的生态，研究院作为成果转化办公室和对外合作办公室，并没有在里面放研究人员，当时看到的问题是怎么在市场竞争这么激烈的地方吸引最好的人才，这里又给不出最高的薪水，小公司的方式让他们成长起来我们在背后推动，把电子系的成果可以放进去，影响力做大，对于学校是好事，对于天津也是好事。"
香港科技大学(广州)的陈雷教授则关注基础研究与产业应用的平衡："我们想和工业界结合，大方向要做Impact，那基础学科怎么做？Data For AI，训练的时候怎么把数据集减小做训练，推理怎么用KV Cache，最终落到基础问题Data怎么去存，服务于训练和推理。"
"这是一个基础问题，'既要还要'要跟工业界结合，不能自己写文章，写文章发得很嗨，每天都在写，impact在哪儿。做的过程中不能说老师我是做基础学科的，你给我5年、10年时间我给你憋个大招出来，我说行，但是5年之后你要憋不出来，我要你还是不要你，在此基础上像工业界有那么好的问题，为什么不能随地'下蛋'。"
2、新型研发机构的组织模式
关于新型研发机构的组织方式，汪玉教授提出了"中台+小团队"的模式："AI时代我自己感受都得有一个中台，底层的大平台，底层大平台本身需要更多的支持，比如说建一条线，我们会有一条线我们叫厨房，老师们或是小团队是厨师，做出菜来，这个菜怎么卖是怎样的事儿。偏器件层面大概率还是要按这套体系，需求的来源是外部的，做菜本身的团队是自由的、小的。"
陈雷教授则分享了港科广的跨学科合作模式："虽然我是信息学院，我办公室旁边坐的人是生命科学，右边坐的是搞材料的，老师一进来是随便选办公室，大学里老师们坐得乱七八糟，找学校的老师开会都要Zoom。学生拿奖学金，老师是没有钱的，要跟学生讲，我可以带这个项目。"
"我带了一个碳中和的项目，做碳吸附、碳存储，我就得找搞环境、碳中和、材料老师，我们组成一个team，这种跟之前完全不一样，原来是校长把钱给我，我为什么要跟你们合作，现在学生都组队了，要把学生抢过来，把钱给想做的学生，老师帮助他们去做，我觉得这种真的是在新型院校里，校长敢大胆改革。"
3、资金来源与研究支持
关于新型研发机构的资金问题，汪玉教授提出了"两份钱"的概念："这是两份钱，第一份钱是整个机构的钱，整个机构的钱还得找有钱的帮支持，比如说当年贝尔实验室是垄断企业，深圳有钱让政府持续给也不容易，还得把深圳本地潜在有钱的吸引进来，这是最重要的，赚钱的闭环最好跟研究闭环不要太耦合，否则就扭曲了。这样的机构里有20%的人随便干，80%的人有些目标。"
陈雷教授则分享了港科广与工业界的合作模式："谈到钱的事，港科广是政府给钱建的学校，校董会和校长特别要求下未雨绸缪，如果政府不给你钱怎么办？我们已经开始好多相关工作，到目前为止，昨天是第19个工业和学术Joint Lab成立，明年就有30个，每个实验室的投资是1000万，资方会越来越向工业界。"
"假设我做一个很简单的项目、横向的项目，做完了以后不work，但我有一个B，我要做实验室不怕，把B给你，联合实验室要专利给你专利，要论文给你论文，东西出来了。你想让我做A，我做A，B也不错，有专利、有论文，资方也很开心，而且他也收获了意想不到的东西，这种情况下作为高校不可能总靠政府资金，就跟工业界合作，帮工业界做点东西你总得给我钱吧，而且越来越多，五年以后有100家Joint Lab，这个学校就没有问题了，学生的项目也会做得非常开心，这是我们学校和工业界强强合作。"
三、AI原生编程语言出现时，程序员都消失了吗？
1、AI友好的编程语言
中山大学王焱林教授指出："这个月GitHub出了报告，TypeScript成为Top1的编程语言，这是过去十多年编程语言格局最大的改变。我总结出最大的区别，TypeScript是静态的语言，MoonBit也是静态的，我也看好MoonBit的发展。"
"我认同AI友好的编程语言的概念，也有一些语言特性是未来作为对AI友好编程语言一定要有的，一是类型系统是静态约束越清晰、越强越好。二是模型对机器是友好的，这也是TypeScript做得比较好的点。三是对人友好，最终的编程知识要转到人上。四是特别重要但比较被人注意到的，要对演化友好，现在coding Agent出来很震撼，给他一个指令就会做出一个游戏、网站，但是是需要迭代的，他生成很多的东西里面有很多的错误，我们迭代的时候才是最痛苦的。未来编程语言设计一定要把刚才这几个点考虑进去。"
2、AI编程智能体的护城河
关于AI编程智能体的竞争优势，王焱林教授分析道："Cursor有一个很大的特点，迭代速度非常快，几个月可以迭代非常多次，背后的原因是最看重的是体验，开发者在IDE里到底体验、流畅感是怎样，也是Cursor的硬实力，硬实力会被厂商抹平，一些软实力，让一个Agent陪伴我在一个仓库里执行一些动作的时候，希望他一定是越来越懂我的，Memory也很重要，它懂我踩过哪些坑，我很难切到另一个智能体，哪怕生成准确度提高5%，我感受不到，更在意软实力是非常重要的。"
3、未来程序员的数量与角色
对于"AI是否会导致程序员消失"的争论，王焱林教授认为："很难从数量的角度说未来程序员的数量是增加还是减少，我们中午也讨论到程序员的概念会变化，并不会像现在映射的coding概念，可能成了真正软件工程师，从一个软件的需求开发测试到后面维护都要了解，能力是增强的。"
他分享了一个个人经历："我在浙大读书，周末在酷家乐做实习生，现在是杭州六小龙，那个时候他的员工是30到50位之间，那个时候人特别少，我做的是'家风水'板块，一个人负责整个板块，我进去的岗位是开发工程师，我当时进去的时候在想，我是程序员做coding，实际上我要对'风水'，用户上传的户型图要分析户型的风水怎么样，提一些风水的改进建议，这是我知识之外的东西，我相当于要做PM产品经理，得调研户型风水的东西。创始人还带着我去杭州风水大师家里请教户型风水的知识，白天coding，晚上看《易经》，后端要设计整个系统的架构，前端还好，配了一位前端工程师，还得设计数据库的东西，测试也是我。十几年前我对程序员的概念就是全栈的概念，AI时代未来更是，单点的开发者概念被模糊了。"
4、AI时代的人才培养
关于"每个人都是程序员还是只需要专业程序员"的问题，王焱林教授明确表示："不是每个人都是程序员，是让每个人都可以写点代码，这个时候软件工程能力更重要了，更加系统化的能力。"
针对国内AI编程创业环境的问题，王焱林教授从人才培养角度分析："创业方面我很难给出一个趋势判断，我从高校人才培养方面谈谈创新创业我们怎么做，coding智能体要想做好，人才这块是非常稀缺的，本身要做好从编程语言、编译器方面的人才就非常稀缺，又要让它懂AI、大模型，这是非常稀缺的。我们国家的优势是人特别多、人才也特别多。"
"我有一个观察，前年是我在中大第四年教编译原理，每一届学生问的问题变化非常大，我感受非常深刻。前面两届问环境配不通，这四年也是AI迅速发展的四年，我发现今年他们会问这个词法分析算法可以做个创新，问我能不能行得通。有的同学说能不能不用C语言Python写，下面推荐MoonBit写。他们思考的方式变化让我觉得是很正面的，我们又有人才基数，又有AI带来的加持。科研能力也是大幅提升，我在微软亚研工作几年，那个时候我们发现搞好科研发论文的都是博士，少量的硕士。我去了中大以后，前两年也主要是这样，这两年我发现有非常多的本科生做科研也很好，这是大模型的加持。"
结语：AI时代的教育新生态
在AI浪潮席卷全球的今天，教育机构正面临前所未有的转型压力。从哈工大、港科大广州等高校的教育改革实践，到IDEA研究院在具身智能、低空经济等前沿领域的突破，我们看到的是一种全新的教育生态正在形成。
当70%的学生选择AI专业，当"暴力式创新"成为AI发展的常态，大学校长们不再仅仅是知识的传授者，而是成为了教育生态的设计者和创新者。他们需要在传统学科与新兴技术之间找到平衡，在基础研究与产业应用之间架起桥梁，在学术自由与市场需求之间取得协调。
AI时代的教育不是简单地用技术替代教师，而是重新定义教育的本质和目的。在这个新生态中，学生不再是被动接受知识的容器，而是主动探索世界的创造者；教师不再是唯一的知识权威，而是引导学生发现和解决问题的伙伴；学校不再是封闭的知识堡垒，而是开放的创新平台。
正如沈向洋所言："灵巧手可以说是人类在人工智能面前最后的尊严。"同样，在AI时代，教育的尊严和价值不在于传授多少可以被AI替代的知识，而在于培养AI无法替代的创造力、批判性思维和人文关怀。
未来的教育，将是技术与人文的深度融合，是理性与感性的和谐统一，是知识与智慧的辩证发展。在这个意义上，AI不是教育的终结者，而是教育新纪元的开启者。
