丁奎岭：以人工智能牵引教育科技人才一体化改革
党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称《建议》）明确指出，“统筹教育强国、科技强国、人才强国建设，提升国家创新体系整体效能，全面增强自主创新能力”，“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。”人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，既是新质生产力的重要组成部分，也是推动教育科技人才一体化改革的核心力量。面对全球科技竞争日益加剧的形势，我国正处在由科技大国迈向科技强国的关键窗口期，必须把握人工智能发展的重大战略机遇，将人工智能更深层地嵌入教育、科技与人才发展的各环节各领域，着力打通体制机制堵点，释放创新驱动的最大动能。
夯实人工智能底座支撑，力争抢占世界科技制高点
基础决定上层建筑。习近平总书记强调：“人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破。”底层技术是人工智能产业发展的“根”与“魂”。如果缺少自主可控的底座支撑，教育科技人才一体化改革就难免成为无源之水、无本之木。在全球人工智能竞争格局中，谁掌握底层核心技术，谁就更可能把握发展主动权与话语权。《建议》明确提出“加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给”，为我国底层技术攻关提供了方向指引。
要把握底层技术建设的关键抓手，需围绕算力、算法、数据三项核心要素完善支撑体系。算力是人工智能的“基础设施”，供给能力直接关系到技术创新的上限。要充分发挥新型举国体制优势，统筹推进国家级算力枢纽与智能计算中心布局，形成贯通云、边、端的全链路算力网络。算法创新是提升人工智能竞争力的关键支点。要支持高校与科研机构围绕自然语言处理、计算机视觉、强化学习等前沿方向开展原始创新。数据是人工智能的“燃料”，其质量与规模会影响技术迭代的速度与深度。要落实《建议》关于“建设开放共享安全的全国一体化数据市场”的部署，打破数据壁垒，健全跨领域、跨行业的数据共享机制，同时完善数据安全法规，守护个人隐私与国家安全，为AI研发构建坚实的法治保障。
夯实底层技术体系，还要着力打造协同创新生态。高校作为国家战略科技力量的重要组成，是科技创新的重要策源地，应在人工智能底层技术研究上形成更具特色的贡献。我们举全校之力建设人工智能学院，就是要培养能够聚焦底层技术、发挥引领作用的创新人才，让学生从“追随尾灯”走向“进入驾驶舱”，在方向把握与能力生成上具备更强主动性：既能“用别人的锅来做自己的饭”，也要拥有“铸铁造锅”的本领。面向未来，需深入贯彻习近平总书记关于发展人工智能技术的重要论述，重点突破三项底层技术，力争为抢占世界科技制高点作出更大贡献：一是以基本原理为牵引，构建低成本、低幻觉、强推理的人工智能新型架构；二是依托上述框架，形成适配复杂场景客观规律的具身世界模型基座；三是围绕端侧调度协作需求，研发具备模型原生能力的操作系统。
用人工智能赋能人才培养，提升自主培养的质量与水平
培养什么人，是教育必须回答的首要问题。习近平总书记指出：“创新人才培养模式，切实提高人才自主培养水平和质量。”关键核心技术不可能完全靠等待、购买或引入替代，只有把人才自主培养做扎实，未来才更有可能将关键核心技术牢牢掌握在自己手中。《建议》提出“围绕科技创新、产业发展和国家战略需求协同育人”，并“加快建设国家战略人才力量”，人才培养是教育科技人才一体化改革的关键载体。高校在人才培养中的基础性地位不会因新技术出现而改变，但人工智能正通过系统性重塑改变社会生产方式，也由此带来对人才素养的根本性要求。人工智能时代的培养模式如何转型以适应国家战略需求，是摆在高校面前的时代命题。习近平总书记强调，“推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，源源不断培养高素质人才”，为以人工智能赋能人才培养提供了根本遵循。
在人工智能赋能人才培养方面，首先要构建全学段一体化教育体系。传统按学段割裂的方式难以满足新时期的人才需求，应把人工智能教育融入基础教育、高等教育与职业教育等各阶段，形成衔接顺畅、协同推进的培养格局。其次，要突出跨学科培养的关键作用。人工智能的交叉属性决定未来人才必须具备跨学科的综合能力，要打破专业与学科的壁垒，推动“人工智能+专业”的交叉培养路径。再次，需要同步推进全社会通识教育。人工智能正深度融入经济社会各领域，全民层面的人工智能素养提升既关乎个人竞争力增强，也关系到社会智能化转型的推进，应面向不同年龄、职业与教育背景的人群开展多层次、多样化的通识教育。最后，人才培养改革还要配套完善的评价体系。要落实《建议》“以创新能力、质量、实效、贡献为评价导向”的要求，建立多元化的人才评价机制。
人工智能既带来工具形态的变革，也将推动方式方法的重塑，而根本仍在于人。基于“AI推动人才培养变革”的共同认识，AI越是广泛渗透，就越需要HI（Human Intel igence，即人类智能）来形成互补。“AI+教育教学”要把AI素养提升贯穿全学段，构建“师—生—机—环”四元互动的教学生态，提升教师的人机协同能力，形成“课赛研”一体化的进阶式AI实践能力培养路径，努力培养能够担当民族复兴重任的时代新人。总体而言，人工智能赋能人才培养既要发挥技术的高效支撑作用，也要守住人文关怀与创新精神，才能真正提升人才自主培养的质量。
加快人工智能赋能学科发展，为迭代传统学科注入强力催化
习近平总书记指出：“要根据科技发展新趋势，优化高等学校学科设置、人才培养模式，为发展新质生产力、推动高质量发展培养急需人才。”人工智能的交叉性与赋能特征，正在深刻改变学科演进路径：推动传统学科迭代升级，催生新兴交叉学科，并为学科生态优化提供持续动力。
在教育科技人才一体化改革进程中，学科发展既是重要支撑，也是关键目标之一。人工智能赋能学科发展，首先体现在对传统学科的智能化提升。
传统学科在长期演进中容易遭遇研究范式相对固化、创新动力不足等问题，而人工智能技术的引入将为其注入新的活力。加快培育新兴交叉学科，是人工智能赋能学科发展的重要体现。人工智能与各学科的交叉融合，正在催生智能科学与技术、人工智能医学、智能环境科学等一系列新兴方向，拓展学科边界。与此同时，还需构建能够动态调整的学科专业体系，建立学科专业预警与调整机制，适时增设人工智能相关新专业，并对传统专业进行升级改造。
学科是高校人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新以及国际交流合作的重要承载。高校要认真贯彻国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，通过学科优化推动创新链与产业链实现更紧密衔接。人工智能时代推进学科优化，应促使传统学科朝着智能化与融合化方向转型，以人工智能实现对学科发展的催化。所谓智能化，是让各学科都能与人工智能深度结合，跟上人工智能发展步伐，广泛应用新技术，形成“学科+智能化”的新探索。所谓融合化，是以人工智能作为催化与黏合剂，推动学科交叉融合，努力形成学科发展的新增长点。尤需强调传统学科与人工智能学科的双向赋能：人工智能技术能够为传统学科注入新生命力，推动其更快迭代升级；传统学科又能提供应用场景，促进人工智能学科在不同实践环境中发挥作用，从而反过来带动人工智能学科自身发展。
强化人工智能对科学研究的赋能，形成深刻变革的科研新范式
科研范式是科研人员开展科研活动时遵循的方法论体系与基本规则，它在一定程度上决定并影响科研效率与科研质量。习近平总书记指出：“当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，学科交叉融合不断推进，科学研究范式发生深刻变革，科学技术和经济社会发展加速渗透融合，基础研究转化周期明显缩短，国际科技竞争向基础前沿前移。”科学研究是连接教育与科技的重要纽带。人工智能凭借强大的数据处理、模拟预测与创新赋能能力，正在深刻改变科研范式、方法与手段，为科学研究突破开辟新路径。在教育科技人才一体化改革中，加强人工智能对科学研究的赋能作用，有助于加速科技创新进程，提升科研创新效能。
人工智能正推动科研范式从“假设驱动”转向“数据驱动”。以往的科研模式常以理论假设为起点，通过实验验证来推进研究，往往周期较长、效率相对偏低。人工智能可以对海量、多源数据进行分析，从中识别隐藏的科学规律与关联模式，为研究提供新的切入点与思路。例如，我们把人工智能与蛋白质设计和改造结合，构建全球规模最大的蛋白质数据集，使蛋白质相关工作从“缓慢试错”走向“高效率精准设计”，多款设计产品已实现落地，并为阿尔茨海默病等疾病的诊断提供支持。
人工智能赋能科学研究的关键，在于真正推动人工智能与科学研究深度耦合。其核心，是以人工智能推动科研范式的系统性变革，搭建一种以人工智能赋能为特征的有组织科研模式。要把可见的应用场景作为有组织科研的核心抓手，推动人工智能在明确的场景中发挥作用，并以满足市场需求作为推进有组织科研的最大动力。作为新的科研范式，人工智能范式有望破解传统路径中效率不高等问题，为更多科技成果更快转化为现实生产力创造条件。
推动人工智能赋能教育科技人才一体化改革，是顺应科技革命浪潮、落实国家战略部署的必然要求，也是实现高质量发展的内在需要。要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻落实党中央决策部署，增强责任感与使命感，积极探索实践，持续推进人工智能与教育科技人才领域的深度融合。在此过程中，一方面要坚持自主创新，攻克关键技术瓶颈；另一方面要强化人文引领，防范技术风险；既要培养高端领军人才，也要提升全民科学素养；既要推进理论创新，也要强化实践应用。唯有如此，才能充分释放人工智能的赋能效应，进一步深化教育科技人才一体化改革，为实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚实的智力支撑与创新动力。