北京邮电大学人工智能学院副院长 陈科良
拥抱人工智能技术 正视人工智能挑战
值得一提的是，我们拥有全国最大的单体人工智能学院，有150多名教师，信息工程、人工智能、人工智能+金融科技专业覆盖了自然语言处理、计算机视觉、智能医疗、智能金融、智能文化、智能体育、智能通信等各个方向。人工智能学院实施大类招生，学生在大二分流之后可以根据自己的兴趣选择相关专业方向进行深入研究，最终培养出宽口径、个性化的人工智能人才。
但我们也需正视人工智能带来的挑战。例如，学生使用大模型完成作业的速度大幅提升，但可能存在过度依赖AI而丧失自主思考能力或者创造能力的问题。我们发现大模型在做一些简单总结或内容生成时确实很厉害，但在需要高度创造性的工作上还是无法完全替代人类。因此，在我认为，学生可以将AI作为工具，协助而非代替自己进行内容生产。例如，可以用AI辅助背景调研或文献检索，但核心观点和创新点仍需自主完成。
在学术方面，我们不能忽视AI生成内容的局限性。大模型可能存在“幻觉”问题，需要我们对人工智能生成的内容加以验证和甄别，而且AI生成的文章容易被识别，甚至被视为学术不端。因此，学生应合理使用AI，更要注重培养自身的创造力和批判性思维。
对学生来说，我们要求北邮的学生不仅要会使用AI工具，还要能理解算法原理，甚至能用代码实现一些工具。我们为学生提供了大模型平台、智能体开发平台等资源，还会将教师的科研成果下沉，让学生能够依托现有人工智能工具进行复现或拓展。
北邮实施“AI+X”跨学科人才培养模式，致力培养人工智能领域拔尖创新人才，并承担了北京市人工智能通识课的建设任务和面向中小学的《AI在大前》系列课程建设任务。在这一过程中我们强调AI应用能力，让不同专业的学生和中小学生都能够了解AI工具的使用。未来北邮的人工智能通识课将变革传统考试的考核方式，要求学生依据所上课程，能够将其转化为面向中小学生授课的AI课程。一方面可以加强学生对人工智能知识的兴趣，另一方面也可以满足全社会对人工智能通识教育的需求，补充中小学人工智能通识教育师资力量的不足，有效实现大中小学协同共育模式。
大二、大三阶段会有配套的大模型实践实训、智能体开发实训等人工智能实践实训课程和理论算法创新课程。我们还通过师生共创的“红雁AI”平台支持学生创新，让各个学校的学生都可以零基础地探索AI与专业领域的融合创新，学生可以结合专业领域知识，依托“红雁AI”平台构建检索增强模型。比如北师大的学生可以用“红雁AI”平台开发智能心理咨询师，北邮的学生可以依托“红雁AI”平台构建智能AI知识问答模型，中国传媒大学的学生可以依托“红雁AI”平台开发智能普通话评价和教学应用系统。依托“红雁AI”平台，我们做出了很多创新实践。例如，我们推出了”红雁助学”平台，类似教育领域的滴滴打车平台。全国的中小学生都可以入驻这个平台，发布问题需求，平台就会结合入驻平台的大学生专业特色做“派单”，大学生接受派单之后就可以为中小学生提供在线辅导和答疑，通过这种AI技术赋能的方式，在一定程度上也促进了教育的均衡发展。目前学生依托“红雁AI”平台做了很多产品，并在国家级和国际竞赛中获得了100多项“AI+X”奖项。
总体而言，我们构建了课程+平台联动的全流程人才培养体系。从理论创新，到动手实践，再到最后的创新创业，都可以很好的培养和锻炼学生的AI技术应用能力。
北邮”UNETS”智能教育平台依托大数据分析和人工智能技术，为每位学生构建精准的学情画像，通过动态监测学习轨迹、知识掌握度和认知特点，生成”量身定制、一生一策”的个性化学习方案。平台不仅能智能推荐适配学生当前能力水平的课程内容和习题资源，还能根据实时学习反馈自动调整教学路径，实现”千人千面”的自适应学习。其特色在于融合了认知诊断、能力图谱和成长性评价三大系统，使每个学生都能获得包含目标规划、内容推送、薄弱环节强化、学习策略优化在内的全周期个性化指导，真正实现因材施教的教育理念。
一是理论创新能力不足。当前国际AI领域的底层创新（如Transformer架构、BERT模型等）仍以美国为主导，我国人才更多处于跟随或二次创作阶段，在底层理论创新方面尚存在一定差距。高校需加强基础研究投入，培育源头创新能力，才能在战略博弈中取得相对优势。
二是拔尖人才储备短缺。我国AI人才基数庞大，但具备行业引领能力的顶尖人才仍显不足。北邮无论是实施”一生一策”的培养模式，还是建设”UNETS”等数智平台，就是为了让学生在早期阶段就能接触真实产业需求，激发创新潜能。
三是产学融合深度不够。我国AI人才培养与产业融合存在明显脱节。现行培养模式中，产业参与多局限于毕业实习阶段，未能贯穿人才培养全过程。
我们正在探索产教融合新模式，致力把产业融入到教学全过程中。
一是课程体系重构：例如在金融科技专业建设中，将中移动金融科技公司的科研资源、产品资源、运营资源等实际案例融入到课程体系中，同时企业专家直接参与授课。
二是早期产业实践：学生从大一大二就能接触实际项目。这种深度合作让学生提前了解产业需求，企业也能更精准地选拔人才。
三是创新平台对接：通过”揭榜挂帅”等竞赛形式，使学生能够发挥所学价值，直接解决产业痛点问题，同时企业也能够更好的融入到人才培养过程中，真正实现产学融合，赋能产业发展。
这种深度融合模式实现了多方共赢：学生能明确知识应用场景，培养产业思维；企业可深度参与人才培养，提高招聘精准度；高校通过全过程产学协同，提升人才培养质量。
目前我们正将这种融合模式从课程设计、项目实践到培养体系进行系统化探索，未来计划推广至其他专业领域，真正实现教育链、人才链与产业链的有机衔接。
一、创新人才培养模式
以产业需求为导向设计课程体系，培养学生创新创业能力。培养了包括DeepSeek核心创始人曾旺丁等优秀创业者。构建“教育-科研-产业”闭环，确保学生成果实现社会价值转化。
二、构建校企协同发展机制
学校牵头建设国家人工智能产教融合创新平台，面向国家重大需求，依托校方与中国移动、中国联通、中国电信等头部企业的战略合作，构建产教融合的培养模式，支撑教师申报产学合作协同育人项目。同时，学校在成都、雄安、深圳等地建立研究院，搭建成果转化平台，推动产业落地。同时鼓励教师科研团队成立科技公司，推动如“灵巧手”等尖端技术或创新应用落地，并与行业龙头企业开展合作。
三、社会服务创新实践
学生团队研发的“红雁AI”数智大中小协同共育平台获教育部认定为精准帮扶典型项目，在团中央公众号上广泛宣传，人工智能学院党委入选贵州省乡村振兴驻村帮扶工作先进集体。通过公益项目培养学生技术应用能力，彰显AI社会价值。
北邮通过产学研深度融合，既培养了符合产业需求的创新人才，又实现了科研成果的经济价值和社会价值双重转化，形成特色鲜明的高校服务社会发展范式。
我认为在人工智能新时代背景下，未来的教育将是无边界的。通过AI技术，消弭物理围墙，实现高校间教育资源、教学模式、创新案例的实时共享共建。例如，学生坐在北邮就能享受到来自清华的教育资源，同样，其他学校的学生也能够享受到北邮的教育资源。同时，教育阶段的壁垒也会被打破，就像我们的”红雁AI”平台，已经实现了大学与中小学的联动，形成”大学生解题-中小学反馈-大学教学优化”的闭环。
AI赋能的不仅是高等教育，而是整个教育体系。从纵向来看，中小学培养的学生将更好地衔接大学教育；从横向来看，不同学校、不同地区的教育资源将实现更均衡的分配。最终能够建立完整的、面向全球的无边界教育新范式。
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