新华社专访倪明选校长:建一所AI大学,究竟要改变什么

港科大（广州）是一所年轻的大学。2022年9月正式开学后不久，生成式人工智能浪潮席卷全球。作为计算机领域学者，倪明选长期关注人工智能发展，但他坦言，ChatGPT等生成式人工智能带来的冲击，远远超出预期。

“我看了一眼就被震撼到了。”倪明选说。过去，大学常被认为走在科研前沿，但这一轮AI浪潮中，头部科技企业凭借人才、算力和数据优势，在不少方向上已经走到高校前面。这让他意识到，高校必须重新思考自身使命：大学不能只是知识灌输场，也不能只是“象牙塔”，而要培养能够理解产业需求、推动科技发展、带动经济进步的高端人才。

从实际表现看，这所成立时间不长的大学，已在AI领域形成辨识度。在《QS全球大学分科排名2026》中，港科大的数据科学及人工智能学科位列大中华区第5位、亚洲第8位；港科大（广州）在人工智能领域顶级期刊和会议发表高水平论文334篇。NeurIPS 2025论文录用结果中，港科大（广州）以2.99%的份额位列全球第7位、中国第5位；ICLR 2026论文录用结果中，学校信息枢纽师生共有62篇论文被录用，录用篇数在全国高校同类院系中名列前茅。

学校近四百名拥有海外背景的师资团队中，其中96人次入选“全球前2％顶尖科学家榜单2025”，多名教师获选国际学术组织会士，师生在国际学术组织、人工智能竞赛及创新创业平台亦屡获佳绩：“LLMLight大语言模型驱动的交通信号灯控制智能体”团队在第50届日内瓦国际发明展上荣获特别大奖和金奖；学生团队凭借《可视化药物设计与递选AI Agent》项目，在第十九届“挑战杯”竞赛中荣获全国一等奖。

但倪明选并不愿意把这些成绩简单归结为“AI专业强”。在他看来，AI大学的核心内涵不是设一个人工智能专业，而是把AI作为所有学科更新的共同语言。

今年，港科大（广州）本科招生专业包括人工智能、数据科学与大数据技术、智能制造工程、材料科学与工程、机器人工程、金融科技、微电子科学与工程、新能源科学与工程。这些专业本身面向前沿科技和产业需求，而AI进一步成为推动这些专业发展的底层支撑。

学校还从今年9月开始设立“Major+AI”（AI延伸主修）与“AI Minor”（AI辅修）。前者注重让学生系统掌握人工智能方法，并融入专业学习，相关成果将在毕业设计或毕业论文中集中体现，学位证上也会标注；后者侧重在主修专业之外构建人工智能基础知识体系，培养学生运用AI工具和核心理念解决实际问题的能力。

“你喜欢AI，不一定要读AI。”倪明选说，“你可以读制造，可以读材料，可以做芯片设计，这些都需要AI。”在他看来，一个学材料的学生如果懂AI，就不只是传统意义上的材料人才；一个学制造、交通、生命科学的学生如果能够把AI真正用于本领域，就可能比只掌握单一知识结构的人走得更快、更远。

AI大学首先要有真实可用的底座。港科大（广州）建设了高性能计算一、二、三、四期的AI算力、极速网络和海量存储，为师生利用先进计算资源解决复杂科学问题提供支撑。2023年6月，学校率先面向全校开放当时世界上最先进的人工智能大语言模型服务，成为国内第一所全面启用大模型的高校。2025年2月，学校完成DeepSeek-R1“满血版”本地化部署，成为国内首批整合千亿级大模型的高校之一。2026年4月，DeepSeek V4-Pro与DeepSeek V4-Flash大语言模型正式发布，学校第一时间依托国产超级算力矩阵启动适配工作，迅速完成模型同步部署。5月初即面向全校师生开放，目前两款模型已全面投入提供给校内应用场景使用，跑出高校AI基础设施建设的“加速度”。

但在倪明选看来，算力和工具只是基础。AI真正改变大学，首先改变的是课堂。

过去，学生获取知识主要依靠教材、课堂和图书馆；现在，AI可以快速阅读大量材料，并作出相当完整的总结和解释。知识仍然重要，但大学教育不能再停留于“老师讲、学生记、考试答”的传统模式。

“知识的获取简单多了，我们就要重新定义学习的目的是什么。”倪明选说，教师不应再把课堂主要用于讲授学生可以通过视频、教材或AI工具提前获得的内容，而应把更多时间用于确认学生是否真正理解、能否提出问题、能否展开讨论、能否把知识转化为能力。

这也倒逼教师改变。港科大（广州）要求所有新教师接受系统教学培训，而且不是简单参加一周或两周讲座，而是像学生一样上一学期的课，学习教学方法、师生关系处理、考试设计、课堂互动等内容。期末还要进行示范授课，由现场师生共同评价。

倪明选说，学校对教师科研能力有要求，但“当老师的第一本基础功，就是要把课教好”。在AI时代，如果教师仍然只是对着PPT照本宣科，学生很快会失去兴趣。相反，教师要学会设计问题、组织讨论、引导学生互相发问，并把手机、AI工具等转化为课堂互动的一部分。

学校已在具体课程中探索AI驱动的教学模式。比如《Theories in Computing》课程依托AI技术，将教学与评估环节在课堂内高效完成。学生先通过AI自主学习，再结合小组讨论、自我验证与随堂测试进行学习进度对齐。学校还依托元宇宙课堂平台，让港科大（广州）学生可以在虚拟课堂参与《元宇宙设计思维》《创意社交媒体》等课程，实现与香港科技大学学生同步学习。

这种改革也体现在学生培养方式上。倪明选对“标准答案式教育”有很深反思。他说，高考主要评价的是学生回答问题的能力，长期刷题训练确实可以让学生多拿分，但进入大学之后，真正重要的不是继续寻找标准答案，而是面对没有标准答案的问题，提出自己的判断和方案。

为了重新激发学生被压抑的潜能，港科大（广州）推出本科生科研计划。学生从大一开始，只要有想做的事情，就可以去找老师，一起把想法变成项目。学校通过经费支持和导师机制，鼓励学生真正投入探索，而不是只停留在课堂作业层面。

倪明选举了一个牙刷项目的例子。一名学生想到，日常刷牙之后，能不能马上知道哪些地方没有刷干净、哪里还有牙斑？于是，他尝试把微型摄像头、照明、图像识别、三维建模等技术放入牙刷场景。为了完成这个项目，学生需要学习视觉识别、硬件设计、口腔结构、三维建模等多领域知识。

“我希望四年以后，港科大（广州）培养出像大疆汪滔这样的学生，不是一个意外事件，而是因为这里有更好的土壤。”倪明选说。

AI大学也必须走近产业和真实问题。港科大（广州）的硕士培养强调产业实习，一些项目要求学生必须有半年到一年的产业实践机会。学校与华为、腾讯、阿里等企业合作，让学生在真实场景中使用算法、解决问题。

以2025届毕业生为例，学校共送出417名毕业生，其中研究型硕士项目毕业生340人、授课型硕士项目毕业生52人、博士毕业生25人。研究型硕士中，约50%选择继续深造，被帝国理工学院、牛津大学、新加坡国立大学等世界顶尖名校录取；约40%进入华为、腾讯、阿里巴巴等知名大型企事业单位工作；还有不少毕业生自主创业，在大语言模型、人工智能、具身智能等战略性新兴产业和未来产业领域创业。

AI进入大学，也带来一系列新问题。学生会不会过度依赖AI？作业是不是由AI完成？考试如何评价真实能力？AI产生错误答案怎么办？教师会不会被技术倒逼到无法适应？这些都是AI大学无法回避的问题。

倪明选的态度很明确：技术浪潮挡不住，简单禁止没有用。关键是要建立规则、改变评价、培养判断力。

学校一开始就意识到，AI会冲击教学方法和学生评价方式。因此，港科大（广州）很早就出台使用指引，要求学生说明自己使用了什么工具，也要求教师重新思考作业和考试设计。倪明选说，过去布置作业，学生可能会用AI完成；如果只是禁止，既难以执行，也无法真正培养学生能力。教师要思考的是，如何证明知识已经进入学生脑袋，如何让学生能够现场表达、融会贯通、提出问题、完成项目。

他并不主张学生在基础教育阶段完全依赖AI。在他看来，基础知识仍然必须扎实。比如乘法表、基本数学直觉、常识判断等，是一个人进一步使用AI的前提。到了大学阶段，学生已有基本知识基础，就应该学会借助AI扩展知识边界，提高学习效率，形成更强的判断和创造能力。

“尽信书不如无书，尽信AI不如无AI。”倪明选说，AI可以帮助人快速吸收知识，但也可能产生错误答案。学生不能把AI给出的结果照单全收，而要学会比较不同工具的回答，判断哪些可靠、哪些需要验证、哪些可能存在幻觉。

这也意味着，AI大学要培养的不是“AI的观众”，而是“AI的指挥官”。学生不仅要会提问、会调用工具，更要知道如何判断结果、如何承担责任、如何把AI能力用于真实问题。

面对家长和学生关于“专业会不会被AI取代”的焦虑，倪明选的回答很直接：焦虑一直存在，只是每个时代焦虑的内容不同。没有AI的时候，大家也担心找不到工作；有了AI之后，焦虑变成了工作会不会被AI抢走。

他认为，真正需要担心的不是AI本身，而是不会使用AI。“不会使用AI的人，一定会被会使用AI的人取代。”在AI时代，大学真正能给学生的“保证”，不是一纸文凭，也不仅是四年的课程表和成绩单，而是终身学习能力、审辩思维能力、沟通协作能力，以及驾驭AI为自己赋能的能力。

当知识不再稀缺，当算法开始参与思考，大学存在的意义并没有减弱，反而更加清晰：它要帮助年轻人从知识接受者，变成问题发现者、工具指挥者和未来创造者。

这或许正是“AI大学”真正要建设的特色。它不是在大学里增加一个AI标签，而是让一所大学用AI重新回答教育的根本问题：学生为什么而学，教师为什么而教，大学为什么而存在。