文章总结： 文章探讨了人工智能作为战略性技术在推动教育科技人才一体化改革中的关键作用，提出应筑牢人工智能底层技术，推动AI赋能人才培养、学科发展和科学研究。文章强调要聚焦算力算法数据三大核心要素，构建全学段一体化教育体系，推动传统学科智能化升级，并以AI驱动科研范式从假设驱动向数据驱动转型，最终实现教育科技人才领域的深度融合与创新发展。
综合评分： 75
文章分类： AI安全,教育科技,政策法规,解决方案,数据安全
推动人工智能赋能教育科技人才一体化改革
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2025年11月22日 17:56
北京
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》）明确提出，“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，更是推动教育科技人才一体化改革的关键驱动力。当前，全球科技竞争日趋激烈，我国正处于从科技大国向科技强国迈进的关键阶段，必须抢抓人工智能发展重大战略机遇，将人工智能深度融入教育、科技、人才发展各环节各领域，破解体制机制障碍，激活创新发展最大动能。
全力筑牢人工智能底层技术，
为抢占世界科技制高点提供支撑
基础不牢，地动山摇。习近平总书记指出：“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”，没有自主可控的底层技术支撑，教育科技人才一体化改革便会成为无源之水、无本之木。在全球人工智能竞争格局中，谁掌握了底层核心技术，谁就掌握了发展的主动权和话语权。《建议》强调“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”，为我国人工智能底层技术突破指明了发展方向。
筑牢人工智能底层技术根基，需聚焦算力、算法、数据三大核心要素构建支撑体系。算力作为人工智能发展的“基础设施”，其供给能力直接决定技术创新的上限。要切实发挥新型举国体制优势，统筹布局国家级算力枢纽和智能计算中心，构建覆盖云、边、端的全链路算力网络。算法创新是提升人工智能核心竞争力的核心抓手。要支持和鼓励高校、科研院所围绕自然语言处理、计算机视觉、强化学习等前沿方向，开展原始创新。数据作为人工智能的“燃料”，其质量与规模直接影响技术迭代速度。要切实落实《建议》关于“建设开放共享安全的全国一体化数据市场”的要求，打破数据壁垒，建立跨领域、跨行业的数据共享机制。完善数据安全法规，确保个人隐私与国家安全，为AI研发提供法治保障。
筑牢底层技术还需构建协同创新生态。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，要在人工智能底层技术研究方面作出独特贡献。我们举全校之力成立人工智能学院，正是为了培养聚焦人工智能底层技术的创新引领者，让学生“从追随尾灯，到进入驾驶舱引领前行方向”，不仅能“用别人的锅来做自己的饭”，还要具备“铸铁造锅”的能力。面向未来，我们要认真学习贯彻习近平总书记关于发展人工智能技术的重要论述精神，重点破解三项底层技术，争取为抢占世界科技制高点作出更大贡献。一是以基本原理为驱动，构建低成本、低幻觉、强推理的人工智能全新架构；二是基于上述全新框架，打造符合复杂场景客观规律的具身世界模型基座；三是结合端侧调度协作需求，研发模型原生的操作系统。
推动人工智能赋能人才培养，
为提升人才自主培养水平贡献力量
培养什么人是教育的首要问题。习近平总书记要求：“创新人才培养模式，切实提高人才自主培养水平和质量。”关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的，只有切实提升人才自主培养水平和质量，才有可能在未来把关键核心技术掌握在自己手中。《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”，“加快建设国家战略人才力量”，人才是教育科技人才一体化改革的核心载体。高校人才培养的中心位置并不会因为新技术的加入而发生根本性变化，但由于人工智能技术对社会生产方式的系统性重塑，人工智能时代对人才的素养需求发生了根本性转变。人工智能时代人才培养模式如何转变才能适应国家的战略需求，是时代给高校的重大命题。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”，这为人工智能赋能人才培养提供了根本遵循。
人工智能赋能人才培养。首先，构建全学段一体化教育体系。传统分学段教育难以适应人工智能时代的人才需求，要着力将人工智能教育贯穿基础教育、高等教育、职业教育等各个阶段，形成有机衔接、协同发展的教育体系。其次，强化跨学科人才培养是人工智能赋能人才培养的关键方向。人工智能的交叉性特征决定了未来人才必须具备跨学科综合素养，应打破学科专业壁垒，推进“人工智能+专业”的交叉人才培养模式。再次，人工智能赋能人才培养需要推进全社会通识教育。在人工智能深度融入经济社会各领域的背景下，提升全民人工智能素养既是增强个体竞争力的需要，也是推动社会智能化转型的关键。应面向不同年龄、职业、教育背景的人群，开展多样化的人工智能通识教育。最后，人工智能赋能人才培养改革还需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，建立多元人才评价体系。
人工智能既是工具的革命，也是革命的工具，但核心仍是人。在人工智能推动人才培养变革的普遍共识下，AI越是无处不在，就越需要HI（Human Intel igence，即人类的智能）来进行互补。“AI+教育教学”要将AI素养提升贯穿全学段，构建“师——生——机——环”四元互动教学生态，强化教师人机协同能力，打造“课赛研”进阶式AI实践能力培养模式，旨在面向未来人才培养更多能够担当民族复兴大任的时代新人。总的来看，人工智能赋能人才培养，既要发挥技术的高效性，又要保留人文关怀和创新精神，才能真正提升人才自主培养水平。
加速人工智能赋能学科发展，
为迭代传统学科提供强大催化剂
习近平总书记强调：“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性正深刻改变学科发展范式，推动传统学科迭代升级，催生新兴交叉学科，为学科生态优化提供了强大动力。
在教育科技人才一体化改革中，学科发展既是重要支撑，也是核心目标之一。人工智能赋能学科发展，首要体现为传统学科的智能化升级。
传统学科在长期发展中面临研究范式固化、创新动力不足等挑战，人工智能技术为其注入全新活力。加速新兴交叉学科培育是人工智能赋能学科发展的重要成果。人工智能与各学科的交叉融合催生了智能科学与技术、人工智能医学、智能环境科学等一系列新兴学科，拓展了学科发展的边界。人工智能赋能学科发展还需构建动态调整的学科专业体系，建立学科专业预警与调整机制，及时增设人工智能相关新兴专业、改造升级传统专业。
学科是高校人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新和国际交流合作的重要载体。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》的要求，通过学科优化推动创新链和产业链无缝对接。人工智能时代的学科优化要推动传统学科转向智能化和融合化，以人工智能催化学科发展。智能化，就是一切学科都要与人工智能相结合，跟上人工智能时代发展，广泛应用人工智能新技术，发展“学科+智能化”新方向。融合化，就是以人工智能为催化剂和黏合剂，推动学科交叉融合，以期形成学科发展的新增长点。尤其要强调传统学科与人工智能学科的双向赋能、相互增益。人工智能技术的引入，为传统学科带来新的生命力，推动传统学科快速迭代升级；传统学科为人工智能学科提供了应用场景，推动人工智能学科在不同的场景中发挥作用，不断促进人工智能学科自身发展。
强化人工智能赋能科学研究，
为深刻变革科研模式打造新范式
科研范式是科研人员在开展科研活动中所遵循的方法论体系和基本规则，其在一定程度上影响并决定着科研效率和科研质量。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关键纽带，人工智能正以其强大的数据处理能力、模拟预测能力和创新赋能能力，深刻变革科研范式、方法与手段，为科学研究突破提供了全新路径。在教育科技人才一体化改革中，强化人工智能对科学研究的赋能作用，能够加速科技创新进程，提升科研创新效能。
人工智能驱动科研范式从“假设驱动”向“数据驱动”转型。传统科研模式多以理论假设为起点，通过实验验证推进研究，存在周期长、效率低等局限。人工智能技术能够处理海量多源数据，从中发现隐藏的科学规律与关联模式，为科研提供全新的问题切入点与研究思路。比如，我们将人工智能和蛋白质设计与改造相结合，建立了全球最大的蛋白质数据集，把蛋白质生产由“缓慢的试错”变为“高效率的精准设计”，其设计的多款产品已经落地，助力阿尔茨海默病等疾病的诊断。
人工智能赋能科学研究的关键在于推动人工智能与科学研究结合，核心是以人工智能推进科研范式变革，搭建基于人工智能赋能科学研究的有组织科研模式。要把应用场景作为有组织科研的核心，推动人工智能在可见的应用场景中发挥作用，把解决市场需求作为推进有组织科研的最大动力。作为科学研究的新范式，人工智能范式解决了传统科研范式效率低的问题，为推动更多科技成果尽快转化为现实生产力提供了可能。
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，更是实现高质量发展的内在需要。我们要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引，深入贯彻落实党中央决策部署，以高度的责任感和使命感，积极探索实践，不断推进人工智能与教育科技人才领域的深度融合。在这一过程中，既要坚持自主创新、突破技术瓶颈，又要注重人文引领、防范技术风险；既要培养高端领军人才，又要提升全民素养；既要推动理论创新，又要强化实践应用。唯有如此，才能充分释放人工智能的赋能效应，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强大的智力支持和创新动力。
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转自丨学习时报
作者丨丁奎岭
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