◎主持人：科技日报记者 毛 莉

　　嘉 宾：薛 澜 清华大学文科资深教授、苏世民书院院长

　　赵 伟 深圳理工大学讲席教授、高等教育研究院院长

　　观点速递

　　人工智能浪潮滚滚而来，正席卷我们生活的每个角落。这股浪潮带来前所未有的技术红利，也暗藏伦理失控、算法偏见等风险。在技术狂奔与规则构建的角力中，我们既要做好技术赋能这道“加法”，又要做好去风险这道“减法”。

　　科技日报记者特别邀请两位专家，围绕人工智能与教育、人工智能与产业、人工智能与治理这三方面，共同探讨如何做好人工智能发展的“加减法”。

　　引导青少年做AI驾驭者

　　主持人：人工智能将如何改变教育？

　　薛澜：我认为，大致可以从两个方面来思考。第一种思路是将人工智能作为现有教育体系下的优化工具。例如，目前不少大学借助智能助教、智能讲伴、学生成长助手、备课辅助系统、智能批改工具等应用优化教学，建设多个学科知识引擎和垂直模型，支撑课程教学和学习。总体而言，这是在现有教育体系大框架基本不变的情况下，通过人工智能来提高教学效率。

　　第二种思路是将人工智能作为核心驱动力重塑现有教育体系。当知识可以通过人工智能轻易获取，很多东西是否不用学了？又有哪些新知识、新技能是学生今后必须掌握的？回答这些问题，需要我们重新审视整个学科结构、知识体系和教学方法。从这个角度看，人工智能的影响可能是颠覆性的。现在的教育，更多是教师将知识传授给学生；今后的教育，主要是以学生为中心的自主式学习。我们现有的教育体系仍然是从工业时代延续下来的。工业社会的特点之一是大规模生产，人们需要接受共同的规范和知识，以此保障大规模工业生产的效率。而在人工智能时代，社会将变得更多元，每个人都有更多机会按照天性去发展。一个人学习知识或许不必追求大而全，只需聚焦感兴趣的内容，如此人人都可能成为专才。同时，便利的人工智能工具让各种知识“一查就有”，这使得人人都有条件成为通才。

　　目前，普遍实践的是第一种思路，第二种思路实践起来更难，是一个重大系统工程，涉及很多需要教育主管部门和全社会共同思考和探讨的问题。

　　主持人：怎样推进人工智能全学段教育和全社会通识教育？

　　赵伟：要回答这个问题，首先需厘清3个问题。

　　第一个问题，人工智能教育在不同阶段教什么？今后，人工智能知识要逐步在全学段、全社会普及，这是确定无疑的，但具体在幼儿园、小学、中学、大学分别教什么，还需要细致摸索。就像教数学，幼儿园教数数，小学教加减法，中学教一元一次方程、平面几何，大学才讲微积分，不可能幼儿园就教微积分。人工智能全学段教育也是同理，我们要根据各个阶段学生的特点进行设计。根据前不久发布的《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》，中小学人工智能通识教育要构建分层递进、螺旋上升的教育体系。

　　第二个问题，人工智能能否成为一个独立学科？现在不少高校成立了人工智能学院，但人工智能还没有成为一个独立学科。要成为独立学科，就需明确学科分类、核心内容。不同学科从不同角度认识世界，如物理学研究质点、化学研究元素、生物学研究基因、计算机科学研究算法。如果说人工智能是关于智能的科学，目前关于智能的精准定义仍在形成过程中。我认为，人工智能发展尚处于早期阶段，未来10年到20年，人工智能可能会成为像物理学、化学、生物学那样能被精准定义的学科。

　　第三个问题，人工智能教育可以减什么？目前全社会对人工智能重要性的认识比较充分，各行各业都在探索“人工智能+”。反过来，我们应该考虑，有了人工智能后，是不是可以考虑做一些减法？比如，一门课原本的学时是48小时，加上人工智能课程后变成60小时。如果每门课程都做这样的加法，那学生就会越来越累。科技应该让我们的学习、生活更加轻松，而不是相反。拿微积分课程举例，如果现在高校微积分课程要教12项内容，以后是不是只教8项就够了？有了人工智能后，无论理科、工科还是文科，课程都需要进行相应调整。目前深圳理工大学正在进行相关探索，我们希望让学生有更多时间去尝试更有意义的创新。

　　主持人：谈及创新，在推进人工智能教育过程中，我们是否应警惕人类创造力萎缩的风险？

　　薛澜：的确如此。过于依赖人工智能，可能会削弱人类的好奇心。尤其从童年时期就接触各种智能设备的下一代，对这种风险需要格外警惕。过去的孩子会问“十万个为什么”，以后的孩子就算有“千万个为什么”，也可以通过各种大模型轻易获得答案。这种便捷性可能导致孩子好奇心逐步萎缩。当好奇心丧失了，人就会失去研究、探索的动力。长此以往，人类的学习能力、思维能力可能会钝化。这些问题是我们在推进人工智能教育过程中必须考虑的。人类必须主动管理和平衡技术的使用，要重视教育体系中创造力培养的核心地位。

　　因地制宜开辟产业新赛道

　　主持人：当前我国各地人工智能产业发展情况如何？

　　薛澜：中国人工智能发展在很多方面领先全球，论文发表量、专利申请量均居世界第一。全国各地都非常重视发展人工智能，形成了百花齐放的发展格局。京津冀、长三角、珠三角地区，以及西安、成都、武汉等中西部城市人工智能产业发展非常活跃。高校院所和企业都致力于推动人工智能研究和应用。目前，中国已逐步形成人工智能发展的良好生态，既有做大模型的头部企业，也有深耕垂直应用的大量中小企业。今年，我们有望迎来人工智能应用大规模落地的关键年，人工智能产业下一步发展的关键就在垂直应用。

　　在发展垂直应用方面，中国有巨大优势。想发挥人工智能的赋能作用，首先要有制造业的坚实基础。无论大模型多么先进，它都不可能凭空变出产品，其落地应用离不开基本的生产过程。大模型只有在具体的制造业场景中不断优化，才能提高生产效率。制造业是中国参与国际竞争合作的重要优势，大模型最好的应用场景和学习场景都在中国。

　　主持人：各地都在大力发展人工智能，如何避免“内卷式”竞争、因地制宜开辟产业新赛道？

　　赵伟：我们首先必须对人工智能产业的特点有清晰认知。人工智能产业与软件有强相关性，与软件有强相关性的产业大多具有“赢者通吃”的特点。信息产业产品一定是“最强者赢”——谁的软件做得最好，谁就可以几乎零成本地无穷复制。通过大规模量产极大摊薄开发成本，第一名会把第二名远远甩在后面。所以，这个行业对产品质量要求极为苛刻，竞争异常激烈。

　　当然，“赢者通吃”并不意味着“别人没饭吃”。从世界范围来看，微软的Office软件、英伟达的图形处理器（GPU）和谷歌的搜索引擎等产品几乎在各自领域“一家独大”，但这并不等于其他公司没有生存空间。其他公司通过做新的应用，搞二次开发，也能发展起来。我认为，鉴于上述特点，各地在发展人工智能产业时应该找准方向和定位。如果有技术实力，就可以去冲行业头部。这个过程虽然极为艰苦，可一旦成功，就会筑起很宽的“技术护城河”。如果技术实力不足以打败头部企业，那可以考虑围绕头部企业的产品做二次开发。

　　以深圳为例，它是中国科技产业的重要高地，既拥有华为、大疆、腾讯等行业头部企业，也具备成熟完备的硬件制造与电子供应链体系。深圳有条件在芯片、高端智造、机器人等领域打造全球领先产品，也能围绕这些领域的优势平台进行二次开发，为更多企业提供生态支持。深圳人工智能发展的路径体现了“冲头部+强生态”的组合。

　　薛澜：各地资源禀赋不同，差异性是客观存在的。各地在发展人工智能产业的过程中，应克制追求“超常发展”的冲动，要以长期主义培育创新生态。杭州培育出“六小龙”的一条重要经验，就是打造“无事不扰、有求必应”的营商环境，让企业能舒服自在地发展。

　　探索“小步快走”的治理路径

　　主持人：人工智能带来前所未有的发展机遇，也带来前所未遇的风险挑战。我们需要警惕哪些风险挑战？

　　薛澜：有句话是“不发展才是最大的风险”。虽然人工智能未来的发展有很多不确定性，但是我们依旧要摸着石头过河。不过，在迈向通用人工智能这条路上，我们一定要时刻绷紧安全的弦，防范人工智能失控的风险。这当然是最极端的情况，但我们不能排除这种潜在的可能性：现在的文明形态未来可能被人工智能系统控制。

　　从人工智能发展的速度看，这种担忧并非杞人忧天。现在大家用DeepSeek等大模型已经到了日用而不觉的程度，几年前这是完全无法想象的场景。通用人工智能的实现并非遥不可及。如果有一天技术发展到机器可以不受人控制，能够自主完成很多任务，还要不要继续往前走？要不要划定技术发展红线？我想这不该由科学家说了算，需要全社会共同讨论分析达成共识。

　　我们从一开始就应该明确人工智能“可为”与“不可为”的界限。一条核心原则是，坚持以人为中心，确保人工智能技术始终处于人类控制之下。

　　主持人：如何确保人工智能安全、可靠、可控？

　　薛澜：我们不能光从技术角度去回答这个问题，而要站在技术社会系统的角度去分析。在评估技术安全性的基础维度之上，还需考虑使用者行为、基础设施适配、社会环境适配等环节。以智能驾驶领域为例，要构建完整的风险防控闭环，只关注车辆本身的技术安全性是远远不够的，还不能忽视消费者认知、道路交通标识系统升级、企业营销规范等关联因素。比如，开车需要考驾照，今后是否应该增加提升司机智驾应急处理能力的培训？这需要纳入技术社会系统中去考虑。

　　工业和信息化部日前发布了2025年汽车标准化工作要点，其中包括推动自动驾驶设计运行条件、自动泊车、自动驾驶仿真测试等标准批准发布及实施，加快自动驾驶系统安全要求强制性国家标准研制。这说明行业监管正在跟上来。在人工智能时代，我们应该坚持敏捷治理理念，既要维护产业创新，又要规制产业快速发展可能带来的风险。

　　主持人：平衡人工智能创新与监管，可能是全世界面临的共同课题。

　　薛澜：是的。欧盟侧重于“监管先行”，一开始就用法律为人工智能发展戴上“紧箍咒”。美国对人工智能发展的监管程度低，联邦层面的立法进程迟缓。与欧盟、美国不同，中国选择“小步快走”的人工智能渐进式治理路径。人工智能技术发展迅速，很难预想到所有风险点，我们就边干边学，在新技术应用过程中出现了什么问题，就解决什么问题。创新和规制，始终相生相伴，手牵手向前走。

　　主持人：为推动形成具有广泛共识的人工智能全球治理框架和标准规范，我们还可以做哪些工作？

　　薛澜：人工智能应当是造福人类的国际公共产品。中美作为人工智能研究和应用的领跑者，应当共同肩负起责任。在人工智能安全治理领域，中美有共同利益，有合作空间，双方应当联手确保人类社会免受人工智能系统失控带来的威胁。

　　赵伟：人工智能发展的很多伦理问题需要通过国际合作来解决。我想谈一谈大数据的使用问题。人工智能发展的三大支柱是算法、算力和数据。算法需要自己开发，算力需要购买，而数据往往能被免费获取。然而，数据被免费用于商业二次开发是合理的吗？看似人人都能免费使用的数据，会带来真正的公平吗？实际上，谁有更强的算法团队，谁有更多GPU，谁才能更好地使用数据。在国与国之间，这可能导致“智能鸿沟”扩大；在一个社会内部，这可能导致“穷者愈穷、富者愈富”的结果。如果不能免费使用数据，那么该建立一个怎么样的全球数据使用规则？这个问题需要国际社会共同讨论解决。

　　延伸阅读

　　竞速AI赛道 各地出实招

　　深圳国际科技信息中心、清华大学产业发展与环境治理研究中心、信息分析公司爱思唯尔前不久共同发布的《全球创新城市教育科技人才协同发展评估报告》显示，30个全球创新城市中近半数城市的专利最活跃领域聚焦于以人工智能为代表的先进计算机技术。这表明抓住人工智能新兴技术的发展契机、推动下一代产业升级已成为众多创新城市的共同战略选择。

　　中国人工智能产业呈现区域协同、多元发展的格局。目前，北京拥有人工智能企业超过2400家，其核心产业营收超过3000亿元；备案123款大模型产品，数量全国第一。今年4月初，《北京市关于支持信息软件企业加强人工智能应用服务能力行动方案（2025年）》印发，致力于全面提升人工智能服务实体经济能力。

　　上海注重培育人工智能的“生态雨林”，已初步形成西有徐汇“模速空间”、东有浦东“模力社区”的人工智能产业发展格局。《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》提出，到2025年底，上海将建成世界级人工智能产业生态。

　　深圳则积极竞逐具身智能产业赛道，聚集了深圳市优必选科技股份有限公司、深圳市众擎机器人科技有限公司、自变量机器人科技（深圳）有限公司等一大批企业。《深圳市具身智能机器人技术创新与产业发展行动计划（2025—2027年）》提出，到2027年，深圳市具身智能机器人产业集群相关企业将超过1200家。

　　未来已来，人工智能这个“年轻的事业”蕴含着无限可能。在深圳理工大学讲席教授赵伟看来，人工智能发展尚处于摸索阶段，相关产业发展才刚起步。领先者不懈怠，后来者正追赶，未来市场版图还有很大想象空间。