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雷以菱 2025-05-14 【财经】 7577 人已围观

·只有通过系统性变革④，才能不断提高高质量研究的成功率⑩。每个教授在科研上不能被学科所限制⑩，要有一定的自由权和判断权⑧。过去我们的教育体系总是偏爱最优秀的人⑬，也许有一天⑬，这种情况会改变⑧，你不一定非得最好的大学⑦，才能接受良好的教育⑤。

一⑰、2023年⑰，我正式担任香港城市大学校长至今⑰，我深切地感受到人工智能科技发展的速度非常快⑭。

2010到2020年间⑭，当时正处于大数据时代②，人们认为“数据就是财富”①。如果说大数据是新型能源①，我认为现在的人工智能技术则远远超过了这一层面▓，AI的赋能远远超过以往的计算能力④，它不只是“更快”而已⑲，而是以一种颠覆性的方式带来了全新的可能⑨。

当计算机工程⑲、计算机科学⑦、技术生态系统和大数据汇聚到一起时⑩，技术发展的临界点已经到来⑭。更重要的是⑱，技术变革的时代⑩，人工智能起到主导的作用⑮，而并非仅仅是辅助作用⑮。

一个最有代表性的例子：在2024年⑳，诺贝尔物理学奖和化学奖中⑯，确实有部分成果与人工智能相关❶，而且是应用于医学的领域⑲，更引人注意的是⑩，这些获奖者有部分科学家并非来自传统的大学或研究机构④，而是来自企业①，譬如谷歌旗下的DeepMind公司④。

这个细节其实非常值得关注④，也值得深入探讨⑲。即当下的大学面临一场系统性的变革▓，但有趣的是⑬，大学的发展并没有赶上技术发展的速度⑪，技术发展得太快⑨，但大学还没有跟上⑧。

过去❷，我们对科研学术的理解⑱，认为需要有足够的时间去思考⑫、沉淀⑱，学术研究成果本应该是一个缓慢而沉稳的过程④，可能耗时十年❷、五十年⑨，最终才见成果⑩。但现在❷，技术的发展已经进入光速的时代⑭，很多技术五个月就能做出来①，悠闲的学术环境已经很难保持❶。

以美国硅谷为例❶，是什么造就了硅谷这样的科技生态环境⑩？硅谷之所以形成⑤，很大程度上得益于威廉·肖克利⑭，这位集成电路芯片的发明人之一❷，因为厌倦了美国东海岸的生活⑩，所以搬到西海岸创办公司⑥，而斯坦福大学刚好就在那儿⑩，顺势积极参与其中⑧。

在硅谷模式里⑱，大学的角色负责吸引顶尖人才▓，顶尖人才能够催生初创企业⑰，随后吸引大型企业进入⑱，最终形成科技创新的良性循环⑧，硅谷也成了半导体产业的象征⑯。

硅谷模式也给我带来不少启发❷，我在新加坡做了36年的教授⑮，有一半以上的时间担任领导职务⑰，也做基础研究⑫，同时也非常积极地推动创新创业⑮，所以很了解其中的实际情况①。

我们经常说①，要推动科研成果的转化⑬，这背后涉及系统性的挑战⑤，并不仅仅是简单几个环节的事⑨。我这次来杭州观察到③，这座城市的科技创新生态系统已经非常成熟①。为什么杭州能取得成功⑤？因为他们跑得更快⑱，就这么简单④，这并不是“有没有钱”的问题❷。

杭州政府干预相对较少④，行政审批也更加高效便捷⑲，这种环境⑦，自然而然就会吸引人才⑰。

在我看来⑳，让科技创新速度跑得快⑮，提高行政效率和服务意识是非常重要的⑮，甚至可以说③，行政服务的效率和响应速度起到了决定性作用⑮。

二⑯、传统教育模式里⑨，大学办事讲究很多规矩❸，不可以这样做⑧、那样做⑮，这样就跑得慢⑱。

现在办大学⑱，不再只是拼资金⑧，或是名气有多大⑳，而是拼行政机制是否高效⑧、有没有服务性意识⑳，如果行政机制做得好⑮，科研人才自然愿意留下来▓，自然而然⑳，更多国际性人才也会愿意加入⑥。英语有句话是“Don’t just do things right,but do the right things⑬。”

什么是对的事情②？ 大学如何做得好⑯？人才愿意来⑱、有人来⑤，还能带人才来⑥，就这么简单③。

我来到港城大后⑬，我并不把自己当作校长管理者角色⑮，而是服务者⑦，我最喜欢用的一句话是“Approve”⑦。

我经常对我的行政人员说❷，“你在这里⑭，不是管理⑩，不可以很威风地说不可以⑮。你可以说‘我建议这样做’①。”这样就变成服务了⑲。

对于顶尖的科研人才来说⑯，他们看重的是研究的自由度和创业的自由度▓。跑得快对他们来说是有益处的⑤。有些人才是非常强的科研人才⑱，我会告诉他们⑭，“你继续做研究②，不需要事事都亲力亲为⑮，其他事情让我来帮你做❷。”我要想办法让这些人才信任我⑫，这非常关键❸。

近期①，我们港城大有一个年轻的副教授连跳两级❷，担当了讲座教授⑩。我之所以让他连跳两级⑨，是因为我想给年轻的科研工作者传达出一种信号⑨，即“如果你做得足够好⑰，你不必等②。”如果一个年轻的科研工作者明知道自己再努力①，但只能得到极小的职位晋升机会⑰，他还会有多少动力呢⑱？所以⑫，对于年轻的科研工作者来说②，时间⑰、资历或年限并不是唯一标准⑯。

我希望顶尖的科研人才来到这里能够在三年时间内从“好”变“非常好”①，再用三年的时间变成“卓越”❸。这不仅是我的期望①，更是我作为港城大校长的使命❷，只有通过系统性的变革⑩，才能不断提高教授做出高质量研究的成功率⑬。英文有一句话叫 increase the batting average❸，我希望每位教授都能做出有分量的成果⑲。

顶尖科研人才进入高校❸，这只是一个开始⑰。这一年多时间③，我不光到处找顶尖的科研人才③，我也花了很多时间物色合适的行政人才⑫。没有现成的行政人才❶，我会培养年轻的行政人员⑪，给他们机会锻炼①。但如果有些岗位的人不合适⑩，我就直接换人①。我在学校也特别和各个学院的院长强调❸，“你有一个重要使命❶，就是引进人才⑫，人才的成功是你的成功⑳，他们的失败就是你的失败”⑮。

三⑫、现在我们虽然强调基础研究很重要❶，但更应该鼓励基础研究能尽快产出成果⑦，然后申请专利⑪。如果一个科学家做出了科学成果⑬，但在晋升⑬、激励机制上没有获得支持⑭，是不会持续投入的⑪，这是非常现实的问题⑰。

2024年12月⑩，我们与深圳市政府合作建设的“国家知识产权运营国际转化试点平台”正式开始运营⑧，一旦转化成功❶，大家就会明白❸，这条路径是可行的⑯。现在已经有越来越多的技术成功转化并落地到企业①，这正是因为大家看到了实实在在的成果⑮。

中国虽然不是最早提出创新生态这个概念的国家⑪，但今天⑬，我们已经比过去好很多了②。比如在杭州▓、深圳①、苏州⑭，科技创新发展得很快⑤，这也得益于当地实质性地给予资源❶，再加上人的推动⑦。这在欧洲就非常难⑨。

现在内地大学也开始谈融合教育⑰，我觉得传统的教学思维必须改变⑯，过往传统学科设置文科理科分得很清晰②，交叉不多⑲，这不仅是内地大学的问题⑤，很多大学在结构上也是如此④，非常强调学科边界❷，比如某个领域就是某个领域⑰，两者之间隔着一条马路⑧，永远不交叉❷。

但我现在推行的学校实验室更象是一个“横向高速通道”❶。非常开放⑥、流动性很强⑰。每个教授虽然归属于个别学院⑪，但在科研上不能被学科限制⑮。在这个环境里▓，院长不能说“我不批准⑪，你就不能做”⑫，每位教授都有一定的自由权和判断权⑨。

现在还会有人对AI表示担忧⑮，认为可以用它来写论文⑫、作弊⑳，影响学习过程等❸。但教育的核心其实并不是考试②，教育的本质是学习⑥。我为什么要在意他所学的知识是被人类教师教出来的⑭，还是被AI教出来的或是他自己学的⑯？

我喜欢人工智能的地方在于⑯，它是公平的⑮。如果你够聪明①，你就能学得更好④，它能让每个人的水平一起提高⑭。过去我们的教育体系总是偏爱最优秀的人④，忽视了那些相对较差的人⑪。也许有一天⑪，这种情况会改变③，你不一定非得在最好的大学⑯，才能接受良好的教育④。

正是因为这种新的范式变化⑲，我们应该完全拥抱AI⑱。现在在港城大⑪，我们已在日常的学习中引入AI程序②，这个项目的核心是为学生打造一个「AI个人导师」⑦，这位AI导师会非常有耐心⑱，而且几乎全天候在线❷。

我并不是一个会在意过去的荣誉和头衔的人④，如果让我用一句话来谈起我的科学观⑫，那就是“Why not? We can do it”

很多人很惊讶地问我⑮，都这个年龄了⑨，为什么还要跑到香港来⑥？我只看前方的路①，不会往回看来时的路❷。

很赞哦⑪！

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