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陈雪柳 2025-05-14 【军事】 2955 人已围观

·只有通过系统性变革⑮，才能不断提高高质量研究的成功率④。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⑥。过去我们的教育体系总是偏爱最优秀的人⑨，也许有一天④，这种情况会改变⑦，你不一定非得最好的大学③，才能接受良好的教育❷。

一❷、2023年▓，我正式担任香港城市大学校长至今⑮，我深切地感受到人工智能科技发展的速度非常快❷。

2010到2020年间⑮，当时正处于大数据时代⑯，人们认为“数据就是财富”⑥。如果说大数据是新型能源③，我认为现在的人工智能技术则远远超过了这一层面⑩，AI的赋能远远超过以往的计算能力⑱，它不只是“更快”而已❷，而是以一种颠覆性的方式带来了全新的可能⑦。

当计算机工程❸、计算机科学⑩、技术生态系统和大数据汇聚到一起时③，技术发展的临界点已经到来⑯。更重要的是⑯，技术变革的时代▓，人工智能起到主导的作用⑯，而并非仅仅是辅助作用⑪。

一个最有代表性的例子：在2024年❶，诺贝尔物理学奖和化学奖中⑩，确实有部分成果与人工智能相关⑱，而且是应用于医学的领域⑰，更引人注意的是⑲，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⑨，而是来自企业⑥，譬如谷歌旗下的DeepMind公司❶。

这个细节其实非常值得关注⑬，也值得深入探讨④。即当下的大学面临一场系统性的变革⑪，但有趣的是⑮，大学的发展并没有赶上技术发展的速度⑧，技术发展得太快⑦，但大学还没有跟上⑧。

过去⑩，我们对科研学术的理解⑬，认为需要有足够的时间去思考▓、沉淀⑭，学术研究成果本应该是一个缓慢而沉稳的过程⑯，可能耗时十年⑫、五十年⑦，最终才见成果❷。但现在⑫，技术的发展已经进入光速的时代⑩，很多技术五个月就能做出来⑦，悠闲的学术环境已经很难保持❷。

以美国硅谷为例⑤，是什么造就了硅谷这样的科技生态环境❷？硅谷之所以形成③，很大程度上得益于威廉·肖克利⑲，这位集成电路芯片的发明人之一▓，因为厌倦了美国东海岸的生活⑧，所以搬到西海岸创办公司⑮，而斯坦福大学刚好就在那儿⑩，顺势积极参与其中⑨。

在硅谷模式里①，大学的角色负责吸引顶尖人才②，顶尖人才能够催生初创企业❷，随后吸引大型企业进入❶，最终形成科技创新的良性循环⑭，硅谷也成了半导体产业的象征▓。

硅谷模式也给我带来不少启发▓，我在新加坡做了36年的教授❷，有一半以上的时间担任领导职务③，也做基础研究⑯，同时也非常积极地推动创新创业❶，所以很了解其中的实际情况⑳。

我们经常说❷，要推动科研成果的转化⑤，这背后涉及系统性的挑战⑥，并不仅仅是简单几个环节的事⑨。我这次来杭州观察到⑩，这座城市的科技创新生态系统已经非常成熟⑯。为什么杭州能取得成功⑥？因为他们跑得更快⑦，就这么简单⑩，这并不是“有没有钱”的问题③。

杭州政府干预相对较少④，行政审批也更加高效便捷⑦，这种环境⑬，自然而然就会吸引人才⑤。

在我看来❸，让科技创新速度跑得快⑨，提高行政效率和服务意识是非常重要的⑳，甚至可以说④，行政服务的效率和响应速度起到了决定性作用❶。

二⑬、传统教育模式里③，大学办事讲究很多规矩⑰，不可以这样做⑬、那样做⑱，这样就跑得慢⑬。

现在办大学⑪，不再只是拼资金⑫，或是名气有多大⑯，而是拼行政机制是否高效⑳、有没有服务性意识⑱，如果行政机制做得好⑲，科研人才自然愿意留下来⑥，自然而然⑲，更多国际性人才也会愿意加入⑩。英语有句话是“Don’t just do things right,but do the right things⑫。”

什么是对的事情⑩？ 大学如何做得好⑥？人才愿意来⑭、有人来⑫，还能带人才来②，就这么简单⑪。

我来到港城大后⑳，我并不把自己当作校长管理者角色⑤，而是服务者①，我最喜欢用的一句话是“Approve”⑱。

我经常对我的行政人员说④，“你在这里①，不是管理⑬，不可以很威风地说不可以⑫。你可以说‘我建议这样做’③。”这样就变成服务了⑲。

对于顶尖的科研人才来说⑪，他们看重的是研究的自由度和创业的自由度⑤。跑得快对他们来说是有益处的❷。有些人才是非常强的科研人才⑬，我会告诉他们⑦，“你继续做研究⑥，不需要事事都亲力亲为⑱，其他事情让我来帮你做⑲。”我要想办法让这些人才信任我▓，这非常关键②。

近期④，我们港城大有一个年轻的副教授连跳两级⑪，担当了讲座教授⑪。我之所以让他连跳两级⑳，是因为我想给年轻的科研工作者传达出一种信号⑫，即“如果你做得足够好⑧，你不必等⑦。”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③，他还会有多少动力呢⑲？所以⑨，对于年轻的科研工作者来说⑪，时间①、资历或年限并不是唯一标准①。

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”⑤，再用三年的时间变成“卓越”④。这不仅是我的期望⑨，更是我作为港城大校长的使命⑯，只有通过系统性的变革⑯，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 average⑳，我希望每位教授都能做出有分量的成果⑫。

顶尖科研人才进入高校⑧，这只是一个开始⑫。这一年多时间③，我不光到处找顶尖的科研人才⑭，我也花了很多时间物色合适的行政人才⑪。没有现成的行政人才③，我会培养年轻的行政人员③，给他们机会锻炼⑩。但如果有些岗位的人不合适⑮，我就直接换人❷。我在学校也特别和各个学院的院长强调④，“你有一个重要使命⑫，就是引进人才⑨，人才的成功是你的成功❶，他们的失败就是你的失败”⑦。

三❶、现在我们虽然强调基础研究很重要②，但更应该鼓励基础研究能尽快产出成果⑮，然后申请专利▓。如果一个科学家做出了科学成果⑪，但在晋升⑨、激励机制上没有获得支持④，是不会持续投入的⑪，这是非常现实的问题⑳。

2024年12月⑱，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④，一旦转化成功③，大家就会明白⑳，这条路径是可行的③。现在已经有越来越多的技术成功转化并落地到企业③，这正是因为大家看到了实实在在的成果⑱。

中国虽然不是最早提出创新生态这个概念的国家⑫，但今天⑭，我们已经比过去好很多了⑨。比如在杭州⑮、深圳⑫、苏州❸，科技创新发展得很快❷，这也得益于当地实质性地给予资源⑲，再加上人的推动⑪。这在欧洲就非常难⑨。

现在内地大学也开始谈融合教育⑩，我觉得传统的教学思维必须改变⑨，过往传统学科设置文科理科分得很清晰⑱，交叉不多▓，这不仅是内地大学的问题④，很多大学在结构上也是如此❸，非常强调学科边界①，比如某个领域就是某个领域⑫，两者之间隔着一条马路⑳，永远不交叉⑥。

但我现在推行的学校实验室更象是一个“横向高速通道”❷。非常开放⑱、流动性很强⑰。每个教授虽然归属于个别学院⑱，但在科研上不能被学科限制⑥。在这个环境里⑲，院长不能说“我不批准⑫，你就不能做”⑤，每位教授都有一定的自由权和判断权❶。

现在还会有人对AI表示担忧④，认为可以用它来写论文⑩、作弊⑪，影响学习过程等⑮。但教育的核心其实并不是考试⑬，教育的本质是学习①。我为什么要在意他所学的知识是被人类教师教出来的⑳，还是被AI教出来的或是他自己学的⑧？

我喜欢人工智能的地方在于⑤，它是公平的⑨。如果你够聪明④，你就能学得更好⑭，它能让每个人的水平一起提高⑤。过去我们的教育体系总是偏爱最优秀的人①，忽视了那些相对较差的人❸。也许有一天②，这种情况会改变⑱，你不一定非得在最好的大学⑦，才能接受良好的教育▓。

正是因为这种新的范式变化③，我们应该完全拥抱AI④。现在在港城大①，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」⑧，这位AI导师会非常有耐心⑯，而且几乎全天候在线⑥。

我并不是一个会在意过去的荣誉和头衔的人⑰，如果让我用一句话来谈起我的科学观⑧，那就是“Why not? We can do it”

很多人很惊讶地问我⑬，都这个年龄了④，为什么还要跑到香港来⑲？我只看前方的路⑮，不会往回看来时的路⑮。

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