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姚含玉 2025-05-14 【体育】 4889 人已围观

·只有通过系统性变革⑧，才能不断提高高质量研究的成功率⑤。每个教授在科研上不能被学科所限制⑪，要有一定的自由权和判断权③。过去我们的教育体系总是偏爱最优秀的人⑲，也许有一天▓，这种情况会改变❶，你不一定非得最好的大学⑨，才能接受良好的教育⑰。

一⑥、2023年⑪，我正式担任香港城市大学校长至今▓，我深切地感受到人工智能科技发展的速度非常快④。

2010到2020年间③，当时正处于大数据时代⑨，人们认为“数据就是财富”❶。如果说大数据是新型能源⑫，我认为现在的人工智能技术则远远超过了这一层面⑳，AI的赋能远远超过以往的计算能力⑨，它不只是“更快”而已⑤，而是以一种颠覆性的方式带来了全新的可能③。

当计算机工程⑥、计算机科学❸、技术生态系统和大数据汇聚到一起时⑫，技术发展的临界点已经到来⑪。更重要的是❸，技术变革的时代⑯，人工智能起到主导的作用❷，而并非仅仅是辅助作用⑬。

一个最有代表性的例子：在2024年❸，诺贝尔物理学奖和化学奖中▓，确实有部分成果与人工智能相关▓，而且是应用于医学的领域⑱，更引人注意的是❸，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⑭，而是来自企业❸，譬如谷歌旗下的DeepMind公司⑬。

这个细节其实非常值得关注③，也值得深入探讨⑬。即当下的大学面临一场系统性的变革⑱，但有趣的是⑳，大学的发展并没有赶上技术发展的速度⑨，技术发展得太快⑲，但大学还没有跟上①。

过去⑪，我们对科研学术的理解⑨，认为需要有足够的时间去思考⑧、沉淀⑲，学术研究成果本应该是一个缓慢而沉稳的过程⑥，可能耗时十年⑥、五十年⑧，最终才见成果❸。但现在▓，技术的发展已经进入光速的时代⑦，很多技术五个月就能做出来⑱，悠闲的学术环境已经很难保持❸。

以美国硅谷为例④，是什么造就了硅谷这样的科技生态环境②？硅谷之所以形成⑦，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一②，因为厌倦了美国东海岸的生活⑮，所以搬到西海岸创办公司⑫，而斯坦福大学刚好就在那儿④，顺势积极参与其中⑫。

在硅谷模式里❶，大学的角色负责吸引顶尖人才⑦，顶尖人才能够催生初创企业⑨，随后吸引大型企业进入❷，最终形成科技创新的良性循环⑬，硅谷也成了半导体产业的象征⑬。

硅谷模式也给我带来不少启发⑬，我在新加坡做了36年的教授⑱，有一半以上的时间担任领导职务⑳，也做基础研究⑳，同时也非常积极地推动创新创业⑥，所以很了解其中的实际情况⑥。

我们经常说①，要推动科研成果的转化▓，这背后涉及系统性的挑战⑩，并不仅仅是简单几个环节的事⑨。我这次来杭州观察到⑧，这座城市的科技创新生态系统已经非常成熟⑨。为什么杭州能取得成功⑤？因为他们跑得更快⑳，就这么简单⑧，这并不是“有没有钱”的问题⑰。

杭州政府干预相对较少⑯，行政审批也更加高效便捷⑱，这种环境②，自然而然就会吸引人才⑳。

在我看来④，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▓，甚至可以说⑲，行政服务的效率和响应速度起到了决定性作用④。

二⑲、传统教育模式里⑱，大学办事讲究很多规矩⑳，不可以这样做▓、那样做▓，这样就跑得慢⑳。

现在办大学❸，不再只是拼资金④，或是名气有多大①，而是拼行政机制是否高效⑥、有没有服务性意识⑯，如果行政机制做得好⑱，科研人才自然愿意留下来①，自然而然④，更多国际性人才也会愿意加入③。英语有句话是“Don’t just do things right,but do the right things⑱。”

什么是对的事情④？ 大学如何做得好⑫？人才愿意来⑦、有人来⑪，还能带人才来⑮，就这么简单⑭。

我来到港城大后①，我并不把自己当作校长管理者角色⑧，而是服务者④，我最喜欢用的一句话是“Approve”③。

我经常对我的行政人员说⑲，“你在这里⑭，不是管理⑤，不可以很威风地说不可以⑥。你可以说‘我建议这样做’▓。”这样就变成服务了⑭。

对于顶尖的科研人才来说❸，他们看重的是研究的自由度和创业的自由度⑬。跑得快对他们来说是有益处的④。有些人才是非常强的科研人才⑮，我会告诉他们⑥，“你继续做研究⑰，不需要事事都亲力亲为❸，其他事情让我来帮你做⑦。”我要想办法让这些人才信任我⑱，这非常关键⑨。

近期⑱，我们港城大有一个年轻的副教授连跳两级⑭，担当了讲座教授①。我之所以让他连跳两级⑧，是因为我想给年轻的科研工作者传达出一种信号⑲，即“如果你做得足够好⑤，你不必等⑤。”如果一个年轻的科研工作者明知道自己再努力④，但只能得到极小的职位晋升机会⑯，他还会有多少动力呢❷？所以⑱，对于年轻的科研工作者来说❶，时间⑰、资历或年限并不是唯一标准▓。

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”⑯，再用三年的时间变成“卓越”⑬。这不仅是我的期望⑤，更是我作为港城大校长的使命⑪，只有通过系统性的变革❷，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 average▓，我希望每位教授都能做出有分量的成果▓。

顶尖科研人才进入高校⑭，这只是一个开始⑬。这一年多时间②，我不光到处找顶尖的科研人才⑰，我也花了很多时间物色合适的行政人才⑦。没有现成的行政人才⑧，我会培养年轻的行政人员⑩，给他们机会锻炼③。但如果有些岗位的人不合适⑳，我就直接换人⑫。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⑮，就是引进人才⑥，人才的成功是你的成功⑭，他们的失败就是你的失败”⑥。

三⑧、现在我们虽然强调基础研究很重要⑬，但更应该鼓励基础研究能尽快产出成果⑥，然后申请专利⑦。如果一个科学家做出了科学成果❸，但在晋升⑮、激励机制上没有获得支持④，是不会持续投入的⑯，这是非常现实的问题③。

2024年12月❸，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⑤，一旦转化成功⑫，大家就会明白▓，这条路径是可行的⑬。现在已经有越来越多的技术成功转化并落地到企业⑪，这正是因为大家看到了实实在在的成果⑯。

中国虽然不是最早提出创新生态这个概念的国家⑥，但今天①，我们已经比过去好很多了❶。比如在杭州⑪、深圳⑮、苏州⑤，科技创新发展得很快①，这也得益于当地实质性地给予资源⑫，再加上人的推动⑥。这在欧洲就非常难④。

现在内地大学也开始谈融合教育④，我觉得传统的教学思维必须改变⑮，过往传统学科设置文科理科分得很清晰⑩，交叉不多⑱，这不仅是内地大学的问题⑩，很多大学在结构上也是如此⑦，非常强调学科边界②，比如某个领域就是某个领域⑮，两者之间隔着一条马路⑦，永远不交叉⑱。

但我现在推行的学校实验室更象是一个“横向高速通道”⑪。非常开放⑨、流动性很强⑧。每个教授虽然归属于个别学院❷，但在科研上不能被学科限制⑭。在这个环境里③，院长不能说“我不批准⑳，你就不能做”⑮，每位教授都有一定的自由权和判断权⑭。

现在还会有人对AI表示担忧▓，认为可以用它来写论文⑥、作弊⑲，影响学习过程等⑪。但教育的核心其实并不是考试⑧，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⑰，还是被AI教出来的或是他自己学的❸？

我喜欢人工智能的地方在于❷，它是公平的❶。如果你够聪明⑳，你就能学得更好③，它能让每个人的水平一起提高⑥。过去我们的教育体系总是偏爱最优秀的人❶，忽视了那些相对较差的人⑯。也许有一天③，这种情况会改变⑩，你不一定非得在最好的大学⑫，才能接受良好的教育⑥。

正是因为这种新的范式变化①，我们应该完全拥抱AI⑭。现在在港城大⑪，我们已在日常的学习中引入AI程序⑱，这个项目的核心是为学生打造一个「AI个人导师」⑲，这位AI导师会非常有耐心⑭，而且几乎全天候在线⑳。

我并不是一个会在意过去的荣誉和头衔的人⑲，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①，都这个年龄了⑨，为什么还要跑到香港来⑬？我只看前方的路❸，不会往回看来时的路③。

很赞哦⑲！

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