一部分人还没搞清“龙虾”（OpenClaw）的含义，一部分人已经戏称自己是“养龙虾”的“第一批受害者”。
对于这样一个日新月异的社会，全国政协委员、中国科学院院士、武汉大学校长张平文认为它具有“高度不确定性”特征。为“不确定”的未来培养人才，其难度可想而知。
然而，现代教育改革刻不容缓。产业格局和生产方式日新月异，高校在人才培养、专业设置上，如何转变思路以应对生产方式的加速变迁？在受人工智能（AI）影响更大的专业，培养学生的思路有什么变化？高校教师的绩效评估应该更重视科研，还是更重视教学？
张平文深耕复杂流体的数学理论和计算方法、大数据分析与应用等领域研究，同时在学科建设方面颇有建树。目前，张平文兼任武汉大学人工智能学院院长等。
全国两会期间，张平文就上述问题接受了《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）专访。
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AI发展势不可挡
要积极拥抱技术应用
NBD：最近全网掀起“养龙虾”的热潮，但也有人担心给智能体开放过多权限会带来安全风险，甚至有网友总结了“龙虾”可能带来的乌龙事件，并戏称“第一批受害者已经出现了”。您如何看待“龙虾热”？这次的“养龙虾”，和之前的智能体应用有什么区别？如何在智能与安全之间取得平衡？
张平文：OpenClaw是一个工具，该工具是否存在安全问题，这需要专业技术人员来进行评估和判断。在产品责任方面，应坚持“谁的产品谁负责”的原则，同时国家监管也要到位。
从技术发展规律来看，任何技术若不经实际应用，其优劣及潜在漏洞都难以充分显现。因此，在技术应用过程中，应及时发现并反馈问题，确保国家监管到位。相关技术开发者应在产品迭代过程中持续修复安全漏洞。
总体而言，人工智能技术发展势不可挡。若因顾虑而拒绝采用，反而可能导致技术落后。因此，我主张积极拥抱人工智能技术的应用，但同时必须强调：技术研发方应持续研制，及时修补安全漏洞；政府部门应建立健全监管机制。但监管的目的在于规范发展而非限制使用，因为我们不用，总会有人用。技术的成熟完善离不开持续迭代，这是技术发展的普遍规律。
NBD：您“养龙虾”了吗？
张平文：我没有养，但身边许多同事都在使用。严格来说，也不算是“养”，他们主要是将其作为工作助手。至于我自己，可能会视时间及工作需求而定。如有实际需要，我也愿意尝试使用。
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以记忆和知识储备为核心的职业
更易受AI冲击
NBD：人工智能时代，对人才的需求变得更加多元，您认为，未来最紧缺的是哪类人才？
张平文：不好说。当前人工智能发展还具有很多不确定性。不过，趋势已较为明显，即人工智能及机器人技术将替代大量岗位，但部分职业仍具有不可替代性——例如护理行业。
传统认知中的“蓝领”岗位反而可能更具不可替代性，而部分所谓“高端”职位却面临更大替代风险。依赖脑力劳动、特别是以记忆和知识储备为核心的职业更易受到冲击。过去推崇“知识渊博”，但现在其价值正在消解，因为任何个体的记忆容量与准确性都无法与人工智能比拟，人工智能不仅存储量大、检索迅速，而且不会出现差错或疲劳。
至于具体哪些职业将被取代，最终取决于技术发展程度。
●单位：% ●数据来源：《2025麦肯锡AI应用现状调研》●备注：问题仅面向表示相应职能已常态化应用A的受访者提出，并对结果进行加权以反映整体样本结构
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无法明确未来对人才的真实需求
教育方式便难以确定
NBD：今年首次把“智能经济”写入政府工作报告，如何看待国家把“智能经济”放在这么重要的位置？
张平文：我认为这一行动至关重要。人工智能与其他技术不同，其影响范围涵盖整个社会与经济体系、各行各业、各学科和各领域，且影响巨大。
教育领域同样面临重大影响，这一发展趋势不可阻挡。我国未来的经济社会发展必将深受人工智能驱动。因此，国家将“智能经济”及“人工智能＋”置于战略层面的重要位置，方向非常正确。
NBD：人工智能对学校的学科调整、人才培养有哪些影响？
张平文：人工智能目前仍处在高速发展的过程之中，未来还会对社会带来哪些影响，存在着高度的不确定性。教育旨在为未来培养人才，若无法明确未来社会对人才的真实需求，教育方式便难以确定。
人工智能亦带来多重挑战。以新闻行业为例，当前最突出的问题之一是网络空间中充斥着大量虚假信息，而甄别信息真伪的难度较大，成本较高。近期相关国际局势的报道中，就有相当比例的信息为杜撰。这对新闻人才培养提出全新课题——传统的培养模式已不适应互联网生态和人工智能的快速发展，亟需探索新的培养路径与方向。
现代新闻业态与过去相比已发生根本性变化，这些变化包括：
其一，信息传播全球化，地方性的事件瞬间即可传遍世界，媒体功能随之转变。
元股证券:ygzq.hk其二，算法推荐导致“信息茧房”效应——若用户对某一议题有所偏好，平台将持续推送相似观点，这弱化了不同群体间的交流对话，可能加剧社会的观点分歧。
其三，个人隐私边界消解，“开盒”等现象日益普遍。今年最高人民法院工作报告也关注到这一问题，个体近乎透明化，衍生出诸多新型社会问题。
武汉大学是国内最早推动数智教育布局的高校之一。2023年，我刚到任不久，便组织60位教授发布了《数智教育白皮书》，这是全国首个由高校发布的此类白皮书，系统阐述了人工智能对教育的影响及学校应对策略，形成了总体设计方案。为解决上述问题，我们开展了一系列前瞻布局，例如近期专门开设了未来教师培训班。
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高校改革的首要方向
是强化实践环节
NBD：在新质生产力的推动下，产业格局和生产方式日新月异，如何让高校学生适应这种变化？高校在人才培养、院系设置上，如何转变思路以应对生产方式的加速变迁？
张平文：我有三点建议。
第一，组建数智时代国家战略智库。人工智能技术正处于快速演进阶段，且迭代速度持续加快。未来社会形态与技术发展水平密切相关，该委员会（指数智时代国家战略智库）成员需精准把握全球最前沿技术动态。当前，许多人对人工智能技术的实际发展水平认知不足，更难以研判其对社会经济的深层影响。该委员会应发挥指导作用，为教育发展方向提供决策建议，同时缓解公众因不确定性产生的焦虑情绪，并致力于减少技术可能引发的社会分化。我国体制在这方面相较西方具有比较优势。
第二，加强高校教师培训。当前高校教师存在与时代脱节的问题。教师队伍年龄结构偏大，对新技术掌握存在困难，而教师与学生往往存在代际差异，这直接影响教学质量。当前高校面临的突出困境是——学生已广泛使用人工智能工具完成作业、撰写文章、开展项目，而部分教师因未接触相关技术，难以辨别学生作品是否借助工具完成，导致评价标准混乱。比如，有的教师禁止学生使用人工智能工具，有的则对此深感困扰，这已成为教育领域的现实难题。为解决这一问题，我在武大开设了未来教师研修班并担任班主任，每月培养骨干师资。
第三，推进课程体系与教育体系改革。当前，学生到课率、抬头率不高成为困扰教育，特别是高等教育的突出问题。传统教育模式中，课堂是知识获取的主要渠道，而在当下，随着 AI 工具的普及，人们获取知识信息的渠道日益多元，学生认为线上讲授质量优于课堂，从而选择“不抬头”听课。这就要求教学方式必须变革。
热门调研标的方面，本周无公司接受百家以上机构调研。利通科技最受机构关注，共接受55家机构调研；其次是新开源（300109）、富特科技（301607）、天禄科技（301045），公司分别接受34家、30家、25家机构调研；闰土股份（002440）、广联航空（300900）、华利集团（300979）均接受20家机构调研。
随着AI在千行百业的加速落地，行业专家普遍提到，企业AI应用正从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，数据已被公认为新型关键生产要素。但海量的数据往往处于“沉睡”状态，无法直接转化为生产力。企业内部大量的经验、规则和业务逻辑，大多以文档、图表等非结构化形式散落在员工的电脑和云盘中。如何让数据可计量、可交易、可复用，从原始积累真正变成高价值资产，已成为相关企业的重要课题。
但需警惕的是，网络学习可能导致知识结构碎片化、缺乏系统性；过度依赖人工智能工具完成作业，亦会造成知识掌握不扎实、思维能力退化等问题。
因此，教师角色与学校定位亟需转型。学校应更加注重培养学生的动手实践能力和对真实社会的认知。当代学生成长于数字环境，易沉溺于虚拟世界——或者叫“赛博空间”，对现实社会缺乏了解，甚至可能混淆真实与虚拟的边界。这就可能引发“宅”现象，如学生与家庭成员同处一室却依赖微信交流、电子游戏成瘾等，这些都需要教育体系主动应对。
NBD：教师的角色是如何转变的？
张平文：高校改革的首要方向是强化实践环节，将培养目标从知识传授转向能力建设。这要求课程设计、学分设置等方面进行相应改革，教师职能也需进一步拓展。
传统观念中，教师的核心职责是“教书育人”。未来教育格局下，“教”的比重将相对降低，“育”的分量则需显著提升。具体而言，教师应加强对学生的引导，帮助其在信息繁杂的网络环境中明辨学习方向，培养内生动力，并注重价值观引领。
5
越是工业化的培养模式
越易被技术替代
NBD：对受人工智能影响大的专业学生，培养思路有什么变化？
张平文：当前正处于最为困难的过渡阶段：人工智能技术尚未步入稳定期，然而，教育改革已刻不容缓。
原因有二：一方面，以人工智能工具为代表的各类应用已广泛普及，学生群体使用率持续攀升，若教师群体滞后于这一趋势，教育体系将面临脱节风险；另一方面，改革路径又不能急于求成，因技术形态尚未定型，难以确立终极范式。
回顾现行教育模式的形成逻辑，其本质是大工业时代的产物，核心特征为集中化、标准化培养，班级授课制即是典型体现。而未来教育可能趋向个性化发展——越是工业化的培养模式，越易被技术替代；越是个性化的教育，越难以被取代。随着工业生产形态变革，教育亦需相应调整以适应新时代，但正因技术与社会均未定型，改革难度极大。这也导致对于“未来应学习什么”这一问题，难以给出确切答案。
当下全球多重不确定性交织：国际关系、技术演进等均处于高度不稳定状态。如果用一个词形容现今社会，那就是“高度不确定性”。为“不确定”的未来培养人才，其难度可想而知。
尽管具体路径难以预判，但调整方向是明确的。首先，传统课堂讲授模式亟需变革——压缩课堂讲授学分占比，强化实践环节。
以我校机器人学院为例，近期正与企业共建“通关实验室”，希望将真实生产流程引入教育，王兴兴（宇树科技创始人兼首席执行官）也为此来到武大。我们也借鉴游戏化机制设计实践课程：学生需逐步完成如“灵巧手”制作等任务，每通过一关即获得相应学分。学生自主决定为完成通关任务需选修的课程。此类模式正在武汉大学大力推广。
文科领域则可侧重社会调查与数据采集能力培养，在实地调研基础上深化理论认知。以思政课为例，空洞说教效果有限，实地调研、社会观察更能触动学生。
引导当代大学生加深对真实社会的认知，这恰是教育应补强之处。
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急需的特定领域人才供给不足
需转向按需培养
NBD：今年城镇新增就业人口预计达1200万人，同时伴随人口结构变化，再过四年，可能进入大学学位需求的高峰期。您如何看待当前企业缺人和毕业生就业难并存的情形？就业难的根源是什么，如何解决这一问题？
张平文：从宏观层面来看，中国教育的核心特征正发生深刻转变。（教育部）怀进鹏部长近期讲话指出，要推动高校从注重学科发展向服务国家使命转变。换言之，人才培养若能契合国家与社会需求，就业问题将迎刃而解。传统模式往往基于学科逻辑与理想化目标培养人才，而当前改革方向强调产教融合——无论是卓越工程师学院建设，还是卓越社科人才培养计划，均体现这一导向。其深层原因在于：国家急需的特定领域人才长期供给不足，故需转向按需培养。
以我校为例，近期成立涉外法治学院。当前我国在国际组织中的话语权相对有限，根源在于专业人才储备不足。同时，随着企业加速出海非洲、欧洲等地，面临大量当地法律、宗教、文化层面的实务问题，企业难以完全依赖当地人员，又缺乏通晓当地语言与制度环境的复合型国内人才。传统学科体系难以培养此类人才，武汉大学基于自身良好的国际法基础，适合承担该类人才的培养任务。
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学科调整的核心在于
创设新学院、发展交叉学科
NBD：今年政府工作报告提出“增加普通高中学位供给”、“持续扩大优质本科教育招生规模”。在您看来，新增的学位急需投向哪些方向或哪些专业？
张平文：国家推进优质本科扩容，首要目的在于回应人民群众对优质教育资源的迫切需求。当前高考人数规模较大，本科就读比例持续攀升，两者叠加导致优质高等教育需求激增。与过去相比，如今社会富裕程度提升，人民群众不再满足于“有学上”，而是追求“上好学”，这构成了扩招政策的原始动力。
大学承担扩招任务后，确实面临现实压力：宿舍、食堂等基础设施不足，师资配备紧张，特别是住宿条件难以在短期内改善。多项国家政策支持高校建设学生宿舍与食堂，正是为缓解这一矛盾。
而你所关心的新增学位投向则关乎就业。作为高校管理者，必须考虑这一问题：要确保培养的人才符合社会需求。不满足于培养社会一般性人才，更致力于培养领军型、拔尖型人才，这对专业设置提出了更高要求。
近期，武大新建了人工智能学院、集成电路学院、机器人学院、涉外法治学院、卓越工程师学院等一批新学院，均对应国家急需领域。学科调整的核心在于创设新学院、发展交叉学科，并动态调整专业结构与招生规模——例如压缩土木工程专业招生名额，扩大人工智能、机器人、集成电路等方向培养规模。同时，积极推进国际合作，如即将成立的“武汉大学-杜伦大学联合学院”，旨在提升人才培养的国际化水平。
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对教师实施分类管理
设教学系列、研究系列等
NBD：对于高校教师绩效评估应该更重视科研，还是更重视教学，众说纷纭。您如何看待这一问题？
张平文：这一现象与现行评价体系密切相关。当前高校教师普遍重视科研，原因在于职称评定、奖项申报等核心指标均以科研成果为主要依据，故科研投入无需校方额外激励。
作为校长，更关注的是教书育人职能。我明确要求教师将大量精力投入教学工作，教书育人是薪酬待遇的重要基础。当然，高水平大学建设中，科研与教学相辅相成，缺一不可——科研能力不足，教学质量亦难以保障，尤其在博士生培养层面，教学科研深度融合是研究型大学的典型特征。
因此，二者难分轻重，都很重要。只不过科研方面教师已有内生动力，无需校方激励；教育教学方面则需校方建立制度保障。基于此，我校实行教师分类管理，设置教研系列、教学系列、研究系列等不同岗位序列。
教研系列承担教学与科研双重职责杠杆配资炒股开户指南，享受较高薪酬待遇，但编制规模受限于办学成本；教学系列专职从事教学，不考核科研业绩，薪酬水平也相应调整；研究系列专注科学研究与研究生指导，不承担本科教学任务，学校仅保障基本工资，绩效收入通过科研经费自行筹措。
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