AI大模型，比得上大科学家吗？本月新当选上海市科技功臣的褚君浩院士，17日在华东师范大学做了一段“路演”。他问某款大语言模型，能不能运用经典力学原理，推导出牛顿第二定律：F=ma，也就是物体所受合外力（F）、质量（m）与加速度（a）的关系。
结果，AI明确表示“做不到”。褚君浩认为，机器学习能发现数据中的规律，但无法像牛顿那样创造解释性的科学理论。“F=ma的伟大之处，在于它将万千现象统一于简洁的概念框架——这正是当前AI所缺失的‘科学直觉’与‘概念抽象’能力，也揭示出新科技教育不可替代的着力点。”
当天正值世界人工智能大会开幕日，与“人机共育·重塑大学”人工智能+教育论坛同步，包括多位海内外院士、企业家等在内的学者专家，就“服务新兴产业与未来产业的新科技教育”展开跨界大研讨，探索新技术驱动新产业、新产业需要新人才、新人才呼唤新教育的发展路径。
新兴产业与未来产业的发展态势表
未来产业的发展潜力正在吸引科技、资本、人才和区域资源加快集聚。根据国家统计局数据，2025年我国全社会研究与试验发展经费增长8.1%，投入强度达到2.80%，基础研究经费占比达到7.08%，为前沿技术持续突破提供了更坚实的基础。从国家和地方的产业布局看，量子科技、脑机接口、具身智能、生物制造等领域正在加快建设重大工程、创新中心、中试平台和应用场景。
上海市教育学会会长陆靖提醒，仅上海集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业规模，就已超2万亿元，数十万人的人才需求无法仅靠人才引进解决，大规模教育培养是唯一出路。
马余刚院士发表观点
“新产业的转型升级，归根结底要靠高水平的新人才。”华东师范大学校长马余刚院士表示，当前，我国正统筹深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，一体推进教育科技人才体制机制改革。《教育发展“十五五”规划》明确提出，要“强化教育对科技和人才的支撑作用”“加大拔尖创新人才自主培养力度”。在他看来，新人才的规模化涌现，最终必须依托科技教育从理念到模式的系统性变革与重塑。
褚君浩院士解读新科技教育
作为一位红外物理学家、半导体物理和器件专家，褚君浩以不同半导体材料制备的红外探测器为例，涉及材料生长—器件制备—物理建模—技术规范—工艺优化—工程实现等过程，需要人才具备物理基础、数学基础、化学基础、实验基础、思维方法以及科学精神。“不仅做得出、做得好，还要做得新——发现新规律、掌握新方法、开辟新领域。”
天基计算，正是一个值得前瞻布局的未来学科场景。正在进行的2026世界人工智能大会，也设有GeoAI空间人工智能论坛。作为与会专家，加拿大皇家科学院、皇家工程院“两院院士”，华东师大空间人工智能学院名誉院长李军表示，天基计算把感知、计算、通信与智能处理，从“数据下传后处理”前移到太空节点，因此其目标人才在于：既懂航天场景，又能设计计算系统；既能训练算法，又能在受限资源中完成工程验证。
李军院士分析人才培养范式转变
“新的学科建设逻辑，正在由‘巩固优势’转向‘主动塑造未来能力’，从‘已有学科如何变强’转向‘国家未来需要什么能力、大学如何提前形成能力’。”李军教授认为，国内学科政策持续演进，谋划人才培养不断跃迁，“学科专业目录可以动态调整，而底层能力必须形成可迁移、可组合、可验证的结构。”其最终目标，是让学科建设速度追上技术迭代速度，让人才能力领先产业需求半步。
在褚君浩眼中，高素质人才确实有一个自下而上的“能力结构”。最底层的是基础学术能力，如数学、物理、材料、实验与表达等；其上是交叉融合能力，除本专业之外，还包括化学、电子、能源系统、AI数据等能力；再往上是工程转化能力，即从材料与器件，走向装备、工艺、认证和场景；更上层的是战略判断能力——从国家需求中提出有价值的科学问题；而位于最高层的则是“国家使命与科学家精神”，也就是家国情怀、学术诚信、国际视野等。
袁振国教授主持专家讨论
“既不能用过去的经验培养面向未来的学生，也不能只教算法而忽视伦理。”上海市教委副主任杨振峰介绍，上海正构建贯通培养体系、深化产教融合机制、营造科技创新生态，推动工程师进课堂、教师进车间。面向“十五五”，科技教育要坚持基础性与发展性、价值引领与能力培养、系统变革与重点突破、国际视野与本土实践相统一。
解放日报·上观新闻记者了解到，设有教育学部的华东师范大学以联合国教科文组织国际STEM教育研究所落户上海为契机，深度参与STEM（科学/技术/工程/数学）教育标准制定、评估框架设计和政策对话等，助力中国在全球STEM教育治理中拥有更大话语权，服务于教育强国、科技强国、人才强国建设，并塑造未来国际人才竞争与科技合作格局。
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