21世纪经济报道记者柳宁馨实习生蒋瑛芙杭州报道

　　从最初的简单机械模仿，到逐步具备人类的思考能力，人工智能正悄然重塑人类的学习、工作与交往方式，并推动社会与产业结构发生深远转型。

　　在近日举办的第四届全球数字贸易博览会上，浙江大学人工智能研究所副所长郑小林在接受21世纪经济报道记者采访时表示，“中国AI正在从‘Copy to China’迈向中国‘出海’的新阶段。随着语料、算力与模型三大关键要素不断完善和提质升级，产业普及与AI普惠将进一步加速，‘AI+’应用有望全面落地并走向全球。”

　　今年年初，DeepSeek推出首个开源推理模型 DeepSeek-R1，通过算法优化突破了以往依赖算力堆叠的模式。9月17日，DeepSeek-R1登上国际顶尖学术期刊《自然》杂志封面，成为全球首个经过同行评审的主流大语言模型。

　　2025云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布阿里云重磅升级全栈AI体系，实现从AI大模型到AI基础设施的技术更新。截至目前，阿里通义开源300余个模型，覆盖不同大小的“全尺寸”及LLM、编程、图像、语音、视频等“全模态”。

　　AI高歌猛进的发展也对当下的人才结构提出了新的要求。在这一过程中，人类需要逐步转变思维，重新审视自身角色，学会更好地与AI交互。

　　这一趋势在教育领域已有呼应。2024年，浙江大学牵头申报的“高等学校人工智能教材研究基地”正式获批国家教材建设重点研究基地（高等学校人工智能教材研究），推动人工智能通识教育与人才培养进入新阶段。此前，浙大2018年设立首批人工智能本科专业，2019年设立全国第一个人工智能交叉学科。

　　目前，浙江大学联合复旦大学、南京大学、上海交通大学、中国科学技术大学正式启动微专业共建行动。其中，浙江大学将牵头建设“AI+X”微专业。“AI+X”微专业不受限于学校、学院等机构组织，打破学科、专业藩篱，在教学与管理模式上实现了全面的革新与突破。

　　“从‘Show me the code’到‘Show me the idea’，AI时代更看重人与机器互动的能力，也就是创意与表达，能够设计高质量提示词、与AI高效对话，比拥有单纯的编程能力更为关键。”郑小林强调。

　　培养与AI共成长的跨界人才

　　《21世纪》：你是一位科学家，也是一名教育工作者。当前人工智能与教育持续融合，在人工智能时代，人类应该如何学习？

　　郑小林：我来自浙大人工智能研究所，我们所是1982年创办的，到现在已经四十多年了。这四十多年的发展历程，本质上也是对人工智能教育发展、转变过程的见证。

　　AI带来了一个变化，原来的单向传授式的或者填鸭式的教学，转变成了以学生为主导的方式，学生带着思考和疑问——我有什么看法，老师怎么来辅导我，让教学模式起到了非常大的变革。

　　有一个学生，他当时在学校里发现了一个非常好的方向——AI数据标注，并且立了学生科研项目，当时，我们作为老师一开始没有理解他的创新思维。但随着大模型的突破，很多AI企业对数据标注的需求激增，现在企业发展非常快，很多AI企业都成为他的客户。这也让我们老师重新思考如何对待学生的创新尝试，去提供什么样的帮助，这是典型的教学相长模式。

　　《21世纪》：进一步，人类的好奇心如何与AI相互促进？

　　郑小林：在新时代，人类的灵感、思考如何与AI相互促进。早年间，大家虽然担心人类工作被AI取代，但总感觉还遥远。

　　现在，大家的口径发生了变化，尤其是最近的强化学习带来AI推理能力的极大爆发后，慢慢地，大家都主动思考如何让AI更好地成为人类的工作伙伴——Agent。在这一过程中，我们也需要逐步转变思维，不论是在学习还是在工作生活中，都要学会更好地与AI交互，跟AI共同成长。

　　以前我们计算机专业教学生的时候，常说“show me the code”，与其口头夸耀能力，不如将代码实际运行验证。但现在换了一种说法“show me the idea”，告诉我你的想法。你需要学习，你该如何与机器交互、如何与之讲故事、如何向它提需求以及如何与AI互动，对这类人才的标准要求甚至高于单纯的编程人员。

　　现在，计算机与AI能够协助生成大量代码，人类的学习方向以及与机器协作的方式正在发生显著变化，这一过程是逐步递进的。AI在学科教育与教学中的应用同样呈现递进趋势，包括我们普通人与AI的互动亦在不断演进。

　　《21世纪》：所以未来是不是会有更多的跨学科、跨界的学生、创业者？

　　郑小林：对，所以我们学校非常强调，不要把学生的专业限死。现在是通识教育，学生入学后可再选择具体方向，甚至跨专业调整，各高校也在不断探索这一机制。因为在入学之初，学生对专业的理解可能并不全面，随着学习深入，可能会发现自己更适合的方向。

　　未来学科间的界限会越来越模糊，关键在于，在融合的学科中，学生需要明确自己的侧重点。这也是近年来我们在教育实践中遇到的重要问题。

　　今年政府发布了“人工智能+”行动计划，但在8年前的2017年，国务院就发布了《新一代人工智能发展规划》，浙大潘云鹤院士带领团队承担了大量的规划工作。2024年，浙大获批国家人工智能产教融合创新平台，并成为全国唯一国家人工智能教材建设基地，还获批国家产教融合创新平台。这两个平台对浙大而言既是机遇也是挑战，我们人工智能研究所所长今年被调到浙大的本科生院当院长，就是要全面地改革整个教学过程。

　　浙大内部，我们也开设了很多相关课程，并分层级上课。在基础学科课程中，既有非计算机专业的教师以自身专业视角应用AI推动学科创新，也有计算机专业的教师教授AI交叉课程。“学科+AI”与“AI+学科”的教育模式不同，这是我们教学上的一次重要创新。

　　迈向中国“出海”

　　《21世纪》：在技术层面，你认为实现AI普惠最大的技术壁垒和成本障碍是什么？

　　郑小林：其实对我们从业者来讲，非常感谢DeepSeek。在大语言模型发展的早期阶段，基本走“大力出奇迹”的路径，需要大量的算力、海量语料和巨大的参数模型。然而，DeepSeek探索出另一条路径：通过算法优化、结合算力工程优化，在较小规模的模型也能实现非常好的效果，从而开辟出一条新的发展道路。

　　通过这一方向，人们发现不必依赖超大算力中心，中小企业同样能够应用AI技术。无论是千万级别的模型，还是DeepSeek提供的蒸馏小模型，都可为各自行业赋能，无需过度依赖算力资源。

　　这一变化表明，AI的普惠性是可实现的，对整个产业的发展具有重要推动作用。近期，国产大模型在设计上也开始兼顾更优的精度与兼容性，能够适配国内创新环境，这对我国AI生态系统又是一个大的触动。

　　另外，如今国产芯片的算力也在逐步发挥出更高性能，如果可以跟国产大模型进行更好的适配优化，将为我们不完全依赖国外芯片发展AI带来可能，这正是底层技术进步带来的信心。

　　《21世纪》：除了技术发展，还有哪些方面助力AI普惠？

　　郑小林：除了技术发展，人才培养同样关键。斯坦福大学去年发布的报告显示，中国在AI知识产权方面，包括顶会论文、顶刊论文及专利，已与美国并行，部分领域甚至实现超越。值得注意的是，知识产权成果的产业转化通常存在时间滞后，结合当前进展，我国在AI领域有了大幅度的进步，我们有理由相信，在接下来的几年，我们会慢慢地从跟跑到并跑再到领跑。

　　此外，我们的产业基础有理由让AI更加普惠。很多年前，很多创业企业从硅谷 “Copy to China”，现在反过来了，中国的创新技术和很多AI应用正在被国际市场借鉴，这也表明我国的产业技术和商业模式已发展到一定高度。这得益于我国各产业多年来积累的大量应用场景基础。我们的各行各业已经积累了大量AI所需的关键生产要素——大量的语料。结合算力与模型，如果我们进一步打磨语料，把它做得更好，提升质量，在具备语料、算力与模型三大要素的基础上，“AI+产业”的普及与普惠将更加稳固。

　　因此，国家成立数据局，都旨在推进AI的另一个生产要素——数据要素的普及。有了三大要素的支撑，我们有充分的理由相信，AI在中国将越来越普及、越来越普惠，“AI+”模式将更加成功。