当我们谈论中国人工智能的发展，清华大学是一个无法绕开的坐标。这所顶尖学府不仅在科研前沿不断取得突破，更在思考一个根本性问题：在智能时代，教育的本质与科研的范式应当如何重塑？从赋能教学的AI学伴到加速药物发现的算法，从构建国家级的开放联盟到探索“AI融合型医学”，清华的实践为我们提供了一个观察“人工智能+”如何深度落地的全景窗口。
人工智能对教育的冲击是颠覆性的。一位教师曾向清华大学校长李路明坦言：“我现在已经不会上课了。”学生能轻易借助AI获取知识，这让传统教学模式的价值受到挑战。然而，李路明指出，无论技术如何演进，教育的“三个不变”始终是核心：培养爱国奉献、有社会责任感的人不变；塑造学生基本素质不变；培养学生批判性思维不变。
面对挑战，清华的选择不是抗拒，而是主动融合与引领。其核心路径体现在几个层面：
*构建AI赋能的育人新生态：自2023年秋季学期起，清华大学已有超过200门课程开展人工智能赋能教学实践。AI不再仅是工具，而是成为了“学伴”、“讲伴”和“备课助手”，渗透到教学全流程。
*打造个性化成长助手：2024年8月上线的“清小搭”AI成长助手，是这一理念的集中体现。它不仅能回答食堂营业时间、选课安排等琐碎问题，更能通过学业志趣自测，为学生匹配个性化学习资源与路径。截至2026年4月，其注册用户已达2.4万人，累计问答超72万次，准确率稳定在98%以上。
*培养“干细胞式”人才：正如复旦大学校长金力所言，未来需要的是像干细胞一样具有强大自我更新和多项分化潜能的人才。清华通过AI驱动的模块化课组，淡化僵化的学科边界，鼓励学生以问题为导向，进行跨学科创新学习。
那么，AI是否会让教师失业？答案恰恰相反。AI的目标是将教师从重复性事务中解放出来，使其更能专注于启发思维、塑造价值观的核心任务，实现从“知识搬运工”到“成长导师”的升华。
清华在人工智能领域的科研，展现出从基础理论到产业应用的强大贯通能力。其成果不仅发表在《自然》《科学》等顶级期刊，更致力于解决健康、药物研发等关乎人类福祉的重大挑战。
*“天眸芯”与“太极”光计算芯片：施路平团队借鉴人类视觉机制，研发出全球首款基于原语的类脑互补视觉芯片“天眸芯”，实现了高速、高精度、高动态范围的视觉感知，功耗和带宽大幅降低。而“太极”光计算芯片系列，则突破了智能光计算规模与精度的矛盾，为后摩尔时代的高性能计算开辟了全新的“光”算力赛道。
*DrugCLIP：颠覆药物发现范式：清华大学联合团队在《科学》上发表的成果令人瞩目。他们开发的AI对比学习框架DrugCLIP，将药物虚拟筛选重新定义为密集检索任务，其筛选速度比传统分子对接方法最快可提升1000万倍。团队利用该模型对5亿多个类药分子进行了全基因组规模的筛选，构建了开放的GenomeScreenDB数据库，为攻克更多疾病靶点提供了前所未有的工具。
*AI赋能健康与机器人：在医学领域，黄天荫教授团队系统阐述了AI在循证医学、公共卫生和全球健康中的融合应用，提出了“AI融合型医学”的前瞻概念。在机器人领域，陈建宇团队的去中心化控制算法DEMOS、高阳团队的视觉语言规划框架ViLa，都在推动机器人走向更自主、更智能的未来。
这些科研突破的共同特点是：不仅追求学术顶峰的突破，更致力于解决国家重大战略需求和人类社会发展的根本性问题。
人工智能的发展绝非一所高校或一个企业能独立完成。清华大学深刻认识到这一点，并积极扮演生态构建者和协同推动者的角色。
2025年12月，由清华大学牵头，联合北京大学、上海交通大学等17所高校及8家领军企业和科研机构，成立了“人工智能开放联盟”。联盟理事长李路明指出，其目标是成为人工智能基础突破和技术创新的策源地、国际合作的重要窗口以及推进“人工智能+”行动的战略支点。
联盟的工作是具体而有力的。例如，北京大学承担科学智能语料库建设，高等教育出版社牵头高等教育语料库建设；上海交通大学推动“启悟”开源学习社区建设，激发年轻人创造力；北京邮电大学谋划国家教育智算服务平台，汇聚优质算力与资源。这种有组织的科研和攻关，旨在解决单个主体无力应对的基座性、系统性问题。
尽管成果丰硕，但前路依然充满挑战。AI模型存在的“幻觉”、可解释性不足、伦理与偏见等问题，在教育和医疗等关键领域容错率极低。同时，如何确保技术普惠，缩小不同地区、院校间的“智能鸿沟”，也是必须面对的课题。
清华大学通过其行动给出了部分答案：
*坚持自主可控的技术路线：“清小搭”等关键平台均基于自研大模型和知识增强技术构建，确保数据安全与可信。
*推动素养普及与师资培养：发布人工智能素养网站，并面向全国中小学教师开展“如何讲好AI通识课”专业能力提升项目，从源头培育生态。
*强化协同与治理：通过开放联盟等形式，整合产学研力量，共同制定标准，探索协同治理模式。
| 对比维度 | 传统模式 | 清华大学引领的“人工智能+”模式 |
|---|---|---|
| :--- | :--- | :--- |
| 教育核心 | 知识传授与记忆 | 能力培养与创新思维塑造 |
| 科研范式 | 单点突破、学科细分 | 重大问题牵引、交叉融合、平台化协作 |
| 技术应用 | 工具化、辅助性 | 生态化、融合性、重塑流程 |
| 发展路径 | 独立竞争 | 开放联盟、有组织科研 |
回望清华在人工智能领域的探索，其价值不仅在于一项项顶尖的科研成果，更在于它系统性地回答了一个时代之问：当颠覆性技术来临，一流大学应当何为？清华的答案是：成为前沿技术的开拓者、教育变革的引领者、以及创新生态的构建者。它正以教育、科研与生态“三位一体”的实践，蹚过人工智能这条奔涌的河流，为智能时代的国家发展与人类进步，探索一条坚实而富有启发的路径。这条路径或许无法简单复制，但其内核——以人的成长为本，以重大问题为牵引，以开放协同为方法——无疑为所有致力于拥抱智能时代的组织与个体，提供了深刻的借鉴。
3月23日 
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