·（现在的大学）只要通过系统性变更，才能不断提高高质量研讨的成功率。每一个教授在科研上不克不及被学科所限制，要有肯定的自在权和判断权。已往我们的教诲体系老是偏幸最良好的人，大概有一天，这种情况会改变，你不肯定非得最好的大学，才能接受良好的教诲。

一

2023年，我正式担任香气扑鼻港城市大学（港城大）校长至今，我深切地感受到野生智能科技进展的速度异常快。

2010到2020年间，其时正处于大数据时代，人们认为“数据就是财富”。若是说大数据是新型能源，我认为现在的野生智能技能（AI）则远远超过了这一层面，AI的赋能远远超过以往的较量争论本领，它不但是“更快”而已，而是以一种颠覆性的体式格局带来了全新的可能。

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当较量争论机工程（computer engineering）、较量争论机科学（computer science）、技能生态系统（ecosystem）和大数据（big data）汇聚到一起时，技能进展的临界点已经到来。更紧张的是，技能变更的时代，野生智能（AI）起到主导的感化，而并非仅仅是帮助感化。

一个最有代表性的例子：在2024年，诺贝尔物理学奖和化学奖中，确实有部分结果与野生智能相干，并且是运用于医学的范畴，更引人注意的是，这些获奖者有部分科学家并非来自传统的大学或研讨机构，而是来自企业，譬如谷歌旗下的DeepMind公司。

这个细节其实异常值得存眷，也值得深入探讨。即当下的大学面对一场系统性的变更，但风趣的是，大学的进展并没有遇上技能进展的速度，技能进展得太快，但大学还没有跟上。

已往，我们对科研学术（scholarship）的理解，认为需要有充足的时间去思索、沉淀，学术研讨结果本应该是一个缓慢而沉稳的过程，可能耗时十年、五十年，最终才见结果。但现在，技能的进展已经进入光速的时代，很多技能五个月就能做出来，悠闲的学术情况已经很难保持。

以美国硅谷为例，是甚么作育了硅谷这样的科技生态情况？硅谷之所以形成，很大程度上得益于威廉·肖克利（William Shockley），这位集成电路芯片的发明人之一，因为厌倦了美国东海岸的生存，所以搬到西海岸创办公司，而斯坦福大学刚好就在那儿，顺势积极参与其中。

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

硅谷模式也给我带来很多开导，我在新加坡做了36年的教授，有一半以上的时间担任向导职务，也做底子研讨，同时也异常积极地推进立异创业，所以很了解其中的实际情况。

我们常常说，要推进科研结果的转化，这背后涉及系统性的挑战，其实不但仅是简朴几个环节的事。我这次来杭州窥察到，这座城市的科技立异生态系统已经异常成熟。为甚么杭州能获得成功？因为他们跑得更快，就这么简朴，这其实不是“有无钱”的问题。

杭州当局干预绝对较少，行政审批也越发高效便利，这种情况，天然而然就会吸引人才。

在我看来，让科技立异速度跑得快，提高行政效率和服务意识黑白常紧张的，乃至能够说，行政服务的效率和响应速度起到了决定性感化。

二

传统教诲模式里，大学办事讲究很多端正，不克不及够这样做、那样做，这样就跑得慢。

现在办大学，不再只是拼资金，或是名气有多大，而是拼行政机制是不是高效、有无服务性意识，若是行政机制做得好，科研人才天然愿意留上去，天然而然，更多国际性人才也会愿意到场。英语有句话是“Don’t just do things right,but do the right things。”（不要只是把事情做对，而是要做对的事情）

甚么是对的事情？ 大学如何做得好？人才愿意来、有人来，还能带人才来，就这么简朴。

我来到港城大后，我其实不把本身当作校长管理者角色，而是服务者，我最喜好用的一句话是“Approve”（赞同）。

我常常对我的行政职员说，“你在这里，不是管理，不克不及够很威风地说不克不及够。你能够说‘我发起这样做’。”这样就酿成服务了。

对付顶尖的科研人才来讲，他们看重的是研讨的自在度和创业的自在度。跑得快对他们来讲是无益处的。有些人才黑白常强的科研人才，我会告诉他们，“你继续做研讨，不需要事事都亲力亲为，其他事情让我来帮你做。”我要想办法让这些人才信任我，这异常枢纽。

近期，我们港城大有一个年轻的副教授（Associate Professor)连跳两级，承当了讲座教授（Chair Professor）。我之所以让他连跳两级，是因为我想给年轻的科研工作者传达出一种旌旗灯号，即“若是你做得充足好，你没必要等。”若是一个年轻的科研工作者明知道本身再努力，但只能得到极小的职位提升机会，他还会有多少动力呢？所以，对付年轻的科研工作者来讲，时间、资历或年限其实不是唯一尺度。

我进展顶尖的科研人才来到这里能够在三年时间内从“好”变“异常好”，再用三年的时间酿成“杰出”。这不但是我的期望，更是我作为港城大校长的任务，只要通过系统性的变更，才能不断提高教授做出高质量研讨的成功率。英文有一句话叫 increase the batting average（提高击球率），我进展每位教授都能做出有分量的结果。

顶尖科研人才进入高校，这只是一个开始。这一年多时间，我不但随处找顶尖的科研人才，我也花了很多时间物色符合的行政人才。没有现成的行政人才，我会培养年轻的行政职员，给他们机会锻炼。但若是有些岗亭的人不符合，我就直接换人。我在学校也特别和各个学院的院长强调，“你有一个紧张任务，就是引进人才，人才的成功是你的成功，他们的失利就是你的失利”。

三

现在我们虽然强调底子研讨很紧张，但更应该鼓励底子研讨能尽快产出结果，然后申请专利。若是一个科学家做出了科学结果，但在提升、鼓励机制上没有获得支持，是不会持续投入的，这黑白常实际的问题。

2024年12月，我们与深圳市当局互助建设的“国家知识产权运营（深圳河套）国际转化试点平台”正式开始运营，一旦转化成功，人人就会邃晓，这条途径是可行的。现在已经有越来越多的技能成功转化并落地到企业，这恰是因为人人看到了实着实在的结果。

我国虽然不是最早提出立异生态这个概念的国家，但今天，我们已经比已往好很多了。比如在杭州、深圳、姑苏，科技立异进展得很快，这也得益于当地实质性地赋予资本，再加上人的推进。这在欧洲就异常难。

现在内地大学也开始谈融会教诲（即跨范畴、交叉学科），我以为传统的教授教养头脑必须改变，过往传统学科设置理科理科分得很清楚，交叉未几，这不但是内地大学的问题，很多大学在结构上也是如此，异常强调学科边界，比如某个范畴就是某个范畴，二者之间隔着一条马路，永久不交叉。

但我现在践诺的学校实行室更象是一个“横向高速通道”（Superhighway Horizontal）。异常开放、活动性很强。每一个教授虽然归属于个别学院，但在科研上不克不及被学科限制。在这个情况里，院长不克不及说“我不批准，你就不克不及做”，每位教授都有肯定的自在权和判断权。

现在还会有人对AI表示耽忧，认为能够用它来写论文、做弊，影响进修过程等。但教诲的核心其实其实不是测验，教诲的本质是进修。我为甚么要在意他所学的知识是被人类西席教出来的，还是被AI教出来的或是他本身学的？

我喜好野生智能的地方在于，它是平正的。若是你够聪明，你就能学得更好，它能让每一个人的程度一起提高。已往我们的教诲体系老是偏幸最良好的人，轻忽了那些绝对较差的人。大概有一天，这种情况会改变，你不肯定非得在最好的大学，才能接受良好的教诲。

恰是因为这种新的范式变更，我们应该完整拥抱AI。现在在港城大，我们已在日常的进修中引入AI程序，这个项目的核心是为先生打造一个「AI个人导师」，这位AI导师会异常有耐心，并且险些全天候在线。

我其实不是一个会在意已往的声誉和头衔的人，若是让我用一句话来谈起我的科学观，那就是“Why not? We can do it”（为甚么不克不及？我能够做到）

很多人很惊讶地问我，都这个年龄了，为甚么还要跑到香气扑鼻港来？我只看前方的路，不会往回看来时的路。

发布于：上海市