问题——新一轮科技革命和产业变革加速推进的背景下，高校如何培养既“学得深”又“做得出”的复合型人才，成为人才培养中的现实难题。一些学生在学习与实践之间存在断层：课堂成绩不错，但项目落地与科研攻关能力偏弱；也有学生热衷竞赛，却在数学、物理等基础课程上薄弱，难以支撑后续创新。 原因——创新能力离不开长期积累与结构化训练。一上，人工智能等新兴领域跨学科特征突出，数学基础、工程实践与科研方法缺一不可；另一方面，竞赛与科研充满不确定性，容易让学生停留熟悉的题目与方法上，对高强度迭代、长期试错的准备不足。如何把“基础课—竞赛项目—科研训练”连成闭环，既考验学生的自我管理，也考验高校课程与实践平台的协同供给。 影响——以徐炜杰的成长轨迹为例，可以看到贯通式培养带来的综合效果。学业上，他学分绩点和综合测评中连续两年位列专业第一，多门课程接近满分，并连续两次获得国家奖学金。更关键的是，这种以基础能力为核心的投入，为后续竞赛与科研打下了“底座”。他曾在一次高等数学测验中遭遇低分挫折，随后通过提高课堂专注度、课后复盘、难题溯源和同伴互助等方式，逐步建立稳定的学习体系，并在数学竞赛中获得国家级奖项，体现出从“补短板”到“强优势”的转变。 竞赛上，他中国机器人及人工智能大赛中实现由“跟跑”到“领跑”。早期参赛时，团队面对现场环境变化等问题，需要对识别与控制参数反复校准，通过大量实验验证形成稳定方案，获得全国二等奖。随后在导师指导下转向“数字孪生”等新赛道，需要补齐自动化、建模与系统集成知识，团队利用暑期返校集中攻关，最终在第二十七届大赛中获得国赛一等奖、省赛一等奖，并刷新学校在这项赛事中的最好成绩。竞赛经历不仅提升工程实现能力，也强化了需求分析、团队协作与快速学习能力。 科研上，实践积累深入转化为科研产出。参与学术交流后，他先后完成省级、国家级大学生创新训练项目，在复杂场景算法应用等方向持续深耕，并围绕“稀疏红外小目标检测”等问题开展独立研究。面对实验数据不理想、模型迭代周期长等常见困难，他与导师讨论优化技术路线，在结构设计上进行创新组合，反复验证后形成相对成熟的方案。最终，他以第一作者在一区期刊发表论文，实现从“做项目”到“做研究”的跨越。 对策——从上述路径看，学生成长的关键在于“三个贯通”：一是基础课程与能力训练贯通，以高强度的数学、物理与编程训练为核心，形成可迁移的分析与建模能力；二是课堂教学与竞赛平台贯通，用真实任务牵引学习，把知识点转化为工程能力；三是竞赛实践与科研训练贯通，在导师指导下开展面向前沿问题的小课题研究，建立文献阅读、实验设计、结果复现与论文写作的规范流程。高校层面，可改进导师制与项目制学习支持，强化开放实验室、跨学科课程群和学术交流机会供给，推动“以赛促学、以研促创、体教融合”的育人成效落到实处。 前景——随着智能制造、智慧城市、公共安全等领域对高层次人才需求持续增长，具备扎实基础、工程能力与科研素养的学生将迎来更广阔舞台。以竞赛锻造解决问题的能力，以科研训练提升原创意识与方法论，以体育活动增强意志品质与团队精神，这样的培养模式有望在更多高校复制推广，形成面向未来产业需求的人才供给优势。徐炜杰作为校乒乓球队队长，在训练与学业之间保持平衡，也从侧面说明“全面发展”不是分散精力，而是对时间管理、目标规划与心理韧性的综合检验。
青年成长需要热爱驱动，更离不开方法与制度支撑。把基础打牢、把问题想透、把困难扛住、把协作做实，才能在一次次训练与攻关中形成可持续的竞争力。面向未来，期待更多高校完善培养体系，让青年在追求卓越的道路上既能“跑得快”，更能“走得远”，在科技创新与社会发展中承担更有分量的责任。