南方科技大学这次在人工智能领域的教育教学创新，给咱们展示了一个很好的实践样本。现在全球的人工智能技术发展得很快，大家都在琢磨怎么给学校做准备，培养出能跟上甚至是引领未来变革的人才。学校可不是简单地跟着热点跑，而是想着要给未来打个坚实的地基。南科大工学院的陈明伟教授说了，虽说现在大模型更新很快，不过那些数学原理、数据逻辑和系统基础相对来说还是比较稳定的。如果工科学生光会应用，不懂底层逻辑，那以后技术变了，知识结构跟不上怎么办？所以南科大这次新学期就正式设立了人工智能本科专业，还面向大一新生开了一系列通识课。这是想让所有学生都有基本的人工智能素养。 课程建设的难点是怎么把高深的理论讲得生动点，还有怎么让大家对这门学科产生兴趣。南科大的办法是用“强基础”和“重实践”来双管齐下。在夯实基础这方面，学校打破了不同院系的壁垒，特意从工学院、商学院、医学院挑了15名教授组成跨学科团队。他们把计算机、数学这些学科的知识融进课程里，目的是帮学生搭好知识框架。不管以后学生是搞算法开发还是搞系统架构，都能从原理上理解和分析问题。 为了让学生对学科感兴趣、更好理解，团队采用了“用应用来驱动兴趣，用实践来贯通理论”的策略。工学院的刘江教授用自己在医疗领域的研究举例子，告诉学生像支持向量机这样的算法是怎么从理论变成工具的。这种把前沿科研案例直接用到教学上的方法，让学生明白了技术是怎么发展的。 很多学生就像大一的兰子毅一样，在做图像分类这种任务的时候，不仅学会了用深度学习算法，还发现高质量数据对模型很重要。这种体验让他对数据科学产生了兴趣，也明确了以后要深造的方向。还有朱信怡同学，她在做随机森林算法练习的时候发现人工智能本质上是基于计算机能力的枚举和迭代，这就坚定了她学计算机的决心。 除了课程建设，学校还成立了人工智能学院来整合资源。这意味着南科大的人工智能教育和科研进入了一个新阶段。学院打算打造一个从通识教育到专业培养再到前沿研究和产业转化的全链条生态系统。 南科大的做法告诉我们，要应对人工智能时代的人才挑战，关键是要把地基打好。就是不能光停留在工具和模型上，得回归到数学和数据这些根本原理上。通过创新的课程设计、跨学科的老师整合还有产学研结合的模式，学校正在培养一批既能懂技术内核又有实践能力的年轻人。这不仅仅是为了学校好，更是为了国家未来在关键科技领域的竞争力筑牢基础。