「編者按」不久前，由江西財經大學工商管理學院承辦的“2025年（春）中國管理50人論壇”在麥廬園校區順利舉行，本次論壇以“中國管理的世界貢獻”為主題。福耀科技大學常務副校長徐飛教授在大會上發表了題為“中國式現代化道路與大學治理變革”的主旨演講，內容涵蓋中國式現代化道路的內涵與特征、大學治理在這一進程中的角色與使命、大學治理變革面臨的挑戰、AGI 時代大學治理變革的策略與路徑等四個方面。以下內容整理自現場演講，有刪節。

1 中國式現代化道路的內涵與特征

1.1 深刻內涵

中國式現代化是中國共產黨領導的社會主義現代化，既具備各國現代化的普遍性，更有著基于中國國情的獨特之處，呈現出五大顯著特征：一是人口規模巨大的現代化，中國龐大的人口基數決定了現代化進程的艱巨性與復雜性；二是全體人民共同富裕的現代化，致力于讓發展成果惠及全體人民，縮小貧富差距；三是物質文明和精神文明相協調的現代化，注重在追求物質豐富的同時，提升國民的精神文化素養；四是人與自然和諧共生的現代化，強調可持續發展，走綠色發展之路；五是走和平發展道路的現代化，在國際舞臺上秉持和平、合作的理念，與世界共同發展。

1.2 獨特之處

對比西方現代化，中國式現代化的獨特性體現在多個方面。在領導力量上，堅持黨的領導，為現代化建設提供堅實的政治保障；在發展理念上，以人民為中心，一切發展都是為了滿足人民對美好生活的向往；從規模來看，承載著超大人口，需要解決的問題更為多樣復雜；在發展路徑上，摒棄兩極分化，追求公平與共同富裕；發展過程中，兼顧物質與精神文明建設；在理念層面，秉持綠色共生，重視生態環境保護；在國際關系方面，堅持和平合作，推動構建人類命運共同體。

2 大學治理在中國式現代化進程中的角色與使命

2.1 人才培養

大學要為現代化建設培養拔尖創新復合型人才。人才培養模式正從傳統的“ I 型”向“ T 型”、再向“π型”轉變。通常T型人才強調一專多能，有較廣知識面和一項專長；π型人才則在T型人才基礎上，進一步深耕某一專業領域，擁有兩個及以上的“長板”技能，知識和技能結構更趨多元化和專精化。此外，在通用人工智能（AGI）大行其道的當下，不僅要科技向善、人機對齊，更要把人才自身培養成既適應科技發展又堅守人文價值具有人性光輝的“新智人”。

2.2 知識創新創造

大學作為知識創新策源地，正從極宏觀（探索宇宙演化）、極微觀（解析物質基本結構）、極端條件（模擬高壓真空等極限環境）及綜合交叉（推動生物芯片與神經工程等跨學科融合）突破認知邊界。同時，大學聚焦關鍵技術，構建基礎研究到轉化的創新生態，在AI與人類智能協同中，通過認知模型研發與協作范式探索，成為人機互動賦能、共同進化的前沿實驗場。

2.3 社會服務

社會服務是高校的重要職能。高校憑借科研實力，通過搭建產學研平臺、孵化科技企業等方式推動成果轉化，為新質生產力注入創新活力。依托學科優勢組建專家智庫，在政策制定、產業規劃等方面提供智力支撐。同時，深度參與社區建設、鄉村振興等公共事務，以志愿服務、文化傳播引領社會風尚，其創新治理模式和實踐經驗，為社會治理提供可借鑒的范例。

2.4 文化傳承與創新

大學作為文化傳承創新的核心陣地，肩負著弘揚中華優秀文化和增進世界文明的時代重任。一方面深耕典籍整理與非遺“活化”，讓傳統智慧煥發新生；另一方面搭建國際學術平臺，推動不同文明在比較研究中增進理解，從文明對話走向對話文明。通過構建兼具民族根脈與全球視野的文明新形態，以學科交叉培育創新思維，在守正創新中塑造契合時代需求的精神文化，為人類文明進步貢獻大學智慧與方案。

3 大學治理變革面臨的嚴峻挑戰

3.1 科層制、學科建制、學術評價重塑

作為知識創新的核心場域，大學傳統科層制架構與學科分野在腦機接口等技術催生的跨學科生態中顯露出張力。研究范式加速從還原論轉向整體論，融合生態學動態平衡觀、網絡科學拓撲思維及東方“天人合一”的系統性智慧，為破解學科壁壘提供哲學支撐——前者視大學為有機系統，關注知識流動的網絡效應；后者激活整體關聯的認知框架。神經科學與量子物理的跨界對話，正逼近“意識如何產生于物理基質”這一終極命題，不僅革新心理學與腦科學研究范式，更對身心二元論、自由意志等傳統哲學命題與宗教意識闡釋體系形成沖擊。在此背景下，大學需在學科建制、學術評價等維度構建適應性治理框架，既要守護知識探索的自由，又要為這場可能重塑人類自我認知的范式革命提供制度支撐，在動態平衡中培育文明演進新動能。

3.2 教育公平與價值倫理解構

在AGI技術大行其道下，社會層面的技術壟斷與階層割裂或將從擔憂走向現實，普通群體因教育資源、數字素養差距被排斥在技術紅利外。這種分化將重塑社會結構，掌握AI大模型等尖端技術的認知特權階級與依賴傳統技能的技術無用階層間，正形成比財富差距更具滲透性的“認知種姓制度”，暗合尤瓦爾?赫拉利預言的“技術封建主義”雛形。

在高等教育領域AGI技術可能加劇教育不公平，經濟發達地區和優質高校，能夠更好地獲取和利用AGI技術資源，為學生提供更優質的教育服務；而經濟欠發達地區和普通高校，則可能因資金、技術和人才等方面的限制在技術應用上滯后，從而導致學生接受教育的機會和質量方面存在差距。

AGI技術的應用還將引發一系列價值倫理問題：腦機接口技術使“思想植入”成為可能，如社交軟件算法在非洲青少年中植入消費主義的速度驚人，而消費主義將一切異化為符號化商品催生貪婪；“信息繭房”加劇認知撕裂，進而引發人心凝聚力衰退；社交媒體助長傲慢與嫉妒；碎片化信息滋生思維惰性。

簡言之，貪婪、傲慢、嫉妒、懶惰、戾氣等人性弱點，在AGI的加持下以更隱蔽方式侵蝕人們的精神生態。在高校，學術造假（利用AGI代寫論文等）、數據隱私與安全（學生學習數據被不當收集和使用）、算法偏見（影響學生評價和資源分配的公正性）等亦有愈演愈烈之勢。因此，如何確保AGI技術在高等教育中的合理、規范應用，維護教育公平與倫理秩序，成為亟待解決的問題。

3.3 知識半衰期驟降

3 構課內容與教學模式

在數字化與科技爆發的當下，知識半衰期從工業時代的20年驟降至5-6年，前沿領域更縮短至1年。這意味著學生畢業時，約60%專業知識已滯后于行業需求。某調研顯示2024年技術崗應屆生知識匹配度較2015年下降37%，“畢業即知識斷層”成為現實。傳統學科穩定性與科技迭代爆發性矛盾凸顯：計算機專業傳統課程滯后于當下技術架構，生物工程教材內容常晚于CRISPR技術應用18-24個月。

這種脫節既造成人才培養與產業的“時間差”，也催生持續學習能力危機。未來教育需構建“基礎底盤+動態接口”架構，既強化數學等底層思維訓練，又通過產業協同實現知識實時更新。正如OECD報告指出，其核心是培養能自主完成多次知識重構的“數字原住民”，讓終身學習成為生存底層能力。

3.4 過時的“工業化”培養模式

當前大學培養模式深陷“工業化”窠臼，標準化、批量化、同步化特征顯著：大班授課主導下，知識點被切割為模式化模塊，人才評價依賴標準化答案的考試體系，嚴重桎梏思維活力。這種流水線式培養缺乏小班研討的深度思辨、個性化方案的精準培育及專業化領域的深耕細作，致使第一性原理思維（追根溯源的本質探究）與灰度思維（多元包容的辯證認知）長期被邊緣化，難以適應創新驅動時代對復合型人才的多元需求，亟待從培養范式上突破整齊劃一的工業邏輯，構建更具開放性與適配性的教育生態。

3.5 教師發展轉型嚴重滯后

高校教師發展轉型滯后問題凸顯，其能力結構、知識更新機制與數字化教學需求脫節，傳統知識傳授模式和固化學術路徑難以適應智能時代人才培養要求。與此同時，虛擬人、數字人、AI智能體能力提升迅猛：智能教學系統可全天候精準答疑，數字人能模擬多模態教學并生成個性化報告，AI學術助手在科研基礎環節效率超越人類。2024年麥肯錫預測，到2030年超60%標準化教學任務將由智能體承擔，教師在知識傳遞維度的不可替代性年降15%。

這將倒逼教師重構定位，從知識“搬運工”轉型為認知引導者、學習活動設計師、成長分析師、心靈陪伴者和教育生態共建者，并在批判性思維培養、情感價值傳導等AI薄弱領域構建自身的核心優勢。但當前教師培訓技術賦能不足、路徑模糊，亟需構建“技術素養+教育創新+終身學習”三位一體機制，避免被智能工具邊緣化，這場教育范式革命已刻不容緩。

4 AGI 時代大學治理變革的策略與路徑

4.1 第四代新型大學呼嘯而來

1088年，意大利博洛尼亞大學和1200年法國巴黎大學的誕生，標志著第一代中世紀大學出現，其以知識傳授為核心。1810年，柏林大學創立、開啟第二代近代大學時代，在傳授知識基礎上重視知識創造，形成“大學自治、教授治校、學術自由、教學與科研統一”理念。1904年，美國威斯康辛大學提出人才培養、科學研究、社會服務三大職能，現代大學至此成型，與社會發展聯系更為緊密。

進入21世紀，隨著AGI技術的迅猛發展，大學教育迎來了新的變革契機，第四代大學應運而生。以可汗學院、奇點大學、密涅瓦大學等新型大學以及改革力度極大的“開環大學”——斯坦福大學為代表，展現出與以往不同的特質。它們以使命驅動、挑戰導向為指引，特別是將AI/AGI技術深度融入教學、科研與社會服務之中。

新型大學是世界大學演進的必然趨勢，它將重塑教育生態，培養出適應AGI時代需求的創新型人才，為人類社會的發展注入新的活力與智慧。誠如聯合國教科文組織發布的《共同重新構想我們的未來：一種新的教育社會契約》報告所呼吁的，面對AGI挑戰，教育需要新的社會契約，高等教育要高質量發展更應積極探索變革之路。

4.2 更新教育理念

不同于人們熟悉的GPT（Generative Pre-trained Transformer，即生成性預訓練變換模型），AGI 作為共性技術或通用技術GPT(General-Purpose Technologies)，正在以前所未有的方式格式化/重塑所有行業，在教育領域其影響和沖擊尤為深遠而深刻。在AGI時代人類知識積累再多也無法與AI抗衡，“知識中心主義”甚或“能力中心主義”將淡出教育。傳統“知識中心主義”面臨顛覆——當AI能納秒級檢索重組人類知識庫，以知識儲備為核心的評價體系與課堂傳遞效率，在算法驅動的個性化學習系統前迅速失效。

“能力中心主義”同樣承壓：AI不僅能模擬邏輯推理等認知能力，還能通過強化學習持續優化決策模型，使能力培養路徑出現結構性變革。教育的傳統優勢加速消解，核心競爭力正轉向不可計算的“元能力”培養——創造性想象、復雜情感認知、倫理價值判斷等。這迫使教育體系從知識傳授范式向智慧養成范式躍遷，在人機協同的新圖景中，重新錨定其作為思維工坊與價值培育場的本質存在。

4.3 提升思維層級

在當今VUCA（易變性、不確定性、復雜性、模糊性）和BANI（脆弱性、焦慮性、非線性、不可預測性）特征鮮明的時代，教育者和受教育者的思維，亦需要從線性思維向非線性思維，從因果性思維向相關性思維，從確定性思維向灰度思維，從工具理性思維向價值理性思維，從對錯思維向美好思維，以及從自然人思維向“自然人-數字人”對齊思維，從人類中心思維向生命共同體思維轉變。特別地，要涵養第一性原理思維、灰度思維、量子思維和參數化思維。此處，對量子思維和參數思維略作展開。

相對于西方經典（牛頓）思維注重粒子性、分解性、獨立性、單元性、靜態性、邏輯性、漸變性和次第性，與東方思維高度契合的量子思維更注重波性、統攝性、關聯性、系統性、動態性、直覺性、突變性和涌現性；顯然，量子思維的這些特性是由量子的疊加、糾纏、漲落、躍遷、坍縮、相干、包容、測不準、不確定等特征所決定的。

參數化思維則是一種將復雜問題拆解為可量化可調節的“參數”，通過構建參數間邏輯關系實現系統化分析與優化的思維方式。其核心是將事物屬性、規則轉化為可配置的變量（如數值、選項、公式等），通過調整參數組合觀察結果變化，從而找到最優解。該思維強調模塊化、邏輯關聯和數據驅動，能提升決策效率與靈活性，廣泛應用于科技、商業、管理等領域，幫助人們從經驗驅動轉向系統化、精準化的問題解決模式。

4.4 構建內在聯動的“三位一體”體系

在教育強國、科技強國、人才強國“三大強國”戰略融合背景下，重塑教育生態需構建三個內在聯動的“三位一體”體系，破解教育、科技、產業“孤島效應”，實現“教育強基、科技賦能、產業增值”的正向循環，為中國式現代化注入持續創新動能。

一是筑牢戰略基石?！敖逃?科技-人才”三者是知識生產、轉化與應用的閉環體系。教育作為基礎，需打破傳統模式，構建“科技賦能教育、教育培養人才、人才反哺創新”的動態循環：高校應成為“教育+科技”樞紐，通過智慧實驗室、虛擬教學平臺等將前沿科技融入教學場景，實行“科研+產業”雙導師制，讓學生在真實項目中提升創新能力；建立“需求預測—供給調整—成果孵化”聯動機制，針對“卡脖子”領域定向設專業、開發融合課程，使教育精準對接科技人才需求，形成“教育強基、科技賦能、人才支撐”的協同格局。

二是打造創新共同體。構建“教育-科技-產業”三位一體的科教融匯、產教耦合生態。校企共建“課程開發共同體”，將企業最新技術轉化為教學模塊，如高校與科技企業聯合開發AI應用課程；建設“產學研用”一體化平臺，政府、高校、企業聯動，形成“技術研發—中試轉化—人才實訓”閉環，縮短科技成果轉化周期；建立“產業需求導向”評價體系，將企業參與度納入高校評估，推動職業院校與企業共建“現代產業學院”，提升人才與崗位匹配度，實現“研發在高校、轉化在企業、應用在產業”的無縫銜接。

三是打通價值通道。“科學-技術-產業”三位一體跨越“創新死亡之谷”，推進“學科鏈—創新鏈—產業鏈—資本鏈”四鏈融合。打破學科壁壘，建立交叉研究中心，推動基礎研究向應用技術轉化；構建“基礎研究—應用開發—商業化驗證”全周期服務體系，通過中試基地提升技術成熟度，降低轉化風險；借鑒“創新雨林”模式，政府引導基金、風投、產業資本形成接力投資，賦能科研成果從概念驗證到市場應用，實現“科學發現催生技術發明、技術發明帶動產業變革”的螺旋上升。

4.5 構筑人機協同混合式教育體系

構建以學生為中心、認知進化為核心的人機協同體系，通過“教師-學生-AI”三元互動實現智能增強（HI+AI=IA），重塑教育生態。一是三元協同重構學習主體。AI作為“認知伙伴”嵌入學習流程，與教師、學生形成動態互動：教師借AI精準定位認知盲區，設計個性化策略；AI依托數據模擬多元路徑，提供即時反饋；學生在人機、師生交互中發展元認知能力。三者構建“AI筑基、教師引導、學生自主”的三維結構，突破傳統二元模式，形成協同認知共同體。

二是多元學習范式的智能融合?；旌鲜綄W習通過技術激活多元認知模式：對話式學習中AI解析思維邏輯，引導知識建構；核查篩選式學習借助知識圖譜聚類信息，訓練信息批判能力；頭腦風暴式學習中AI生成創意矩陣，激發跨維聯想；角色扮演式學習依托虛擬仿真模擬復雜情境；反思式學習通過AI分析日志生成反思清單；跨學科學習融合知識圖譜打破學科壁壘；元認知策略學習將“如何學習”顯性化。各類范式通過人機協作，實現從知識獲取到思維訓練的進階。

三是AIGC驅動認知進化路徑。AIGC技術推動學習內容從“預設”轉向“動態生成”，依據學生狀態實時適配資源，實現知識獲取與認知加工同步。人機交互中的“認知摩擦”（如AI反常識假設引發思辨）成為進化動力，推動學生能力躍遷：從依賴記憶的“低能”到理解推理的“高能”，從單一專精的“單能”到跨域整合的“多能”，從范式內應用的“多能”到突破創新的“超能”，最終形成人機協同下的獨特“異能”（如數字直覺）。

四是人機共生的教育新生態。體系致力于構建“人智融合”生態：教師轉型“認知教練”，聚焦情感聯結與高階能力培養；AI作為“數字學伴”承擔知識檢索、技能訓練等機械任務；學生從知識消費者轉變為認知建構者。通過優化人機交互，實現AI符號處理與人類具身認知的“神經耦合”，動態平衡認知負荷，培育應對不確定性的“智能增強型”人才。該體系以技術賦能認知進化，推動學習從效率提升到本質重塑，構建“人智共舞”的未來教育范式。

4.6 科研范式變革

在AGI浪潮的席卷下，大學科研范式正經歷著前所未有的深刻變革?？v觀科研范式的五次革命，從“經驗科學”階段依靠觀察與實驗積累數據，到“理論科學”階段通過數學模型與邏輯推演產生定律/定理，再到“計算科學”利用計算機模擬復雜系統，又到圖靈獎獲得者吉姆·格雷（Jim Gray）所謂的“數據密集型科學發現”依賴大數據挖掘揭示規律，直到當今蔚然成風的“AI for Science”借助人工智能探索科學未知，每一次變革都推動人類認知邊界的拓展，為科研帶來顛覆性突破。

當下，AGI憑借其強大的學習與分析能力，能夠對海量科研數據進行深度挖掘與處理。在生物醫學領域，它可從全球疾病數據庫、基因序列圖譜等復雜數據中，快速提取關鍵信息，挖掘疾病發生、發展的潛在規律，為精準醫療提供全新路徑。在材料科學方面，AGI能基于量子力學原理和材料特性數據，模擬新材料在不同環境下的性能表現，預測潛在的新材料結構，幫助科學家突破傳統試錯研發模式的局限，大幅縮短研發周期。

科研工具的革新在AGI時代尤為顯著，大規模智能化基礎設施和裝置成為科研的新支柱。大語言模型不僅能輔助科研人員快速檢索、整理文獻，通過自然語言處理技術理解晦澀的學術表述，還能基于已有知識生成創新思路，甚至參與論文撰寫與邏輯推理。

同時，AGI可與各類科研儀器深度融合，實現實驗自動化、智能化控制，自動采集、分析實驗數據，實時調整實驗參數，有效提高數據采集與分析的效率和準確性。這場變革還促使大學科研組織模式向跨學科、開放協作轉變。

AGI強大的整合能力打破了傳統學科間的壁壘，不同領域的研究人員可以借助AGI共享數據資源、協同分析，共同攻克復雜科學難題。例如，天文學與計算機科學、統計學的結合，利用AGI處理來自望遠鏡的海量觀測數據，發現宇宙中的未知天體和現象。未來，AGI將持續重塑大學科研生態，推動科學發現和技術創新邁向新高度，成為驅動學術進步與社會發展的核心力量。

4.7 科研管理及成果發表變革：“細粒度化”和“機器可讀”

采用智能合約、區塊鏈技術管理科研項目，在保護創新的同時加快科研成果傳播與應用。學術出版新模式即納米出版，不再局限于傳統長篇論文形式，面向大數據處理，提升知識關聯性和機器可讀性，促進學術交流。學術成果細粒度化，引用可精確到特定數據點、實驗方法或理論觀點，有助于準確追蹤學術貢獻和影響。實現機器可讀性，需要使用語義標注技術、知識圖譜技術、標準化數據格式、自然語言處理技術、本體建模技術等，推動傳統學術引用關系變革，構建基于數據挖掘和分析的量化評價體系，對開發相關技術工具的學者給予獎勵，推動學術成果開放獲取。

4.8 學術分布式治理和教育新生態系統

分布式學術治理強調權力分散，打破中心化權威，讓更多學術主體參與決策；注重多元主體合作，包括學者、機構等共同治理；利用信息技術實現信息共享與溝通協作；建立自下而上的反饋機制，以適應學術發展的多樣性和動態性，其目標是通過集體智慧和民主決策，更公平、透明地分配教育資源、資金和機會，激勵學術創新和知識共享。

以數字技術為支撐，構建超越物理空間和時間范疇的教育平臺，使其更加開放、包容和創新。廣泛使用區塊鏈、智能合約等技術，確保參與者的貢獻得到準確記錄和公正評價，自動化項目管理和資金分配，降低運營成本，提高效率，形成開放協作和自我維持的教育生態系統。

█學者簡介>>>

徐飛 博士，文科資深教授、博士生導師，美國哈佛大學、MIT高級訪問學者。歷任上海交通大學副校長，西南交通大學校長，上海財經大學常務副校長，現任福耀科技大學常務副校長，國務院政府特殊津貼專家。