AI时代教育改革：中关村学院人才培养新榜单
北京中关村学院博士生正在展示其科研成果。 图片由北京中关村学院提供
先看一个真实案例。不久前，2026世界数字教育大会上，北京中关村学院研究员李秋熠及其团队，联合国际开源社区HuggingFace，正式发布了一款名为Carbon的生成式基因组大模型。他们的定位非常精准——“Carbon就是生命科学领域的DeepSeek”。李秋熠的原话是：“仅用3B/8B参数，它就实现了对行业标杆模型‘Evo2’7B/20B参数的越级对标，更将计算效率提升了整整275倍。”这番话听起来令人振奋。
但真正让人意外的，或许是这个成果背后的机构——北京中关村学院，成立刚满两年。2024年由教育部与北京市共同发起，筹备组当年6月成立、9月第一批学生就已经入学。学院与中关村人工智能研究院实行“一体两院、融合发展”模式，作为中央与地方联手打造的“教育改革创新试验田”，它同时集纳了前沿研究平台、产业孵化器和创投基金。这些要素加在一起，最终汇聚成一场对数字时代教育底层逻辑的前瞻性实验。
破：重新定义“人才”的评价标准
李秋熠为什么选择这里？理由其实很简单：学院不问“你产出过多少论文”，只问“你的科研能不能产生真实的影响和价值”。
在此之前，他待在大厂，做出过DNA大模型，论文也发了。但几天后，美国的“Evo2”上线，新闻铺天盖地，他的成果几乎无人问津——不是技术不行，而是缺少长期的耐心审视和工业级资源把它推到产品层面。而在学院，他那个“高风险、长周期”的项目，不仅拿到了算力和团队支持，最重要的是拥有了最宝贵的试错权。结果呢？一年多后，Carbon诞生并宣布开源。
这套科研评价标准丈量的，不只是科研人员。它也决定着什么样的人能和学院一起往前走，推动中国人工智能领域的变革。
举个更具体的例子。南开大学医学院2024级博士研究生张博雅，没深入做过AI，对机械工程也了解不多。如果按传统招考逻辑，她大概率不会进入一家“AI学院”的视野。那她是怎么被识别出来的？常务副院长董彬给出答案：“我们要找的，是那些在不确定环境下，能发现新问题并提供解决方案的人。”
学院的博士生主要来自31所共建高校。想加入，除了要通过代码和数理能力考核，还得过一道特殊的综合素质关——包括面试和两场从早8点到晚8点的全天实战。第一场是“AI实战赛”：考生可以调用任何网络工具和算力集群，解决来自产业一线、没有标准答案的难题；考官不只看答案，还全程观察每个人如何从零面对困难、每一步怎么推进。第二场更激烈，叫“AI创新黑客松”：头天晚上先上两小时创业速成课，次日早晨8到10人自由组队，限时完成方向确定、AI辅助设计、商业计划书撰写、宣发制作和现场路演。观察员全程盯人，来自产业和创投界的评委用便利贴打分。张博雅就是在这套机制里被选中的。
这种“不看存量看潜力”的逻辑，还在往更前端延伸。去年3月，海淀区教委牵头成立了北京少年人工智能学院（海淀），面向初二到高二学生，构建了“体验营—课程培养—特训营—一生一策”的全链条机制。相关负责人李姣阳说得很清楚：“它延续了同一套理念——不是在标准考试里找满分选手，而是在高强度科研探索和开放式学术熏陶中，发现那些有潜力定义问题的少年。”
当衡量的标尺从“答案”转向“问题”，被点亮的，是人的全部可能性——无论他们来自哪个专业、哪个年龄段，也无论他们是否曾被看见。
融：重新定义“知识”的生产方式
新标尺，必然催生新生产方式。
北京中关村学院的运行逻辑和大多数高校截然不同——只有项目，没有学科。每届大概招330名学生，专业背景从计算机、材料到医学，覆盖50多个领域，约20%来自AI交叉学科，所有人围着具体项目融合。
融合的开端并不顺利。第一届博士生吴倩云，来自厦门大学物理化学专业。刚加入固态电池AI项目组时，和计算机背景的队友开会，经常“语言不通”。转折点来自一组预测数据——AI队友跑出一组看起来很有潜力的结果，吴倩云结合离子传输机理提出：“这个趋势可能还需要结合物理过程验证。”后来团队重新检查数据与模型，发现部分结果确实受数据波动影响较大，按原方案继续走，整个方向都会偏航。如今，吴倩云成了连接“算法”与“物理世界”的桥梁：她从电化学与材料机理角度为模型提供真实场景与物理约束，AI方向的同学则通过算法与智能体工具提升科研效率。两种思维方式，从“彼此陌生”变成了“彼此赋能”。
在这里，传统大学“先分专业、再学知识、最后应用”的路径被翻转——从真实问题出发，在攻关中倒逼知识的融合与更新。学科边界不再是教学组织的预设框架，而是可以灵活穿越的弹性边界。
吴倩云的项目只是一个缩影。学院设有四类科研项目：国家战略任务、导师主导课题、学生自主立项，还有一个专门探索“超常规”方向的未来实验室。自主立项的学生要经过答辩，向评审组证明课题价值。副院长秦涛介绍了这套体系。
新的知识生产方式虽显激进，却被一整套制度稳稳接住。师资端，50%有海外求学背景，30%来自产业界——包括微软前全球合伙人、美团前首席科学家等产业领军人物，也有硅谷创业者和国内一线解决“卡脖子”问题的实战专家。课程端，学院创设了“8课时前沿短课”——短周期完成知识传授，内容来自相关领域过去3到6个月的最新科研进展。一门课4周讲完，教师第二次讲时，至少50%的内容要更新。
上述设计凝练为“六极”培养理念：“极基础、极应用、极交叉”的研究理念，搭配“极经典、极前沿、极实战”的培养方案。目前，学院有120多个项目在同时推进，其中11个来自学生自主立项。
这套理念同样贯穿少年学院。去年，李秋熠给北大附中高一学生侍正航布置了一个入门任务：用模型做增强子活性预测，并尝试反向设计。没想到不到一周，侍正航就完成了，还进行了多轮迭代和优化。惊喜之余，李秋熠把他领入基因注释任务的核心环节——这正是Carbon高效理解基因序列的关键能力之一。结果呢？“他直接参与了一个模型底层模块的算法重写，提出了一个此前不存在的架构方案。我们验证后发现，它比所有现有方案都要好。”今年4月项目中期答辩时，原本内向的侍正航激动地说：“如果不来这里，我绝不可能做成现在这些事情！”
在真实问题面前，年龄和资历的边界已被打破。取而代之的是一种新“秩序”：谁能在不确定性中提出关键问题，谁就掌握了创造的主动权。
立：重新定义“成功”的衡量坐标
当知识的生产方式被重新定义，“成功”的坐标也在位移。截至目前，学院已孵化出深度机智、新烛时代、开物纪等多家前沿科技企业，覆盖具身智能、AI+可控核聚变、AI+新材料等多个硬科技赛道。
北京理工大学2025级博士研究生荚左龙，入学次月就加入了学院的创业孵化计划。“我是奔着创业来的。”在那里，他遇到3个志同道合的同学。他们的目标很明确：做一款能替代实习律师基础工作的AI助手——高效率、高质量、永远在线。学院帮他们对接到北京顶级的律师事务所，看清真实需求。今年2月，在学院支持下，他们在步行5分钟的中关村AI北纬社区完成注册，前后只用了一周。4月产品上线，内测视频播放一周破5万，预约量第一天破百，客户来自全国各地。目前公司正与两家律所洽谈深度合作，推动产品真正走向产业。“创业这条线的发展速度，连我自己都有些意外。”荚左龙说。
“从想法到公司”的路径被压缩到最短——这套模式，被院长刘铁岩概括为“政产学研创金”六位一体。2025年11月，学院成为全国高校人工智能区域技术转移转化中心（北京）的理事长单位，同步成立AI商学院与创投基金，深度参与行业标准制定。
这种“实战”导向同样贯穿少年学院。今年寒假AI少年营期间，学员不仅承担科研攻坚任务，还要参访具身智能企业、上手操作机器人、观摩博士生团队的AI黑客马拉松路演。他们不是未来的预备军，而是当下的参与者。
从中学到博士，从实验室到产业界，从国家转化平台到行业标准制定……一种贯通的生态正在这里成形。当然，这场实验的最终结果，要看这些年轻人将来能定义出怎样的问题。
“做难而正确的事，走慢而长远的路。”刘铁岩心里还有一个更远的期待：“如果未来有一天，中国真正涌现出大批世界级人工智能人才，能够留在中国大地上、支撑国家发展、参与全球竞争，我们希望其中相当一部分来自这里。”