超常规自主培养人工智能拔尖创新人才： 内在机理与本土路径

新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能 (AI) 已成为大国竞争的新赛道｡习近平总书记指出， “科技创新靠人才，人才培养靠教育” “科学的未来在青年”｡然而，当前高等教育体系形成了基于工业文明的确定性人才培养传统路径，在面对 AI 技术快速迭代､知识边界持续扩展与创新要素高度耦合的发展趋势时，明显呈现适配性不足｡技术创新的非线性涌现与人才培养的线性供给之间，范式错位越来越突出｡

在此背景下，自主培养 AI 拔尖创新人才，亟须突破传统路径依赖，探索一种与 AI 创新特性深度适配的超常规模式｡ “超常规” 即超越作为延长线的常规，强调在传统培养模式难以有效回应新问题的情况下，突破对既有路径和制度惯性的过度依赖，对人才培养体系做出系统性调整｡ “超常规” 并非单项改革措施的简单叠加，而是一种以系统重构回应范式变化的整体性改革思路，注重通过统筹调整组织结构､培养制度与资源配置等相互关联的环节，提高人才培养体系与 AI 创新规律之间的适配程度｡

沿此思路，本研究试图围绕 “为何超常规､何以超常规､如何超常规” 三个相互衔接的问题展开分析｡首先，明确 AI 拔尖创新人才的基本内涵和核心能力；继而考察传统高等教育在组织结构､制度运行和资源配置方面面临的现实约束，厘清为何需要超常规培养；随后梳理世界主要国家的相关制度探索，提炼超常规培养的内在机理｡在此基础上，结合我国新型举国体制优势提出本土实践路径，明确如何实现 AI 拔尖创新人才的超常规自主培养｡

一､AI 拔尖创新人才的培养目标与生态构建

讨论超常规培养，首先需要明确培养的对象与目标，即 AI 拔尖创新人才具有怎样的核心特征，其成长为何对高等教育提出了不同于一般人才培养的要求｡这构成了后续分析的逻辑起点｡

(一) AI 创新系统的运行特征

拔尖创新人才的关键特质在于创新能力，即实现 “在国际竞争压力下､在有限条件制约下，出类拔萃的高科技创新”。然而，创新能力并非脱离创新活动而独立存在，其具体内涵及形成条件受到特定创新系统的深刻塑造｡因此，对 AI 拔尖创新人才培养的分析不能局限于教育系统内部，而应从 AI 创新活动的运行规律出发，考察技术创新对人才能力结构及其形成条件提出了何种要求｡只有厘清这些，才能进一步理解 AI 拔尖创新人才培养为何需要超常规模式｡

在既往研究中，创新系统作为一种复杂系统已成为学界共识｡具体而言，创新并非遵循线性的知识生产路径，而是呈现出多主体交互､非线性演化与动态涌现的复杂系统特征｡一是交互性和适应性｡创新系统需要不断与外部环境交换信息，并根据环境变化调整内部结构｡二是自组织性｡新的研究方向､技术组合和合作关系并不完全来自预先规划，也可能在主体互动中逐渐形成｡三是涌现性｡AI 重大创新突破并不仅是知识､技术和资源的简单累加，而往往产生于异质要素间的反馈､耦合与重新组合，实现 “整体大于部分之和” 的系统效应｡

这些系统特征在 AI 领域有着具体而鲜明的体现：高校､科研机构､企业与应用主体等构成了高度开放的创新网络，知识､代码､数据与算力在其间快速流动，新的理论､算法和系统能力往往产生于不同学科､技术路线与应用场景的交汇处，而非某一主体或某一学科的独立推进｡这意味着个体能否作出重要创新，很大程度上取决于其能否进入这一网络的关键位置､参与异质要素的交互重组｡

(二) AI 拔尖创新人才的培养目标

创新系统的运行依赖于创新主体的参与｡然而，从人才类别的角度来看，目前 AI 人才尚未形成统一的分类标准｡现有分类大体从工作任务与能力深度两个维度展开：前者覆盖数据处理､模型研发､系统部署､应用转化和治理评估等不同环节，后者则区分一般应用人才､专业技术人才与从事前沿研究和技术创新的高层次人才｡对此，本研究所讨论的 AI 拔尖创新人才，主要是从能力深度的角度出发，指向经过高等教育系统培养，有潜力在基础理论､关键算法､复杂系统或新技术路径等方面作出原始性､引领性乃至颠覆性贡献的学生｡

与一般 AI 人才相比，这类人才的关键特征并不仅限于掌握更多既有知识和技术工具，更重要的是能否进入 AI 知识生产和技术创新前沿，在高度不确定的情境中识别具有战略价值的问题，整合异质知识､技术与资源，并推动新的理论认识向算法､模型或复杂系统转化｡

由此，AI 拔尖创新人才所需要的创新能力并非静态､单一的专业能力，而是一种与创新系统持续互动并协同演化的动态能力 —— 既需要在技术快速变化中不断更新知识结构､辨识新的研究方向，也需要在问题边界尚不清晰､技术路径尚未确定的情况下提出问题､形成假设并修正方案；既需要在某一核心领域形成深厚专业基础，也需要跨越学科､组织与技术边界，理解不同知识和资源在复杂任务中的作用｡

(三) 从知识单向传递转向育人生态建构

创新能力并非脱离环境而独立形成的个体属性｡一个支持创新的环境能够提供必要的资源､鼓励冒险､容忍失败､促进信息交流，并给予个体自主权，从而激发内在动机和促进创新能力｡在此视角下，AI 拔尖创新人才培养不仅需要扎实的知识训练，还要能接触前沿问题､参与知识生产，并获得开展复杂创新任务所需的组织与资源支持｡换言之，超常规培养 AI 拔尖创新人才的关键在于构建一个能够匹配和强化其创新特性的育人生态｡

从前述对 AI 创新特性与 AI 拔尖创新人才能力要求的分析来看，育人生态的构建至少需要考虑三点｡首先，面对 AI 创新对异质要素交互的高度依赖，人才培养需要打破传统学科建制形成的 “筒仓效应”，加强不同学科､科研机构和产业主体之间的持续联系，使学生能够进入多元知识交汇和真实问题生成的环境｡其次，面对技术快速迭代和创新路径难以预见的特征，培养体系必须摆脱标准化､线性化的工业模式，在保持基础培养稳定性的同时，提升灵活性与敏捷响应能力，以适配 AI 领域快速迭代的创新速度｡最后，人才培养体系要搭配高强度的动力供给机制，以触发创新涌现｡斯图尔特・考夫曼 (Stuart Kauffman) 指出，系统相变与重大创新的产生，往往需要关键催化因子驱动｡为此，人才培养还需要与科研平台､产业场景及公共资源体系形成更为紧密的衔接｡

总体而言，AI 拔尖创新人才培养的底层逻辑正在由相对封闭的知识传递，转向人才与创新系统的协同演化｡培养体系不仅需要传授已有知识，更需要为学生进入创新系统､参与复杂互动并形成原创能力提供相应的组织､制度与资源条件｡传统高等教育基于学科分工､稳态运行和分散配置形成的常规育人模式，也由此面临新的适配性挑战｡

二､AI 拔尖创新人才超常规培养的关键挑战

明确培养目标与育人生态的基本要求后，随之而来的追问是为什么当前高等教育的常规模式对 AI 拔尖创新人才培养的支撑力不足，而需要采取超常规的模式｡这是因为 AI 拔尖创新人才培养的逻辑已发生根本性转变，但传统基于工业时代学科分工逻辑设计的常规育人模式难以适应和满足新的要求，由此引发三重张力，成为超常规培养必须直面的核心挑战｡

(一) 学科制组织模式与 AI 开放交叉的张力

AI 拔尖创新人才的成长首先依赖开放､动态的知识组合｡与一些已经形成相对稳定知识边界和组织建制的交叉学科不同，AI 创新所需要的学科组合具有更强的问题依赖性与动态变化性，尚难固化为若干学科之间的固定组合｡2024 年诺贝尔物理学奖对机器学习基础研究的认可，表明 AI 的重要突破可以产生于不同学科原理的迁移与重组｡同样，对 1832 位 AI 顶尖研究者履历的分析也发现，近 20% 的研究人员毕业于数学､物理和化学等非 AI 专业｡由此可见，AI 拔尖创新人才既需要在某一核心领域形成深厚扎实的专业基础，也需要具备跨学科､跨领域､跨场景的整合能力，能够在不同知识传统的碰撞中提出新问题､构建新理论､形成新方法｡

然而，传统高校人才培养主要建立在学科制的基础之上，以一级学科､二级学科为边界设置院系､配置资源､组织教学并开展评价，长期形成 “垂直整合､横向隔离” 的组织格局：学科内部通常具有较高的整合程度与互动频率，学科之间则连接较弱，跨界合作需要承担较高的沟通和协调成本｡这种组织模式有利于专业知识的纵深积累，却难以为动态变化的知识组合提供稳定的制度空间｡在强学科边界之下，学生接触异质知识､跨学科导师与复杂问题的机会受到限制，跨学科培养也容易依赖个别教师的私人联系或临时性项目，难以形成常态化､可持续的培养机制｡同时，学科边界不仅阻碍知识流动，也会影响师资､项目､数据与算力等资源的跨部门配置｡在此背景下，如何在保持专业训练深度的同时，建立跨越既有边界的稳定连接，使不同学科的知识､人才和资源能够围绕前沿问题持续互动，成为首要挑战｡

(二) 大学稳态运行与 AI 快速迭代的张力

AI 拔尖创新人才的成长需要持续接入快速变化的知识生产前沿｡当前，AI 进入高速迭代､爆发式演进阶段，前沿算法､架构体系､工具平台和应用范式不断更新，知识生产､成果传播与技术转化的周期明显缩短｡有研究发现，2019 年，开放学术预印本平台 arXiv 上 AI 主题预印本的提交速度达到每小时 3 份左右，较 1994 年提升 148 倍以上；AI 预印本的平均更新周期为 41 天，约 33% 的 AI 预印本在当年完成两次及以上的版本更新｡在成果传播与学术影响转化方面，2014—2019 年，AI 预印本从发表到获得首次引用的平均时长仅为 0.2 年，较 2000—2007 年的水平缩短约 5 倍｡

这种指数级的迭代速度，对人才培养的敏捷性､时效性､前沿性提出极高要求｡然而，相较于 AI 领域对非共识､突破性成果的即时捕捉与转化，大学传统教学管理更多是遵循一种稳态运行的逻辑，以稳定､规范､有序为核心目标｡课程体系更新､培养方案调整等普遍以学年为周期，从调研､论证､修订到落地执行需经过多层级､多环节审批流程｡这种制度设计在传统学科中能够保证教学质量与秩序稳定，从而实现规模化､标准化人才培养；但面对 AI 指数级增长的技术迭代速度，常常会出现滞后性问题｡

由此带来的可能后果有两种：显性层面上，高校人才培养难以跟上技术与产业发展节奏，培养供给与前沿需求出现错位｡学生在校期间学习的知识､技术等，在毕业时面临淘汰或被新技术替代，导致其进入科研与产业领域后需要重新 “补课”｡隐性层面上，更具风险的是，如果过度强调这种 “时间差” 问题亦可能导致教育系统陷入 “追赶困境”｡简单来讲，当盲目聚焦这种时间差的消除时，可能转而以追逐即时热点替代系统培养，使课程建设和科研训练被短期技术变化所牵引，削弱基础理论训练与长期问题意识｡基于此，如何在维持高等教育高质量稳态的基础上，通过制度创新的方式，构建一种敏捷响应的培养模式，成为超常规培养过程中的第二重挑战｡

(三) 资源分散配置与复合型资源需求的张力

AI 拔尖创新人才的成长具有较强的资源嵌入性｡这不仅需要考虑资金､算力､数据､工程平台和应用场景等具体要素，也要考虑资源供给的周期､强度､集中程度与使用方式｡在此基础上，AI 创新兼具探索性研究与系统工程两种相互交织的活动逻辑，二者对资源配置提出了不同要求｡前者往往面临研究方向不确定､技术路径难以预见和成果周期较长等特点，因而更需要长期稳定､具有自主性并能够宽容失败的支持方式；后者则需要将算力､数据､工程团队和真实场景等要素进行系统组织，部分任务只有在资源达到一定规模并形成有效协同时，才能完成完整验证｡两种活动逻辑并非分别对应截然不同的创新类型，而是可能同时存在于同一研究过程的不同环节，并随着问题推进相互转化｡

然而，高校既有的资源配置方式难以同时回应上述两类需求｡长期以来，高等教育资源分配主要嵌入公平竞争､适度分散和项目制评价的制度框架，旨在维持学科生态平衡与机会公平｡但短周期､强竞争和以确定性产出为导向的项目支持，容易压缩高风险､非共识研究所需的持续探索空间；资源分散于不同院系､实验室和项目之中，又难以形成复杂系统验证所需的算力､数据､工程力量与应用场景｡与此同时，若将资源过度集中于少数既定任务和主流技术路线，也可能固化创新方向，削弱多样化探索｡

从更为宏观的创新生态来看，关键创新资源正加速向头部企业聚集，形成对学术界的全方位 “虹吸”｡Meta､谷歌和微软等头部企业掌握海量高质量数据与大规模算力，构建了极高的技术创新壁垒｡这一差距直接体现在创新产出上：根据斯坦福大学《2024 年人工智能指数报告》，2023 年工业界研发的有影响力机器学习模型数量为 51 个，而学术界仅 15 个｡当高校长期缺乏进入复杂工程和真实场景的条件时，学生便难以经历从问题提出､原理探索到系统验证和迭代修正的较完整创新过程，高校也面临在前沿创新生态中被边缘化的风险｡因此，第三重挑战重点聚焦如何形成兼顾稳定支持､开放探索与系统集成的资源配置方式｡

值得说明的是，AI 拔尖创新人才培养逻辑的转变，并不意味着常规高等教育制度已经失去合理性｡学科分工､规范运行与竞争性资源配置，在保障知识传承､培养质量和机会公平方面具有重要作用，只是当这些制度安排固化为封闭的组织边界､迟缓的响应机制和碎片化的资源供给时，便难以适应 AI 拔尖创新人才成长的新要求｡也正因如此，超常规培养必须以守住人才培养的基本底线为前提：基础理论训练的系统性､学术训练的规范性与教育公平的基本原则，不因培养模式的调整而被削弱｡换言之，超常规改变的是育人要素的组织方式，而非教育质量的基本标准｡

三､AI 拔尖创新人才超常规培养的国际探索

面对 AI 拔尖创新人才培养过程中的关键挑战，世界主要国家围绕组织模式､培养制度和资源治理开展了一系列探索性改革｡考察这些国家如何突破常规､作出制度回应，能够为理解超常规培养的可能形态提供经验参照｡

本研究兼顾地域代表性与模式多样性，选择美 国､英国､法国､德国､日本､韩国及新加坡等国作为研究案例，考察上述各国在 AI 研发创新实力､拔尖创新人才培养体系的完备程度､相关政策的推进力度以及实践探索的先导性等方面的具体做法，形成如下发现｡

(一) 组织模式上强化协同与制度连接

在组织模式层面，不少国家都试图在传统的垂直学科结构上，叠加一个横向协调层，通过打通学科壁垒，提升不同学科之间的连接密度，深化创新要素的流动，以缓解学科制组织模式与开放交叉需求之间的张力｡具体来看，主要存在两种典型的组织模式｡

一是校内横向中枢的制度化嵌入｡目前，不少高校都试图通过增设 AI 学院强化 AI 人才培养与科技创新｡虽然这有助于增加高校对 AI 领域的投入，但若新增学院以相对封闭的学科建制运行，也可能固化 AI 作为 “专门领域” 的组织边界，增加跨院系协同所需的协调成本｡从前述分析可见，AI 育人生态的构建，不仅需要增强计算与 AI 领域的专业力量，更需要提高对其他学科的协调与支撑能力｡为此，部分顶尖高校在建立专业组织载体的同时，赋予其横向贯穿的协调职能｡以美国麻省理工学院施瓦茨曼计算学院为代表，其既是计算学科的正式组织载体，又承担横跨全校的协调功能｡通过联合聘任､课程共建等机制，推动 AI 与工程､自然科学､人文社会科学等不同领域进一步融合｡

二是国家统筹下的跨机构协同网络｡AI 所需的创新资源常常分散在不同机构中｡要改变这种 “碎片化” 状态，就需要跳脱出高等教育的原有框架，通过国家层面的统筹规划与组织，将分散在不同机构中的师资､数据等关键要素汇聚到几个关键的战略节点上，在更大尺度上形成跨机构的人才培养与科研协同网络｡如法国 “人工智能跨学科研究院” 体系，体现了这种逻辑｡它们联合多所头部大学､科研机构以及企业，构建了跨越物理边界的协同网络｡

(二) 培养制度上加快响应与实战育人

在培养制度层面，为了缓解大学稳态运行与 AI 快速迭代之间的张力，各国试图提升人才培养体系对外部变化的响应能力，在确保学生接触前沿的同时，规避盲目追赶的困境｡核心举措主要围绕 “内容更新 (教什么)” “阶段衔接 (学多久)” “任务组织 (怎么学)” 三个维度｡

一是教学内容的动态更新，使其与科技前沿发展 “制度化对齐”，破解传统培养模式下知识更新较慢的问题｡主要做法有三：首先，快速扩充并丰富可选择的课程｡如自 2019 年以来，美国斯坦福大学持续扩展 AI 相关课程供给，课程内容逐步由传统计算机科学延伸至医学､生命科学和社会科学等领域，为学生提供更加多样的跨学科选择｡其次，在部分课程和培养项目中采用短周期､模块化设计，通过微课程等形式缩小教学单元，以增强课程内容调整与组合的灵活性｡最后，将前沿研究成果直接引入课堂，依托最新会议论文､预印本等资源，让新技术､新成果快速进入教学｡

二是学制的连续化设计，通过打破学位分割､实行贯通培养，让优秀学生能够在连续的时间跨度中深入学习､持续创新｡如美国卡内基梅隆大学设置 “五年制机器学习硕士项目”，允许本校本科生提前修读机器学习硕士课程，并在完成本科学习后，通过增加一个学年和一个暑期的研究或实习实践，获得机器学习硕士学位｡该项目将部分硕士课程前置到本科阶段，使本科专业学习､研究生高级课程与机器学习实践形成连续安排，从而减少不同学位阶段之间的课程重复和衔接损耗，提高培养过程的连贯性与时间利用效率｡

三是项目制实战育人，通过将真实任务和产业项目嵌入人才培养，破解传统课堂教学中内容滞后于技术迭代､脱离真实场景的问题｡首先，让学生在解决真实问题中实现创新能力的提升｡新加坡国家级人工智能研究与创新计划 (AISG)､法国 3IA 研究院等实践中，学生可以直接参与智慧城市､医疗等研究，研究问题源于实践需求，评价标准兼顾学术产出与实际问题的探究成效｡其次，推行基于真实任务的动态选拔，以实践压力驱动人才筛选与分化，实现人才质量与创新潜力的精准识别｡最后，借助真实任务的牵引，使培养节奏与科研前沿迭代､产业需求变化保持动态对齐，推动培养系统与外部环境形成 “结构性耦合”｡

(三) 治理机制上跨界联动与持续支持

在治理机制层面，以缓解资源分散配置与复合型资源需求之间的张力为目标，各国试图从三个方面着手，通过构建多主体协同联动的创新生态，同时为 AI 拔尖创新人才培养持续输入充足､稳定且可及的 “动力源”，保障其可以稳定运行和持续创新｡

一是产教协同的跨界联动，实现人才培养与产业资源､真实场景的及时对接与深度绑定｡如日本东京大学与软银集团合作成立超越人工智能研究所，通过基础 AI 研究和实际应用场景探索的深度融合，促进 AI 在产业和社会应用中的创新｡韩国科学技术信息通信部推出 “人工智能融合创新研究生院” 计划，由企业直接参与课程设计､课程讲授和联合研究，高校围绕企业现实问题组织 AI 融合项目，硕博士生在培养阶段即进入产业任务与联合研发过程｡

二是国家层面的战略性投入，通过强化资源投入的长期性､持续性､稳定性，破解传统科研资源分散配置模式所导致的资源供给短期化､碎片化与不稳定的问题｡如美国国家科学基金会自 2020 年起陆续建设 29 个国家 AI 研究院，每个研究院通常获得约 2000 万美元､为期 5 年的支持；英国则于 2018 年和 2023 年先后投入 1 亿和 1.17 亿英镑，建设两轮 AI 博士培养中心｡这本质上都是通过设立国家级平台，为开展基础性､前沿性和长周期研究提供相对稳定的条件｡

三是关键资源的基础设施化，从而进一步降低创新准入门槛｡具体而言，面对 AI 创新资源配置需求，不少国家通过国家或区域平台整合公共与私营算力､数据､模型和工具资源，推动关键资源由分散､封闭占有转向平台化共享接入，扩大研究与教育群体的资源可及性｡如美国启动 “国家人工智能研究 资源” (NAIRR) 试点计划，向研究者和教育者提供对算力､数据集､模型、软件､培训及用户支持的共享接入；欧盟打造 “欧洲人工智能按需平台与生态系统”，通过统一入口提供算法､工具､数据集､模型和计算资源服务｡这均指向了这种资源治理机制的转变｡

值得说明的是，上述实践尚未形成一套可以直接复制的完整模式，不同项目服务的人才层次､组织范围与政策目标也不尽相同｡更为重要的是，各类模式均具有鲜明的制度依赖：美国校内枢纽较多依托大学治理自主权､灵活的人事制度与社会捐赠，法国､德国国家级网络则建立在既有科研机构体系与公共财政结构之上｡因此，国际经验的意义不在于寻找某种 “最佳模式” 加以移植，而在于将其视为不同制度环境中的实验样本，从中提炼知识连接､培养制度与资源条件协同塑造育人生态的共性逻辑｡

四､AI 拔尖创新人才超常规培养的内在机理

国际实践丰富了我们对 “超常规” 边界与维度的理解｡然而，如果仅停留在实践层面的经验描述，则极易陷入对局部现象的碎片化解读或对表面模式的盲目机械模仿，难以触及变革背后的底层逻辑｡在很大程度上，AI 拔尖创新人才的超常规培养并非单纯的政策修补，而是一场基于系统思维的整体性范式变革｡为此，有必要透过各国具体举措，进一步追问其背后潜藏着怎样的共性逻辑转向，进而提炼支撑 AI 拔尖创新人才超常规培养的内在机理｡立足前述对人才培养底层逻辑以及超常规挑战的分析，结合对国际实践的梳理，AI 拔尖创新人才培养的内在机理整体可从以下三个转变来理解｡

(一) 从科层分割向枢纽整合转变

学科制组织模式与 AI 开放交叉之间的张力，实质上源于传统大学横向连接不足：长期以来，大学遵循以 “学科” 为核心的组织原则，通过科层化形成了一种 “垂直整合､横向隔离” 的组织格局｡然而，AI 领域的创新高度依赖多样化､非线性的跨界互动，这与传统学科制的 “筒仓效应” 存在冲突｡不过，直接改变乃至颠覆现有学科制度，不仅改革成本高昂，同时也面临较大风险与现实阻力｡为此，超常规培养的关键不在于彻底推翻现有体系，而是在原有框架中加入起统筹协调作用的关键节点｡这种设计不打破既有制度，却能建立新的跨部门､跨学科协同机制，让原本各自独立､互不连通的板块，变成能够整体统筹､高效联动的体系，从而显著降低跨学科合作的沟通与协调成本｡

在具体实践中，可以通过构建具有统筹和连接功能的枢纽型组织平台，强化跨主体协同､整合与催化功能｡值得强调的是，枢纽的关键不在于组织形态本身，而在于其连接功能，即能否发挥 “组织黏合剂” 的作用，将零散､偶发的跨学科合作转化为常态化､结构化的制度行为，使知识､人才与资源能够围绕前沿问题持续重组｡在此背景下，单纯增设 AI 学院，如果仍以封闭的学科建制运行，只会形成新的组织边界；只有当其能够持续连接不同学科和组织主体时，才能将分散的专业能力转化为面向复杂问题的协同能力｡

枢纽型组织的运行效能还取决于配套的制度化保障｡联合聘任､双重考核､跨学科学分互认､共享资源的使用规则等具体制度安排，决定了师生是否有动力跨界合作､资源能否真正跨部门流动｡缺乏这些保障，枢纽平台便容易退化为松散的协调机构，跨学科培养仍将依赖导师之间的私人联系｡因此，从科层分割向枢纽整合的转变，本质上是一个双层过程：既要在组织结构上设立连接节点，也要在运行规则上将跨界协作内化为教师和院系的稳定预期，从而为持续创新提供可靠的制度空间｡

(二) 从稳态线性向弹性敏捷转变

传统大学通常以统一的课程周期､学制阶段和培养程序组织人才培养，将基础训练､课程更新､学制安排和科研训练纳入相对固定的时间结构｡这种稳态线性模式有利于维持培养秩序和质量标准，却难以同时满足长期能力积累与快速接入前沿的双重要求｡因此，AI 拔尖创新人才培养在制度层面的关键转变在于打破单一､线性的时间安排，根据知识演化､人才成长和外部变化的不同规律，建立多时间尺度相互协调的培养机制｡

这种转变首先表现为知识更新节奏的差异化｡数学基础､计算理论等知识具有较强的稳定性与累积性，需要保持长周期､系统化的训练；前沿模型､开发工具和应用范式则快速演化，可以通过专题课程､模块化教学和短周期项目及时纳入培养过程｡两类内容分别承担夯实专业基础和接入技术前沿的功能，不能以快速更新前沿知识替代基础训练，也不能过度维持课程稳定而阻断新知识进入｡为此，人才培养应在保持核心知识结构､学分要求和质量标准相对稳定的同时，为快速变化的内容预留调整空间，由此形成 “基础稳定､前沿敏捷” 的双重节奏｡

多时间尺度的协调还体现为科研成长过程的连续化｡知识内容可以局部快速更新，但拔尖创新能力的形成仍然需要长时间积累｡传统分段式培养往往伴随着升学转段､环境适应和学术关系重建，学生已经形成的研究方向与科研节奏可能因此被打断｡那么，超常规培养的关键在于，让那些较早明确研究兴趣并希望持续深耕 AI 领域的学生，通过课程衔接､项目延续和本研贯通等方式，获得更为连贯的学习与研究经历，减少重复准备和转换损耗，延长其围绕核心科学问题持续探索的有效时间｡

此外，面对 AI 技术的快速演化，还需要通过真实任务建立及时的反馈与调整机制｡具体而言，培养体系难以依靠一套预先设定且长期不变的知识清单回应未来可能出现的全部问题｡真实科研任务和产业项目不仅是知识应用的场景，也是识别学生能力状态和调整培养路径的重要反馈机制｡学生在复杂任务中暴露出的知识缺口､能力优势和研究兴趣，可以反过来影响后续课程选择､项目难度和发展方向；技术前沿与实践需求的变化，也可以通过项目及时进入培养过程｡由此，人才培养不再完全按照预定程序线性推进，而是在稳定质量标准的基础上，根据学生发展和外部变化不断进行局部调整｡

(三) 从分散割据向生态协同转变

学生能否真正进入前沿创新过程，还取决于必要资源能否持续获得并有效组合｡传统资源配置的主要症结在于短周期､部门化和碎片化的供给方式，既难以为高风险､长周期的原创探索提供稳定支持，也难以形成复杂系统验证所需的资源规模｡为此， AI 拔尖创新人才培养的第三重转变，是从分散､竞争的配置模式，转向多主体共建､关键资源共享和差异化支持相结合的生态协同模式｡

生态协同首先要求推动资源公共化，使其从排他性竞争品转向普惠性公共品，跨越 AI 创新所需的基础门槛｡传统模式下，科研资源分散在各个单位，受限于分散布局与公平性原则，难以形成 AI 创新所需要的规模效应｡那么，超常规培养的关键，是要重新理解和定义这些创新资源的属性 —— 将其从影响人才培养质量的调节变量，转变为决定培养体系运行的基础支撑条件｡顺此逻辑，要打破以往短期化､碎片化的竞争性分配模式，通过构建普惠､网络化的资源供给体系，让拔尖人才能够在稳定､充足的基础条件下开展前沿探索｡

资源公共化并不意味着单一主体能够承担全部供给责任，而需要政府､高校､科研机构与企业共同参与｡为此，要深化多主体协同，推动政府､产业､高 校､科研机构等多方的资源共建共享｡面对产业界对数据､算力，甚至是顶尖人才的持续集聚，高校如果仅依赖短期､零散的项目支持，将逐渐失去创新竞争力｡为此，应建立多主体协同的稳定资源保障机制｡通过政府战略投入与校企深度合作等形式，推动资源配置从 “短期竞争” 转向 “长期稳定支持”｡这种稳定预期，实质上为人才培养提供了制度性保障，使其不必陷入短期资源争夺，能够专注于高风险､长周期的原创性研究｡

在此基础上，资源配置还需要在规模集聚与多元探索之间保持动态平衡｡一方面，AI 创新强调了资源集聚的重要性，但亦需要警惕过度集中带来的风险 —— 创新方向固化､资源分配二次极化与创新过度依赖资源支持等｡为此，在超常规培养的过程中，一方面要通过公共化资源供给保障体系运行的基本效率，另一方面要通过鼓励非共识创新､建立容错机制，避免技术路径固化与资源分配失衡｡换言之，资源保障的关键不仅仅在于确保资源的规模，更要通过制度设计保障人才培养体系的整体韧性，提升学生在任何环境中探索原始创新的能力｡

总体来看，枢纽整合､弹性敏捷与生态协同分别回应了人才培养中的组织分割､时间错位和资源分散配置问题｡枢纽整合通过提高不同学科与主体之间的连接密度，为跨学科课程､联合研究和协同培养提供组织基础；弹性敏捷通过差异化更新､连续培养和动态反馈，使人才培养既能保持基础训练的稳定性，又能及时回应技术前沿与学生发展的变化；生态协同则通过政府､高校､科研机构和企业之间的持续合作，为 AI 拔尖创新人才提供相对稳定的资源､技术和真实场景｡三者相互支撑，共同推动人才培养由封闭､线性和分散的运行方式，转向多主体､多节奏与多资源协同作用的育人生态｡

五､AI 拔尖创新人才超常规自主培养的本土路径

基于前述分析，本研究提出三条超常规自主培养 AI 拔尖创新人才的本土路径｡在很大程度上，本土培养路径的设计，既要遵循 AI 拔尖创新人才的成长规律和超常规培养要求，更要立足我国基本国情和制度优势，坚持系统思维，凸显鲜明的中国特色｡

(一) 以新型战略平台为枢纽，构建多层次协同育人网络

我国拥有规模庞大､层次多样的高等教育体系，也形成了北京､上海和粤港澳大湾区等各具优势的 AI 创新集群｡但在传统办学格局下，高校往往围绕院系､学科和单位边界分别配置师资､课程与科研资源，既容易造成重复建设和同质化竞争，也难以将区域内部的教育､科技与产业优势转化为协同育人能力｡在此背景下，关键不在于要求每所高校分别建立一套完整的 AI 拔尖人才培养体系，而是以新型战略平台为核心节点，提升不同层次高校与创新主体之间的连接度｡

北京中关村学院､上海创智学院和深圳河套学院等新型战略平台，为这一组织方式提供了现实基础｡这类平台的关键功能不应局限于培养顶尖学生，更在于发挥区域性枢纽作用：向上承接国家 AI 发展战略和重大创新任务，横向连接区域内高校､科研机构､科技企业与公共平台，向下将课程､导师､项目和关键资源辐射至不同类型､不同层次的高校｡由此，平台不再只是人才和资源的集聚场所，而成为组织育人关系､降低协作成本和促进要素流动的制度节点｡就组织形态而言，这类平台与法国 3IA 研究院､德国楚泽卓越学院同属跨机构的国家级枢纽，但其整合的深度与方式有所不同：法国和德国的模式主要依托既有科研机构体系，以项目和网络为纽带实现相对松散的联合；而我国的新型平台依托国家战略部署与区域统筹能力，能够在人才联合培养､资源统一调度和重大任务组织上实现更高强度的实体化协同｡这也正是我国制度条件在枢纽整合逻辑下的独特体现｡

在此基础上，枢纽的意义还在于实现由局部集聚向国家能力的递进｡北京､上海和粤港澳大湾区借助三个新型战略平台，同时依托各自的高校集群､科研基础与产业结构，形成具有差异化优势的区域培养生态；不同区域平台之间再通过课程互认､学生交流､导师共享和重大任务协作建立横向联系｡由此形成 “国家战略统筹‑区域平台组织‑高校分类参与” 的多层次网络，使区域创新优势进一步汇聚为国家自主培养 AI 拔尖创新人才的整体能力｡

(二) 以重大创新任务为载体，贯通知识学习与创新实践

区域战略平台能够连接分散的主体和资源，但组织连接本身并不会自动产生育人成效｡不同学科教师为何合作､学生围绕什么问题学习､不同主体掌握的资源如何形成有效组合，都需要共同的行动载体｡对于 AI 拔尖创新人才培养而言，能够将上述要素组织起来的核心抓手，是具有前沿性､复杂性和战略价值的重大创新任务｡

这一机制能否成立，关键在于对重大任务进行 “育人化” 转化，而非直接以科研组织逻辑替代教育逻辑｡平台和高校应当由科学家､教师与产业专家共同识别具有长期价值的问题，将重大任务转化为不同层次的课程模块､研究课题和系统实践，并根据学生的发展阶段设置递进式参与方式｡基础理论､研究方法和学术规范应保持必要的稳定性，前沿知识与技术内容则可以依托短周期课程､专题研讨和项目模块及时纳入培养过程｡本研贯通､跨学科导师组和长周期研究项目等，也应服务于学生围绕重要问题持续积累，而不是简单压缩修业时间｡

此外，重大任务牵引还要求相应调整评价方式｡一方面，评价的重点不应局限于知识覆盖程度和短期成果数量，而应考查学生能否提出有价值的问题､建立跨领域联系､形成新的方法，并在持续试错中推动问题取得实质进展；另一方面，任务牵引必须与学术自主保持必要张力｡换言之，对于尚未形成共识的科学问题和可能偏离主流路线的技术探索，仍需保留充分的自主空间与容错机制｡只有将战略目标的稳定性与创新路径的不确定性结合起来，重大任务才能成为激发原始创新的育人载体｡

(三) 突出新型举国体制优势，优化复合型创新资源配置

区域平台和重大任务分别提供了育人生态的组织载体与运行载体，其持续运转还取决于能否形成与 AI 创新相适应的资源供给方式｡如前所言，算力､数据､工程团队和真实场景等关键创新资源加速向头部企业集聚，高校仅凭自身力量难以获得进入复杂工程和前沿创新过程的完整条件，学生也因此难以经历从原理探索到系统验证和迭代修正的完整过程｡为此，我国新型举国体制的独特优势正在于能够形成边界清晰､功能互补的协同机制｡

其中，政府主要承担战略引导､长期投入和公共保障职责｡对于基础研究､非共识探索以及周期长､风险高､市场主体缺乏短期投入动力的领域，需要政府通过稳定资助和容错机制维持研究的连续性｡市场的作用则主要体现为提高资源配置的敏捷性，并将产业前沿的工程能力和真实场景引入培养过程｡企业掌握的数据､工程平台､技术团队和应用需求，是高校内部难以独立复制的重要育人资源｡通过联合研发､平台共建和产业导师参与，市场主体可以及时传递技术变化与应用反馈，帮助学生理解从理论方法到系统实现之间的复杂转换｡

政府与市场的协同，最终需要落实为差异化､动态化的资源配置机制｡基础课程､通用算力和公共数据应提高普惠性与可及性，为不同高校和学生提供进入 AI 创新的基本条件；复杂系统验证与重大攻关任务则需要围绕问题性质集聚关键资源；非共识､探索性研究应获得相对独立､稳定且宽容失败的支持｡资源配置还应根据任务进展､实际使用效能和技术方向变化进行动态调整，避免资源长期固化于少数机构､少数团队或既定技术路线｡

                                                             （来源：中国高等教育研究）