2013年，科教界经历了不平凡的一年。这一年里，有鲜花和掌声郑哲敏、王小谟两位院士获得国家最高科技奖，施一公当选中国科学院院士和美国科学院外籍院士，神州十号、嫦娥三号发射成功；这一年里，也有质疑和叹息北大研究生发声明退学“苦力科研”，复旦研究生黄洋遭室友投毒身亡。这一年里。。。。。。
1月18日，国家科技奖励大会在北京人民大会堂举行，郑哲敏院士、王小谟院士获得2012年度国家最高科学技术奖。郑哲敏为爆炸力学、应用力学和振动专家。王小谟为雷达工程专家。
北大信息科学技术学院研究生杨恒明发表“退学声明”，称实验室的工作“就是把工程文件修改修改格式从一个软件流到另一个软件，这种工作对于成为世界一流大学的北大的硕士研究生，几近于一种侮辱。”。
中央组织部副部长潘立刚3月22日在北京大学宣布了中央、国务院的任免决定，王恩哥担任北京大学校长(副部长级)；因年龄原因，周其凤不再担任北京大学校长职务。王恩哥曾任中国科学院物理所所长、中国科学院副秘书长等职务。
复旦大学2010级硕士研究生黄洋遭室友投毒，经抢救无效，于4月16日在附属中山医院去世。这一消息发布后，立即引起社会的广泛关注，人们在表达悲痛、惋惜的同时，也对造成惨剧的原因进行种种猜测。
美国当地时间4月30日，美国科学院公布消息，清华大学教授施一公当选美国科学院外籍院士；此前的4月25日，他还当选美国人文与科学学院外籍院士。2013年12月，施一公成功当选中国科学院院士。
北京时间6月11日17时38分许，神舟十号载人飞船发射升空。中国航天员聂海胜、张晓光、王亚平搭乘神舟十号飞船出征太空。12月2日1时30分，我国在西昌卫星发射中心用长征三号乙运载火箭，成功将嫦娥三号探测器发射升空。
教育部、国家发展改革委、财政部近日下发《关于深化研究生教育改革的意见》，我国将逐步建立研究生教育规模、结构、布局与经济社会持续健康发展相适应的动态调整机制，基本稳定学术学位授予单位和学位授权学科总体规模，建立学科动态调整机制。
科学网四位知名博主曹聪、李宁、李侠、刘立在8月1日出版的《科学》（Science）上撰写题为《改革中国科技体制》（Reforming Chinas S&T System）的文章，为中国科技体制存在的问题把脉并提出改革的思路。
原铁道部副总工程师、运输局局长张曙光法庭上一席供述，引发舆论哗然。他称当年收受企业2300万元，是因参评院士“需要花钱”。根据记者调查，张曙光曾为“组织科研成果”花费。他参与院士评选的个人著作，涉嫌由专家团队在集中时间段内集体完成。
2013年诺贝尔奖于10月7日起陆续揭晓，生理学或医学方面，发现囊泡运输的调节机制获奖；之前呼声颇高的“上帝粒子”成功获得物理学奖；美国三位科学家因“为复杂化学系统创立了多尺度模型”获得化学奖。
11月，中国人民大学招生就业处处长蔡荣生因招生问题被调查。曾在中国人民大学区域与城市经济研究所任教授的张可云公开发文称，高校行政化背景下的自主招生是毒瘤。
12月19日，中国科学院和中国工程院公布了2013年院士增选结果。中国科学院选举产生了53名中国科学院院士和9名中国科学院外籍院士；中国工程院选举产生了51名中国工程院院士和6名中国工程院外籍院士。
中国科学技术大学生命科学学院吴缅教授与美国宾夕法尼亚大学医学院杨小鲁教授合作，在癌症代谢机制研究中取得一项新的突破性发现，即证实p73蛋白激活了癌细胞中的磷酸戊糖途径，支持了肿瘤细胞的增殖。【详细】
科学家基于他们于2006年发现的压电电子学效应，发明了具有全新结构的晶体管，并首次研制出由大规模三维压电电子学晶体管阵列组成的，具有柔软、透明和主动自适应性能的压力传感成像芯片。【详细】
我国科学家研究之后发现表观遗传信息中重要的一类DNA上的甲基化是可以遗传的，而且所携带的表观遗传信息被传递到子代，并调控着早期胚胎发育基因表达的“开关”。【详细】
美国南卡罗来纳大学的工程师研制出世界上最薄的氧化石墨烯过滤膜。这种薄膜拥有较高的渗透选择性氢气和氦气能够轻易通过这种薄膜。【详细】
施一公课题组2013年在《自然》等期刊发表5篇论文，均获得了较高的关注。分别为【论文一】【论文二】【论文三】【论文四】【论文五】。
瑞士伯尔尼大学的研究人员在楼层与人类寿命长短之间找到联系，认为住得越高寿命越长。研究表明，对那些住在8楼以上的人来说，他们提早死亡的几率要比住在低层的人低22%。【详细】
浙江大学的科学家们研制出了一种超轻材料，这种被称为“全碳气凝胶”的固态材料密度仅每立方厘米０．１６毫克，是空气密度的六分之一，也是迄今为止世界上最轻的材料。【详细】
DNA双螺旋结构早已为人熟知，而英国剑桥大学科学家21日在《自然化学》杂志上发表的论文显示，四螺旋DNA结构，即G-四联体同样存在于人类基因组中。【详细】
清华大学物理系的研究人员与合作者在拓扑绝缘体的研究中取得重要进展，发现了磁性掺杂拓扑绝缘体中由能带拓扑量子相变而导致的磁性量子相变。【详细】
美国一项新研究之后发现，人体生理反应的节奏跟昼夜交替一致，一旦被破坏，免疫系统的抗病能力就会降低。现代社会免疫炎症包括肠炎发生频率高，很大一部分原因就在于作息不规律。【详细】
中国科学家利用与美国斯坦福大学联合开发的高效低噪声上转换单光子探测器，在国际上首次实现了测量器件无关的量子密钥分发，成功解决了现实环境中单光子探测系统易被黑客攻击的安全风险隐患，大幅度的提升了现实量子密钥分发系统的安全性。【详细】
美国斯坦福大学研究人员近日报告说，他们已建成全球第一全使用碳纳米管的计算机。专家觉得，这一成果或将开启电子设备新时代。【详细】
细胞分裂，一个变两个，看似简单而奥妙无穷的生命过程，可在开始分裂的那一刹那，是什么力量让细胞产生“凹陷”，进而一分为二？浙大叶升课题组第一次解析了细胞分裂蛋白FtsZ所形成的原丝纤维的三维结构，从中找到了其中的答案。【详细】
良好睡眠习惯对身体健康十分重要。英国一项最新研究证实，睡得晚或睡觉时间不规律会影响儿童智力发育，降低其反应、阅读和算术等能力。【详细】
上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海模式生物研究中心等处的研究人员，在新研究中证实Rig-I是NF-B信号的一个重要的正调控因子，并揭示了其分子调控机制。【详细】
美国斯坦福直线加速器中心和斯坦福大学的研究人员研发出了一个巧妙的“蛋黄壳”设计，使得锂离子电池的存储能力比当前的商业技术高出5倍以上，创造了新的储能世界纪录。【详细】
复旦大学吴宇平教授领导的课题组其研发的新型水锂电，可以大幅度降低电池的成本，提高其单位体积内的包含的能量，从而使电池充电时间更短，储存电量更多，耐用时间更久。【详细】
英国研究人员在《科学》杂志上发表报告说，他们利用特制3D打印机打印出类似生物组织的材料，这一成果将来有望应用在医疗领域。【详细】
6月30日至7月4日，由丝绸之路大学联盟资料子联盟（UASR-MSESA）与西安交通大学资料学院联合主办的“2025西安交通大学世界暑期校园（XJTISS）-丝绸之路大学联盟暑期讲堂：Frontiers in Materials Research”举行。本次课程汇聚了来自全球顶尖高校和科研机构的专家学者，经过10场全英文专题陈述，深化探讨了资料科学范畴的前沿研讨与技能使用，招引了海内外师生近万人次参加，反应火热。
课程由世界闻名学者领衔，包含欧洲科学院外籍院士、西安交通大学Evan Ma教授（相变资料与高熵合金专家），新加坡南洋理工大学Upadrasta Ramamurty院士（增材制作与资料力学功能威望），以及国家级人才、西安交通大学Turab Lookman教授（资料信息学与机器学习前驱）。此外，来自剑桥大学、新加坡国立大学、印度理工学院等高校的共10位出色学者，环绕金属资料、清洁动力陶瓷、电子功用器材、资料先进表征方法学等方向，共享了最新研讨效果与未来趋势。
课程选用“线上+线下”混合形式，线下主会场设在西安交通大学，招引了青年教师、学生近2000人次现场参会；线上经过Zoom、Voov Meeting、Facebook等渠道全球直播，上线余次，掩盖亚洲、欧洲、北美等多地高校与研讨机构。参会者经过实时互动与专家深化沟通，足够体现了课程的世界化与开放性。
在先进功用资料方面，西安交通大学Evan Ma院士针对相变存储器的速度与漂移问题，提出了西安交通大学的原创处理方案，相关研讨掩盖Nature、Nature子刊论文30余篇。西安交通大学胡磊教授从热膨胀与热传导基础理论动身，提出半导体封装资料的立异规划，处理集成电路范畴的要害难题。新加坡国立大学Yu Jun Tan教授展现了影响呼应资料在软体机器人中的突破性使用，其效果屡次登上《Science Robotics》、《Nature Materials》封面。
在先进结构资料方面，新加坡南洋理工大学Upadrasta Ramamurty院士体系解析了增材制作合金的强度、延展性及疲惫功能调控机制，并探讨了纳米压痕技能的立异使用。西安交通大学张敬奇教授展现了3D打印钛合金的均匀性优化战略，其效果发表于《Science》、Nature Communications》等顶刊。印度理工学院德里分校Lakshmi Narayan教授共享了Inconel 718与不锈钢316L成分梯度接头的增材制作与力学测验技能。新加坡国立大学Xipeng Tan教授从微观安排工程视点，解析金属增材制作中结构-功能的精准调控战略。新加坡A*STAR Shubo Gao博士聚集金属增材制作工艺优化与高功能合金开发，有关技能已推进工业使用。
在前沿穿插范畴方面，西安交通大学Turab Lookman教授结合机器学习与资料信息学，阐释怎么加快新资料的发现与规划。剑桥大学Matteo Seita教授以“索比讲座”回忆金相学160年开展前史，并介绍其团队开发的低成本显微表征技能（DRM）在增材制作质量操控中的使用。
课程完毕后，参会师生高度评价其学术深度与安排水平。新加坡国立大学参会学者表明：“陈述内容兼具基础理论与使用价值，为资料学科穿插研讨供给了新思路。”西安交通大学资料学院学生反应：“与世界顶尖学者面对面沟通，极大拓宽了科研视界。”
本次暑期校园不只强化了丝绸之路大学联盟成员间的学术协作，也为全球资料科学研讨者搭建了高水平沟通渠道，逐渐提升了西安交通大学在世界资料学范畴的影响力。未来，联盟将持续深化此类活动，推进资料科学的立异与人才教育训练。
未来20年最具颠覆性的科技变革是什么？未来50年最具突破潜力的科学方向是什么？未来的科学家应具备怎样的能力和潜质？
昨天，位于上海北外滩的世界会客厅迎来了“未来科学大奖十周年庆典·科学峰会”，16位历届大奖获得者与国内外顶尖学者及公众分享自己心中的“未来”，在观点碰撞中眺望科学的远方。
2015年1月，“未来论坛”在北京诞生。成立大会上，一群世界知名的中国科学家和企业家共同发出“打造属于中国的科学大奖”的倡议。一年后，单项奖金高达100万美元的“未来科学大奖”问世，《自然》杂志称其为“中国诺贝尔奖”。
作为一个由民间公益组织颁发的科学奖项，未来科学大奖设有生命科学奖、物质科学奖、数学与计算机科学奖三大奖项，表彰在中国做出具有世界级影响力的科研成果。十年来，已有39位科学家获得大奖；十年间，企业出资设立民间科学奖项的做法在国内蔚然成风，形成了一股激励科学创新的社会力量。真格基金创始人徐小平说：“也许在100年后，比起诺贝尔奖，中国科学家更想获得未来科学大奖。”
此次科学峰会联席主席、上海交通大学李政道研究所副所长丁洪院士在开幕式上表示，这不仅是学术思想碰撞的盛会，更是科学探索与公众认知的交流，希望激励更多年轻人投身科学前沿。
“mTORC1是一个蛋白激酶复合体，它可是唯一一个被证明能增加健康寿命的化合物。”西湖大学讲席教授管坤良在主旨报告中提到，随着基础研究的深入，人们可能在不久的将来找到延迟衰老的“不老药”——而这正是生命科学与医学的终极追求。
峰会现场，多位生物医学领域的顶尖有经验的人指出，随着肿瘤、病毒、免疫疾病等前沿研究的深入，基础研究、应用研究和临床研究之间的距离越来越小，甚至到了相互融合、协同发展的阶段。因此，“在三者之间架起桥梁就显得很重要，医生科学家在整个世界都很缺乏。”香港中文大学校长卢煜明院士透露，他们在每年招收的300名医学生中，给予15%最好的学生以特别训练，让他们从一年级就进入实验室，同时学习科学和医学文化，以便未来能同时胜任临床与科研任务。
与会物理学家们则认为，未来20年人类社会最具颠覆性的科技变革将是能源突破。南方科技大学校长薛其坤院士说，可控核聚变的实现，将永久改变人类社会的能源结构，可以支撑起任何发展。中国科学技术大学陈仙辉院士坚定地看好“室温超导”，因为“无论是人工智能、量子计算机，还是生物技术，都有待于核心关键材料的突破”。中国科技大学常务副校长潘建伟院士说：“AI是生机勃勃的现在，量子计算是不可避免的未来。人类向自然界学习，发展出了最美妙的理论‘量子力学’；向大脑学习，得到了最好的结果‘人工智能’。”所以，他觉得重塑未来的方向是“人工智能+量子计算”。
未来的科学将交棒给今天的年轻人。面对未来的种种不确定性和AI挑战，科学大咖们纷纷“喊话”青年科学家“追逐自己所爱”。
“很多人说，AI已经可以精确预测蛋白质结构，结构生物学家要失业了。”西湖大学校长施一公院士说，自己早就不是一个“结构生物学家”，他的实验室早在十几年前就开始转型，不再研究单个蛋白质。“我们要思考的是，当蛋白质都能被预测之后，我们还必须了解到什么？”由此，施一公把研究推向了一条过去完全不可想象的路——从蛋白质结构的差异“倒推”生物现象，从而发现疾病机理，这完全颠覆了传统生命科学“从粗到细、由远及近”的研究范式。
这一科研范式创新的背后，是成为一名真正优秀的科学家所一定要具有的能力——批判性思维、发散性思考、独立性判断。陈仙辉将它们视为未来科学家的“三件套”潜质，同时他强调要坚持自己内心认定的重大科学问题，在学科交叉中坚定前行。
“唯有热爱可抵岁月漫长。”潘建伟认为，探索未知的路途极为艰辛，他对未来科学家的中肯建议是，“选择你最喜欢的、最能够吸引你的方向”，唯此才能坚持到底。
编者按：当前，数字技术正在以前所未有的速度、深度和广度融入教育。中国政府格外的重视发展数字教育，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明白准确地提出，要促进人工智能助力教育变革。2025世界数字教育大会以“教育发展与变革：智能时代”为主题，旨在把握智能时代教育发展脉搏，深化数字教育国际合作，引领数字教育创新发展。在教育部高等教育司的指导下，本期推出促进人工智能助力教育变革专题，聚焦如何持续推进高等教育数字化转型、智能化升级，邀请知名大学书记校长、院士等撰文探讨立足智慧教育新阶段人工智能赋能高等教育创新发展的新标准、新路径，为加快高等教育高质量发展、建成教育强国提供有力支撑。
摘要：在人工智能技术深度重构全球产业格局的背景下，工程智能作为衔接科学发现与产业实践的核心枢纽，正推动传统工科转型、教学场景革新与教学模式重构的深度变革。同济大学通过成立工程智能研究院等五大研究院、创新“师—机—生”三元协同教学体系、建设智慧校园以适应个性服务等具体举措赋能学科转型、创新教育模式、提升治理能力，系统探索工程智能驱动学科转型发展的创新路径。
人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，正深度渗透并重构工程领域的全生命周期流程。在工业生产场景中，基于智能协同架构的现代化工厂加速实现规模化部署，数据驱动的产线协同优化机制与资源动态调度系统已演进为行业基准配置。国际机器人联合会（IFR）2024年度《世界机器人报告》（World Robotics Report， Report No. WR2024）多个方面数据显示，2023年中国工业机器人安装量达27.6万台，占全球总量的51%，这一数据实证了中国在智能装备集成应用领域的全球引领地位。工业机器视觉与多模态感知技术通过实时工况监测系统及异常预警算法，明显提升了制造系统的运行效能与质量控制水平。在生物医药领域，人工智能技术通过分子对接模拟与药效团建模，实现了药物构效关系的高效解析，其对于潜在化合物生物活性的预测精度，有效缩短了候选药物从实验室研发到临床前研究的转化周期。农业智能化领域依托“人工智能+大数据”技术平台，无人机精准施药系统、智能水肥一体化灌溉装置及土壤多参数监测传感器网络已实现规模化应用，在提升粮食安全水平和作物遗传改良效率方面成效显著[1]。
当前，人工智能已成为驱动工程领域创新发展的新质生产力。其技术体系正在重塑工程创新的方法论范式：深度学习基于仿生神经网络架构，通过特征自动提取与模式识别算法，实现了海量工程数据的智能解析；以GPT-4、DeepSeek-V3为代表的预训练大模型技术，依托超大规模跨模态语料训练形成的知识融合能力，为复杂工程问题求解提供了跨学科认知框架。
人工智能通过技术赋能与场景创新的双轮驱动机制，正在加速工程领域从经验依赖型决策模式向数据智能决策范式的结构性转型。这种以数据闭环迭代机制、算法动态优化框架与领域知识图谱深层次地融合为特征的创新范式，不仅催生了工程智能这一交叉学科领域，更通过技术链与价值链的协同重构，推动人类工程实践向高精度建模、自主化决策与可持续创新的智能化阶段演进。
科学智能（AI for Science）致力于解决“0到1”的基础理论突破，通过机器学习算法与推理模型处理海量数据，揭示数据内在关联规律，其核心在于科学发现的“理论正确性验证”。工程应用则更强调“实践可行性优先”原则。以隧道工程为例，面对地下地质条件的高度不确定性，工程智能通过实时数据处理与动态决策机制，在施工安全与进度控制间建立平衡。这种决策模式的核心特征是：在复杂约束条件下，优先生成可执行的工程解决方案，而非追求理论模型的绝对精确性。
本文提出的工程智能（AI for Engineering）包含双重实现路径：“1到N”的科学成果转化路径与“1到0”的实践反哺理论路径（如抗生素应用先于机理解析的典型案例）。该范式在智能建造、城市安防等工程场景中体现显著的应用导向性。相较于科学智能，工程智能具有三个基本特征：第一，多约束条件下的可行性导向，需统筹成本、环境、资源等多元目标；第二，多学科技术的集成创新，依赖跨领域技术整合与系统化管理；第三，全流程可靠性保障，要求每个决策环节具备可验证性与过程可控性（见下图）。
尽管人工智能技术取得突破性进展，但其在工程领域的深度应用仍面临系统性挑战。首先，瓶颈体现在认知推理与可解释性层面：现有大语言模型在复杂属性关联任务中易出现特征解耦失效。典型案例如图像检索场景中，输入“提黑色袋穿红衣者”的查询指令时，模型可能会产生属性错位响应，输出“提红袋穿黑衣者”的误判结果；在“斑马线闯红灯行人”检测任务中，模型对合乎条件的特征关联能力不够，导致关键属性（闯红灯）的漏检问题。实证研究表明，DeepSeek-R1模型的幻觉发生率仍达14.5%，凸显其证据链构建与溯因推理的局限性。
其次，可信性与可行性的协同困境显著：大模型在工程方案生成时存在物理规律适配偏差。以汽车设计为例，模型输出的三维参数化方案可能违反机械运动约束（如车门开合轨迹干涉），或破坏多视图几何约束（如俯视/侧视投影不匹配）。这源于大模型基于概率关联的生成机制，难以严格遵循工程科学的基础原理与设计规范。
最后，多目标协同与跨域整合能力不够：重大工程系统（如特高压电网、城市地下管廊）需实现感知—传输—计算—控制技术链的闭环优化，其复杂性体现在三个方面：一是多源异构要素耦合（人机物环动态交互）；二是基础设施网络叠合（高速交通网与市政管网的空间竞争）；三是多物理场耦合（温度—渗流—应力—化学场的非线性相互作用）。现有模型在应对此类跨尺度、多约束的工程优化问题时，仍缺乏可靠求解路径。
2023年11月，美国国家工程院联合国家科学基金会组建erVa联盟，组织麻省理工学院、佐治亚理工学院等7所高校，联合谷歌、IBM等5家科技公司及国家实验室，开展为期两天的闭门研讨，确立工程智能领域未来十年三大核心攻关方向：工程设计智能化、制造系统自主化、运营管理协同化。会议同步形成两项战略共识：工程智能与人类社会持续健康发展的伦理协同框架，以及国家工程智能发展路线]。
该联盟提出三级协同创新架构：政府主导建立多学科研究所（整合地方财政与私营资本），公共工程嵌入专项AI研发计划，行业有突出贡献的公司构建跨领域数据共享平台（覆盖设计—测试—运营全生命周期）。学术界被赋予双重职能：通过跨学科研究机构推进理论创新，依托学位认证体系与区域创新生态培养复合型人才。特别强调政产学研深度耦合——政府统筹资源分配，学界提供理论人才支撑，产业界负责技术工程化落地。
全球顶尖高校加速推进产研融合：佐治亚理工学院人工智能中心与科学软件工程中心（CSSE）于2024年达成战略合作，重点突破能源、交通等领域的可扩展AI解决方案，并计划于2025年3月真正开始启动“Tech AI”工程应用计划。该计划构建四大实施路径：应用导向研究、产业协同创新、AI工程化平台、高品质人才培养，通过年度“Tech AI Fest”整合三方力量，展示多学科研究成果与学生创新实践[3]。
国际竞争格局呈现多极化态势：欧盟2024年1月颁布全球首部《人工智能法案》（EU AI Act），建立技术应用伦理框架；中国在智能制造、生物医药等领域形成特色应用优势，其中DeepSeek大模型实现技术突破，其训练成本仅为ChatGPT的7%，但性能逼近，彰显后发赶超态势。
在人工智能技术日新月异的新形势下，高等教育已经在发生巨变，不同知识体系之间利用自身特有的研究范式和话语体系创造出学科的“高墙”正在被打破，大学不能再被排名等“指挥棒”牵着鼻子走，而是要主动求变，进行学科全面转型和教学模式颠覆式创新。而工程智能人才教育培训作为当前工程教育领域的变革性趋势，是对科技进步与产业变革浪潮和教育数字化发展趋势的主动响应，同时契合中国式现代化建设要求，旨在实现卓越工程师高质量培养目标，是多重内外部需求合力推动的产物，具有深远的战略意义和实践价值[4]。
传统工科教育理念过于强调专业化，在人才培养中容易造成知识面窄、人文底蕴和创新能力不足的状况，难以适应社会对创新型复合型人才的需求。超过80%的学科/专业是前三次工业革命的产物，存在需求失配、内涵老化、名称陈旧、能力不适等问题。需要实现传统工科向“新工科”的转型，秉持面向未来、育人为本、创新发展、融合聚焦的理念原则，对原有知识体系进行更新迭代，构建新的课程体系，融入多种教学方法，构建多元参与、主客观协同的综合评价体系等[5]，以适应人工智能时代的需要。例如，数学、物理、化学等基础性学科向实际应用延伸，为人工智能技术攻关和创新提供支撑，或者利用人工智能打开研究思路，进行快速创新和知识发现。又如，在城市、交通、制造等工程技术应用性强的学科中，可以借助强大的人工智能技术工具或算法力量，进行自动化、智能化转型，创造更大的战略效应和经济效益。建设这类学科，要在坚持其本身学科特性和知识架构的前提下，按照“以我为主，为我所用”的原则，将其中过时的知识、观念甚至专业进行淘汰，学习人工智能技术的原理和方法，使之焕发新生，也为人工智能的创新发展提供新的场景和需求动力[6]。
在“互联网+教育”的情境中，教育场景已不再是简单的教学地点，而是包括学生、教师、时间、空间、学习内容、技术工具，以及人与人的连接和交互方式的一个教育生态，引发教育的系统性变革——教学内容由静态学科知识转向动态综合任务，教学模式从以教为中心转为以学为主导，学习方式从人际协作拓展至人技协同，育人理念也从重知识转变为强调“能力为重、价值为先”[7]，凸显“人”的核心地位。而聚焦于工程智能人才培养角度，由于该领域往往涉及复杂的技术应用、系统设计以及多学科交叉的知识体系，传统的教学模式可能难以满足其对实践能力和创新思维的高要求。因此，场景教学可视为工程智能人才培养中不可或缺的重要环节。一方面，场景教学有助于增强实践能力。场景教学能为学生提供真实或虚拟的工程场景，让他们在模拟的工作环境中运用所学知识解决实际问题。例如，在智能交通系统的学习中，通过构建城市交通流量模拟场景，学生可以直观看到如何利用智能算法优化交通信号灯的控制，从而提升解决复杂工程问题的实战能力。同时，工程智能项目往往涉及多学科知识的综合运用，而场景教学能够打破学科界限，在具体的工程场景中整合不同学科的知识和技能，实现跨学科教学。另一方面，场景教学有助于培养创新思维。与传统的理论教学相比，场景教学更注重学生的主动探索和实践操作，通过创造开放的、具有真实需求的创新环境，让学生得以激发创新灵感，在实际的工程场景中不断试错和调整，进一步锻炼思维能力和问题解决能力。
此外，场景教学也有助于教学与现实生活接轨，适应行业需求，从而提升人才培养质量。如今，工程智能行业的发展迅速，企业对人才的需求也更加注重实践能力和对实际场景的理解。教育4.0由此强调学习内容与学习经验，促进教育系统实现从传统教育模式向适应工业4.0时代数字经济的教育模式的转型，帮助学生通过当前的学习来提升未来社会的适应能力[8]。场景教学契合了教育4.0的重要原则，致力于让学生提前熟悉行业的真实工作环境和需求，培养学生的工程意识和职业素养，以更好地适应未来职业发展。例如，场景教学创设了真实的工程场景，学生可以通过参与实际的生产流程优化项目，了解企业对智能化生产的具体要求，考虑技术的可行性、成本效益、安全性等多方面因素，从而提升作为工程智能人才的职业素养和责任感，成长为社会所需的高素质人才。
目前，随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、物联网（IoT）等技术的不断发展，在教学实践中构建逼真的工程智能场景成为可能。因此，探索如何运用海量教育资源、教育管理大数据、教育行为数据等数字基础，开创游戏化学习、社交化学习、协同学习式、自主学习型、问题驱动式、项目探究型等新场景学习模式，推动场景教学与人才培养相结合，充分发挥人才效能，是目前工程智能人才培养的重要路径。
目前教学模式对知识传递效率、个性化需求满足以及应对未来复杂问题的能力培养上存在局限性，目前多数学校主要提供在线课程学习平台，学生缺乏自主学习、终身学习的智慧环境；传统教学方式以知识传授为主，但是面向实际工作需要的能力和素养培养不够，同时学生学习内驱力不足；人工智能技术的发展，通过深度变革学习方式，可以实现学生学习效率大幅提升。在传统的教育模式下，学生的知识来源单一化，但在人工智能快速发展的当下，学生获取知识的渠道丰富多样。为此，教师教学的内容不应局限于具体的知识点，而应该引导学生学会合理利用人工智能进行自主学习，因此未来教师是“认知架构师”与“思维引导者”，未来学生是“知识建构者”与“创新实践者”，智能体则是“知识储存库”和“能力增强器”，未来学习，是突出智能体、知识图谱等新兴教育要素，展现“师—机—生”三元模式，围绕人类共性问题开展探索学习，面向前沿问题启发深度思考，即教师负责引导学生形成系统的思维方式，智能体提供知识支持和技术辅助，学生则在教师和智能体的帮助下进行自主学习和创新实践。
同济大学瞄准国家重大战略，对标国际科学前沿，依托优势显著的工程学科，发挥新兴智能科学技术学科和其他相关学科的优势，制定并发布《人工智能赋能学科创新发展行动计划（2024—2027）》，系统性推进人工智能赋能学科创新发展，赋能人才培养、学科建设、科技创新、师资建设、大学管理等各方面，推动教育教学全方位改革创新，为加快发展新质生产力提供科技与人才支撑。提出“1+N+1”的AI赋能路线，首提工程智能建设思路。“1”指推动人工智能学科的发展和提升。“N”指对既有学科和各项工作的全面赋能，促进传统学科的整体创新和转型升级。“1”为“N”提供人工智能理论、方法、技术、工具等支撑；“N”则为“1”提供新场景、新应用，拓展人工智能赋能范围。围绕“1+N+1”的整体发展思路，学校打造并入选人工智能国家产教融合创新平台，自主智能机器人、极端环境建造入选未来学科，获批重大基础设施的工程互联网、水生态环境智慧韧性系统两个学科突破先导计划，并研制出土木大模型CivilGPT、交通“行之”大模型、设计大模型、医学大模型Med-Go等4个学科大模型。
2025年，学校围绕“工程智能”系统布局的首批五大研究院成立，包括工程智能研究院、医学人工智能研究院、极端环境建造研究院、自主智能机器人研究院、航空运输与低空经济研究院，聚力推动人工智能赋能工程相关领域科技创新、产业发展的创新探索。工程智能研究院是基础，构建面向工程智能时空多模态大模型，以及工程智能超级智能体和工程智能底座操作系统；医学人工智能研究院定位为全面赋能临床诊疗、全面赋能医学创新、全面赋能医学教育、全面赋能国际标准和伦理的治理；极端环境建造研究院重点攻坚时空感知、超材料、超结构、无人建造、特灾防控五个领域；自主智能机器人研究院聚焦自主智能机器人的核心技术，围绕机器人的本体驱动、机器脑决策控制、机器人群体智能、机器人训练场四大方向开展研究建设；航空运输与低空经济研究院围绕低空飞行器、智能遥感与通信导航，低空交通与航空运输运行管理，机场及低空经济基础设施，低空协同服务与作业，飞行器智能调度与协同管理，以及航空运输与低空产业等6大方向开展科技创新和人才培养。通过五大研究院的建设，为国家打造教育科技人才产教融合的新高地，实现科学研究资源、人才培养资源的共建共享。
以极端环境建造研究院为例，围绕极端自然环境和极端信息环境的科学前沿，通过跨越高/深地、极地、地外空间的重大基础设施牵引，破解高海拔冻融、高寒寒带、高压深海、真空微重力、微流星体撞击等极端自然与信息环境下的选址规划、原位利用、无人建造和特异灾害防控等核心科学难题。研究院整合土木、力学、材料、测绘、环境、机械、交通、建筑等多学科力量，构建从纳米分子动力学至天体力学的跨17个数量级的多尺度研究体系（微观—介观—宏观—宇观），推动场景驱动的基础理论和关键技术攻关、示范工程验证、标准规范制定与超学科拔尖创新人才培养一体化发展，重点突破时空感知、超材料、超结构、无人建造、特灾防控五大科技方向，形成极端环境下工程设施的“设计—建造—防灾”全链条体系，助力我国川藏铁路、南极科考站、月球基地等国家重大工程，并引领国际极端环境建造科学研究与人才培养，为支撑国家战略和推进产业升级提供坚实支撑。
学校积极探索创新教育模式，通过AI与工程教育的深度融合，为培养具备全球视野、系统思维与创新能力的新时代人才探索一条创新路径，为世界教育的转型升级提供“同济特色范式”。
一是优化专业布局，以领域培养推动学科交叉融合。同济大学对传统优势工科，通过控规模、调结构面向第四次工业革命进行学科交叉和内涵建设。自2018年以来，增设智能建造、人机一体化智能系统工程、新能源材料与器件、微电子科学与工程、人工智能等新专业，通过人工智能融入课程体系和实践体系推动传统工科专业转型；在打破“学校—学院/系—专业教研室”的学科藩篱方面，2024年，依托上海自主智能无人科学中心，整合数学、物理、海洋、土木、建筑、规划、交通、环境、测绘、机械、控制、计算机、材料、能源、设计、管理等多学科优势，打造未来技术班，面向智能机器人、智能网联车辆、工业互联网、智慧空间、极端环境建造等五个具有广阔发展前景的领域方向，以人工智能素养为核心，以项目制课程为主线，打造跨院系、跨学科的本研一体化贯通式培养体系。
二是建设未来课堂，探索“师—机—生”三元教学模式。推出以《人工智能科学与技术》为代表的通识精品课程，建设108门AI通识与“AI+X”融合课程，促进人工智能充分融入课程与实践。以“培养创造智能体的卓越工程师”为目标，牵头建设包括AI工程思维课程（Logical thinking）、AI智能基础课程（Intelligence）、AI工程技术课程（Technologies）、AI场景工程实践课程（Experimentation）的百门工程智能核心课程、培训万名教师。学校在2025世界数字教育大会上展示的“未来课堂”，以“师—机—生”三元协同教学模式为核心，依托生成式AI智能体Geekey，构建了无边界课堂与动态评价体系，聚焦城市可持续更新等真实问题，展现了人工智能与教育深度融合的创新实践。
以极端环境建造方向为例，通过构建“知识图谱—能力矩阵—素养维度”三位一体的全人教育框架，依托自主研制的CivilGPT垂域大模型，形成“人机协同教学—虚实场景融合—个性化成长导航”的极端环境建造领域智慧教育范式和“师—机—生”三元共生发展生态。依托未来技术班和国家卓越工程师学院，以“项目驱动型课程链”为核心架构，融合“时空感知—超材料—超结构—无人建造—特灾防控”五大前沿技术集群，打造跨院系、跨学科的本研一体化贯通式培养体系。本科阶段采用“阶梯式”培养模式：大一注重“通识基础”培养，构建以数理化基础课程、人工智能算法基础等理论课程为基石，以程序设计、自主智能系统开发等项目制课程为主线的知识体系；大二强化专业基础，通过万物力学、通信原理、超材料学、超结构设计原理、智能感知网络等核心课程，结合超材料结构智能设计、时空智能感知等实践项目，夯实极端环境建造领域的专业根基；大三拓展多学科交叉深度，引入机器人学、极端灾害学、智能建造技术与装备、防灾韧性结构、数字孪生系统等前沿课程，并进入无人建造与特灾防控综合实践项目，全面提升学生解决复杂工程问题的能力；大四实行本研衔接培养，大四第一学期开始进入本研衔接课程学习和直通硕博阶段研究方向的本科毕业设计/论文工作。
学校全面推进教育数字化转型“一硬一软十大工程”，打造智慧校园的网、云、数、算中台，通过系列集成化、融合化、可视化平台，实现“招生—培养—深造—就业—校友”全链条的系统性升级。在校内环境部署校级大模型应用低代码开发平台，接入DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、通义千问2.5、LLAMA等30余种最新开源大模型，为全校师生提供各类AI应用开发的能力。开发智慧教学数智学伴——同济小舟，嵌入多个智慧教学平台中，确保教育环境的全方位支持和响应。
学校正在建设未来学习中心，整合教育资源与创新学习模式，探索“师—机—生”三元教学新范式，实现学生思维训练和培养复杂问题解决能力。通过构建“‘师—机—生’通用平台与创新实践空间”和“垂域创新实践空间”，提升低年级本科生的公共基础创造新兴事物的能力培养，助力高年级本科生和研究生在“项目设计—信息感知—数据分析—机理解析—控制决策—工程应用”创新能力训练全流程接触和了解所需的实验模块，支撑学生进阶技能和可持续发展的自适应学习、采集式学习与导航式学习，促进跨学科学习与实践，提升学生创新思维能力，为培养适应时代需求的工程智能拔尖创新人才提供有力支撑。其中，“师—机—生”通用平台主要打造AI深度赋能的软件基础，包括基于知识图谱、数字化教材和资源的AI知识网络与大模型，以及应用于教—学—评—管的AI智能体与教学助手，为自适应学习、采集式学习、导航式学习提供平台支撑。通用创新实践空间是基于AI的实体空间，探索“以学生成长为中心”的教学支持服务，打造面向基础能力训练、产教融合和科教融汇的AI教学硬件平台，实现跨校区资源调配与沉浸式体验，支撑与服务全校低年级本科生的公共基础创新能力培养。垂域创新实践空间将涵盖土木、建筑、交通、设计等学科垂域方向，通过建设数字资源、智慧课程和创新场景，形成垂直领域的知识网络和大模型，进而和通用平台与创新实践空间形成互动关系，主要服务高年级学生、本研贯通以及研究生阶段的学习。
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[5]吴新凤，吴义强.迎接“新工科”，传统工科专业如何转型升级[N].中国教育报，2023-5-22（5）.
[6]郑庆华.同济大学校长郑庆华：人工智能赋能高校学科建设[N].学习时报，2024-01-05（6）.
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[8]逯行，王欢欢，刘梦彧.数字化的经济时代的学校教育模式如何转型？——《未来学校：为第四次工业革命定义新的教育模式》报告的解读[J].现代教育技术，2021，31（3）.
证券之星消息，2025年5月12日九州一轨(688485)发布了重要的公告称公司于2025年5月8日接受机构调查与研究，长城证券沈彻、赢康私募胡泽琳、珠池资产朱颖 衷晨馨、兴业证券吴伟康、柏乔投资王峰、恒瑞私募王晓兵、海楚私募李嘉祥、华创证券2025年中期策略会参与。
具体内容如下：问：公司发展历史？答：企业成立于2010年7月，起源于北京市科学技术研究院下属的劳动保护研究所，成功打破了外资在我国轨道交通减振降噪行业的垄断局面，实现了该技术与产品的国产化替代。 经过十余年的不懈努力，2023年1月18日公司登陆上交所科创板，成为新噪声法时代下科创板首只轨道交通声学环保新股。 公司持续深入研究声音的物理特性和信息特性，在物理防治和声纹信息两大业务方向上完成了产业链的全面布局。随着城市轨道交通建设进入平稳发展期，公司在稳固原有业务市场占有率的基础上，将加快建立第二成长曲线作为战略核心，以此突破传统行业市场空间限制。尽快完成从产品供应商到数据服务商的转型，加快实现将业务格局从新建线路占主导转变为新线建设和既有线提升并重。问：公司的股东结构特点？答：公司自科研院所孵化而来，在成长过程中持续深化与科研股东的产学研协同创新，并战略性引入城轨业主作为产业投资者，构建起“产学研用”深层次地融合的股东生态。通过十余年的实践探索，公司成功构建了多元化的股东混合所有制发展模式 一方面，公司与科研院所股东构建了研发技术-项目研究-市场推广的全面合作伙伴关系，一同推动关键技术突破与产业化应用，实现了学术价值与市场价值的双向转化，为行业高水平质量的发展提供技术支撑；另一方面，公司充分的发挥国有产业资本的资源优势与行业积淀，依托两大城轨业主股东在项目建设、技术验证、市场拓展等环节的全链条赋能，保持市场化机制的创新活力，通过三会一层的规范化运作，实现决策效率与风险管控的有机统一。这种“国有资本+科研院所”的股东协同机制，既保障了企业在核心技术领域的持续投入，又明显提升了科研成果的转化效率；同时，公司的高级管理人员、核心技术人员多为公司股东，关键人员的利益深度绑定，保证了核心人才的稳定性和创新驱动力，实现“人才-企业-股东”三赢局面，助力公司长期可持续发展。问：请简单介绍公司2024年度业绩情况？答：2024年，城轨项目施工进度提速明显，公司基本的产品钢弹簧浮置板销售量约为85.74公里，相较于2023年同期的35.6公里，增幅为140.86%。报告期内，公司实现营业收入35,907.32万元，同比增长30.70%；实现归属于上市公司股东的净利润1,115.20万元，同比增长773.15%。问：请介绍公司业务突破和业务拓展情况。除了轨道交通领域外，公司在其他领域有无应用案例？答：公司聚焦主营业务，强化在轨道减振细分市场的领头羊。公司自主研发的橡胶弹簧浮置板在乌鲁木齐2号线获得首个商业合同，匹配更高时速的市域(郊)轨道减振垫在天津8号线延长实现首次应用。 积极拓展应用领域，成功开辟新的业绩增长点。公司与中国电建集团某公司合作，为发电厂汽动给水泵机组扩建工程提供钢弹簧隔振系统解决方案，对机组设计转速范围内基础台板的振动负责；同时，公司与上海市基础工程某公司就地铁沿线新增文物展厅减震(隔振)支座签订合同，涵盖产品制造、安装调试、试验检测及长期维护等全周期服务。问：公司2024年度利润分配情况如何？答：2024年度利润分配预案为每10股派发现金红利0.234元(含税)，本次利润分配不进行资本公积转增股本，不送红股。合计拟派发现金红利人民币3,354,157.287元(含税)，为当年公司合并报表归属于上市公司股东净利润的30.0767%。详情参见《北京九州一轨环境科技股份有限公司关于2024年度利润分配预案的公告》(公告编号2025-023)。 自2023年上市以来，公司通过实施稳健的利润分配政策，连续多年保持现金分红比例在净利润30%以上，截至目前已累计实施并分派现金分红26,617,122.02元(含税)，使投资者切实分享公司成长红利。问：“轨道声纹在线监测与智慧运维系统”的介绍及进展情况？答：公司利用八年时间研发了“轨道声纹在线监测与智慧运维系统”(以下简称“声纹系统”)，该系统由四个核心部分组成轨道声纹(断面)在线监测系统、轨道声纹(线路)在线监测系统、车载轨道声纹监测系统(便携)和工务智慧运维管理信息系统。2024年，公司研发技术与技术应用齐发力，取得了不错的成绩，为声纹系统的好的首台套落地以及大范围推广部署奠定了坚实的基础。 公司锚定城轨基础设施设备的安全、绿色、高效三大核心维度，升级声纹监测技术和智慧运维系统，全面推动城轨智能运维体系建设，加速实现公司技术和业务向智能运维、大数据服务转型。公司对病害识别算法进行了初探，构造了阈值类指标算法2项(车辆状态指数VSI、波磨指数NCI)，I算法病害识别模型3项(波磨识别模型、道床脱空识别模型、基于一维神经网络的轨道病害识别模型)；在“车载轨道声纹监测系统(便携)”JCYB011型产品的基础上，有序推进JCYB021型、JCYB031型产品设计、开发；对“轨道声纹(断面)在线监测系统”在功能多样化、外观小型化等方面做了全面升级，新产品支持有线种组网方式，可以同时测量应变信号，增加诸如车辆状态指数VSI、波磨指数NCI等多类指标计算，产品体积减小30%以上。 公司聚焦智慧工务一体化发展，重点突破轨道声纹在线监测与智慧运维系统的核心研发技术与产业化应用，打造“智能监测-数据分析-决策支持”的全链条解决方案。1、进军大铁依托工务智慧运维管理信息系统，针对准池铁路重载货运铁路的特性，签订“地方铁路基础设施数字化二维图形管理系统采购项目”协议，负责建立基础设施属性数据采集标准，实现基础设施综合图自动绘制及其与站场多专业平面布置图、三维GIS地图、BIM模型、线、智慧运维管理信息系统首台套签订“地铁工务智慧运维管理信息系统”软件销售合同，完善相关线路的在线轨检巡检集成设备的数据管理功能、提高设备检验测试数据利用效率；3、车载轨道声纹监测系统首台套与中铁五局集团下属公司签订“车载轨道声纹检测仪(自定位线路检查仪)”采购合同，实现了该套声纹设备的首台套落地；此外，该系统成功入选《北京市2024年第三批首台(套)重大技术装备目录》；4、推进示范项目结合实际工程在北京地铁14号线铺设了全套“轨道声纹在线监测与智慧运维系统”，落地首个综合示范段。
九州一轨(688485)主营业务：轨道交通减振降噪研发技术、产品制造、工程设计、市场推广、测试咨询以及轨道运维管理工程技术服务。
九州一轨2025年一季报显示，公司主要经营收入2605.84万元，同比下降44.47%；归母净利润-602.49万元，同比上升9.86%；扣非净利润-660.33万元，同比上升19.81%；负债率11.37%，投资收益24.85万元，财务费用-154.13万元，毛利率15.59%。
融资融券多个方面数据显示该股近3个月融资净流入270.76万，融资余额增加；融券净流入0.0，融券余额增加。
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