潮涌之势

当前，中国人工智能（AI）人才规模正以年均28.7%的复合增长率快速扩展，已达到5.2万人。这一惊人增长得益于中国高校积极拥抱AI洪波、顺应了数字化转型与教育现代化需求的蓬勃姿态。通过传统学科创新、跨学科深度融合与新兴AI学科建设，高校正在探索系统化、规模化的“人工智能+X”学科建设新路径。[1]

逐浪前行

人工智能本身是一门高度综合性与交叉性的学科，其内涵涵盖算法理论、计算架构、数据科学、认知科学等多个领域；同时又是一种可渗透至几乎所有学科的全方位、引领性的知识催化力量。因此，其与传统学科的交融，并非呈现为单向的冲击与取代，而是一种基于知识体系、研究方法与应用场景的深度互动与双向赋能。这种协作推动了学科范式的协同演进，激发了跨界共创与体系重构的无限可能。只有当AI与各学科的理论建构与实践应用充分结合时，才能释放出最大的创新潜能。

在学科建设的框架下，AI赋能传统学科体系的路径可归纳为三种途径：首先是传统学科的内生革新，通过引入AI技术，更新既有理论与方法，实现知识体系与研究手段的更新迭代；其次是跨学科交叉融合，是推动不同学科与AI之间在理论、方法与应用层面的深度交融，催生“新工科”“新理科”等复合型学科形态；最后是新兴学科的孕育，围绕AI本体及其衍生技术，开辟新的研究领域与应用方向，从而拓展高等教育与科研体系的边界。

传统焕新

基础学科和应用型学科在人工智能技术的推动下，正经历从研究方法到应用场景的全面革新，尤其是学科知识边界的拓展、研究工具与方法升级，以及理论体系突破。

以语言学为例，当前AI与语言学的结合势头强劲。正如复旦大学刘海涛教授所言，语言不仅是智能的窗口，更是此次数字智能革命的引爆点和人工智能破解人类软件系统的关键切入点。北京语言大学、西安外国语大学等语言类高校纷纷设立人工智能与语言交叉实验室；北京师范大学、湖南大学等综合类院校也开展高度重视“语言+人工智能”的跨学科人才培养，开设相关专业。见微知著，AI正深刻激发传统学科内部的新研究命题和理论创新，推动学术研究方法论的不断更新与突破。

学者更精准地理解社会现象和人类行为的复杂之处。厦门大学尝试将AI技术与经济学、金融学教学和应用相结合，以AI技术助力计量经济学方法论变革与学科发展。在构筑技术基础上，厦门大学计量经济学重点实验室在经济学科本地部署了集成Deepseek全栈式大模型矩阵的AI工作台，便利学生与老师在各类场景中创新应用。[2]在人才培养体系建设上，该校经济学科以“经济学+”为基石、采用“量化分析+AI建模”双轮驱动模式，培养经济与AI知识兼备的复合型人才。该校进一步开设人工智能经济学、数据科学与大数据技术辅修专业，推进全校的交叉学科培养。[2]

诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特在世界数字教育大会上发表演讲，分享他对人工智能的观点。来源：湖北日报

AI对传统学科的创新并未停留在理论，而是延伸至产业与社会问题的解决。浙江大学传媒与国际文化学院主动探索AI赋能传统绿幕创作及社会信任构建等前沿技术与现实议题，[3][4]并牵头成立“数字平等”国际学科联盟（IDEA），联合联合国教科文组织探索解决数字化进程中全球南方面临的技术鸿沟与价值分配不公等难题。[5]在此过程中，浙大提出社区数据共享治理模式、发起《数字平等手册》倡议以推进数字赋权和包容性治理。与此同时，复旦大学联合上海科学智能研究院联合上海科学智能研究院开发出心血管专科诊疗大模型CardioMind beta，实现从病史采集到辅助诊断的全流程智能化，并通过匿名化技术保障患者数据安全。[6]

汇浪融合

除了赋能传统学科，AI也化身跨学科融合的“粘合剂”，催生复合型学科的诞生。学科交叉融合远不止知识领域的交汇，还是一场对更新知识体系的学术变革。它推动着物理、数学、化学等基础学科与相关领域交融，向“新工科”“新理科”转型，使既有知识体系得以在数智时代焕发新生。传统学科借力AI开辟新的研究思路，实现快速创新与知识发现，并从纯理论的高地迈向实践应用，同时也为AI技术攻关与原创突破奠定坚实基础。

学科交叉融合以人才培养为先导。2025年上海交通大学巴黎卓越工程师学院联合法国巴黎综合理工大学、巴黎文理研究大学，推出首届“笛卡尔班”，为本科生打造“数理+AI+工程”三位一体的人才培养体系。[7]清华大学在同年也宣布成立全新本科通识书院，突出AI在教学设计与科研创新中的驱动作用，立足于AI与多学科交叉融合。[8]不仅如此，清华大学与复旦大学领衔加速AI课程建设。清华大学计划推出新的AI辅修学位和AI课程证书项目；复旦大学则启动大规模AI课程建设，目标在一年内推出至少100门AI领域课程，覆盖所有本科生、研究生及一级学科。[9]这些课程旨在培养兼具AI素养与的技术能力的复合型人才，并裨益于其自身专业学习，以及实现学科间的融会贯通。

AI与学科融合的深层次价值在于推动知识体系创新与行业应用突破。不同于AI在传统学科中的工具性应用，AI在学科交叉融合中的作用表现为新研究思路、范式的拓展与新知识的发现，以及AI技术发展的反哺。例如，复旦大学跨院系本科生与教授合作研发算法工具VQ Crystal，革新晶体材料发现的科研范式，应用于3D与2D材料设计。[10]又如，上海交通大学集成电路学院团队首次将时间变量融入AI模型，开发全球首套“基于时间维度的AI工业自控系统”（ManuDrive），实现复杂发酵过程的动态预测与远程精准调控。[7]

扬浪新生

AI正从实验室的前沿技术跃升为课堂核心学科。近年来，中国高校的AI新兴学科的建设，并未止步于课程体系升级或传统专业叠加，而是进一步成为产学研深度融合的桥梁。

2025年5月，清华大学联合四川大学、浙江大学及腾讯、华为、京东等科技企业，共同创立“计图”产学研联盟，以期汇聚企业的技术优势、应用经验与高校的先进知识，打造深度学习框架，加速AI产业上下游创新成果的转化。[11]清华大学还携手腾讯建立了全国首个“大模型科学与工程”研究生项目，融合腾讯提供的实地应用场景、挑战课题以及清华大学的理论教学，培养学生的工程实战能力和科技创新思维。[12]与此同时，中国人民大学、北京大学联合中经传媒智库共同成立“人工智能产学研商业协同联盟”，旨在发挥传媒智库信息优势，通过校企合作，理解市场前沿需求培育相应的复合型人才，加速AI成果的产业化转化。[13]北京航空航天大学、南开大学也开设“数学与人工智能实验班”、“人工智能产学研深度协同育人平台”这类与企业合作，关注培养产学研融合人才的教学项目。

这种以产学研深度融合为核心的AI学科建设，正在推动中国高等教育从知识传授走向知识共创。从教室到实验室，从企业研发中心到国际合作平台，AI的学习与实践正在形成一条贯通教育、科研与产业的价值链。

驶向深蓝

这些多元实践表明，先进技术与开放共享理念的结合，不仅帮助弥合了学科间的鸿沟，更赋予教育推动社会可持续发展的持久动力。凭借深厚的科研积淀、完善的教育体系和与产业的紧密协作，中国高校在AI与学科融合中构建了从理念创新到实践落地的全链条优势。技术与学科在此同频共振，孕育出一批扎根本土、面向全球的教学与科研典范。

本文系依据网络资料自主采写而成

参考资料：

 [1] 教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知. 中华人民共和国教育部, 2018-04-03, http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html；上海高校研发的人工智能教育大模型，亮相世界人工智能大会. “第一教育”《上海教育》, 2025-07-26, https://mp.weixin.qq.com/s/8iX7j8i8RNos40uPch8bSA

[2] 经济学科全面接入Deepseek，实践探索AI赋能教学科研与行政工作. 王亚南经济研究院, 2025-02-24, https://wise.xmu.edu.cn/info/1831/188601.htm

[3] 共探人工智能与传媒融合的新图景——“一带一路”国家媒体人走进我院. 浙江大学传媒与国际文化学院, 2025-04-30, http://www.cmic.zju.edu.cn/2025/0430/c35554a3045117/page.htm

[4] 人工智能与社会信任跨学科圆桌讨论会顺利举行. 浙江大学传媒与国际文化学院, 2025-04-30, http://www.cmic.zju.edu.cn/2025/0430/c35554a3044861/page.htm

[5] 我院携手联合国科教文组织在巴黎总部举办“数字平等”国际学科联盟特别会议. 浙大传媒国际, 2025-06-20, https://mp.weixin.qq.com/s/LjwYOFANMfQ85wix8pNv5g

[6] 我国首个心血管专科AI医生在中山医院发布. 上观新闻, 2025-02-28, https://news.fudan.edu.cn/2025/0228/c1247a144297/page.htm

[7] 沪上各大高校接连构筑“AI+”新平台 促进科研范式改革赋能学科跃升 在“试验区”奋力打造AI领军人才高地. 解放日报, 2025-05-17, https://www.shanghai.gov.cn/nw4411/20250517/ac074d32375f4aeebc41f0cc764272e7.html

[8] 清华今年拟成立新书院扩招150名本科生 重点培养“AI+”拔尖创新人才. 新华网, 2025-03-04, https://www.tsinghua.edu.cn/info/1182/117279.htm

[9] 国内外高校AI课程升级：聚焦AI人才培养，探索学科交叉融合. 搜狐网, 2025-06-11, https://www.sohu.com/a/903248030_121924584

[10] ZiJie Qiu, Luozhijie Jin, et al. VQCrystal: Leveraging Vector Quantization for Discovery of Stable Crystal Structures, Materials Science, (2024). DOI:  arxiv-2409.06191.

[11] “计图”产学研联盟在清华大学成立. 清华大学计算机系图形学实验室, 2025-05-30, https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/news/2025-05-30-13-45-00-00-ChanXueLianMeng/

[12] 我院联合腾讯打造全国首个“大模型科学与工程”研究生项目. 清华大学深圳国际研究生院, 2025-07-14, https://www.sigs.tsinghua.edu.cn/2025/0714/c7690a284366/page.htm

[13] 中国人民大学、清华大学、北京大学携手多方成立“人工智能产学研商业协同联盟”打造AI生态新标杆. 搜狐新闻, 2025-06-23, https://www.sohu.com/a/906812497_447547