复旦大学教授冯建峰带领团队自主研发世界首个支持生物脑结构千亿级别的神经元模拟计算平台。图为冯建峰教授（左）给学生讲解数字孪生大脑技术。复旦大学供图

    最近，复旦大学计算机科学技术学院教授邱锡鹏——国内发布并开源的首个对话式大语言模型MOSS的主要设计者，忙得不可开交。今年秋季新学期，他在学院里开设了8年多的专业课“模式识别与机器学习”，将作为该校的AI专业核心课程与学生见面。

    课程名称虽然不变，但课程内容增设Transformer模型（一种基于自注意力机制的深度神经网络模型）、分布式训练、模型可解释性等时下AI领域的最新知识点。课程团队与华为、百度等头部科技企业联合共建的编程实训平台将同时上线，相关配套课程教案也要更新。

    为了适应变化，他和课程团队几乎每天都要碰头讨论，常常刚和专业课教师谈完，转头又和企业谈。

    邱锡鹏和团队的“忙”，源于复旦大学正在全校范围内推进的AI课程体系——“AI—BEST”，寓意是做最好的AI课程，简称“AI大课”。

    按照计划，2024—2025学年该校将开出至少100门AI领域课程，到2025年9月将实现AI教育的“三个渗透率100%”——AI课程覆盖全体本研学生，AI+教育覆盖全部一级学科，AI素养能力要求覆盖全部专业。

    为何求变

    突破高等教育固有模式

    变化并非凭空出现。“AI大课”建设团队成员、该校计算机科学技术学院院长杨珉介绍，过去一年多，该校在AI4S（AI for Science的简称，指各学科领域与最新AI科技的深度融合，改变原始创新范式，形成新的创新策源生态）方面已有一些积累，为“AI大课”的有组织育人打下了基础。

    变化也会带来阵痛。据了解，在“AI大课”中，像邱锡鹏的“模式识别与机器学习”这样基本维持原框架的课程只是少数，另有70%的“AI大课”都要按照新体系、新标准重新建设。

    “‘AI大课'是面向所有专业和学科背景的，由学校整体设计、共同打造的课程体系。”杨珉表示，“AI大课”凝聚着学校对中国高等教育模式变革的探索。“我们希望‘AI大课’面向文社理工医不同学科、不同阶段的学生，形成‘AI素养—AI能力—AI创新’的多目标、多层次的培养体系。” 

    “AI大课”建设团队成员、该校研究生院常务副院长陈焱介绍，“AI大课”分为四个层次。其中，AI通识基础课程（AI—Basic Courses，简称AI—B）面向全校学生，学生即使AI零基础，也能听得懂、跟得上。例如，AI—B为人文社科类学生量身打造了“走进人工智能”和“社会计算引论”两门课程。

    AI专业核心课程（AI—Essential Courses，简称AI—E）聚焦人工智能学科，从底层逻辑出发，统整AI相关学科的基本知识、共通性知识体系及核心技术。该课程将构建全校统一的AI专业培养体系和课程体系，从而为构建面向未来的AI专业和AI+教育体系奠定坚实基础。当前，已有包括邱锡鹏在内的来自10多个院系的64位教师参与课程建设。

    AI学科进阶课程（AI—Subject Courses，简称AI—S）以文社理工医与人工智能交叉融合形成的交叉学科为基础，是融合了AI技术与各学科核心知识的特色类AI课程。到今年9月，该校大部分一级学科能开出这类课程。

    AI垂域应用课程（AI—Thematic Courses，简称AI—T），面向AI各垂直领域的应用场景，分为面向产业应用场景的产教融合课（AI—T1）和面向科研应用场景的科教融汇课（AI—T2）。其中，AI—T1课程由上海科学智能研究院、复旦大学人工智能创新与产业（AI^3）研究院牵头建设。

    据了解，几乎每个AI—T课程建设团队都邀请了产业和科研院所的力量参与。中石化、复旦大学附属华山医院、阿里云、商汤等各垂直领域顶尖单位的一流人才将加入授课组，并为课程设置前沿实训课题。学生可以从中接触到基于基础大模型的医学影像分析、人工智能在创新药研发的全流程赋能、智能金融风控等AI垂直领域的前沿课题。

    变与不变

    有组织科研向育人深化

    从自发上课转向系统建课，是从“AI4S有组织科研”向“AI+有组织育人”的延伸。

    为迎接挑战，该校宣布成立AI课程建设国际战略咨询委员会、校内专家工作体系，对标斯坦福大学、卡内基-梅隆大学和麻省理工学院，研究国际AI教育前沿情况，在此基础上系统设计课程体系。过去，本科与研究生的课程体系相互独立。“AI大课”则是本研打通，本科生和研究生都在一个起跑线上。

    “AI大课”建设团队成员、该校教务处处长林伟介绍，“AI大课”课程体系涵盖文社理工医和交叉学科，由学校各学科一批国家级人才领衔。在他们的带领下，青年师生共同探索，开拓科学智能和AI垂域最前沿。

    “‘AI大课’建设致力于将最前沿的科学进展融入人才培养全过程，这是我们一贯的理念。而在实践中，我们构建新的教学体系，把最新科技前沿进展有效纳入其中，并深入探索如何以创新方式讲授经典知识。”在林伟看来，大学的教育内容或教学范式都涉及“变与不变”，关键是找到平衡。

    教学方式变了，配套的教材也要升级。林伟表示，“AI大课”将颠覆原始教材概念，同步建设数字化、多模态新型教材，普遍应用“翻转课堂”，作为对现有教材体系的丰富与发展。此外，“AI大课”还会着重建设一批产教融合、科教融汇课程和教学范例，鼓励师生共同解决问题、创造课程内容，让师生成为课程建设的主人。

    今年是复旦大学教育教学改革质量年。5月10日，该校以分党委书记（扩大）会议形式召开全校课程建设专题推进会，会上部署了AI课程体系建设与AI+教育模式改革，各级党政合力推进全校AI课程建设“会战”。

    “对‘AI大课’的深层次追求，不能仅停留在AI创新人才和AI+交叉人才的培养。我们要抓住契机，实实在在推进以创新能力为核心的教学体系改革，赋予学生自主建构知识结构的权利和能力，实实在在厚植复旦的创新沃土，全面营造出融合创新的学术文化。”会上，该校党委书记裘新如是说。

    意在远方

    主动引领AI创新生态

    一学年，开出4个序列至少100门AI课程——如此庞大的数字对于课程建设团队来说，意味着什么？

    意味着必须攻坚克难，而且“几乎哪里都难”：首先，难在开哪些课程。AI发展日新月异，课程如何设计、如何迭代更新？开课面临未知数，需要试错成本与容错能力。其次，大规模开课，师资能否跟得上，教师需不需要再学习？再次，算力能否满足教学与实验的需求……每一项都是课程团队需要考虑和解决的问题。

    6月1日，该校举办的新闻通气会透露，“高水平师资、算力筹措、开课动力，每一样都需要举全校之力。”

    经过以往几年的努力，该校已建有人工智能创新与产业研究院、智能医学研究院、国家发展与智能治理综合实验室等一批智能交叉领域平台。“全校有数百名学者从事与人工智能相关的科研教学工作，为多学科交叉融合焕发全新活力赋予了巨大潜能，为推进‘AI大课’提供了保障。”陈焱介绍说。

    系统集成，全校动员。目前，该校已集聚开出今年秋季学期课程的师资力量，后续还将分阶段逐步补充。

    “我们希望在‘AI大课’建设中，把最前沿的科技进展、最顶尖的科研经验和教育教学更好地融会贯通起来”，杨珉表示，课程建设的过程将发动顶尖学者参与一线教学工作。同时，交叉融合课程的共建过程，也可以促进各学科研究者的交叉融合，师生实现教学相长，形成良性循环。

    目标，远不止于此。

    “我们不是成立一个人工智能学院，而是全校动员，瞄准的是科学智能创新生态建设。”陈焱表示，从2024级开始，该校每个学位项目的修读方案都将明确AI素养和能力的培养要求。

    该校对“AI大课”的系统设计，体现了对AI发展路径的宏观判断——引领垂域创新与紧跟大模型并重，支撑AI赋能千行百业。AI课程体系建设，正是针对上海正在到来的AI垂域复合人才旺盛需求。AI赋能千行百业，意味着有力支撑新质生产力的发展培育，有力推进社会劳动生产率的全面提高。

    “人工智能是上海三大先导产业之一，也是发展新质生产力的主阵地。我们不仅要培养AI领域的拔尖创新人才，更要引领支撑上海未来的AI创新生态。”陈焱表示。

    该校人工智能创新与产业研究院副院长程远介绍，AI—T中的产教融合课瞄准行业产业，注重实训实战实践，紧扣实际问题，让学生走出课堂，走进上海，直接面向产业问题展开学习和实践。他所在团队与计算机学院共同设计的“人工智能算力基础平台设施”课，邀请人工智能顶尖企业团队授课，集合10多项产业界亟待解决的实操项目，让学生走进产业一线，通过课程训练，快速参与前沿课题、前沿项目攻关。

    “希望新学期推出的AI—T类课程，助力培养懂AI、懂领域、能实践的顶尖交叉型人才，让更多的产业和机构看到我们的学生有眼前一亮的感觉！”程远兴奋地说。

    在“AI大课”建设中，位于上海市徐汇滨江、由该校承建的上海科学智能研究院，将整合产业、行业资源，牵头建设AI—T垂直领域应用课程。

    “研究院的6楼将成为AI垂域应用课程实训主要空间，今年暑假就能接收学生实习。”该研究院院长漆远说。

    从研究院的窗口向外望去，大型科技企业的标志性建筑林立，商汤科技、无问芯穹等AI大模型初创公司以及上海人工智能实验室等科研机构也在不远处……众多创新载体与周边产业正相互融合，AI正赋能千行百业创新生态。

    “让科学智能成为复旦迈向世界顶尖的发动机，让AI课程体系成为全校AI生态建设的发动机，让复旦成为上海和国家人工智能高等教育高质量发展的发动机。”展望“AI大课”的未来，裘新充满信心。