人工智能是以周作为单位来迭代算法的，然而高校却是按照年去调整课程的——这样的时间差正在使得教育与产业的鸿沟不断拉大。全国政协常委、东南大学副校长金石在过去一年的履职期间，将目光集中在了这个紧迫的问题之上。
调研足迹揭示的教育痛点
在2025年的一整年当中，金石前往国内二十多所高校进行走访，还走访了十几家高新企业以及多个科研院所。在南京的一家人工智能企业开展调研之时，他看到该企业的研发团队每周都需要对算法模型进行更新，然而高校计算机专业的学生却仍在学习早已是三年前的编程框架。这一种节奏方面的差异致使企业在招聘新人的时候不得不花费三个月的时间来对新人进行培训。
一场于北京中关村举办的校企座谈会上，多位企业负责人朝着金石反馈，毕业生入职之后常常得耗费半年方可适应实际工作节奏。一位从事芯片设计的工程师坦率表明，学校所教授的依旧是通用知识 ，然而产业业已细分至具体应用场景。这些来自一线的声音致使金石察觉到，教育改革没法再进行小修小补。
学科重构的时间差困局
通常情况下，传统学科建设从论证开始直至落地，往往需要两年周期，然而人工智能领域的知识半衰期已然缩短至一年以内。金石于调研笔记里记录了这样一个矛盾，那就是实验室当中的突破天天都会出现，可是课程体系却要等待层层进行审批，这真的很让人无奈。
在地处东南地区的东南大学所举办的一场教学研讨会上，有教授提出要增添人工智能导论这门课程，然而经过一番讨论之后却发现，等到教材编写工作完成，师资培训也达到相应标准的时候，其内容或许就已经过时了。这样一种结构性的错位状况迫使名叫金石的人去思考更为深层的问题，即并非是给那些老旧的学科增添新的课程，而是运用人工智能去重新设计学科的底层逻辑。
AI4SEU行动计划的实践
2025年的春季时分，金石于东南大学率先开启“AI4SEU”行动计划，此方案并非单纯要求所有专业开设编程课程，而是依据每个学科的特性设计融合路径，土木工程专业的学生需学习运用AI剖析桥梁监测数据，医学院的学生要进行利用智能算法辅助诊断的练习。
东南大学于低空科技领域布局时间较为靠前，无人机相关专业已然与人工智能学院共同开设了项目课程。学生在大二阶段便能够进入实验室，运用真实飞行数据去训练算法模型。金石在检查进展状况时发现，这样的模式致使学生毕业之际手中已然具备可落地的项目经验。
垂域大模型的战略价值
调研期间，金石察觉到一种趋向：其中，通用性的大型模型所具备的热度正处于降温态势。相较于普遍层面，实际生成价值的乃是专注于具体领域的模型。于上海的一家从事医疗器械生产的企业当中。他目睹工程师凭借运用自己构建的数据或是方法施以培训进而形成并运用的医学影像层面的特定模型，以此辅助进行疾病的诊断，并且该模型在诊断精确程度方面，相较于通用性模型而言，超出了十几个百分点之多。
东南大学着手施展多学科优势，对各学院予以支持，用以开发专业领域的垂域大模型。量子计算团队打造出“东南·云霄”软件，材料学院推出混凝土领域的“砼真砩知”模型，法学院同样训练出“法衡”法律大模型。这些成果直接与产业需求相衔接，规避陷入千校一面的同质化竞争。
专业深度与智能广度的融合
金石于提案里再三着重一个看法，新质生产力的关键之处在于专业知识跟智能技术的融合在一起之后所构成的结合体。他于苏州工业园区展开调研期间亲眼目睹，有一家从事工业机器人制造打造生产的企业，由于同高校携手联合从而培育出兼具多种能力的复合型人才，所以它的产品更新换代的速度显著地比同行业的企业要来得更快一些，要更为迅速一点。
该种融合于科研方向方面也有所体现，东南大学的器官芯片研究团队，着手运用人工智能去模拟药物反应，以此来缩减实验周期，未来机器人实验室将智能算法嵌入到控制系统内，进而使得机器人于复杂环境里能够自主进行决策，金石觉得，这才是高等教育所应当培育的能力结构。
跳出教育看教育的破局思路
2026年两会前夕之际，金石于整理调研材料之时，写下了这样的一段话：高等教育需为新质生产力给予系统保障，切不可仅仅只盯着校内改革。在其建议当中，他提出，高校理应与企业共同构建动态课程更新机制，从而使得产业需求能够直接进入课堂。
金石专门特别提及，国际科技竞争所需的是非对称优势，中国高校学科门类极为齐全，完全能够在垂域大模型方面达成特色突破，他于最后一份提案之中写道，唯有将人工智能的智能广度灌注至每个专业的深度里面，才能够切实为中国式现代化稳固筑牢智慧根基。
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