陕西
“如果人工智能在纯数学方面能够完全超越人类，那世界上的数学家应该如何应对？”2026年8月，chatgpt母公司OpenAI在一场闭门会议上，向大约40位顶尖数学家发出来提问。
一名参会的数学家后来回忆道，当时房间里充满了“季度的兴奋”。以及“极度的恐慌”。Openai表示，100多个数学领域的未解难题已经被破解。
从这个维度看，数学家们真正需要守护与强化的，从来不是机械推导的熟练度，而是“提出好问题”的核心能力。过去数十年，从费马大定理的证明到拓扑学的工具革新，推动数学向前的永远是那些跳出既有框架的猜想与设问，而非对已有问题的重复解答。当AI可以快速回应“如何证明一个已知猜想”时，人类学者的价值便进一步向“什么样的猜想值得被证明”这一层面集中。
如果AI在纯数学和工程求解上的能力继续以当前速度推进，理科培养的稀缺性会从一个地方转移到另一个地方：过去稀缺的是推导的熟练度，未来稀缺的是判断什么问题值得被提出、被推进的能力。这个判断力很难靠课堂讲授获得，它更依赖一种特定的本科经验——学生是否被放进过真实的、没有标准答案的问题现场，是否在还不完全具备工具的时候就被要求先定义问题。
香港中文大学（深圳）的理科培养，值得从这个角度重新看一遍，而不是从专业列表或师资数字看起。它的结构里有一些东西，恰好落在“问题定义训练”这条线上，也有一些地方仍需要更具体的证据才能判断。
先看本科生被放进过什么样的“真实问题”。理工学院官方披露的一个数字比大多数宣传口径更有信息量：截至2025年底，本科生以第一作者身份发表论文130余篇，获得17项授权专利，成果覆盖Nature、Science系列子刊以及CVPR、ICCV、ICRA、ISIT等顶级会议。
本科生一作发顶会不是港中深的独有现象，但130余篇的体量说明这不只是个别“明星学生”的孤例，而是一条有一定宽度的通道。一作论文意味着学生不只是参与数据处理或代码实现，而是在问题设定、方法选择和结果解释中承担了主要责任——这正是“定义问题”的初级形态。
另一个切口是卓越本科生夏令营的设计。2026年的主题是“AI for Science and Engineering”，课程学习方向选修2—3门AI交叉学科精品课程，科研实践方向则是进入课题组，参与前沿科研项目，优秀学员可以获得长期加入教授课题组的机会。这个安排的关键不在“夏令营”三个字，而在于它把选课和进组放在同一个短周期里：学生先接触AI工具，然后立刻被推进一个需要判断“这个工具能用来解决什么科学问题”的场景。对于一个大三学生来说，这种“工具—问题”之间的转换训练，比再多一门编程课更接近理科培养在AI时代真正需要的东西。
理工学院目前开设了九个人才培养特色班，包括直博班、卓越班、本硕连读（翔龙鸣凤班）、直硕计划、哥大班、双主修、丘成桐班、数智精英班等。这些班的名称和准入标准各不相同，但如果只看一条线，它们共同在做一件事：压缩“学生进入真实科研问题”的时间差。
直博班允许学生提前进入教授团队参与科研，并可提前修读硕博课程；卓越班配置双导师制（学术导师+院士/资深教授）；翔龙鸣凤班用“3.5年本科+N年研究型硕士”的加速模式，为每个专业定制修读计划。这些机制的直接效果是让学生更早地暴露在课题组的问题语境里——不是先学完所有课程再开始研究，而是在研究的过程中反过来判断自己缺什么。
AI工具恰恰降低了这个过程中的技术门槛：学生可以在不完全掌握所有推导细节的情况下，先用AI辅助完成初步探索，然后把精力集中在“这个结果意味着什么、下一步该问什么”上。特色班压缩时间差的价值，在AI辅助工具普及之后反而变得更大了，因为它把节省下来的时间重新分配给了问题判断，而不是继续堆叠解题训练。
以上三个层面共同指向一个判断：港中深的理科培养在结构上给了学生较早进入真实问题现场的机会，而这个机会在AI降低了解题门槛之后，恰好对应了理科能力中最不会被替代的那部分。
港中深在这条线上的位置，不是“AI时代理科培养的答案”，而是一个值得观察的样本：它把本科生较早地推向了问题现场，把数学与AI的交叉做成了制度化的双主修，把AI实践做成了贯穿四年的项目链条。这些东西能不能长出真正的“问题定义能力”，最终要看那些一作论文背后，学生是在回答别人已经问好的问题，还是在某个时刻自己决定了一个值得问的问题。
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