倪闽景：为创新而学，给未来学校的5个建议

作者｜倪闽景

上海科技馆馆长

一个关键转变：追求满分不再是核心

我们国家的发展逻辑已经大变样了。过去很长一段时间，我们主要是模仿、追赶，毕竟西方发达国家的科技远远领先我们。但放到现在，我国在科技领域的局面已经完全不一样了。

我们先来看两组数据。

第一组是高被引论文占比：在国际顶级期刊发表的论文，能获得高引用，代表科研成果的含金量很高。2003年，美国高被引论文的占比是中国的20倍；到2013年，差距缩小到10倍；2022年，中国已经反超美国，而且这个领先优势还在持续扩大。

再看另一组技术指标数据，来自澳大利亚战略政策研究所（ASPI）发布的《2025关键技术追踪报告》。报告提到，面向未来的74项核心关键技术里，中国占66项，占比接近90%，涵盖先进材料、新能源、5G等重点领域，处于“绝对”领先地位；剩下8项关键技术，则由美国占据优势。

今年7月8日，在国家科学技术奖励大会与中国科学院第二十二次院士大会、中国工程院第十八次院士大会上，习近平总书记讲到：我国正从全球科技参与者、贡献者向开拓者、引领者加速转变，成为创新力上升最快的国家之一。

也就是说，过去我们处在模仿追赶的阶段，而现在，我们已经迈向开拓者、引领者的新征程，走到了世界科技的前沿，要为全球的科技创新贡献属于中国的力量。

放到过去模仿追赶的阶段，就像我小时候，都处在这样一个追赶模式里。那时候，追求高分、拿满分，是有现实意义的。因为这些知识、技术别人已经做出来了，我们的任务就是学习借鉴，目标是做到百分之百吃透。所以用考试、看分数的方式，筛选出能把知识学扎实的孩子，送到更好的大学，继续去学习别人的成果。

可现在到了创新阶段，高分、满分就不再是核心了。这是一个非常关键的转变。

创新，一定建立在理解之上，而不是只记住答案、考出满分。随着人工智能时代的到来，知识的增长速度，已经远远超过人学习的速度。就算一个人24小时不吃不喝拼命学，面对海量爆发的新知识，我们依然会越来越 “无知”。现在机器已经具备自主学习能力，单凭人的努力，根本追不上机器学习的速度。

人工智能会替代所有把人当成工具的工作，唯独发自内心的热情与热爱，是无法被取代的。未来，很多岗位未来都会消失。像外卖、代驾、快递、装修这类工作，现在暂时还没被取代，不是技术做不到，而是用机器人成本太高、不划算。反观那些曾被视作高薪的脑力活，比如做PPT、设计，如今靠AI就能轻松完成，成本还很低。

未来孩子的创造力=人的能力×技术能力

那孩子未来要做什么？我认为，未来孩子生命的意义，在于创新。未来每个人的使命，是去创新，而不是变成一个工具。我们的学习，也该转向 —— 为创新而学。

人，本就是为创新而生，可以去创造全新的体验、全新的空间、全新的现象。未来的孩子，说不定能在月球上种出鲜花、在火星搭建基地，甚至在小行星上打造民宿，做出很多我们现在想都想不到、眼下根本不存在的事物，把人类的活动边界不断拓展。这才是孩子们未来要去完成的事，而不是一味追求满分、重复学习别人已经做好的东西。

人的创造力，可以用一个公式概括：创造力=人的能力×技术能力。 如果人的自身能力为0，技术再强，结果乘积仍是0。可一旦人的内在能力足够强，再配上先进技术，那创造力就会成倍放大，无穷无尽。

所以到了人工智能时代，不是教育没用了，恰恰相反，教育的价值变得更加重要。

我们怎么让孩子们拥有更强的能力和创造力？这里有几个建议。

建议一：推行基于理解的学习

有个年轻人叫Gabriel Petersson，高中辍学，用五年时间自学，如今成了OpenAI最年轻的科学家。他的学习方法叫 “知识逆向获取”，核心就是基于理解。他借助AI学习，目标不是拿到答案，而是一定要让AI讲解到自己真正弄懂为止。

举个例子，上海自然博物馆现在有个很棒的临展，叫《深时·从鱼到人》，讲鱼一步步演化成人类的故事。其中最关键的一步就是 “上岸”，主角就是提塔利克鱼。过去考试，只要记住 “提塔利克鱼是鱼类登陆演化的关键物种”，填空题就能拿满分。但这只是记住知识点，你真的理解 “上岸” 到底意味着什么吗？

想要上岸，要跨过好多难关：首先要演化出脊柱，早在5.2亿年前寒武纪的长吻鱼就出现了；之后长出硬骨，再发育出肉鳍，四个肉鳍慢慢演化成四肢，才有登陆的基础。但光这些还不够。

鱼原本只有外鼻孔，两个孔，水流进去，只有味觉功能。可生物上岸之后，要靠肺呼吸，就得演化出内鼻孔。还有眼睛，鱼不会眨眼，登陆之后，陆地环境干燥，生物需要眨眼来湿润眼球。到底是从哪个阶段开始出现眨眼这个动作？把这些想明白，这才叫真正的理解。

咱们来做个小测试：大家真的理解π吗？ 有人说我懂，我能背出二十位小数，3.14159……但这只是知道。那π到底是什么？它是圆的周长和直径的比值。不过，仅仅记住这句话，也还停留在 “知道” 的层面。

试想，如果π不是3.14159，而是等于3，那我们整个世界都会完全不一样，π里面，藏着我们这个空间全部的奥秘。

最近菲尔兹奖有两位年轻获奖者，王虹和邓煜，一时间让大家对数学热情高涨。但很多人没留意，数学家正在面临巨大挑战：几乎每天都有流传几百年的数学难题，被AI陆续攻破。

还有一个常数e，和π一样，也是超越数，大约2.718…… 它藏着自然界里所有关于时间的奥秘。比如一杯热水慢慢冷却，这个变化规律就服从以e为底的指数函数。

现在我们已经证明e的π次方是无理数，但像e+π、e乘 π，还有π的e次方到底是不是无理数，至今还没有定论。说不定哪天，就有一个初中生借助人工智能，把这个难题给破解了。

建议二：万物皆可研究

咱们身边看得见的一切事物，只要连着追问三个 “为什么”，往往就会发现自己答不上来。

就拿头发变白来说，有人说年纪大了就会白，可还有少年白头的情况。到现在，真正导致头发变白的基因，人类还没有完全找到。华东师大的王烁教授就在做这个研究，你去他实验室能看到一大堆鸡蛋，往鸡蛋里添加不同物质，观察会产生什么样的变化。他跟我说，一旦找到调控毛发颜色的基因，未来甚至能让头发拥有孔雀那样斑斓的色彩。

上海自然博物馆有个项目叫 “我的自然百宝箱”，特别有意思：调查上海本土昆虫。我们花了三年多时间，目前已经记录到上海有3800多种昆虫，今年的数据即将对外发布，预计能冲到4000种。这是几十万孩子一起完成的奇迹。

其中有个13岁的孩子，来自浦东清流中学。他发现了一种尺蛾，三年前只找到了雄虫，之后整整花了三年，终于找到了雌虫。昆虫分类里，必须同时找到雌雄个体，相互印证，才能正式确立一个新物种。这位13岁少年，借此在昆虫领域的顶级期刊发表了论文。

所以，科学家是一种行为，而不是一份职业。

建议三：正确使用人工智能

9月8日PISA发布了2025年的测评结果，北上江浙的孩子整体成绩很不错。但大家要留意其中一项和AI相关的测试：如果直接用AI代写作文、研究报告，学生的科学成绩平均会下降20分，差不多相当于落后一整个学年。可如果把AI当成思考、帮助理解的工具，成绩不仅不会变差，甚至还会更好。

那我们该怎么用好人工智能？可以让AI帮忙做文献调研，帮孩子筛选值得研究的方向；和AI深度对话，梳理出不一样的研究思路；利用AI处理数据、做可视化呈现，还可以慢慢训练属于自己、适配特定研究领域的智能体。

今年世界人工智能大会上，王坚院士分享了一个故事：有个叫Paz的18岁高中生，借助人工智能，挖掘一颗退役卫星留下的2000亿条观测数据，从中找到了150万个此前没人发现、没人研究过的天体，还在天文顶刊发表了论文。这又是一个少年用AI做出科研突破的例子。

在这里我做一个预言：未来20年之内，会有初中生高中生拿下诺贝尔奖级的成就。

建议四：深度阅读，本质就是理解

为什么我们把人工智能叫做 “大语言模型”？现在所有的大模型，本质都是在做阅读——通过读取海量文字，来建立对世界的认知。可现在大家越来越不重视阅读。想要锻造我们自己的大脑，深度阅读就变得愈发重要。

深度阅读的核心，就是理解。屠呦呦为什么能拿到诺贝尔奖？关键就在于她读懂了古方里的一句话。过去很多人熬中药，习惯把药材放在砂锅里长时间煎煮。但青蒿素很怕高温，一加热，分子结构就被破坏了。古籍里写着：“青蒿一握，以水二升渍，绞取汁，尽服之。” 意思是，不要煮！而是冷水浸泡，再挤压取汁，靠低温才能保留青蒿里的有效成分。这才叫理解。

要是你只是把这段古文背下来，那只是 “知道”，算不上理解。

建议五：“做中学”，就是理解世界的一种方式

我们对世界的认知，不是一下子就能看透的，而是一边动手、一边探索，慢慢看清真相。

曼彻斯特大学物理学家安德烈・海姆，2010年诺贝尔物理学奖得主，石墨烯就是他发现的。怎么做的？就是拿铅笔和透明胶带，反复粘贴剥离，最终得到单层碳原子薄膜，人类第一次制备出稳定的二维晶体，凭这个拿下诺贝尔奖。他就是用胶带给铅笔稍加处理，在动手实践里，才有了这个重大发现。

他还在2000年拿到了搞笑诺贝尔奖。这位科学家有个特别的习惯：每周五晚上做 “周五实验”。这些实验没有专项经费，也不预设产出，纯粹就是出于好玩。其中一个实验，就是利用磁场让青蛙悬浮起来。这不是什么魔术，是真的实现了，人类第一次靠磁力让活体生物悬浮。当时看好像毫无用处，也因此拿到搞笑诺贝尔奖，但这项成果如今已经有了非常广泛的应用。

无用之用，才是科学；有用之用，只是技术。

我们中华文化里，长久以来习惯凡事先问 “有没有用”，这或许也是古代没能诞生现代科学的原因之一。我认为，动手去做，才是理解世界最好的途径。

倪闽景馆长将应邀出席第十三届中国教育创新年会“无限游戏｜下一代学校”，并做

主旨演讲

《下一代学校应该向世界级场馆学什么？

》。敬请关注！

第十三届中国教育创新年会场内外全流程

来源丨IEIC创新视野

美编丨张天禹

执行主编丨张凯

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