1分钟修复壁画、几分钟设计飞机……高校打开AI的N种方式

人工智能浪潮来袭，各大高校都在研发、创新AI大模型，教学发生了哪些改变？跟教育小微一起走进校园看一看——

四川大学：在虚拟环境中练习口腔正畸

在四川大学华西口腔医学院的智慧实验室，学生们通过AI互动教学平台，在虚拟环境中进行高精度的口腔正畸操作训练。

四川大学华西口腔医学院院长 韩向龙：我们推出了“华西口腔智联大模型”并整合DeepSeek基座能力，将医院的海量临床案例和企业的真实项目转化为多元化的口腔医学教学资源。

四川大学华西口腔医学院正畸科副教授 段沛沛：正畸学理论非常复杂，临床中又要应对千变万化的患者，学生学不懂、练不会、不敢做，是传统教学的痛点和难点。现在我们用AI赋能的方式，破解了这个难题。

也门留学生 阿巴斯：AI帮助我们很快熟悉临床操作，为进入临床实习充分准备。此外，我也会用AI技术帮助我们国家开展AI项目训练培训。

北京航空航天大学：利用AI大模型设计大飞机

在北京航空航天大学，老师和同学们演示如何利用AI大模型设计一架大飞机。

通过把飞行器的类型、载荷、速度等设计需求输入到设计系统，短短几分钟，AI大模型就会根据需求自动生成设计方案。

北京航空航天大学航空科学与工程学院副院长 罗明强：这个大模型把我们大语言模型和工业软件进行了结合， 能够完成飞机的概念方案的设计，学生再根据这个方案进一步细化。

学生还可以运用虚拟现实技术对飞机设计方案进行审查，还可以利用模拟系统，直观检验设计方案在不同飞行条件下的表现，进一步优化设计，确保每个环节都符合实际应用需求。

北京航空航天大学学生 石斌：具体的设计过程需要我们自己去实施。设计完之后，我们把方案提供给AI，它能够找出一些我们可能没有发现的潜在性的问题，帮助我们解决和规避一些隐患。

同济大学：为城市建筑穿上“抗震铠甲”

同济大学科研团队通过AI大模型与工程技术的深度融合，自主研发了地震工程防灾人工智能大模型，为城市建筑穿上“抗震铠甲”。

在一堂《结构智能防灾》课上，老师演示如何利用AI快速设计建筑图纸并获取建筑结构信息，再借助地震工程防灾AI大模型来排除可能存在的风险点。

学校科研人员通过整合土木工程防灾减灾全国重点实验室积累的海量数据、工程经验和核心算法，研发了地震AI大模型，可以实现建筑群地震响应的秒级预测。这项技术突破让城市防灾从“以天计算”跨入“以秒响应”。

同济大学土木工程学院院长 周颖：以上海中心为例，它的弹塑性分析模型要计算一周才能拿到结果。目前经过地震大模型核心算法，1.88秒就可以计算完成。

教学过程中，学生化身工程医生，操控爬壁机器人、机器狗在多个场景中进行建筑结构安全巡检，通过视听觉AI算法快速识别裂缝、空鼓等结构损伤，并生成安全评估报告，高精度、高效率完成工程诊治任务。

同济大学土木工程学院院长 周颖：过去做工程医生，不仅具有风险，还要花数个小时建模，通过AI，非常快完成了模型训练。工程医生对建筑进行“慢性病”“急性病”的诊断。

目前，同济大学正将地震AI大模型应用于校园建筑安全评估，未来还将逐步覆盖上海220万幢建筑和其中的3000多幢优秀历史建筑，真正为建筑的全生命周期保驾护航。

复旦大学：壁画修复效率提升数百倍

在复旦大学新开设的“AI考古”课堂上，考古学与计算机科学专业的师生们组成了跨学科团队，破解文物保护的种种难题。

这门创新课程涵盖了AI技术原理、图像重建、文物数据库等多个模块，尤其是专门研发并推出了一款叫作“马良”的人工智能大模型，它就像送给修复专业人员的一只“神笔”，破解了传统的壁画修复方式效率低、修复方案单一等问题，仅需1分钟就能完成对壁画的数字化修复，而且能智能识别颜色脱落、划痕等七大类文物病害，修复精度达到专业美术人员的水平。这款AI大模型还能让壁画修复不再受限于个人经验，激发修复专业人员更多灵感。

复旦大学计算机学院教授 金城：像这个壁画中，小孩脸部大面积脱落，专业人员受思路的限制，很有可能会下意识只给出一两种解决方案，我们的大模型可以一次性给出上百种不同的可能性组合 ，去打开思路。

复旦大学人才办主任 黄金辉：AI时代给高等教育实际上带来很多新的有利条件，学生只要有很好的技能、创新思维，一定会适应未来的各种各样的职业。

高校教师如何与AI同行？

大学的课堂上有了AI大模型，是否可以替代老师讲课？高校教师该如何与AI同行？

北京航空航天大学教务部副部长 金天：AI不会取代我们每一个人，也不会取代老师，我们需要让AI赋能课堂教学，使老师从低阶性的重复工作中解放出来，使老师能够更加关注于创新能力、高阶能力的培养。

北京航空航天大学博士研究生 童遥：在我们的课堂学习当中，AI只能提供碎片化的知识，而老师很多时候凭借的是多年的授课经验，以及对各学科知识之间的贯通掌握。

四川大学华西口腔医学院博士研究生 蒋宸：例如我的课题，研究了如何自动判定患者拍摄头颅片的位置是否正确，是一款AI辅助性的诊断工具，但最终的临床决策，仍需要结合患者的个体性差异、患者主诉等进行多方面的权衡和综合判断。这种“有温度的”知识，包括职业责任感以及动态决策能力，仍然需要导师的言传身教。在科研方面，比如新型材料开发等跨学科领域的研究，如何提出原创性的问题、突破性的问题，我们仍然需要导师独特的学术视角和创新思维的碰撞。

高校人才培养重心发生改变

使用AI大模型，提高了高校的教学效率，解决了一些教学中的痛点难点。在有些方面，AI比人更有优势，这部分工作就更适合交给AI去做。在这样的背景下，高校人才培养的方向会怎样调整？

北京航空航天大学航空科学与工程学院副院长 罗明强：从以前以知识的学习为主，要转到以知识加能力培养为导向的教学思想上去。在北航的飞机总体设计课程里，我们采用了竞争性团队设计项目的模式，去锻炼学生的主动创新意识 、全局系统思维能力、团队协作能力。

四川大学副校长、口腔疾病防治全国重点实验室主任 叶玲：我们确立了“数智转型”思路，积极推进AI技术与医学教育深度融合，着力自主培养更多适应科技发展的复合型医学拔尖创新人才。

四川大学华西口腔医学院教学实验室主任 郑庆华：在对学生的价值塑造，以及批判思维、创新能力、协作沟通等能力，特别是面向复杂场景的实践力的培养，这些才是我们高等教育更要关注的，而这些正是AI无法替代的。

文字 |中央广播电视总台央视记者 李晶晶 姚文利 王殿甲 郑轶

来源 |央视新闻客户端

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