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　　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”。

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　　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。

　　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（AIforScience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—BasicCourses，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—EssentialCourses，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—SubjectCourses，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—ThematicCourses，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。

　　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。

　　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。

　　“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。