12月12日，第八届GAIR全球人工智能与机器人大会在深圳开幕。这场为期两天的盛会，汇集了学界与产业界的顶尖头脑，共同探讨AI浪潮下的深刻变革。首日议程聚焦于AI对教育、科学及产业的核心冲击与重构路径。
多位院士级学者为AI时代的教育转型指明了方向。深圳理工大学教务长赵伟院士指出，高等教育需从‘培养有用之才’升级为‘培养有用、有智慧的人’。他分享了深理工‘加减替换’的实践：减无效课程，增AI必修与科研实践，并计划以智能应用替代传统教材。香港科技大学首席副校长郭毅可院士则强调，当知识如空气般无处不在，教育的核心应从知识传输转向培养好奇心、价值观与创造力。他提出，人类智能的顶峰在于‘真、善、美’的融合，而当前AI仅初步具备‘真’（事实知识），‘善’（价值判断）与‘美’（独特创造）的培养更为关键。
在随后的圆桌对话中，专家们直面教育核心矛盾。赵伟院士认为，社会对教育抱有过高期望，技术进步的重担不应全压于师生。郭毅可院士指出，AI已实现教育民主化，大学应更注重培养学生运用知识、沟通与创造的能力，‘大学的最终产品就是人’。面对观众关于AI与孩子体验世界的提问，两位院士一致认为，限制使用是短视的，长远看，人与AI是伴生关系，教育应在校内做减法，为体验与探索腾出空间。
产业前沿方面，日本工程院院士小菅一弘展示了AI机器人如何革新服装生产。面对全球2.3万亿美元的庞大市场，其团队研发的被动式抓取、高速检测与双臂裁剪技术，正瞄准汽车座椅等高需求、高投入的细分场景，推动自动化解决成本与效率难题。香港科技大学贾佳亚教授则分享了多模态模型Mini-Gemini等未公开成果，并指出大模型未来将走向‘感知机器+终身学习’的结合模式。
下午的议程深入AI与物理世界的结合。京东集团副总裁郑宇教授阐述了时空AI面临的三大挑战：数据稀缺、需融合行业知识、以及现有模型并非为时空属性设计。他通过城市计算案例，展望了未来城市作为‘巨大具身智能体’的图景。上海人工智能实验室胡侠教授则从微小视角切入，分享了以‘有损计算’破解大模型长上下文处理瓶颈的简易算法，旨在高效解决模型‘幻觉’问题。
之江实验室薛贵荣教授将目光投向科学基础模型。他指出，当前模型受限于语言边界与科学数据的超高复杂性。其团队正致力于将分子、基因等非文本数据转化为统一编码，通过数据对齐推动科学发现，并已发起全球倡议，征集科学‘最难问题’以加速协作。
首日大会在密集的思想碰撞中落幕，清晰地传递出一个信号：AI不再仅是工具，它正在系统性地重构知识生产、人才培养与产业实践的底层逻辑。真正的挑战在于，我们能否以人的智慧驾驭技术，在变革中‘活得更好’。
