巨牛盈 南洋理工重磅改革：40%课程将AI化，所有专业学生标配“AI分身”！

2026 年 4 月 6 日，新加坡南洋理工大学（NTU）正式发布了 “2030 AI 教育转型蓝图”。

从 2026 年 8 月起，向全校本科生开放谷歌企业级 AI 工具（Gemini Enterprise、Google AI Studio、Vertex AI）；

到 2030 年，40% 的课程深度嵌入 AI，覆盖全部 52 个本科专业，从目前的 5% 增长 8 倍；

每位学生发放云计算点数（算力额度），用于训练、部署自己的 AI 代理（AI agents）。

当有的大学还在查你有没有用 AI 写作业，

有的大学已经要求你带着 AI 毕业。

面对 AI，如今全球高校正在逐渐分化成两大阵营，一方较为保守谨慎，一方则大胆拥抱，NTU 显然站在了后者的一边。

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NTU到底做了什么？

作为 QS 世界排名第 12 的名校、新加坡双子星之一，NTU 一直走在教育改革的前沿。此次 AI 化改革与时俱进，主要有以下三大亮点。

算力平权，从“用工具”到“造工具”

过去，理工科学生或者计算机学生会（更容易）获得 AI 工具的高级权限，而文科/商科学生通常只能接触到基础版工具。

而 NTU 不分文理工商，从 2026 年 8 月起，所有本科生将获得 Google 全套高级 AI 工具的全面访问权限，包括 Gemini Enterprise、Google AI Studio 以及 Vertex AI。

这些工具适配不同技术背景的同学，从初次使用者到资深开发者均可使用。

此外，每个学生还将获得计算点数，用于开发和部署自己的 AI 智能体。

也就是说，每年学生可以选择创建数十个 “AI 分身”来支持自己的学业。

例如，一名工科学生，可以为新车设计项目构建一个智能体，自动生成多种设计方案，模拟其可能的能耗情况；一名商科学生，可以搭建智能体开展随机对照实验，在电子商务网站上测试一款新产品的不同定价点。

不同专业背景的学生，都将有机会，从 AI 的使用者变成开发者。

学生可带走的 “AI 分身”

蓝图提出，到 2030 年，NTU 计划将 AI 深度嵌入 40% 的本科课程，覆盖全部 52 个专业。相比目前约 5% 的覆盖率，这是一个 8 倍的跃升。

这 40% 的课程被分成两类：

20% 课程：用 AI 实现个性化学习

比如 NTU 目前已经打造了 NALA （NTU AI Learning Assistant）这一平台，帮助老师开发专业的 “AI 助教”。这些 AI 导师以课程材料为训练基础，能够全天候帮助不同水平的学生掌握各自学习中的难点。

20% 课程：教学生搭建 AI 智能体

学生学习的终极目标是去解决来自企业、政府和社会的真实问题，比如交通优化、能源管理、营销策略、社会调研等。

学生在整个学习过程中，要为不同任务持续构建自己的 AI 代理集群。学会如何设计任务、搭建 AI 代理、监控其表现，并对结果负责。

而且这些代理在毕业后可以带走，直接带入职场继续使用和迭代。

“未来的学生从 NTU 毕业时，不仅能对 AI 有深刻的理解，还能掌握一套可在入职首日就能投入使用的 AI 智能体组合，这会成为他们的核心竞争力。”

——新加坡人工智能研究院创始执行主席、NTU 教授何德华

过去你毕业时带走的是一叠证书、几份作品集。未来你带走的是一队已经跑过无数真实任务的 “AI 分身”，它们继承了你的专业知识、项目经验和工作流。

把 AI 伦理写进必修课

NTU 意识到，如果只教学生怎么把 AI 用得更猛，而不教边界和责任，后果同样严重。

因此，他们设立了必修课《科技与人类》，学生将在课上学会辨别 AI 智能体输出内容的准确性与合规性。

教育考核方面，并非一刀切地禁用 AI，作为先行军的计算机与数据科学学院 (CCDS) 设计了一种解决方式，即 AI-ON 和 AI-OFF 评估体系。

图源 NTU 官网

在 AI-ON 考核中，学生需要展现使用 AI 工具的能力；而在 AI-OFF 的考核中，学生则要证明自己能够在没有 AI 工具辅助下仍能胜任工作。

“人工智能是一个乘数。但如果被乘数为零，结果也为零。

人工智能正迅速融入计算机实践中。这些系统能够以惊人的速度生成代码、解释和解决方案。但设计、正确性和判断的责任仍然在于人。”

——NTU CCDS 院长卢克·翁教授

02

还有哪些学校在积极拥抱 AI？

除了 NTU，很多全球大学都在积极实践 AI 与教育的融合。

提供算力和工具

一些学校会与云厂商合作，提供校园级或企业级的 GPT/Gemini/Claude 等模型。

很多理工类强校（如 MIT、Stanford、ETH 等）也都在不断扩容校内 GPU 集群，让本科生、研究生在课程项目、毕设、科研中都能实际跑模型。

此外学校还在校内自建 AI 学习助手。MIT 通过 Open Learning 平台，为全球学习者开放了大量 AI 相关课程；同时还开发了“AskTIM”——一项人工智能驱动的推荐功能，帮助学生快速定位适合自己背景与目标的课程资源、自动总结课堂内容、梳理知识框架。

98% 的 MIT OL 学习资源是免费向公众开放的

图源 MIT Open Learning 官网

AI纳入必修课/学分体系

另一条清晰的趋势是：AI 不再只属于计算机系，而是进入通识教育和专业核心课。

一些美国高校（如耶鲁、宾大等）已开始探索 “AI 辅助写作”、“人机协同沟通”、“数据与社会”等课程，教学生如何用 AI 推进写作与思考、如何在小组协作中合理分配“人做什么、AI 做什么”，以及如何理解算法背后的社会影响。

不仅如此，越来越多学校开始把 AI 作为独立学位。比如哥大在 26 Fall 开设了 AI 硕士专业，成为首个开设人工智能硕士学位的藤校。

哥大 Master's in AI

人工智能理学硕士是一个 STEM 项目，包括 4 门核心课程，4 门专业方向选修课，最后完成一个毕业设计项目 or 两门选修课程。

核心课程涵盖人工智能的基础知识以及先进的前沿发展，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。

共有以下 11 个领域的专业方向：

人工智能和高级计算

机器人学与感知

人工智能、金融和运营

人工智能和生物医学

人工智能基础设施

人工智能和用户界面/用户体验

人工智能与健康及医学

人工智能与公共卫生

人工智能与艺术、创意和媒体

人工智能的统计基础

人工智能、建筑与城市规划

建立AI教学规范与评估框架

这类学校不仅拥抱 AI，还建立了清晰的使用规范和评估标准，确保学生既能充分利用 AI，又不过度依赖。

比如新加坡管理大学发布《生成式 AI 使用指南》，不同课程采用分级制度，明确 AI 工具的使用边界；

UCL 制定《生成式 AI 教学框架》，要求教师在课程大纲中明确标注 AI 使用政策。同时提供教师培训，帮助他们设计适合 AI 时代的作业和考核方式。

图源 UCL 官网

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AI 时代，如何保持自己的竞争力？

当下技术更新迭代非常快，几乎是半年一个周期。

在这样一个高速变化的时代，年轻人应该如何构建不会被淘汰的核心竞争力？现在学生们可以重点投资哪些能力？

我们邀请到三位分别深耕于大模型、AI、生物信息学等领域的专业导师，下面是他们给同学们的建议：

Henry：打牢基本功+关注前沿动态

首先，要有非常强的好奇心和持续学习新知识的能力。前提是你的基本功必须扎实，也就是过去所学的理论知识，特别是计算机和 AI 相关的算法知识，必须做到熟练掌握。

其次，就是要高度关注前沿动态。比如每天浏览像 arXiv 或 Papers with Code 的 top 论文。这个过程不用花太多时间，但需要持续输入。

如果你是在做产品，那就还需要关注企业层面的新动态；此外，还要持续关注新模型的发布和底层技术革新。

Frank：终身学习成本高，要评估个人耐受

最核心的是保持终身学习的习惯。但这对信息摄入量和处理能力的要求非常高。

在考虑是否投身一个快速变化的行业时，要评估清楚自己的“心理耐受力”和“学习耐力”。

这个世界上有非常多的职业，并不需要你去追求每半年就要更新一次知识体系。而 AI、软件、数据这些领域，是真的要跟着跑——一不留神就被时代淘汰。所以别盲目羡慕别人“卷得动”，要先问问自己能不能“卷得久”。

田茂：明确动机，选择能长期保持热情的方向

要搞清楚自己的动机：是为兴趣而学，还是为就业而学？基于明确的目标，再去选择你能长时间保持热情的方向。

找工作、发展职业，是一个多任务系统，它需要你具备多种能力和视角。既要均衡发展不掉队，又要在某些方面具备突出优势。

最后

从 NTU 全面开放谷歌企业级 AI 工具、给学生配发算力与 “AI 分身”，到全球名校纷纷把 AI 嵌入课程、写进必修课，一个趋势已经非常清晰：

AI 不再是加分项，而是未来大学生的标配能力。

未来的竞争力，不是在比 GPA，更多在于是比谁更会用 AI、更会训练 AI、更会带着自己的 AI 团队，跑赢这个时代。

而不管你是为了追求知识、还是为了职业发展，都要明确目标、认清自我，并保持持续精进。这才是在快速变化的时代保持竞争力的关键。

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