栖凤阁论坛(全国信息)武汉,武汉一品茶楼,武汉外卖喝茶

265年前的“珍妮纺织机”轰鸣着推开了工业革命的大门，上世纪中叶计算机技术掀起信息革命；

而现在我们身处智能革命的时代，一辆完全自主的特斯拉从工厂下线后，能够自主行驶30分钟，来到订购者家门口。

历史车轮滚滚向前，科技革命引发浪潮。这是永恒的魅力，也是持续的挑战。

每一次科技革命都如同一次地质剧变，旧大陆崩塌，新山脉隆起。

那些在第一次工业革命初期坚守手工纺车的工匠，在第二次工业革命中蔑视电力的工厂主，在计算机普及年代坚持算盘的老会计——历史的经验告诉我们，排异反应最强烈的个体，往往最早被时代抛弃。

今天，我们站在又一个历史转折点。

来到了“人工智能+”爆发的临界点，政策持续加码，今年8月26日，国务院印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，从国家战略层面为 “AI+” 发展按下 “加速键”。

文件指出分三步走，用十年时间全面AI化，也就是说十年后，AI要像电力、互联网一样全面普及，成为社会的「底层设施」。

政策的导向清晰而明确：未来的核心竞争力，必然与 AI 深度绑定。产业格局将重塑，下一代的就业地图是和人工智能、AI共存交手。

显然这一次的变革，比以往任何时候都更迅猛、更深刻。

而对于今天15-18岁的孩子来说，正在高中阶段学习成长、十年后要直面职场竞争，所以现在是否掌握 “AI+” 的能力，不仅关乎三年后的名校申请，更决定着他们能否在十年后的职业黄金期，拥有不被淘汰、不可替代的底气。

小藤对于家长们的焦虑感同身受，有位家长的提问，直击人心：

“既然全球化、老龄、新技术冲击是必然，那么对于下一代的就业环境及其选择如何？有哪些“求生存”的机会会兴起？

人人都在谈世界新秩序这种大框架的东西，对于每一个普通家庭的普通孩子有没有可以从现在就开始布局的路子？”

而我们一直以来坚持的品牌主张，便是用教育守护每一个孩子，帮助他们拥有“面向未来的能力”。为此我们在3A成长计划的基础上，重磅推出专业探索实践项目--AI for Science：为青少年科研赋能。

“AI for Science”是先进的全新科研范式，它代表着人工智能技术与传统科学研究的深度融合。

01

学习+诊断，项目8大亮点

瞄准AI教育的「真需求」

教育的真需求到底是什么？ 明德认为——

第一个真需求是，打通校园和社会的墙。

很多时候学生的学习环境存在“产学研”严重脱节。学生在学校学的，和自己立足生存需要的，完全是两码事。

真正的AI教育，应该去模拟真实的社会发展与应用场景，让学生在科研探索里收获解决真实生活难题的能力。

第二个真需求是，精准的“学习诊断”。

我们收到很多反馈，在学习成长过程中，学生即使对某一个方面非常感兴趣但不知道从何开始，开始了也不知道在哪个环节可以进阶，因没有专业性的指导而充满迷茫；

比如都知道现在的AI能生成代码，所以基础编程将成为核心素养，但不知道怎么培养"理解代码、创建和调试代码”的能力。

而现在的很多AI教育产品本质上都是在用“+AI”的模式，在旧的教育框架上打补丁，治标不治本。

不同于市面上大部分AI教育项目， “明德 AI for Science”在师资配备上就不同寻常，导师本身就是Science方向的知名院校博士/博后，且在用AI工具做前沿研究。

明德AI for Science 8大亮点，逐一突破：

1. 低成本试错：避免盲目投入，降低决策风险

很多家长在为孩子选择科研项目时，都会担心 “投入大、回报小” 的问题。但在“明德 AI for Science” 中，学生可以在项目中体验 AI + 科研的魅力，了解自己的兴趣点和优势所在，再决定是否进行更深入的投入。

2. 体制内转轨过渡：从 “填鸭式学习” 到 “自主学习” 的桥梁

AI for Science 不会是单纯地向学生灌输知识，而是通过引导学生开展实际的科研项目，让他们主动查阅资料、分析数据、解决问题。

3. 1 项探索 N 重收获：一份投入，多份回报

在 AI for Science项目中，学生参与一项科研探索，就能获得多重收获 —— 这也是项目最具吸引力的亮点之一。掌握实用的 AI 技能，培养跨学科思维，完成科研报告，真正实现 “1＞3” 的价值最大化。

4. 知识体系简化：让高深知识 “听得懂、学得会、用得上”

在 AI for Science项目中，我们对大学阶段的专业知识进行了精心简化和重构 —— 去掉复杂的理论推导，保留核心的逻辑和方法，用高中生能理解的语言和案例。

5. 导师全程伴学：专业指导，随时在线

在 10-15 小时的线上班课中，导师会通过生动的案例讲解、互动式的课堂讨论，帮助学生理解知识点、掌握技能；课后，导师会常驻班级群，随时解答学生的疑问，指导学生开展科研项目。

部分导师介绍：

6. 真上手真实践：在操作中掌握核心能力

“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”—— 在 AI 和科研学习中，实践永远是最重要的。AI for Science项目，摒弃 “只讲不练” 的传统教学模式，让学生 “真上手、真实践”。

7. 链接前沿资源：顶尖学者加持，拓宽眼界格

为了让学生接触到最前沿的知识和资源，AI for Science邀请了多位来自国内外知名高校和科研机构的学者担任顾问和导师。

在项目中，学生可以了解最新的科研动态和研究方向，与学者进行实时的线上交流，获得专业的指导和建议。

02

十年布局，

实实在在的3点助力

2035 年，人工智能将深度渗透到各行各业。

人工智能、机器人制造等新兴行业以肉眼可见的速度扩张，不少传统岗位则以同样的速度消失。

虽然从“互联网+”到“人工智能+”的转变需要一定的时间，但毫无疑问的是我们已经进入了一个技术大爆发之前的“静止”时刻。

在科研领域，AI 能快速处理海量实验数据，辅助科学家筛选药物分子、预测天体运行轨迹；

在金融行业，AI 算法能精准分析市场趋势，完成风险评估与投资决策；就连传统认知中 “以感性主导” 的文化、教育领域，AI也能协助进行内容创作、个性化教学方案设计。

在这种背景下，我们更要思考如何跨越“静止”时刻。

当机器越来越像人，当算法接管基础工作，孩子的“天然智能”如何与“人工智能”融合？

AI for Science：为青少年科研赋能应运而生。兼顾长期和短期价值，为孩子的每一个关键阶段都积累必需且实用的能力和素养——

1.对于10年后就业的作用：

-理工科学生职业新突破，更多创新创业机会

借助AI实现技术突破，在新能源、生物医药等领域开拓创新创业赛道；

-文科生也能在高科技行业拿高薪，打破35岁失业魔咒，越老越吃香

凭借 “AI + 传媒”“AI + 社会学” 的复合背景，成为科技大厂的刚需人才——AI伦理师、AI政策研究员、AI产品经理。

这些新兴职位打破 “文科薪资低、易失业” 的魔咒，在这些领域，经验与智慧随年龄增长而增值，真正实现“越老越吃香”。

2.对于3年后申请大学的作用：

是名校申请的“差异化武器”--跨学科方向+进行先锋项目研究。

如今，越来越多的高中生意识到科研经历的重要性，纷纷参与各类科研项目，但随之而来的是 “项目同质化” 的问题。

在这种情况下，“AI for Science”项目恰好为学生提供了打造差异的机会。

首先跨学科背景是顶尖名校最为看重的素质之一。哈佛大学招生办主任曾明确表示：“我们寻找的是能够在不同领域间建立连接的学生?！盇I for Science正是基于这一理念出发，融合科学、技术、人文等多学科视角。

其次，将AI技术与不同学科领域结合，学生可以开展更具前沿性和创新性的科研项目：

比如用 AI 分析天体物理数据，探索宇宙的奥秘；用 AlphaFold 技术研究蛋白质结构，为生物医药研发提供支持；用 AI 技术分析社会调查数据，探究人口流动与经济发展的关系……

3.对于1年后申请夏校的作用：

带来实质的立即回报，一年内就有多重收获。

很多家庭在孩子开始申请夏?；蜃急副究粕昵氩牧鲜保芸嘤诿挥凶愎坏乃夭暮途?。

AI for Science的项目成果便可直接用于夏校和本科申请，省去了临时准备材料的紧迫与焦虑。而且优秀项目成果还可获得导师的推荐并发表，为申请增添重要砝码。

03

多元课程?？?，

自然科学到人文社科的跨界探索

为了满足不同学生的兴趣和发展需求，“AI for Science” 项目设计了丰富多元的课程模块，涵盖了自然科学、社会科学、人文艺术等多个领域：

AI+天体物理：

用 AI 工具分析天文观测数据，探索星球的运行规律、宇宙的起源与演化，感受宇宙的浩瀚与神秘。

项目收获：

? 认知层面：了解AI 及其在科研中的作用，掌握机器学习的基础知识。

? 技能层面：掌握图像识别、数据拟合、时序分析等AI 技能，并能使用Python 等工具进行分析。

? 科研层面：结合实际天文数据（如SOHO 卫星、开源望远镜数据），完成一个基于AI 的天文研究项目。

? 输出层面：产出一份科研结课报告（可作为科技创新/课题研究比赛材料）。

AI+天体物理课程已于2025.9.6开课，家长和学员们热情的分享了他们的第一轮收获：

AI+生物 AlphaFold 实战：

划时代的AlphaFold。

2024诺贝尔化学奖授予三位科学家，其中包括AlphaFold的两位核心开发者，以表彰他们在用AI破解蛋白质结构预测难题中的革命性贡献。这一突破改变了药物研发、癌症治疗和合成生物等多个关键领域的进程。

它不再只是大学教授的研究工具，而是下一代科研人才必须了解和掌握的新语言。

初高中阶段的学生接触此类科研工具，不仅为未来专业方向探索积累经验，更能深入浅出应用AI。

课程关键词：

生物| 生物信息 | 生物化学 | 生物医学 | 计算机 | 人工智能 | AlphaFold

学生能够学习使用 AlphaFold 技术预测蛋白质结构，分析蛋白质的功能，探究其在疾病治疗、药物研发等领域的应用。

AI+伦理学 / 哲学：

我们看到就业上，国内外公司如微软、谷歌、小红书、Salesforce等在人文社科AI人才招揽上持续发力；

国内外大厂都在招揽AI人文训练师：艺术与科技交融，有心理学/哲学等顶级文科素养

大学申请上，哈佛、MIT、斯坦福、康奈尔、宾大、布朗等顶尖名校超一半都开设了科技与社会(Science,Technology & Society)， STS是主要研究科技与社会的跨学科专业。

因此，提前探索AI+伦理学/哲学是在投资5-8年后最有潜力的专业。

AI+伦理学/哲学是关于如何在设计、部署和使用人工智能系统时，确保其符合人类价值、尊重隐私、避免偏见，并促进社会福祉。

除了以上，还有丰富的课程计划--

AI+传媒：用 AI 技术分析媒体数据，研究信息传播的规律、用户的阅读习惯，探索 AI 在新闻生产、广告营销等领域的应用。

AI+社会学：运用 AI 工具处理社会调查数据，分析人口结构、社会分层、文化现象等社会问题，为解决社会问题提供数据支持和决策参考。

AI+环境科学：通过 AI 技术分析环境监测数据，研究气候变化、环境污染等问题，探索环境?；ず涂沙中⒄沟挠行肪丁?/p>

而这些课程的设计初心强调的是，AI不是一门孤立的技术，而是一种赋能工具，它应当与学生的既有兴趣和未来方向相结合。

所以我们希望无论是对自然科学充满好奇，还是对社会人文感兴趣的学生，都能在 “AI for Science” 项目中找到自己喜欢且适合自己的课程，开启科研探索，收获满满。

04

写在最后

“未来已来，只是分布不均等?！?/p>

这句话在今天的语境下尤为贴切。AI革命带来的机遇与挑战，正不平等地分布在不同准备程度的每一个你我之间。

尤其对于正处于未来主力军预备役的孩子们来说，有的孩子将在AI的浪潮中被冲击得不知所措，而有些孩子则能乘风破浪，成为新时代的弄潮儿。

这种差异，很大程度上取决于我们今天为他们做出的选择。

毕竟，每一个时代都有其特定的“求生存”机会。

在农耕时代，是拥有一块肥沃的土地；在工业时代，是掌握一门专业技能；在信息时代，是获得优质高等教育；而在AI+时代，则是早期接触并驾驭人工智能这一变革性技术。

十年后，当我们的孩子步入职场，他们可能不会感谢我们为他们避免了哪些挑战，但会感谢我们为他们准备了哪些能力。

明德AI for Science项目，正是在算法浪潮中为孩子的未来筑起一座灯塔。 它指引我们的下一代在技术变革的迷雾中，提前做好准备，找到属于自己的航道。

重磅专业探索实践项目AI for Science已经陆续开课，感兴趣的家长可以联系小助手咨询详情。

我们邀请您和您的孩子一起“踏上第一班车”～