各位老师、各位同学、各位嘉宾，大家下午好!
感谢学校的邀请。我不知道10年前是不是我作为第一届企业导师上课，但我与上科大的渊源确实很深。从2016年开始，我正式担任上科大的企业导师，2016、2017、2018、2019年连续四年与上科大合作。中间短暂断过两年，之后从2020年重启，并在2021、2022年持续至今。回顾这段历程，非常感谢上海科技大学一路的信任与合作，贡献自己的社会责任。
其实我对上科大的每次讲座印象也很深。我记得2017年做过一个讲座，题目是《从根号2到未来计算》，副标题是《从根号二到上帝之眼》。那次讲座的核心是探讨人工智能到底能做什么，以及未来人工智能能帮助我们达成什么。当时的结论是：当人工智能发展到一定程度，它能够预测很多东西，我们仿佛拥有了上帝之眼，但必须通过上帝之手付诸行动才能真正实现——这是我当时讲座结尾强调的观点。
今年我又来讲，但主题有了新的思考。其实我从2014年开始就一直思考一个问题：人工智能到底要做什么？我们这个时代会走向何方？今天的核心命题，是探讨从人类知识的传承，到技术爆炸时代的转变。
谈到人类的知识传承，中国有着全世界最完善的记载体系，从家谱制度到县志、国家史书历史记载。追溯过去，5000年前我们有甲骨文，之后国外出现泥板、石刻。随着文明发展，我们创造了印刷术，再到互联网、移动互联网。这一脉络始终不变。
然而，大模型的出现是人类知识体系的一个转折点。从2025年开始，人类的知识生产和知识创造，人类逐渐不再是主角。
在这样的时代背景下，结合今天的主题来思考这个问题。一个根本性问题浮现：如果审视未来50年怎么评价这个时代，这个时代被定位成什么？2025年出现了DeepScientists、AutoEvolve、OpenEolve、AutoResearch，新的知识创造主体不再是人类，而是机器——人工智能将成为主体。例如2025年人工智能几天之内，人工智能证明了一个实验室14年半还没有完成的研究。这让人有些沮丧，为什么？因为人类读了14年半的书还在准备上大学，而人工智能却已经先“毕业”了。
知识正在爆炸，而且爆炸的程度将达到一个临界点。可能在十年之后，博士生的核心任务不再是解决问题，而是去发现问题、定义新问题。过去人类博士培养的核心是解决问题，所有论文都在解决问题。但未来的重要方向，是去创造问题、发现问题。在企业里，知识生产将越来越多地被机器创造。
回顾过去25年，人工智能在中国经历了多次浪潮，从更早之前的GPT对话AI热潮，到2025年涌现出基于Agent的“数字导师”、“数字医生”等大量新名词，如OpenClaw、hermes等。
2026年初，一个企业开始时可能会安装小龙虾，后来又要删掉，接着转向hermes，中间经历了许多折腾和曲折。对企业而言，从董事长、总经理、高层到低层构建一个数字员工的企业化定岗模式非常关键。第一个“数字员工”、“数字导师”定义完成后，它有了职责范围，能够自我进化，与企业几千甚至上万人形成协同。
我上半年走访了许多中国大型企业，员工规模超过5万、15万。他们的核心议题是：到2026、2027年，如何让会议变成Workshop式的创意舞台，让生产、研发、运作过程真正实现数字化创新。
当企业或学校考虑解决方案时，现在很多人在使用豆包、Kimi、DeepSeek、智谱的GLM等工具。这些主要面向To C市场，因为大模型的安全性是根本问题，公有云在企业应用中有很大痛点。目前市场主要停留在To小B、ToC，没有触及To大B。只有董事长、总经理决心实施企业AI数字员工，或校长、书记决心推行新的数字导师，才有私有化大规模部署。
对于家庭而言，同样面临类似问题。我们现在小病大病都跑医院，未来是否可以实现“小病大治”？AI家庭医生的理念正是由此而来。
对于这代年轻毕业生，特别是相关专业的毕业生，你们的人生将与大模型绑定。一个4TB的U盘可能就能存储我们一生产生的所有数据，这建立起了你的第一个数据分身。当你的数据包含你的人生，遇到问题找不到答案时，你不用跟别人讲，直接问大模型。举个例子：我在创业之前，并不知道如何与大公司合作。我让“沐曦”接入大模型，直接询问：“如果要成为微软的长期合作伙伴，需要做哪些事？需要提供什么样的能力？需要经过哪些过程？”大模型给出了清晰的指导。这时，大模型就变成了一个导师。
今天大模型已成为社会的重要生产力。那么知识生产的原料是什么？是电力、算力。如同汽车加油，我们的经验知识——比如一个经验机器可能就是十几页PPT，甚至包含各种无法解释的指令——就是原料。而知识的生产工具就是大模型和应用。
我们公司内部做过评估，大模型在很多领域的能力已相当于985硕士毕业水平，而且越专业，能力越强。
如果社会生产力极度发达，贫富差距却无法消除。我们会看到，富人阶层在科幻小说描绘中，通过基因优化成为最高阶层，甚至能活到160岁。普通人则像秦始皇求仙药的故事中那样，追求长生。
有一本小说叫《云球》，虽然在国内不太流行，但三十年前它已开始思考核心议题：意识从何而来？意识将去向何方？意识能否被创造、复活或消灭？当意识嫁接到一个失去意识的躯体上，这个躯体还是人吗？这本书目前只有电子版，我是在上海图书馆借阅的。
最后，我想分享一些个人经验。有人听过我的段子：我刚工作时问老板，什么时候可以当CTO怎么才能当CTO？老板说我还没毕业，还差半年。但工作之后，我一直没有放弃最初梦想。就像今天闫启航同学提到的，他从物理转到计算机。我本科是采矿工程（“挖煤的”），但那个时代计算机书籍很少，我甚至把杨芙清教授在文革期间撰写的教材都读了一遍。追逐梦想必须有恒心。
第二，终身学习至关重要。我在很长时期，大概15年，每周都购买实体书阅读，以此保持学习。
第三，分享一个个人哲学：水涨船高。我们大部分博士很多人心高气傲，因为智商高、能力强。但工作后，你会发现个人能力有限，尤其对于博士而言，更需要团队。我们需要学会构建大型组织，才能实现更大目标。相比而言，一个人能够实现的目标往往很小。
我一直坚信一个理念：如果你想走得更远，周围的人必须和你一样强，甚至超过你。如果你周围有一群超过你的人，你就能走得更高更远，水位也会涨得更高。从小河小湖，走到大河、大江，再到大海。这就是“水涨船高”。
我当Manager第一天，就打电话找三个人，问他们愿不愿意当Manager，并承诺我只想做工程师写代码。上任后，我始终践行这个理念。在外企14年，我一直确保我所在的团队里，各个领域有比我更强的人。做不到这点，就是我的失职。
创立沐曦后，我坚持三年半，每周对整个团队做“费曼学习法”——所有人给我讲，讲完后我再告诉他们下一步学什么。当他们达到70分水平后，就会进步到95分。在美国生活两年，我更深理解这一点。
工作第一年是关键阶段。在学校，你吃饭最多的人是同门或室友。工作第一年，和你同时进公司的人年龄相仿，这既是好事也可能是坏事。坏事在于，同龄人对公司理解、未来发展目标的认知都有限。对城市生活的认知也模糊。你应该主动约高层一起吃午饭，从中学习很多。其次，可以寻找Mentor甚至Coach，获得更多指点。
回想过去，工作头一年晚上只有三小时空闲，但午饭时间是关键社交学习机会。尽可能认识不同工作的人。工作之后，我们还要学习专业知识、学习恋爱、婚姻、当好爸爸妈妈。
创立沐曦后，还有很多人预约我的时间，咨询工作、读博、出国等问题，他们希望可以听取不同意见，最终决定方向。
最后一句，闫启航讲得特别好，关于如何问问题。我在2020年华为研发大会（五万多人）上，一个英国博士问：如何优雅地问问题？我的回答是：在公司里永远不要琢磨怎么优雅地问问题，这会让你失去问问题的机会。一直想优雅，会耽误时机。特别是博士，不要想任何问题是否丢面子。我的建议是：你应该“不要脸”，放下所有面子，这样能更快得到帮助和答案。举个例子：工作第一个月，一个显卡bug导致程序跑十几秒就死掉。我根本没学过硬件，只懂软件。盯着屏幕两天两夜没结果。第三天下午跑去问隔壁同事：“有什么问题？为什么跑着就“死”？”同事说：“听你师姐说，硬件有个bug，这2D和3D在一起工作必“死”，看谁先“死”谁后“死”。”我立刻明白了，第四天上午就改了代码。这个故事对我帮助很大，它说明：不要所有事都自己扛，很多前辈、同事能帮助你。
今天分享到此结束，谢谢大家。毕业快乐，前程似锦！
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