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设备与工具欢迎来到每周科技教育资讯共享。在这里，我们将搜集全网最新教育信息（政策资讯、行业资讯和深度好文），第一时间带您了解与掌握教育领域的最新动态。
一、政策资讯
1、教育部党组学习贯彻习近平总书记在加强基础研究座谈会上的重要讲话精神
5月8日，教育部党组书记、部长怀进鹏主持召开党组会，传达学习习近平总书记在加强基础研究座谈会上的重要讲话精神，研究部署贯彻落实工作。部党组成员出席会议。
会议指出，在“十五五”开局之年，习近平总书记出席加强基础研究座谈会并发表重要讲话，充分体现了以习近平同志为核心的党中央对基础研究的高度重视，深刻彰显了基础研究作为整个科学体系的源头、所有技术问题的总机关，对实现高水平科技自立自强的根本支撑作用。习近平总书记的重要讲话，充分肯定我国基础研究取得的成就，全面分析面临的新形势新挑战，对加强基础研究作出战略部署、提出明确要求，具有很强的政治性、思想性、指导性，为加强基础研究指明了前进方向、提供了根本遵循。
会议强调，要深刻领会习近平总书记重要讲话精神，准确把握党中央战略意图，进一步提高政治站位，深刻认识并切实履行高等学校作为基础研究主力军、人才培养主阵地、重大科技突破策源地职责作用，切实增强责任感、紧迫感，以更加坚定的信心和决心，以更加务实的举措和行动，全面加强高等学校基础研究，强化高水平研究型大学引领作用，一体推进教育科技人才发展，着力提升科技自主创新与人才自主培养水平，加快实现从注重学科发展向服务国家使命转变，为建设教育强国、科技强国、人才强国贡献力量。
会议强调，要聚焦国家使命，夯实人才根基。坚持立德树人，建立健全青少年科技教育体系，组织开展高质量科普活动，提升青少年科学素养，激发学生科研志趣和报国热情。强化高水平人才供给，动态调整、优化学科专业设置，加强基础研究后备力量选拔培养，建强产学研协同育人平台，长周期稳定支持一批青年人才开展原创性、颠覆性研究，培育未来领军人才。要推动学科交叉，强化原始创新。深入实施基础学科和交叉学科突破计划，启动国家交叉学科中心建设。系统构建高校区域技术转移转化中心、高研院、科技园“三位一体”的高校科技成果转化体系，打通基础研究、应用开发、成果转化的创新链条。要加强支持保障，优化创新生态。加快推进高校国家重大科技基础设施建设，健全基础研究评价考核机制，营造开放包容、宽容失败的创新环境。要深化国际合作，参与全球科技治理。支持高校牵头发起国际大科学计划，加快世界一流科技期刊建设，推进开放科学联盟建设，打造国际交流合作重要窗口。
2、丁薛祥在调研基础研究时强调 深入贯彻落实加强基础研究座谈会精神 全面提升基础研究水平和原始创新能力
近日，中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥先后在福建、上海、北京调研基础研究。他指出，习近平总书记出席加强基础研究座谈会并发表重要讲话，发出了新时代新征程进一步打牢科技强国建设根基的号召。要深入学习贯彻习近平总书记重要讲话精神，发挥新型举国体制优势，以“十年磨一剑”的恒心和毅力，全面提升基础研究水平和原始创新能力。
近日，中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥先后在福建、上海、北京调研基础研究。这是5月7日，丁薛祥在中国科学院大学调研。（新华社记者 王晔/摄）
丁薛祥前往中国科学院和怀柔国家实验室，了解原始创新和关键核心技术攻关进展。他指出，建成科技强国，必须把基础研究搞上去。要坚持“四个面向”战略导向，优化基础研究布局，突出主攻方向和重点领域，加强原创性颠覆性创新，实现科学发现和技术发明互促共进。丁薛祥实地查看高能同步辐射光源，强调要加强重大科技基础设施建设，提升科研基础保障水平，促进基础研究加速突破。
近日，中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥先后在福建、上海、北京调研基础研究。这是4月30日，丁薛祥在上海交通大学调研。（新华社记者 王晔/摄）
高水平研究型大学是基础研究主力军和人才培养主阵地。丁薛祥来到上海交通大学和中国科学院大学调研。他指出，要推进教育科技人才一体发展，加强基础学科建设和拔尖创新人才自主培养，支持青年科技人员挑大梁、当主角。在参观中国科学院与“两弹一星”纪念馆时，丁薛祥强调，科技强国建设既需要物质保障，更需要精神支撑。没有精神力量，就不会有高水平科技自立自强。要把“两弹一星”精神一代一代传下去，鼓舞和激励广大科技人员担国家使命、攀科学高峰。
在宁德时代新能源科技股份有限公司和华为练秋湖研发中心，丁薛祥肯定科技领军企业开展基础研究取得的成效。他指出，科技领军企业不仅要擅长“从1到100”的技术创新、成果转化，还要敢于做“从0到1”的原创突破。要把握产业科技发展趋势，一体推进基础研究、应用开发、成果转化，更加注重从源头和底层解决技术问题，以基础研究能力提升巩固行业领先地位。
调研中，丁薛祥强调，党中央召开加强基础研究座谈会，是我国科技发展的重要里程碑。我们要深刻领会党中央战略意图，强化系统部署和统筹协调，发挥国家战略科技力量引领作用和国际科技创新中心辐射带动作用，央地协同、部门联动，推动基础研究不断实现新的突破，为科技强国建设提供坚实基础。
二、行业资讯
1、上海首家：青少年AI科创学习中心正式落地
上海首家AI科创学习中心在上海大学附属中学启用。
AI科创学习中心是在上海市教委、上海市财政局支持指导下，由上海大学、上海市科创教育研究院联合建设。
中心定位为区域性学习中心，总面积约1600平方米。
据官方信息，这是上海首个打通高校、企业、基础教育壁垒，集AI原理认知、工具应用、项目实践、跨学科融合于一体的科创教育新空间。
在中心落成前，上海市科创教育研究院已先后在上海大学附属小学、世外中学、七宝中学建成3所校内AI科创实验室，实现了小学、初中、高中全覆盖。
新建的中心集人工智能原理认知、工具应用、项目实践与跨学科融合于一体，覆盖“AI+人文”“AI+科学”“AI+工程”“AI+心理”等多元领域。
目前其已系统构建“1+1+N”科创教育体系：即1个线下学习空间、1个线上大模型应用平台和N个跨学科应用场景。
以部分体验项目为例：
此前曾完成测绘、监测、水下考古等多项重要任务的上海大学“精海”系列无人艇已经“开”进中学校园。
当学生将迷你“精海”无人艇放置在感应屏幕上，系统立即自动识别型号，并展示相应水域场景，随着船头方向360度呈现水域实况。
在AI驱动的产品研发与制造实验室内，一条迷你汽车流水线上，多台机械臂默契配合，模拟完成从扫描、激光焊接到拼装喷涂的全过程。
学生们在学习过程中，既掌握软件编程，又理解硬件原理，在小组协作中“帮助一辆新车下线”。
在“文物数智活化平台”上，学生可以对鎏金虬龙纹环、彩色釉陶凤头陶壶、青柚鹦鹉杯等文物进行二次创作，从材质、风格、颜色等方面发挥创意，设计属于自己的“数字文物”。
在体验AI趣味的同时，学生还可以沉浸式学习AI背后的原理。
中心的具身智能实验室里提供了完整的项目制实践，内容涵盖大语言模型、视觉识别与工业机械臂的协同应用。
在AI+人文科学实验室里，学生则在老师的指导下，利用前沿数字技术为千年文物“变装”。课程融合历史、美术、信息技术，让历史文化与数字技术实现双向奔赴。
中心负责人、上海大学附属中学校长表示：“这个空间打通了高校、企业、基础教育的课程资源和生态，它不是封闭的实验室，而是把真实问题带到场地中。企业的一些真实项目也可以进入实验室。”
“同时，它也是学习的无界，这里的‘1+1+N’中的N就是跨学科，我们整合了跨学科教师团队，打破学科壁垒，就是要培养学生解决未来真实问题的能力。”
至此，中心会为学生们提供以“兴趣激发、动手实践、同伴协作、成果展示”为闭环的教学模式创新，构建“学研产”融合的科创教育生态。
上海大学党委常委、副校长、上海市科创教育研究院院长王从春提到，AI科创学习中心将成为青少年人工智能启蒙摇篮、基础教育与高等教育衔接桥梁、产学研用协同创新枢纽，推动高校前沿科技转化为中小学可感知、可实践的内容，让学生在“做中学、学中创”中提升综合素养。
2、斯坦福大学HAI机构重组以迎接AI下个时代，李飞飞转任校长顾问
斯坦福大学宣布了一项重要调整：将正式合并其校内的两大核心机构——“以人为本人工智能研究院”(Stanford HAI)与“斯坦福数据科学计划”(Stanford Data Science)。
斯坦福大学表示，重组以迎接人工智能的下一个时代。
合并后的新机构沿用原来 Stanford HAI 的名称。计算机科学家 James Landay 将继续担任新机构院长，HAI 联合创始人李飞飞则卸任联席院长，转而出任校长 Jonathan Levin 的 AI 特别顾问，并与斯坦福前校长 John Hennessy 共同担任新机构咨询委员会联席主席。
(从左至右分别为：HAI 院长James Landay 、 前校长John Hennessy 、李飞飞)
至于合并原因，James Landay解释：“以医疗服务的交付、理解宇宙的形成过程，或者优化教育体系为例。解决这些问题需要访问通常是海量并具有敏感性的数据集，同时还要具备大规模应用人工智能和机器学习的能力。而这种能力上的整合，正是关键所在。”
HAI，2019年由李飞飞、前教务长John Etchemendy、NLP技术专家Chris Manning和James Landay联合创立。Landay说：“2019年我们创立HAI时，就坚信人工智能的影响将极其深远，会对整个社会产生深远的影响。因此，我们需要一种跨学科的方法，以确保这项技术能够对人类产生积极的影响。
我们当时并不知道人工智能会以如此惊人的速度改变我们的生活。如今，我们留给我们为公众利益塑造这项技术的时间已经非常非常有限了。
合并后的研究所旨在适应这一发展速度。它将加快并扩大大学的研究和教育规模，以匹配人工智能的发展轨迹。
我们不能只是在现有工作的基础上增加一些举措。我们必须重新思考我们的组织方式、协作方式和领导方式。”
合并后的研究所的使命是“利用人工智能与数据科学，通过科学发现、技术创新、教育转型以及社会影响力，来造福人类”。
Landay说，这意味着三件事：
第一，重新思考大学中科学发现的方式。我们需要帮助研究团队采用新的研究方法，支持大型项目，并提供相应的基础设施，包括计算资源、研究工程师和数据科学家，以支撑“大规模团队科学”。这不是传统的五人实验室，而是由二三十人组成的多学科团队：包括教授、博士后和研究生、专业级研究工程师、数据科学家、项目负责人以及设计师。
第二，推动教育转型方面的合作。我们正与斯坦福学习加速器等校内机构紧密合作，探索未来教育的形态。包括K-12阶段、大学教育以及终身学习。人们学习和被评估的方式会出现哪些新应用?我们应如何为此进行设计?
第三，理解并塑造人工智能的社会影响力。这包括关于就业变化的经济学研究，关于企业内部角色与工作流程演变的组织行为学研究，以及从根本上重新思考设计方法，从以用户为中心的设计，转向以社区和社会为中心的设计，并提供相应的工具来实现这一目标。
关键在于，所有这些都必须在开放的前提下进行：开放科学、开源代码、开放数据、开放模型、开放课程。如果你不了解这些人工智能系统的内部机制，就无法判断它们是好是坏、是安全还是有害。这些需要透明度。
据了解，这次合并离不开李飞飞和前校长 John Hennessy 的建议。
李飞飞是斯坦福大学计算机科学系首任红杉讲席教授，同时也是斯坦福大学以人为本人工智能研究院(HAI)的创始院长。她于2013年至2018年担任斯坦福大学人工智能实验室主任。在2017年1月至2018年9月从斯坦福大学学术休假期间，她担任谷歌副总裁，并出任谷歌云AI/ML首席科学家。李飞飞于1999年以优异成绩获得普林斯顿大学物理学学士学位，并于2005年获得加州理工学院的电气工程博士学位。她于2009年以助理教授身份加入斯坦福大学。在此之前，她曾于2007-2009年在普林斯顿大学任教，2005-2006年在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校任教。
李飞飞目前的研究兴趣包括认知启发的人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉以及AI+医疗，尤其是面向医疗服务的环境智能系统。她过去还从事过认知与计算神经科学方面的研究。她是ImageNet数据集和ImageNet挑战赛的发明者，这一关键性的大规模数据集和基准评测工作为深度学习和人工智能的最新进展做出了重要贡献。
除了技术方面的贡献，她还是倡导STEM和人工智能领域多元化的全国性领军人物。她共同创立并担任全国性非营利组织AI4ALL的主席，致力于提升人工智能教育中的包容性和多样性。
三、深度好文
科技大厂的AI课程来了！含金量高还免费
科技大厂们纷纷下场免费培训AI课程。
过去几年，想要系统学习AI，往往意味着要掏不少钱。市面上一些培训课程动辄几千甚至上万美元，质量还参差不齐，让很多想入门的人望而却步。
但最近几个月，情况正在发生变化。
Google、Anthropic、Microsoft、AWS、OpenAI 等全球科技公司，陆续推出了各自的官方免费学习平台。
这些大厂课程拥有三大优势：信息最前沿、实战性强、公信力高。更关键的是，这些证书还能写进简历，提升面试通过率，增加就业的竞争力。
于普通人来说，今年或许是低成本进入AI领域的最好时机。
多知整理出目前市面上含金量较高的免费资源库：
1、Anthropic
核心看点：提示工程(Prompt Engineering)与智能体开发。
平台：Anthropic Academy
Anthropic 推出的课程不是简单的软件操作指南，而是其平台基于Skilljar构建，提供了超过15门深度课程。
最值得关注的是长达13小时的《Building with Claude API》，课程深入讲解了如何通过API串接、上下文掌握以及MCP协议，将Claude打造成自动化AI智能体。
这套课程被业内认为是目前市面上关于LLM应用落地最高质量的免费教程，非常适合想要转型AI工程师或进阶的提示词工程师。
官方入口：https://anthropic.skilljar.com/
2. Google & Kaggle
核心看点：5日智能体集训营、自然语言编程
平台：Google AI Learning / Kaggle
Google 采取了“双管齐下”的策略。对于纯小白，推荐《Google AI Essentials》，重点学习Gemini在日常办公中的应用。
注册链接：
https://www.kaggle.com/competitions/5-day-ai-agents-intensive-vibecoding-course-with-google/overview
但对于追赶前沿的开发者，Google与Kaggle联合推出的“5-Day AI Agents Intensive Course”是非常好的选择。该课程将于2026年6月15日再次开课，并重点引入了“Vibe Coding”理念，即通过自然语言直接编程，无需逐行敲代码即可构建复杂的AI智能体系统。此前该课程吸引了超过150万学习者，是今年夏天最值得期待的免费盛宴。
注册链接：
https://www.coursera.org/learn/google-ai-essentials
Kaggle 是一个面向数据科学和机器学习领域的竞赛平台、学习社区和云端数据科学环境，2017年被Google收购。它在业内被通俗地称为“数据科学家的GitHub”或“数据科学界的奥林匹克”。
而今，Kaggle的原因不仅仅是竞赛平台，更是Google等科技巨头免费教育战略的重要落地平台。
Kaggle官方还提供了一个更详细的学习指南页面，可作为课程的补充资源：
Kaggle学习指南：
https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents
3. Microsoft
核心看点：Copilot全场景办公、AI Agents入门
平台：Microsoft Learn
微软的课程策略非常务实：面向全员，赋能职场人，让AI成为每个人日常工作的得力助手。
这门结构紧凑、以场景为驱动的 Copilot Essentials 课程时长约 4 小时，如果你是行政、财务或营销人员，微软的Learning路径是首选。它详细讲解了Copilot如何在Excel、PPT、Teams和Word中落地。
学习入口：
https://www.microsoftpressstore.com/store/microsoft-copilot-essentials-video-9780135908204
对于开发者，微软推出了AI Agents for Beginners课程，手把手教你使用AutoGen和Semantic Kernel构建多智能体系统，甚至还有GitHub Copilot CLI的专项课程，教你用AI做代码审查和调试。
学习入口：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
4. AWS
核心看点：免费直通Udacity纳米学位(Nanodegree)。
平台：AWS AI & ML Scholars Program
亚马逊AWS推出的2026年AI/ML学者计划，面向全球10万名学习者开放。
入选者不仅能学习基础AI技能，表现最优秀的4500名学生将获得由Udacity提供的全额资助纳米学位。这个学位在业内往往价值数千美元，且申请门槛极低，年满18岁即可，甚至不需要任何AI或机器学习经验。申请截止日期为2026年6月24日。
该课程有两个阶段，挑战阶段，3月24日 - 6月24日，学习GenAI基础，使用AWS PartyRock、Amazon Bedrock等工具，完成获证书及3个月AWS Skill Builder订阅。
纳米学位阶段，8月4日 - 11月4日，挑战阶段表现前4,500名获Udacity纳米学位全额资助，三选一方向：AI程序员、Agentic AI商业专家、Agent开发者。
纳米学位(Nanodegree)是在线教育平台 Udacity 独创的一个概念，它不是真正的大学学位(没有教育部学历认证)，但在科技行业的求职中认可度非常高。
学习入口：
https://www.udacity.com/scholarships/aws-ai-ml-scholars
5. NVIDIA
核心看点：深度学习、加速计算、官方认证
平台：NVIDIA 深度学习学院 (DLI)
如果你的目标是成为真正的AI技术大牛，NVIDIA DLI是非常好的选择。这里不教授如何使用ChatGPT聊天，而是教授深度学习的底层原理、生成式AI与大语言模型的部署、GPU加速计算等硬核内容。
完成其实验测验后获得的DLI证书，在行业内被视为技术实力的“铁证”。
学习入口：
https://www.nvidia.cn/training/online/
6. Meta
核心看点：开源模型部署、数据中心技师培训
平台：Meta AI Resources / Meta LevelUp
Meta 提供了两个维度的免费教育。对于开发者，其资源库提供了Llama模型文件、PyTorch框架等，特别适合金融、医疗等数据不能上云的企业进行本地化部署学习。
学习入口：https://ai.meta.com/resources/
更有趣的是，为了解决AI算力人才荒，Meta近期官宣了LevelUp光纤技术员培训计划。这是一个为期4周的免费速成班，专门培训能拉光缆、建数据中心的工人，结业后直接面试Meta工作岗位。该职位正在滚动招聘。
Meta目前正在美国建设27个数据中心，面临近35万名技工短缺。结业后将以合同工身份进入Meta数据中心建设现场工作。Meta表示，所学技能可在整个数据中心行业通用。
7、 OpenAI Academy
定位就是OpenAI官方 AI 学习平台，内容覆盖：
ChatGPT 入门
Prompt 提示词技巧
文件分析 / 图像生成
搜索与 Deep Research
ChatGPT 工作流
教育场景(老师/学生)
企业办公场景
Codex 编程助手
Building with AI(开发者方向)
官方入口：
https://openai.com/academy/?utm_source=chatgpt.com
自2024年底启动以来OpenAI Academy已为超过200万人提供学习资源。提供六大系列免费课程：ChatGPT职场应用、校园学习指南、K12教师AI教学、企业AI策略和开发者实战等，涵盖从AI基础到高级开发。
不过该课程暂时没有认证，据悉，该课程计划2026年推出官方认证，提供AI能力权威背书。
总体来看：
如果你想学提示词，可以选择Anthropic Academy。
如果你是办公室白领/行政/运营，可以选择Microsoft Copilot课程(学完立马省出加班时间)，其次 Google AI Essentials。
如果你是产品经理/创业者，
可以选择Anthropic Academy(了解AI能力的边界，做出更好的产品)，其次是 Google智能体课程。
如果你是想转行的程序员/大学生，可以选择AWS学者计划，该项目有Udacity学位背书;并辅以 NVIDIA DLI 提升技术深度。
如果你正在找工作/蓝领技工，可以关注Meta LevelUp，这是极少数承诺面试机会的官方免费培训。
如果你是AI小白，或者想第一时间掌握OpenAI官方玩法，那么可以选择OpenAI Academy。
不论如何，当科技巨头们开始大力普及AI课程，这意味着AI行业的“人口红利”才刚刚开始。
欢迎来到每周科技教育资讯共享。在这里，我们将搜集全网最新教育信息（政策资讯、行业资讯和深度好文），第一时间带您了解与掌握教育领域的最新动态。
一、政策资讯
1、教育部党组学习贯彻习近平总书记在加强基础研究座谈会上的重要讲话精神
5月8日，教育部党组书记、部长怀进鹏主持召开党组会，传达学习习近平总书记在加强基础研究座谈会上的重要讲话精神，研究部署贯彻落实工作。部党组成员出席会议。
会议指出，在“十五五”开局之年，习近平总书记出席加强基础研究座谈会并发表重要讲话，充分体现了以习近平同志为核心的党中央对基础研究的高度重视，深刻彰显了基础研究作为整个科学体系的源头、所有技术问题的总机关，对实现高水平科技自立自强的根本支撑作用。习近平总书记的重要讲话，充分肯定我国基础研究取得的成就，全面分析面临的新形势新挑战，对加强基础研究作出战略部署、提出明确要求，具有很强的政治性、思想性、指导性，为加强基础研究指明了前进方向、提供了根本遵循。
会议强调，要深刻领会习近平总书记重要讲话精神，准确把握党中央战略意图，进一步提高政治站位，深刻认识并切实履行高等学校作为基础研究主力军、人才培养主阵地、重大科技突破策源地职责作用，切实增强责任感、紧迫感，以更加坚定的信心和决心，以更加务实的举措和行动，全面加强高等学校基础研究，强化高水平研究型大学引领作用，一体推进教育科技人才发展，着力提升科技自主创新与人才自主培养水平，加快实现从注重学科发展向服务国家使命转变，为建设教育强国、科技强国、人才强国贡献力量。
会议强调，要聚焦国家使命，夯实人才根基。坚持立德树人，建立健全青少年科技教育体系，组织开展高质量科普活动，提升青少年科学素养，激发学生科研志趣和报国热情。强化高水平人才供给，动态调整、优化学科专业设置，加强基础研究后备力量选拔培养，建强产学研协同育人平台，长周期稳定支持一批青年人才开展原创性、颠覆性研究，培育未来领军人才。要推动学科交叉，强化原始创新。深入实施基础学科和交叉学科突破计划，启动国家交叉学科中心建设。系统构建高校区域技术转移转化中心、高研院、科技园“三位一体”的高校科技成果转化体系，打通基础研究、应用开发、成果转化的创新链条。要加强支持保障，优化创新生态。加快推进高校国家重大科技基础设施建设，健全基础研究评价考核机制，营造开放包容、宽容失败的创新环境。要深化国际合作，参与全球科技治理。支持高校牵头发起国际大科学计划，加快世界一流科技期刊建设，推进开放科学联盟建设，打造国际交流合作重要窗口。
2、丁薛祥在调研基础研究时强调 深入贯彻落实加强基础研究座谈会精神 全面提升基础研究水平和原始创新能力
近日，中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥先后在福建、上海、北京调研基础研究。他指出，习近平总书记出席加强基础研究座谈会并发表重要讲话，发出了新时代新征程进一步打牢科技强国建设根基的号召。要深入学习贯彻习近平总书记重要讲话精神，发挥新型举国体制优势，以“十年磨一剑”的恒心和毅力，全面提升基础研究水平和原始创新能力。
近日，中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥先后在福建、上海、北京调研基础研究。这是5月7日，丁薛祥在中国科学院大学调研。（新华社记者 王晔/摄）
丁薛祥前往中国科学院和怀柔国家实验室，了解原始创新和关键核心技术攻关进展。他指出，建成科技强国，必须把基础研究搞上去。要坚持“四个面向”战略导向，优化基础研究布局，突出主攻方向和重点领域，加强原创性颠覆性创新，实现科学发现和技术发明互促共进。丁薛祥实地查看高能同步辐射光源，强调要加强重大科技基础设施建设，提升科研基础保障水平，促进基础研究加速突破。
近日，中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥先后在福建、上海、北京调研基础研究。这是4月30日，丁薛祥在上海交通大学调研。（新华社记者 王晔/摄）
高水平研究型大学是基础研究主力军和人才培养主阵地。丁薛祥来到上海交通大学和中国科学院大学调研。他指出，要推进教育科技人才一体发展，加强基础学科建设和拔尖创新人才自主培养，支持青年科技人员挑大梁、当主角。在参观中国科学院与“两弹一星”纪念馆时，丁薛祥强调，科技强国建设既需要物质保障，更需要精神支撑。没有精神力量，就不会有高水平科技自立自强。要把“两弹一星”精神一代一代传下去，鼓舞和激励广大科技人员担国家使命、攀科学高峰。
在宁德时代新能源科技股份有限公司和华为练秋湖研发中心，丁薛祥肯定科技领军企业开展基础研究取得的成效。他指出，科技领军企业不仅要擅长“从1到100”的技术创新、成果转化，还要敢于做“从0到1”的原创突破。要把握产业科技发展趋势，一体推进基础研究、应用开发、成果转化，更加注重从源头和底层解决技术问题，以基础研究能力提升巩固行业领先地位。
调研中，丁薛祥强调，党中央召开加强基础研究座谈会，是我国科技发展的重要里程碑。我们要深刻领会党中央战略意图，强化系统部署和统筹协调，发挥国家战略科技力量引领作用和国际科技创新中心辐射带动作用，央地协同、部门联动，推动基础研究不断实现新的突破，为科技强国建设提供坚实基础。
二、行业资讯
1、上海首家：青少年AI科创学习中心正式落地
上海首家AI科创学习中心在上海大学附属中学启用。
AI科创学习中心是在上海市教委、上海市财政局支持指导下，由上海大学、上海市科创教育研究院联合建设。
中心定位为区域性学习中心，总面积约1600平方米。
据官方信息，这是上海首个打通高校、企业、基础教育壁垒，集AI原理认知、工具应用、项目实践、跨学科融合于一体的科创教育新空间。
在中心落成前，上海市科创教育研究院已先后在上海大学附属小学、世外中学、七宝中学建成3所校内AI科创实验室，实现了小学、初中、高中全覆盖。
新建的中心集人工智能原理认知、工具应用、项目实践与跨学科融合于一体，覆盖“AI+人文”“AI+科学”“AI+工程”“AI+心理”等多元领域。
目前其已系统构建“1+1+N”科创教育体系：即1个线下学习空间、1个线上大模型应用平台和N个跨学科应用场景。
以部分体验项目为例：
此前曾完成测绘、监测、水下考古等多项重要任务的上海大学“精海”系列无人艇已经“开”进中学校园。
当学生将迷你“精海”无人艇放置在感应屏幕上，系统立即自动识别型号，并展示相应水域场景，随着船头方向360度呈现水域实况。
在AI驱动的产品研发与制造实验室内，一条迷你汽车流水线上，多台机械臂默契配合，模拟完成从扫描、激光焊接到拼装喷涂的全过程。
学生们在学习过程中，既掌握软件编程，又理解硬件原理，在小组协作中“帮助一辆新车下线”。
在“文物数智活化平台”上，学生可以对鎏金虬龙纹环、彩色釉陶凤头陶壶、青柚鹦鹉杯等文物进行二次创作，从材质、风格、颜色等方面发挥创意，设计属于自己的“数字文物”。
在体验AI趣味的同时，学生还可以沉浸式学习AI背后的原理。
中心的具身智能实验室里提供了完整的项目制实践，内容涵盖大语言模型、视觉识别与工业机械臂的协同应用。
在AI+人文科学实验室里，学生则在老师的指导下，利用前沿数字技术为千年文物“变装”。课程融合历史、美术、信息技术，让历史文化与数字技术实现双向奔赴。
中心负责人、上海大学附属中学校长表示：“这个空间打通了高校、企业、基础教育的课程资源和生态，它不是封闭的实验室，而是把真实问题带到场地中。企业的一些真实项目也可以进入实验室。”
“同时，它也是学习的无界，这里的‘1+1+N’中的N就是跨学科，我们整合了跨学科教师团队，打破学科壁垒，就是要培养学生解决未来真实问题的能力。”
至此，中心会为学生们提供以“兴趣激发、动手实践、同伴协作、成果展示”为闭环的教学模式创新，构建“学研产”融合的科创教育生态。
上海大学党委常委、副校长、上海市科创教育研究院院长王从春提到，AI科创学习中心将成为青少年人工智能启蒙摇篮、基础教育与高等教育衔接桥梁、产学研用协同创新枢纽，推动高校前沿科技转化为中小学可感知、可实践的内容，让学生在“做中学、学中创”中提升综合素养。
2、斯坦福大学HAI机构重组以迎接AI下个时代，李飞飞转任校长顾问
斯坦福大学宣布了一项重要调整：将正式合并其校内的两大核心机构——“以人为本人工智能研究院”(Stanford HAI)与“斯坦福数据科学计划”(Stanford Data Science)。
斯坦福大学表示，重组以迎接人工智能的下一个时代。
合并后的新机构沿用原来 Stanford HAI 的名称。计算机科学家 James Landay 将继续担任新机构院长，HAI 联合创始人李飞飞则卸任联席院长，转而出任校长 Jonathan Levin 的 AI 特别顾问，并与斯坦福前校长 John Hennessy 共同担任新机构咨询委员会联席主席。
(从左至右分别为：HAI 院长James Landay 、 前校长John Hennessy 、李飞飞)
至于合并原因，James Landay解释：“以医疗服务的交付、理解宇宙的形成过程，或者优化教育体系为例。解决这些问题需要访问通常是海量并具有敏感性的数据集，同时还要具备大规模应用人工智能和机器学习的能力。而这种能力上的整合，正是关键所在。”
HAI，2019年由李飞飞、前教务长John Etchemendy、NLP技术专家Chris Manning和James Landay联合创立。Landay说：“2019年我们创立HAI时，就坚信人工智能的影响将极其深远，会对整个社会产生深远的影响。因此，我们需要一种跨学科的方法，以确保这项技术能够对人类产生积极的影响。
我们当时并不知道人工智能会以如此惊人的速度改变我们的生活。如今，我们留给我们为公众利益塑造这项技术的时间已经非常非常有限了。
合并后的研究所旨在适应这一发展速度。它将加快并扩大大学的研究和教育规模，以匹配人工智能的发展轨迹。
我们不能只是在现有工作的基础上增加一些举措。我们必须重新思考我们的组织方式、协作方式和领导方式。”
合并后的研究所的使命是“利用人工智能与数据科学，通过科学发现、技术创新、教育转型以及社会影响力，来造福人类”。
Landay说，这意味着三件事：
第一，重新思考大学中科学发现的方式。我们需要帮助研究团队采用新的研究方法，支持大型项目，并提供相应的基础设施，包括计算资源、研究工程师和数据科学家，以支撑“大规模团队科学”。这不是传统的五人实验室，而是由二三十人组成的多学科团队：包括教授、博士后和研究生、专业级研究工程师、数据科学家、项目负责人以及设计师。
第二，推动教育转型方面的合作。我们正与斯坦福学习加速器等校内机构紧密合作，探索未来教育的形态。包括K-12阶段、大学教育以及终身学习。人们学习和被评估的方式会出现哪些新应用?我们应如何为此进行设计?
第三，理解并塑造人工智能的社会影响力。这包括关于就业变化的经济学研究，关于企业内部角色与工作流程演变的组织行为学研究，以及从根本上重新思考设计方法，从以用户为中心的设计，转向以社区和社会为中心的设计，并提供相应的工具来实现这一目标。
关键在于，所有这些都必须在开放的前提下进行：开放科学、开源代码、开放数据、开放模型、开放课程。如果你不了解这些人工智能系统的内部机制，就无法判断它们是好是坏、是安全还是有害。这些需要透明度。
据了解，这次合并离不开李飞飞和前校长 John Hennessy 的建议。
李飞飞是斯坦福大学计算机科学系首任红杉讲席教授，同时也是斯坦福大学以人为本人工智能研究院(HAI)的创始院长。她于2013年至2018年担任斯坦福大学人工智能实验室主任。在2017年1月至2018年9月从斯坦福大学学术休假期间，她担任谷歌副总裁，并出任谷歌云AI/ML首席科学家。李飞飞于1999年以优异成绩获得普林斯顿大学物理学学士学位，并于2005年获得加州理工学院的电气工程博士学位。她于2009年以助理教授身份加入斯坦福大学。在此之前，她曾于2007-2009年在普林斯顿大学任教，2005-2006年在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校任教。
李飞飞目前的研究兴趣包括认知启发的人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉以及AI+医疗，尤其是面向医疗服务的环境智能系统。她过去还从事过认知与计算神经科学方面的研究。她是ImageNet数据集和ImageNet挑战赛的发明者，这一关键性的大规模数据集和基准评测工作为深度学习和人工智能的最新进展做出了重要贡献。
除了技术方面的贡献，她还是倡导STEM和人工智能领域多元化的全国性领军人物。她共同创立并担任全国性非营利组织AI4ALL的主席，致力于提升人工智能教育中的包容性和多样性。
三、深度好文
科技大厂的AI课程来了！含金量高还免费
科技大厂们纷纷下场免费培训AI课程。
过去几年，想要系统学习AI，往往意味着要掏不少钱。市面上一些培训课程动辄几千甚至上万美元，质量还参差不齐，让很多想入门的人望而却步。
但最近几个月，情况正在发生变化。
Google、Anthropic、Microsoft、AWS、OpenAI 等全球科技公司，陆续推出了各自的官方免费学习平台。
这些大厂课程拥有三大优势：信息最前沿、实战性强、公信力高。更关键的是，这些证书还能写进简历，提升面试通过率，增加就业的竞争力。
于普通人来说，今年或许是低成本进入AI领域的最好时机。
多知整理出目前市面上含金量较高的免费资源库：
1、Anthropic
核心看点：提示工程(Prompt Engineering)与智能体开发。
平台：Anthropic Academy
Anthropic 推出的课程不是简单的软件操作指南，而是其平台基于Skilljar构建，提供了超过15门深度课程。
最值得关注的是长达13小时的《Building with Claude API》，课程深入讲解了如何通过API串接、上下文掌握以及MCP协议，将Claude打造成自动化AI智能体。
这套课程被业内认为是目前市面上关于LLM应用落地最高质量的免费教程，非常适合想要转型AI工程师或进阶的提示词工程师。
官方入口：https://anthropic.skilljar.com/
2. Google & Kaggle
核心看点：5日智能体集训营、自然语言编程
平台：Google AI Learning / Kaggle
Google 采取了“双管齐下”的策略。对于纯小白，推荐《Google AI Essentials》，重点学习Gemini在日常办公中的应用。
注册链接：
https://www.kaggle.com/competitions/5-day-ai-agents-intensive-vibecoding-course-with-google/overview
但对于追赶前沿的开发者，Google与Kaggle联合推出的“5-Day AI Agents Intensive Course”是非常好的选择。该课程将于2026年6月15日再次开课，并重点引入了“Vibe Coding”理念，即通过自然语言直接编程，无需逐行敲代码即可构建复杂的AI智能体系统。此前该课程吸引了超过150万学习者，是今年夏天最值得期待的免费盛宴。
注册链接：
https://www.coursera.org/learn/google-ai-essentials
Kaggle 是一个面向数据科学和机器学习领域的竞赛平台、学习社区和云端数据科学环境，2017年被Google收购。它在业内被通俗地称为“数据科学家的GitHub”或“数据科学界的奥林匹克”。
而今，Kaggle的原因不仅仅是竞赛平台，更是Google等科技巨头免费教育战略的重要落地平台。
Kaggle官方还提供了一个更详细的学习指南页面，可作为课程的补充资源：
Kaggle学习指南：
https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents
3. Microsoft
核心看点：Copilot全场景办公、AI Agents入门
平台：Microsoft Learn
微软的课程策略非常务实：面向全员，赋能职场人，让AI成为每个人日常工作的得力助手。
这门结构紧凑、以场景为驱动的 Copilot Essentials 课程时长约 4 小时，如果你是行政、财务或营销人员，微软的Learning路径是首选。它详细讲解了Copilot如何在Excel、PPT、Teams和Word中落地。
学习入口：
https://www.microsoftpressstore.com/store/microsoft-copilot-essentials-video-9780135908204
对于开发者，微软推出了AI Agents for Beginners课程，手把手教你使用AutoGen和Semantic Kernel构建多智能体系统，甚至还有GitHub Copilot CLI的专项课程，教你用AI做代码审查和调试。
学习入口：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
4. AWS
核心看点：免费直通Udacity纳米学位(Nanodegree)。
平台：AWS AI & ML Scholars Program
亚马逊AWS推出的2026年AI/ML学者计划，面向全球10万名学习者开放。
入选者不仅能学习基础AI技能，表现最优秀的4500名学生将获得由Udacity提供的全额资助纳米学位。这个学位在业内往往价值数千美元，且申请门槛极低，年满18岁即可，甚至不需要任何AI或机器学习经验。申请截止日期为2026年6月24日。
该课程有两个阶段，挑战阶段，3月24日 - 6月24日，学习GenAI基础，使用AWS PartyRock、Amazon Bedrock等工具，完成获证书及3个月AWS Skill Builder订阅。
纳米学位阶段，8月4日 - 11月4日，挑战阶段表现前4,500名获Udacity纳米学位全额资助，三选一方向：AI程序员、Agentic AI商业专家、Agent开发者。
纳米学位(Nanodegree)是在线教育平台 Udacity 独创的一个概念，它不是真正的大学学位(没有教育部学历认证)，但在科技行业的求职中认可度非常高。
学习入口：
https://www.udacity.com/scholarships/aws-ai-ml-scholars
5. NVIDIA
核心看点：深度学习、加速计算、官方认证
平台：NVIDIA 深度学习学院 (DLI)
如果你的目标是成为真正的AI技术大牛，NVIDIA DLI是非常好的选择。这里不教授如何使用ChatGPT聊天，而是教授深度学习的底层原理、生成式AI与大语言模型的部署、GPU加速计算等硬核内容。
完成其实验测验后获得的DLI证书，在行业内被视为技术实力的“铁证”。
学习入口：
https://www.nvidia.cn/training/online/
6. Meta
核心看点：开源模型部署、数据中心技师培训
平台：Meta AI Resources / Meta LevelUp
Meta 提供了两个维度的免费教育。对于开发者，其资源库提供了Llama模型文件、PyTorch框架等，特别适合金融、医疗等数据不能上云的企业进行本地化部署学习。
学习入口：https://ai.meta.com/resources/
更有趣的是，为了解决AI算力人才荒，Meta近期官宣了LevelUp光纤技术员培训计划。这是一个为期4周的免费速成班，专门培训能拉光缆、建数据中心的工人，结业后直接面试Meta工作岗位。该职位正在滚动招聘。
Meta目前正在美国建设27个数据中心，面临近35万名技工短缺。结业后将以合同工身份进入Meta数据中心建设现场工作。Meta表示，所学技能可在整个数据中心行业通用。
7、 OpenAI Academy
定位就是OpenAI官方 AI 学习平台，内容覆盖：
ChatGPT 入门
Prompt 提示词技巧
文件分析 / 图像生成
搜索与 Deep Research
ChatGPT 工作流
教育场景(老师/学生)
企业办公场景
Codex 编程助手
Building with AI(开发者方向)
官方入口：
https://openai.com/academy/?utm_source=chatgpt.com
自2024年底启动以来OpenAI Academy已为超过200万人提供学习资源。提供六大系列免费课程：ChatGPT职场应用、校园学习指南、K12教师AI教学、企业AI策略和开发者实战等，涵盖从AI基础到高级开发。
不过该课程暂时没有认证，据悉，该课程计划2026年推出官方认证，提供AI能力权威背书。
总体来看：
如果你想学提示词，可以选择Anthropic Academy。
如果你是办公室白领/行政/运营，可以选择Microsoft Copilot课程(学完立马省出加班时间)，其次 Google AI Essentials。
如果你是产品经理/创业者，
可以选择Anthropic Academy(了解AI能力的边界，做出更好的产品)，其次是 Google智能体课程。
如果你是想转行的程序员/大学生，可以选择AWS学者计划，该项目有Udacity学位背书;并辅以 NVIDIA DLI 提升技术深度。
如果你正在找工作/蓝领技工，可以关注Meta LevelUp，这是极少数承诺面试机会的官方免费培训。
如果你是AI小白，或者想第一时间掌握OpenAI官方玩法，那么可以选择OpenAI Academy。
不论如何，当科技巨头们开始大力普及AI课程，这意味着AI行业的“人口红利”才刚刚开始。
深圳市高巨创新科技开发有限公司，以“科技，从快乐开始”为理念，立志以超前的设计思想、追求卓越的品牌定位以及严格的品控管理，为消费者提供安全可靠、便携易用和极具性价比的高品质无人机产品。
高巨创新植根于中国创新之都-深圳特区，放眼未来，无人机行业将成为深圳的支柱型产业。目前深圳的消费级无人机行业已处于国际前列，在市场份额、研发制造能力、应用广度深度方面均具有领导地位。高巨创新将凭借先进和生产制造技术为基础，创新的前沿技术为支撑，为无人机的智能化和普及化做出积极的贡献。
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