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超九（成受访）大学生将AI作为“全能学伴”
一项最新调查揭示，超过九成受访大学生已把人工智能当作全方位的“学习伙伴”融入日常学业。与此同时，83.24%的受访者认为，高校亟需建立针对AI学习工具的使用准则，以明确边界、规范行为。
在受访者反馈的AI辅助学习痛点中，57.07%的人遭遇过AI提供错误答案或知识过时，从而对学习产生误导；48.06%的人坦言过度依赖AI导致独立思考能力、解题技巧乃至写作水平明显退化；40.50%的受访者承认自身惰性滋长，不愿再主动钻研或独立完成任务；27.91%的人对AI使用边界感到模糊，担心无意间触碰学术伦理红线；29.84%的受访者缺乏科学使用方法，仅仅把AI当作应付作业的工具，未能高效利用其潜力；另有15.41%的人指出学校缺乏明确的AI使用规范，导致考核评价标准含混不清；仅有3.39%的受访者表示未遇到明显问题。
来自西安工业大学汉语言文学专业的周雨枝，早已将AI嵌入专业学习的每一个环节。“把课本章节发给AI，几分钟内就能提炼出常考的名词解释和简答题，并压缩成精简的背诵材料，省去了熬夜整理笔记的功夫。”预习陌生理论时，她会先让AI拆解概念，再对照课本逐项查漏补缺；撰写文学评论前，她借助AI生成多套写作框架，经过对比优化后独立梳理出行文脉络；复习古代文学时，AI协助她编写记忆口诀、厘清文学史的时间线；在“美学概论”期末备考阶段，她把课程PPT“喂”给AI，系统迅速拆分各章节核心考点、辨析易混概念，并按考试题型整理出简答题的背诵素材，最终她顺利通过了这门难度颇高的专业课。
周雨枝的体验绝非个案。近日，中国青年报·中青校媒围绕AI与大学生学习话题发起了问卷调查，共回收有效问卷1032份。结果显示，98.55%的受访大学生曾在学习中使用AI工具，其中47.09%几乎每天都用，34.98%每周使用3至5次，仅有1.45%几乎不借助AI辅助学习。
从预习到备考，AI俨然成为大学生不可或缺的“学习搭子”。就读于山东石油化工学院英语专业的宋浩云自称是AI的重度使用者。从单词翻译、课文解读到英语作文，AI几乎贯穿了他全部专业课学习。“最初我只用AI查长难句翻译、核对单词释义，觉得能省去翻厚重词典的时间，慢慢就养成了习惯。”
中青校媒的调查数据显示，辅助完成作业是受访大学生使用AI最核心的场景（65.41%），包括拓展解题思路、优化答题逻辑、补充素材案例等；62.02%的受访者将AI应用于课程学习，如整理课堂笔记、拆解重难点、答疑解惑等；52.62%的人用AI进行课前预习，50.68%的人用于文献检索、论文框架搭建、数据分析、文案润色等，45.16%的人用于备考，31.88%的人用于构思课程演讲、设计作品方案等。
西安航空职业技术学院飞行器数字化制造技术专业的刘佳豪，已经摸索出一套专属的AI助学模式。由于飞行器制图、飞机装配、机身结构力学等专业课程难度较大，大量晦涩的航空术语和复杂的力学计算让他难以独自消化。于是，他尝试将多种AI工具组合起来作为学习助手：课前看不懂装配图纸与理论知识时，AI帮忙拆解难点；课后AI汇总课堂笔记、规整实训报告格式；编写程序陷入瓶颈时，他借助AI查找参考代码。在一次飞行器装配相关课程的作业中，AI帮他理清了整套结构力学计算逻辑，但他坚持只借鉴思路，建模、演算、数据验证全部独立完成。“AI只能辅助理论学习，线下零部件装配实操无法被工具替代。”
调查显示，在使用AI学习时，25.48%的受访者“仅作为思路参考，自主完成全部核心内容”，36.43%的受访者“借助AI整理素材，核心内容自主创作”，26.74%的受访者“让AI生成初稿，本人大幅修改完善”，9.59%的受访者“小幅修改AI生成内容后直接使用”，1.74%的受访者“直接使用AI生成的完整内容，几乎不修改”。
北京联合大学考古专业的王珺阳，在资料处理等学习场景中会使用AI。由于考古学科需要研读大量古籍文献、考古报告及外文研究资料，人工检索、整理和翻译效率极低，她通常用AI批量精读考古报告、检索文献，辅助翻译外文资料，并整理出土器物的铭文、题记和相关文字档案。
谈及AI对学习的最大帮助，调查显示，66.38%的受访者认为可以“节省时间，高效整理笔记和学习资料”，54.17%的受访者认为可以“突破思维局限，拓宽解题和创作思路”，48.45%的受访者借助AI“辅助专业学习，助力数据处理和翻译等专业任务”，另有48.45%的受访者看中AI“精准答疑，快速攻克个人不懂的知识点”。
“AI辅助学习是一个必然趋势。”清华大学社会科学学院党委书记、教授孟天广认为，未来的社会需要具备AI使用能力的人才，学生应在读书期间接受与AI协同的训练；其次，AI的知识广度能拓宽学生的知识储备，在信息爆炸时代，知识的丰富性和多样性对创新更为重要；其三，AI将学生从繁杂事务中解放出来，让他们有更多时间处理更具创新性的工作。“AI时代，教育系统需要重塑，需要与AI兼容，与AI共生。”孟天广说。
然而，“越用越不会自己想了”的AI依赖症正在蔓延。在宋浩云日常的英语写作和口语训练中，AI的介入更为深入。“现在我口语练习全程靠AI模拟对话，一旦脱离工具，和真人面对面英文交流时经常卡顿，基础句式都要反复停顿思考。”在一次期末专业基础测试中，他的完形填空和翻译题失分严重，复盘后发现，因为长期不自主拆解句子、积累语法，基础理解能力持续下滑。
“AI会直接给标准答案，我懒得深究背后的语法逻辑、文学背景，知识点看完就忘，根本没法真正吸收。”宋浩云还曾抱着侥幸心理，用AI完成整篇课程论文润色，被老师指出同质化严重。
调查显示，长期使用AI辅助学习后，49.03%的受访者承认“遇到问题习惯性依赖AI，不愿自主钻研”；47.38%的人感到“过度依赖AI导致知识点理解肤浅、记忆不深刻”；44.09%坦言“自主解题、文字创作等核心学习能力逐步退化”；35.95%的人“滋生惰性，主动学习意愿大幅降低”；30.43%的人感到“创作思维受限，过度依赖AI固定模板，缺乏创意与特色”。
刘佳豪也曾因依赖AI付出代价。一次编程作业中，他直接照搬AI生成的代码，最终结果和实测数据完全不符。更令他警醒的是思维层面的改变——长期依赖AI后，遇到难题他第一时间就想索要完整答案，渐渐失去了独立验算、分步推导的耐心。“如果一碰到力学计算、编程难题就等着AI给出完整答案，长期放弃自主推导，等到实训出现装配偏差、程序报错等真实问题，自己根本没有独立排查的能力。”
调查显示，在使用AI学习的过程中，57.07%的受访者遭遇过“AI答案存在错误、知识点滞后，误导学习”的问题。周雨枝就有过这样的“翻车”经历。学习古代汉语时，AI曾混淆两类虚词的用法，释义与教材完全不同，如果直接背诵AI整理的知识点，考试中就会答错。
孟天广用三种角色形容AI与大学生的关系——学习工具、学伴和挑战者。AI帮学生找资料、做数据分析，是学习工具；陪伴学生共同成长，培养人机协同能力，是学伴；但AI也在消解学生对真实社会的体验和理解，“依赖AI会让学生远离现实社会，减少其对真实社会过程的亲身体验，是对学生能力培养和价值塑造的挑战”。
孟天广提醒大学生警惕AI在学习环境下的过度使用。他表示，一是基础知识、思维方式和认知框架的构建若过度依赖AI，可能出现基础不牢的现象，影响内在认知和思维结构的形成；二是部分学生在尚未掌握学习方法、欠缺自主学习能力时，过度使用AI，很难习得与AI协同的能力；三是“巨人版”AI的出现容易打击学生的自信心，产生“反正AI做得比我好，让它来做”的心态；四是过度使用AI会让学生沉迷虚拟世界，理解真实社会的意识和处理复杂性的能力被削弱。“AI时代，更要让学生做田野调查，进入真实场景，加强实践教育。”孟天广说。
如今，“踩过坑”的刘佳豪会主动约束自己的AI使用习惯：“AI只作为思路参考，所有数据核算、工艺分析、程序调试都必须亲手完成。”周雨枝也确立了自己的准则：只向AI索要写作思路，正文内容全部自己动手，“把AI当作整理资料、拓宽思路的学习帮手，但绝不能依赖它代替自己独立思考与原创表达”。
在王珺阳看来，使用AI学习时出现独立思考退化、惰性增强的问题，根本原因是本末倒置，把AI当成了“代做工具”；而AI从“答题工具”转向“学习协作者”的关键，就是分清使用边界。
调查显示，仅33.53%的受访大学生“能够规范、适度合理使用AI辅助学习，严守学术底线”；52.71%的人“基本清晰，但偶尔会模糊使用尺度”；12.69%的人“不太清晰，难以界定什么情况属于合理AI辅助学习”；1.07%的人“完全不清晰，随意用AI完成各类学习任务”。
孟天广介绍，清华大学在去年推出了《清华大学人工智能教育应用指导原则》，向学校教师和学生提出了使用AI的相关要求——教师教学和学生写作业时，需标注清楚哪些内容由AI辅助生成。在孟天广看来，这份指导原则“积极而审慎”——既认识到AI赋能教育教学的必然性，又强调学生应当掌握使用AI的边界，在学会如何用的同时能用得好，并始终保持自身独立性、创新性和自主性。
那么如何才算“用得好”？“第一要问得深，与AI对话不能浅尝辄止，要在对话中不断聚焦、深入、形成新的增量。其次，要体现批判性和反思性，对AI输出的结果要有批判意识和反思态度，甚至要与AI辩论，同时对AI常常‘讨好用户’的倾向保持警惕。第三，要习惯性地对AI生成结果进行交叉验证。第四，建立连续深度的对话习惯，要学会积累历史记录，不断训练、培养自己的AI。”孟天广解释，在评价学生合理使用AI时，他更在意内容的深度及效度——“深度，指学生与AI的对话是否深入、聚焦、有增量；效度，指的是通过AI辅助，学生是否最终转化成了自身的能力提升”。
调查显示，近六成受访大学生表示他们所在的学校对AI使用规范方面仍停留在“口头提及”阶段，缺乏系统性指导。此外，83.24%的受访者认为学校有必要制定AI学习工具使用规范——其中33.14%的人认为“非常有必要，明确边界能规范学习行为”，50.10%的人认为“有一定必要，可适当参考”。
调查同时显示，65.70%的受访者希望“开设AI学习课程，分享思路拓展、资料整理等正向使用方法”，51.45%的人希望“优化作业考核方式，减少机械抄写、背诵类任务，侧重思维考察”，43.12%的人希望“明确AI使用红线”，27.03%的人希望“开展主题教育，杜绝AI代做作业、学术造假行为”。
刘佳豪观察到，不同课程的老师对学生使用AI的标准有所不同——理论课老师允许借助AI梳理知识点，实训、课程设计老师则管控严格，只允许参考思路。“比起简单出台硬性禁令，学校更应该开设AI规范使用专项培训，结合专业特点，教会学生合规使用AI，清晰划分参考内容与独立完成内容。”
谈及对AI工具的期待，周雨枝希望未来能生产出适配汉语言文学、语言学等文科专业的专属AI工具，减少知识点与教材不符的错误，增设文本梳理、考点归纳等功能；工具内部设置提醒机制，主动引导学生独立思考，配套简易的AI辅助内容标注，贴合大学生预习、复习、课程作业全场景需求。刘佳豪希望AI弱化直接输出完整标准答案的功能，改用引导式提问、分步提示的模式，倒逼学生自主推导，真正从“答题神器”转变为启发学习的协作者。
（文中周雨枝为化名）
中青报·中青网记者 刘俞希 程思 西安外国语大学 王鸿超 西安工业大学 莫宇萱
功能特点
英格（兰过半地区进入干）旱状态
7月29日，英国环境署对外披露，由于持续高温与降水匮乏，英格兰大部分地区已正式步入干旱状态，导致河流水位与水库蓄水显著下降，水资源供应面临严峻挑战。此次干旱波及英格兰七大区域，覆盖伦敦、东安格利亚、泰晤士河谷、汉普郡及怀特岛、德文郡与康沃尔郡、西米德兰兹和威塞克斯等地。
气象数据揭示，今年7月英格兰全境降雨量仅相当于同期历史均值的7%，其中南部局部地区更是跌至均值的1%，极度匮乏的降雨使得旱情迅速蔓延。与此同时，水资源监测显示，目前英格兰约有78%的河流水位低于常年的正常区间。
旱情已引发连锁反应，七家水务企业相继实施用水限制政策，波及约2300万居民的日常供水。英格兰环境署指出，这是该地区五年内第三次遭遇干旱灾害，此前在2022年和2025年已分别经历过类似极端天气事件。
英国气象局同日证实，今年6月英格兰录得38摄氏度的历史最高温纪录，打破了此前37.7摄氏度的峰值，进一步凸显气候变化对当地环境的深远影响。
使用说明
“1+4”政策落地一年{来 山东何以跑出科产融合发展“}加速度”？
在山东省人民政府发布“1+4”政策体系满一周年之际，科技创新与产业发展的深度融合正持续释放强劲动能，齐鲁大地上不断涌现的硬核技术和协同创新平台，勾勒出科产融合加速推进的生动图景。
2025年4月，山东正式出台《关于加快构建一流科技创新生态的意见》，同步配套科技创新企业生态、人才生态、金融生态、研发生态四大领域的专项文件，构建起“1+4”政策框架，系统布局八大创新生态，着力营造企业安心经营、人才舒心工作、科研顺心探索、投资放心落地、服务暖心的理想环境。过去一年间，关键核心技术攻关、产业化成果转化以及高能级协同创新平台竞相涌现，科技创新与产业创新的双向奔赴全面提速。
在强化企业创新主体地位方面，山东力度明显加大——省级重大科技攻关项目中，企业牵头的比例已达85%以上。依托产业链链主企业和龙头单位组建创新联合体，集中突破激光、新材料等关键领域的技术瓶颈。作为青岛市新一代信息技术产业链的链主企业，海信视像科技股份有限公司以智慧显示终端为核心主业，产品覆盖液晶电视、激光电视、游戏电视等多个细分品类，充分适配多元消费场景和用户需求；同时积极延伸至激光显示、云服务、芯片、AI，以及场景显示、智能穿戴、机器人等新兴赛道。
海信视像总裁李炜表示，RGB-Mini LED不仅意味着技术迭代，更是一场显示产业的底层变革，使中国品牌得以掌握下一代显示技术的定义权。他透露，依托全球电视行业首座“灯塔工厂”，企业基于数字化工艺设计体系，沉淀出包含超过10万条工艺数据的知识库，结合自主研发的星海大模型，仅需5分钟即可自动生成涵盖工序步骤、操作要求、物料分配等全部要素的工艺方案。
济南市科学技术局党组书记、局长黄波介绍，当地探索推行“企业出题、联合答题、市场阅卷”的科研攻关机制，充分利用省会高校院所集聚的资源优势，精准补齐激光上游核心元器件领域的短板弱项。
针对科技成果转化中常见的“不敢转、不会转、落地慢”难题，山东已建成省级科技大市场，青岛、烟台两地同步打造专业化区域转化平台，并配套概念验证、技术经理人、产学研联动等机制，形成覆盖从研发、中试到产业化的全链条服务闭环。目前，山东科技大市场已集聚770家科技服务机构、4.9万家企业以及5.7万项科技成果，累计推动超过2500项技术交易落地；青岛海洋科技大市场创新采用“1+N+X”运营模式，已征集成果超4900项。
农业科技领域同样成果丰硕。山东省烟台市农业科学研究院长期深耕种质创新，通过院企联动打通育种、种苗、电商、深加工完整产业链，并借助直播电商的市场数据反向校准育种方向，大幅缩短了新品种从研发到落地的周期。
山东省科学技术厅党组成员、副厅长，山东省外国专家局局长苏学锋表示，山东已出台加快科技成果转化的16条“硬措施”，遴选22家单位先行先试，建立成果转化尽职免责机制，让科研人员能够卸下包袱、轻装上阵。
在创新生态涵养方面，山东统筹国家、省、市三级实验室、新型研发机构及校企创新中心布局，配套完善科技金融和人才引育体系，推动设备、人才、资金、产业资源的高效互通共享，逐步构建起全域协同的创新生态圈。济南重点打造量子、激光两大战略科创高地，量子国家实验室济南基地与山东大学晶体材料国家重点实验室相继落地，并配套“1+4”科技股权投资体系，运用“拨改投”“先投后股”等创新方式引导资本投向硬科技领域。截至目前，山东已拥有全国重点实验室36家、省级实验室11家、省级重点实验室328家。
人才与金融要素保障同步跟进。山东推出“科技金融20条”，“科融信”服务平台汇聚科技型中小企业3.2万余家，累计帮助3400余家企业获得“无担保、无抵押”融资超160亿元人民币；各地分层实施人才培育工程，校企共建研究生工作站、订单班，实现人才联合培养与共用共享。
面向未来，山东将加快落实《关于推动科技创新和产业创新深度融合2026年共同行动方案》，进一步推动全省科研与检测设备资源对外开放共享，围绕集成电路、AI、先进激光、新型显示等重点赛道集中攻关，通过“科工一体”深度融合，力争突破200项关键技术、推动2000项成果转化落地。
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