施一公曾再次语出惊人！他曾说：“美国科学的强大，远远超出我们的想象，它不仅没有衰退，还会在今后几十年内，引领世界的发展！”而这其中最关键的原因，就在于中美教育的差异：“我们的教育，太过于抑制学生的创新能力！”一针见血，振聋发聩！

施一公在《自我突围》中回顾，早在2008年，国内已经出现“美国科学开始衰退”的议论，他当时判断，美国科学依旧非常强大，未来几十年仍有很强的引领能力。
 
公开报道同时记录了他另一层思考，他承认中国教育给自己打下了扎实的数理基础，但长期寻找标准答案形成的惯性，也曾影响自己进入独立科研阶段后的课题选择，让他更容易选择把握较大的研究方向。
 
这两句话放在一起，意思就清楚多了。问题从来不是中国学生不聪明，更不是中国教育一无是处，而是科研走到无人区以后，过去最擅长的某些学习办法未必还够用。
 
施一公对此有亲身经历。清华公开资料记载，他回国后在本科教学中专门培养学生的批判性思维。讲科研方法时，他反复提醒学生，不要简单接受别人告诉自己的结论，而要学会自己判断，从学习已有知识逐渐转向创造新知识。
 
科研真正麻烦的地方恰恰在这里。考试卷上的题目已经有人知道答案，出题人甚至提前写好了评分标准；实验室里的重大科学问题却往往连题目本身是否成立都没人能够保证。
 
研究者可能花几个月得到一堆失败数据，也可能发现沿用了多年的假设存在漏洞。在这种场景里，记得多、算得快当然有价值，可如果不会追问，不敢怀疑，更不会自己定义问题，知识越丰富，有时越容易沿着别人已经走过的路继续向前。
 
施一公这些年不断讲批判性思维，其实抓住的就是科研人才培养中很容易被忽略的一道坎。2015年他在清华面向研究生作报告时就明确提出，要多问为什么，不要简单接受习以为常的东西，要敢于挑战过去。
 
2016年谈科研三要素时，他又把“问题”称为科学研究的原动力，认为提出好问题离不开批判性思维。到了2026年6月3日，施一公在《人民日报》发表文章，谈人工智能时代的教育，他的表达已经更加直接。
 
他认为，人工智能可以迅速处理大量标准化知识，因此人才培养更应该让学生摆脱机械记忆和追逐标准答案的惯性，把独立思考、问题意识、跨学科能力以及创造力放到更重要的位置。
 
 
换句话说，以前学生不会的问题，老师还能要求他背下来；如今很多标准知识人工智能几秒钟就能调用，教育如果仍然主要比谁记得牢、刷题快，空间只会越来越窄。
 
再看美国科研，也很难用一句“衰退了”草草概括。美国国家科学基金会下属机构2026年5月4日发布的报告显示，按照国际可比口径计算，2024年中国研发投入约1.028万亿美元，已经超过美国约1.009万亿美元，中国科研论文产出量也居世界首位。
 
与此同时，美国在高被引论文、高影响力专利、风险资本支持创新等方面仍然拥有明显优势。中国追赶速度很快，美国的科研底子也依然厚实，两件事并不矛盾。
 
变化实际上已经开始进入课堂。2025年1月14日，教育部印发《中小学科学教育工作指南》，明确提出激发学生好奇心、想象力和探求欲，培养批判思维和创新能力。
 
到了2026年7月29日，教育部又印发义务教育阶段科学教育“做中学”领航行动指南，并于8月4日公布，要求围绕真实问题开展探究实践，让学生经历提出问题、设计方案、搜集证据、得出结论、改进和交流的完整过程。
 
每名学生每学期原则上还要完成不少于一个科学探究实践任务。过去讨论创新教育，很容易落在口号上，如今开始具体落到课时、任务、教学方式和评价方式里。
 
老师不只是告诉学生结论，还要让学生自己动手找证据；实验没有一次成功，也不能简单视为无效过程，因为科研本来就需要在失败中修正路线。
 
中国并不缺勤奋的学生，也不缺扎实的基础教育，更不缺快速成长的科研力量。真正值得继续补上的，是让更多学生在掌握知识以后，还保留一句“为什么”，并且有能力把这个“为什么”一路追到实验室里。
 
施一公多年前提出的问题，如今正在人工智能时代变得更加现实。机器越来越擅长给答案，人最稀缺的能力反而是提出一个过去没人认真问过的问题。