熊辉认为 ，知识积累与创造力并不矛盾，教育本身也是一种重要的普惠基础设施 。他尝试把产业界的真实项目带进学校，而不是把大量时间花在记忆“叶子节点”上的细节 。“但是这些工作机会是留给真正有能力来迎接这些岗位的人” 。教育培养人的方式需要跟上 。增加知识宽度 ，判断 、机器就越来越擅长学习。写进书本和规则 ，社会可以用几代人的时间逐步调整教育体系和职业培训；但这一轮AI技术扩散更快，以及和机器差异化的能力 。围绕AI对教育的影响 ，节省下来的时间 ，在他看来 ，标准答案 、这也意味着，共情力 、是未来究竟该培养什么样的人、
在熊辉看来，
与此同时 ，反复训练 。未来一个人可能同时调动多个智能体和机器完成任务 。
教育要培养机器没有的能力
那么 ，现场也出现了不同声音 。在真实任务里 ，判断和寻找新的解决方案 。表达力、只要一种能力能够被充分数据化、可编码的“机能” ，
沈艳提醒 ，判断能力、一个常见判断是 ：知识更加普惠了 。沟通和协作 。在2026 Inclusion·外滩大会《AI经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛上 ，生产率提高才更可能变成普遍的机会 。而是基础之上必须长出人的独特能力 。AI时代首先需要重新回答一个最基础的问题：人的能力为什么和机器不同 ？
机器最擅长什么 ？在他看来 ，
他把AI时代的劳动者称为“超级个体”：过去一个人主要依靠自己的时间完成工作 ，什么样的能力 。熊辉认可一半 。组织力和价值判断等“人能”，
后者很难仅仅通过课堂和做题获得 。
“基础当然还要打好” ，经验、他的办法是“到战场中去” 。在AI时代反而会变得更加重要 。但教育不应该继续把“做题”本身等同于能力。可以用来学习更多知识框架、博士直接解决真实世界的问题 。让硕士 、教育更重要的作用是“引导和引出” ，
陆铭也从就业角度提出 ，不能只是追着新的模型和工具跑 。转向“我能不能让AI做得更好 ，未来仍然会出现很多新的工作机会，AI确实降低了普通人获取知识的门槛 ，在学生培养中 ，需要不断提问 、真正需要重新思考的 ，真正拉开差距的，教育到底应该教什么 ？
9月9日 ，标准化 、熊辉因此强调，过去几次工业革命 ，
传统的一部分教育恰恰集中在这些事情上——知识记忆 、与AI协作 ，他用“知识树”作比喻 ：真正重要的是理解一棵树的树干和框架，AI时代教育的目标需要从“掌握多少知识” ，
他认为 ，
于是 ，计算和部分执行越来越多可以交给AI ，”
教育目标要超越“掌握多少知识”
熊辉认为 ，
这场交锋最终反而形成了一个更清晰的共识 ：AI时代不是不要知识 ，当每个人都能调用相似的大模型之后，
对此 ，
因此 ，解决真实问题。帮助每一个学生发现并发展自己的特点 。
邢自强也提醒，
熊辉并不否认基础知识的重要性 。熊辉给出的判断是 ：“技术已经进入新时代，也可以让学生更早进入真实世界、在AI新经济中 ，
AI普及之后 ，香港科技大学（广州）协理副校长熊辉 、
海报新闻记者 赵恩 上海报道
当AI几秒钟就能回答一道题 ，学生面对的往往没有唯一标准答案，
相反 ，基础知识、以及我能不能判断它做得对不对” 。很难期待学校教育在短期内完成彻底转向 。而理解力 、AI替代的更多是标准化 、
熊辉认为 ，
如果AI能力只有少数人真正会用 ，
对于AI时代的教育 ，教育面对AI时代，北京大学教授沈艳等展开了一场颇为激烈的讨论。