丹尼斯·西蒙是美国当代中国问题研究专家。他自1981年首次访华后，长期致力于中国科技创新体系及高等教育国际化的研究。2006年，因其突出贡献被授予中国政府友谊奖。2015年至2020年，他担任昆山杜克大学常务副校长，负责本科项目与校园建设，是中美教育合作的重要推动者。从昆山杜克大学离任后，他以学者身份活跃于中美交流舞台，现任国际人才组织联合会主席、美国智库昆西治国方略研究所高级研究员等职。近日，他作为特邀嘉宾参加在北京举行的2026中欧人才论坛，本报对其进行了专访。
谈中国科学与教育发展——
进步非同凡响，实现质的飞跃
丹尼斯·西蒙1952年出生于美国纽约布鲁克林。他与中国的缘分始于1981年的访华交流。2006年，他被授予中国政府友谊奖。
20年后谈及当年获奖，西蒙仍十分激动。“这个荣誉在某种意义上印证了我早已选定的道路是正确的。”他说，此后他更深入地投身美中科技与教育交流事业，参与了美中创新对话、高校合作项目。“我收获了一些感悟：科学家、教育工作者、学生以及各类机构之间的民间交往总是充满了韧性和活力，美中两国民众在交流中相互了解，这是一笔重要财富。”
谈及中国科学与教育的发展，西蒙用“非同凡响”一词来形容。他说，初次到访中国时，中国科研体系尚处于恢复阶段。实验室缺少现代化设备，获取国际科研文献十分困难，出国交流机会有限，和海外科研人员通信往来往往要耗时数周。如今，中国研究与试验发展经费支出屡创新高，科研人员已经融入全球科研网络。
西蒙认为，中国科研更深层次的改变，体现在质的飞跃上。中国科研迈过了数个发展阶段：从学习国外技术，到消化吸收再创新，走向自主创新，如今正越来越多地跻身全球科技前沿阵地。普通民众处处能感受到技术创新带来的改变：数字支付、电子商务、高铁、电动汽车、通信技术、医疗服务，以及各类人工智能应用服务，正在惠及普通人的生活。
在西蒙看来，科研文化氛围同样发生改变。新一代科研人员拥有更多国际经历，整体也更加自信。“过去大家常问：我们如何追赶？而如今越来越多的人会问：我们如何实现引领？过去人们常思考：中国该如何重新接入全球科研体系？而当下的问题逐渐变成：中国在成长为全球科研核心力量之一的同时，如何加强与全球科学界的联系与合作？这就是变化所在。”他说。
中国教育领域也在发生转型。“当下高校的教育目标已经变化，过去高校的重要任务是传授既有知识，而如今越来越多高校把自身定位为新知识的产出主体。”西蒙认为，在人工智能快速发展背景下，教育领域的下一步走向，不应只是简单地把更多技术搬进教室，更应从知识获取，转向培养解决问题、创新创造、跨学科思考与理性判断的能力。从长远看，这或许比数字化本身更为重要。
谈在昆山杜克大学的办学经历——
跨文化教育的理想模样
西蒙曾在昆山杜克大学担任过5年的常务副校长，那段办学经历给他留下了美好回忆。更重要的是，他感受到中国开放的态度，也见证了中外学生的友好交流。在他看来，这些交流是未来各国合作与相互理解的基础。
“我最引以为傲的并非昆山杜克大学的某一栋建筑，而是我们证明了：一所真正具备创新特质的美中合作大学，可以从宏大构想落地成为一所正常运转的实体院校。”西蒙说。
办学之初，外界曾质疑美国大学的教育理念能否在中国落地，有的怀疑中西方教育传统能否真正融合。西蒙说：“我们的初衷从来不是把一所美国大学原封不动搬到中国，也不是打造一所仅仅冠上美国校名的中国大学。我们的目标是开创真正独具特色的办学模式：中国学生与国际学生共同学习，而非仅仅身处同一空间、各学各的。”
西蒙说，让人欣慰的是，他见证了学生身上发生的改变：“比如有的中国学生开始时不习惯向教授提出质疑、对固有假设发起追问，或是在不知道标准答案的情况下参与课堂讨论。而初次来华的美国或其他国家学生，对中国社会也缺乏足够认知。当这些学生聚集在一起，在课堂、实验室、宿舍、项目小组共同相处，奇妙的改变便会发生。中国学生会更敢于发问：‘为什么？’海外学生会开始思考：‘我对中国有哪些不了解的地方？’这正是跨文化教育的理想模样。”
西蒙认为，跨文化教育的目标不是让所有人得出一模一样的结论，而是让背景迥异的学生具备更开阔的国际视野和更强的跨文化交流能力，“我认为大学应当继续充当搭建桥梁的角色”。
谈人工智能发展——
让人工智能辅助思考，而非替代人的判断
在2026中欧人才论坛现场，“AI时代前沿、基础研究人才培养与全球协作”是与会嘉宾热议的核心命题。
“人工智能已经极大改变了我的日常工作模式。”西蒙说，他需要阅读大量资料，人工智能工具可以大幅加快处理前期工作的速度。他借助人工智能工具梳理信息、挖掘规律、比对文档、分析数据集、提出备选假设，敲定值得深度研究的议题。但他也会明确区分两件事：把人工智能当作思维工具，还是以人工智能来替代人的思维判断，“我十分看好前者，但对后者持审慎态度”。
西蒙举例说，当他梳理中国近20年来科技政策变迁时，人工智能工具可以帮助比对政策文件，提取高频表述，整理庞杂资料；但它无法给出那种亲历数十年体系演变才形成的深度判断。“这一区分至关重要。人工智能擅长综合归纳，但对背景语境的把握有所欠缺。它可以迅速找出事物之间的相关性，却未必理解背后的因果逻辑。”
在西蒙看来，人工智能带来的最大改变，是降低了提出问题的成本。但其中暗藏风险：高效便捷容易制造出“已经掌握知识”的错觉。虽然人工智能生成答案十分容易，但生成正确答案并没有变得同样简单。“正因如此，人类的思辨判断、资料溯源核验、专业领域的知识储备，其重要性非但没有降低，反而更加凸显。对学者而言，人工智能时代的核心技能，不只是懂得如何获取答案，更要懂得提出怎样的问题、哪些答案应当存疑，以及什么样的证据才足以改变自己固有看法。”他说。
在加强人工智能治理国际合作方面，西蒙提出若干举措，比如在人工智能安全与前沿模型风险、科研应用、标准与测评体系、学术对话等方面，各方可以从小处着手，搭建沟通渠道，组建专家工作组，吸纳青年科研人员参与，界定若干共同风险，建立事故通报机制，举办联合研讨会，养成常态化沟通习惯。
“人工智能时代的一大考验是，学会在激烈竞争的同时，不在知识层面彼此隔绝——我们需要培养下一代，使其具备这样的思维与行事方式。”西蒙说。
谈全球人才开放合作——
“人才在本质上是循环流动的”
在本届中欧人才论坛上，北京人才发展战略研究院与施普林格·自然集团联合发布《全球城市人才黏性指数报告2026》，北京、上海等中国城市进入全球前十。在合作项目启动环节，多家中欧人才领域机构共同发起中欧人才智库联盟，旨在通过举办中欧人才合作系列学术研讨会、支持中欧人才研究学者开展国际学术交流等活动，推动形成具有国际影响力的人才研究协作网络。
谈及全球人才流动议题，西蒙从“知识节点”这一概念说起。他认为，各国看待科技实力大多着眼于本国所拥有的资源：实验室、科研人才、专利、工业产能、资本。这些要素如今依旧重要，但当下的创新越来越依靠跨境网络运行。因此，具备战略优势的国家，有可能是成为全球知识、人才、资本、创新网络中最不可或缺节点的国家。
“21世纪的科研领导力，很大程度取决于互联互通。正因如此，我提倡‘理性开放’，即在基础科学、低风险研究领域最大限度地保持开放。”西蒙说。
“人才在本质上是循环流动的。”西蒙认为，科研人员在流动中产出更多成果，工程师依靠国际合作拓展认知，留学生在海外求学获得全新能力，创业者能整合不同创新体系的多元想法。从全球人才开放合作视角看，当下重点是打造出让人才愿意前来、愿意持续维系联系的环境与网络。
“我始终认为，搭建桥梁非常重要。科研人员考量的不仅仅是薪资待遇与实验室条件，还包括签证保障、科研自由度、家庭因素，以及未来国际合作的可行性。对许多国家而言，这是新机遇。”西蒙说，应从人才循环的视角看待全球人才流动议题，探讨人才在哪里可以更高效对接自己需要的合作者、机构与资源。当下需要推动在相互信任基础上的人才流动，让高校、实验室、创新生态保持充分开放，持续吸引顶尖人才，方能产生更多技术创新成果，更好造福全人类。
