北京
大學這堵墻，可能真的要倒了。
我曾聊過這個話題：全球頂尖互聯網大廠都把招聘目標盯上了高中生。為什么？因為大學提供的畢業生已經不符合企業的用人要求。
大學培養的學生，優勢在哪呢？在于他們培訓出一系列的人，都是從基礎前提條件中推導出正確答案的能力。也就是說，大學培養的正是工業時代的標準件——畢業后在生產流水線上就可以無縫對接，放心使用。
這是不是和AI時代，我們對AI的要求一樣。準確無想法，這種用人需求形成了某種呼應？都是基于常規訓練，培養出“不出錯”的模型。而AI卻比大學生更精準、更穩定。
也就是說，現如今的大學生們剛一畢業，就迎頭撞上了能力比自己強很多的AI。這樣的數據模型比大學生更容易復制、更加高效，也更加低廉。那么大學生的競爭優勢在哪里呢？
一、經過大學四年，批判性思維反而下降了
斯坦福一項調查顯示，在高中時代，中美歐三國的學生在批判性思維和求學能力上相差并不大。可是經過大學四年的系統訓練后，中國大學生的批判性思維和學術能力不但低于歐美的學生，更低于自己中學時期的水平。
也就是說，經過四五年的大學專業培訓，他們的水平反而更低了。
這個結論是不是讓人大跌眼鏡？
經過四年的專業訓練，學生們的思維更趨于單一和禁錮，更加熱衷于尋求標準答案。
而中學生則正是思維最活躍、最發散的時候，因其學的是通識教育，所以思維的發散性和批判性更加強烈、更加不受約束。這就是大廠需要他們的真正原因——不是因為他們的學識更深厚，而是因為他們更加沒有禁忌，可以在現場解決那些復雜而混亂的現實問題。
這才是這個時代最缺乏的能力。
二、AI能窮盡知識，卻搞不定一個凌亂的家
AI可以窮盡人類的所有知識，卻對在復雜無序的環境中處理龐雜的事情束手無策。
為什么一個精密的機器醫生（手術機器人）的復雜程度，比不上一個居家保姆機器人？因為機器人手術可以在單一環境下（比如手術臺和病人的病灶上）精密和準確到無人能及，可把它放到一個凌亂而極具個性化的家庭中，它便顯得力不從心。
每一次環境不同，每一次日常用品的挪動，每一次不同場景的應用，都對機器人提出了全新的挑戰。就連用杯子盛杯水這么簡單的一個動作，都會因水杯的材質不同（玻璃、瓷器、紙杯）或水位的高低，而使機器人需要用不同的力度去應對，面臨巨大挑戰。
所以，在復雜環境下處理現實問題，才是人和機器的分水嶺。
三、大學的知識更新期太長了
還有更要命的：大學的知識更新期太長了。很多專業都還在教一些老掉牙的知識，而現在的知識更新頻率，用“日新月異”并不是夸張，而是一個實打實的描述。
很多高校還在用十幾年前的案例來教授學生。諾基亞做營銷的核心案例？諾基亞手機的墳頭草都一米多高了。一些知名高校的專業課程，教的還是2015年的算法框架。
為什么反應如此遲緩？因為這是一個系統性的反應延遲，不是某一個人想改變就能改變的。教材的背后是編制、預算、學術圈子，動哪一個就要整個系統地動山搖。所以反射弧太慢就不難理解了。
而真正懂市場的人，是在一線每天處理新的挑戰和難題的人。他們不想在學校里應付那些瑣碎的行政管理環節，而選擇離開講臺。留在學校的，又都是對這一套游戲規則熱衷且游刃有余的人。他們擅長寫論文，擅長迎來送往，擅長報項目、拿課題，卻短于在市場一線解決問題。
他們適合風車交戰的堂吉訶德，并不是真正的實戰天才拿破侖。
這就出現了和戰場相同的一幕：軍校里教戰爭的是不會打仗的，打仗打得好的卻對理論并不怎么熱衷。學校也一樣，老師在認認真真地講一些用不上的知識，學生們也在敷衍了事地學一些他們也知道用不上的學業，只為了大家都完成一個規定動作——畢業。
于是熟悉的一幕出現了：大學生們畢業后就很難被用人單位青睞，學歷已經兌換不了你的實際能力。
四、千萬畢業生，市場怎么消化？
從1977年恢復高考，高校畢業生數量翻了74倍。這為中國完成工業化、為企業輸送了天量的工程師和白領，功不可沒。可如今這個市場已經飽和，而高校每年仍向社會輸送千萬級的大學畢業生，怎么能消化得了？
北京幾所高校推出了“高校畢業生回爐”的創舉——他們的全日制技師班開班了。
也許，這就是這一現象的最佳注腳。
結尾：互動引導
大學四年，批判性思維不升反降；大廠跳過大學，直接招高中生；畢業生找不到工作，只好“回爐”技校。
大學這堵墻，真的要倒了嗎？
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