王兴兴，这位 1990 年出生于浙江宁波的科技弄潮儿，在机器人领域已留下了浓墨重彩的一笔。他自幼便对机械、航空和机器人展现出浓厚兴趣，极强的动手能力让他在年少时就自制出遥控车、模型船、航模飞机等，这些早期的尝试，为他日后在科技领域的深耕埋下了种子。

在学术道路上，王兴兴先后就读于浙江理工大学和上海大学 。本科期间，19 岁的他就用 200 元手工制作出优先个双足人形机器人，还申请到 1 万元科研经费，早早崭露出在机器人技术方面的天赋与热情。而后在上海大学攻读硕士时，他在导师贾文川的指导下，开发出全球首批低成本高性能四足机器人 XDog，开创了全新的技术方案，这一成果比波士顿动力的电驱动方案早公开一年，在行业内引发轰动，也为他赢得了宇树科技的首轮融资。

2016 年，王兴兴创立杭州宇树科技有限公司，自此开启了他在机器人领域的创业传奇。在他的带领下，宇树科技一路高歌猛进，推出了一系列具有划时代意义的产品。从首款四足机器人 “莱卡狗”，到全球首款万元级四足机器人 Unitree Go1，再到工业级的 B1，以及惊艳亮相的人形机器人 H1、G1 等，产品覆盖消费级、行业级及人形机器人三大板块，累计出口至 50 余个国家和地区。其中，Unitree Go2 机器狗以亲民的价格（2 万元）和出色的性能，累计销量突破 5 万台，用户复购率高达 32%，成为消费级市场的爆款产品 ；人形机器人订单量也已超 1.2 万台，客户涵盖汽车制造、物流仓储和服务业等。

宇树科技的机器人多次登上国际舞台，如 2021 年 “犇犇” 登上央视牛年春晚，2022 年 109 台 Go1 亮相冬奥会开幕式，2023 年产品在 “美国超级碗” 中展示，2025 年 H1 人形机器人在央视春晚舞台上大秀秧歌舞步。公司在技术创新方面同样成果丰硕，截至目前已获授权专利 217 项，其中发明专利占比超六成，涵盖驱动系统、运动控制等核心技术领域 。凭借在机器人领域的卓越贡献，王兴兴入选《2020 胡润 Under30s 创业领袖》名单，荣获 “维科杯・OFweek 2020 中国机器人行业年度新锐人物奖”，并入选《财富》2023 年 “中国 40 位 40 岁以下的商界精英” 榜单 。2025 年 2 月，他更是作为代表参加民营企业座谈会并发言，与一众商业大佬共话发展。

王兴兴从一个对机器人充满热爱的少年，成长为全球四足机器人领域的领军企业掌舵人，他的每一步都踏踏实实地推动着机器人技术的发展与普及。也正因他在行业内的深厚积淀与卓越成就，使得他关于国内校园知识老化的观点，格外引人关注，值得深入探讨。

在科技与社会飞速发展的当下，王兴兴关于 “国内校园学的很多东西太老” 的观点，像一记警钟，引发了人们对教育现状的深刻反思。这一现象并非凭空而来，而是在教学内容、教学方法、教育生态以及产学协同等多个层面有着具体而清晰的体现。

教材作为知识传递的重要载体，其更新速度与内容的时效性至关重要。然而，中科院报告显示，我国教材平均更新周期长达 5.8 年，部分内容滞后科技发展竟达十年之久。在计算机领域，这一问题尤为突出。当产业界已在云原生、大模型等前沿技术领域大步迈进时，计算机等级考试的重点却仍固执地停留在 C 语言。C 语言固然经典，但在如今大数据、人工智能盛行的时代，云原生技术为企业构建高效、灵活的云计算架构，大模型推动着自然语言处理、图像识别等多领域的革新，相比之下，C 语言在实际应用中的占比与重要性已大不如前。学生花费大量时间精力学习 C 语言，毕业后进入相关行业，却发现所学与实际需求严重脱节，还需花费额外的时间去学习新的技术。

再看量子计算领域，作为极具潜力的新兴科学，它有望在未来极大地改变计算方式、加密技术等。但在我国的教学体系中，量子计算尚未形成独立系统的内容。学生们在校园里难以接触到这一前沿领域的核心知识，而当他们步入社会，面对量子计算相关的科研项目或企业需求时，便会显得力不从心，这无疑阻碍了我国在量子计算领域人才的培养与发展。

在热门的新兴领域，高校的跟进速度也远远落后于时代的步伐。以人工智能和机器人专业为例，机器人专业中，人机协作作为未来机器人应用的重要方向，正逐渐在工业生产、医疗护理等领域崭露头角。但国内许多高校的机器人专业课程设置中，对人机协作方向的涉及寥寥无几，学生对如何实现人与机器人的高效协同工作、人机交互的设计原理等关键知识缺乏深入了解。

而在人工智能专业，不少课程还多停留在传统机器学习算法的教学上。虽然传统机器学习算法是人工智能的基础，但在深度学习技术已取得突破性进展，并广泛应用于图像识别、语音助手、智能推荐系统等各个领域的今天，教学内容却未能及时跟上这一技术变革的浪潮。学生们在深度学习的前沿技术，如 Transformer 架构、生成对抗网络等方面的学习投入不足，导致他们在面对实际的人工智能项目时，无法充分发挥所学，难以满足企业对人工智能人才的需求。

教学方法上，国内传统教学过于侧重理论知识的传授，学生往往处于被动接受的状态，实践机会严重匮乏。工科学生在课堂上或许能熟练背诵各种理论公式，但当面对实际工程问题时，却常常手足无措。例如，在机械工程专业中，学生们学习了机械设计的理论知识，却很少有机会参与实际的机械产品设计与制造过程。当他们毕业后进入企业，需要独立设计一款机械零件时，可能会发现理论与实际之间存在着巨大的鸿沟，从材料的选择、加工工艺的确定，到实际生产中的各种问题，都需要重新摸索。

现代社会的诸多问题，往往需要跨学科知识来解决。以设计一款智能产品为例，它涉及机械、电子、计算机、设计等多学科知识的协同。但在国内校园教育中，学科界限分明，学生很少有机会参与跨学科的实践项目。这使得他们在面对复杂的实际问题时，缺乏综合运用多学科知识解决问题的能力，难以适应社会对复合型人才的需求。与之形成鲜明对比的是，德国应用技术大学的学生有大量参与企业项目的机会，他们在实践中不断积累经验，将所学知识灵活运用，真正做到了学以致用。

在教育生态层面，教师知识更新滞后以及评价机制导向偏差，严重影响了校园教育的时效性。相关数据显示，45 岁以上教师掌握生成式 AI 工具的比例不足 7%，元宇宙教学场景覆盖率仅 3.2%。部分教师长期脱离行业一线，教学内容与实际严重脱节。在快速发展的数字时代，生成式 AI 工具如 ChatGPT 等，正逐渐改变着内容创作、智能客服等行业的运作模式，元宇宙也在游戏、教育、社交等领域展现出巨大潜力。但教师若不掌握这些新技术，就难以将更新的行业动态和实践经验融入教学中，学生自然也难以接触到这些前沿知识。

高考等评价机制在很大程度上引导着学校和学生的教学与学习方向。但目前高考中数字经济相关试题占比低于 5%，这使得学校和学生更倾向于侧重传统考点的学习，忽视了对前沿知识与实践能力的培养。在数字经济蓬勃发展，电商直播、大数据营销等新兴业态不断涌现的今天，学生们却因评价机制的导向，在校园里错失了学习这些前沿知识与实践技能的机会。

产学协同不畅是导致校园知识陈旧的关键因素之一。一方面，专业与岗位的不匹配问题日益凸显。新兴岗位如人工智能算法工程师、数据分析师、机器人运维工程师等，其专业覆盖率较低，实训设备也较为落后。学校的专业与课程设置难以跟上产业变化的速度，导致学生所学与企业需求严重脱节。许多高校的计算机专业课程，仍侧重于传统的软件开发，而对于新兴的大数据处理、云计算运维等方向，缺乏足够的课程设置与实践教学，学生毕业后进入相关企业，需要花费大量时间重新学习和适应新的工作内容。

另一方面，证书考评标准滞后。学生花费大量时间和精力考取的证书，其知识技能与企业的用人要求并不契合。例如，一些计算机相关证书的考试内容，仍然以过时的编程语言和技术为主，与企业实际使用的开发框架和工具相差甚远。这使得学生在求职过程中，即使拥有相关证书，也难以满足企业对人才的实际需求。

面对校园知识老化这一复杂且严峻的问题，绝非单一力量或简单举措就能解决，而需要教育部门、学校、教师、学生以及企业等各方齐心协力，从多个维度、采取多种方式共同推动变革。只有这样，才能构建起一个与时俱进、充满活力的教育生态，培养出适应时代发展需求的高素质人才。

教育部门和学校在解决校园知识老化问题中肩负着关键引领的重任。在教材更新方面，应建立起快速响应的机制，缩短教材更新周期，确保其内容能及时反映学科前沿动态和行业更新需求。例如，每 2 - 3 年对教材进行一次全面审查与更新，引入如人工智能、量子计算、区块链等新兴领域的核心知识，让教材成为连接学生与时代前沿的桥梁。同时，大力增设新兴领域课程，像在计算机专业中，开设深度学习应用、云计算架构与实践等课程，在机器人专业中，设置人机协作技术、机器人自主决策算法等课程，拓宽学生的知识视野，使其能紧跟科技发展潮流。

教学方法的改革也刻不容缓。摒弃传统的 “满堂灌” 模式，积极推广项目式学习、案例教学、小组合作学习等多样化的教学方法。以项目式学习为例，教师可以围绕实际的工程项目或科研课题，让学生组成团队，从项目的规划、设计、实施到更终成果展示，全程参与。在这个过程中，学生不仅能将所学知识融会贯通，还能锻炼团队协作、沟通交流以及解决实际问题的能力。同时，加强跨学科课程的设置与教学，打破学科之间的壁垒，培养学生的综合思维能力。例如，开设 “智能城市规划与设计” 课程，融合城市规划、计算机科学、环境科学等多学科知识，让学生在解决复杂的城市发展问题中，提升综合素养。

教师作为知识的传播者，其知识结构和教学理念对学生的学习效果有着直接影响。因此，推动教师的知识更新与能力提升至关重要。一方面，鼓励教师积极参与企业实践，定期到相关企业挂职锻炼，了解行业的更新技术和实际需求。例如，计算机专业的教师可以到互联网企业参与实际项目开发，了解企业在大数据处理、人工智能算法应用等方面的更新技术和实践经验；机械工程专业的教师可以到制造业企业，参与新产品的研发、生产工艺的改进等工作，掌握行业的前沿技术和发展趋势。通过企业实践，教师将这些实际案例和经验融入教学中，使课堂内容更加生动、实用。

另一方面，完善教师评价机制，从单纯的论文数量、科研成果评价，转向多元化评价体系。更加注重教师在教学创新、实践能力提升以及对学生综合素质培养方面的贡献。例如，将教师参与企业实践的经历、将实践经验融入教学的效果、指导学生参与实践项目和竞赛的成绩等，都纳入评价指标。这样的评价机制能够引导教师更加关注教学质量和学生的全面发展，积极主动地更新知识，提升教学水平。

学生自身也应树立终身学习的理念，充分认识到学习并非局限于校园阶段，而是贯穿一生的持续过程。在互联网时代，网络资源丰富多样，学生可以利用在线课程平台，如 Coursera、edX、中国大学 MOOC 等，学习国内外知名高校的前沿课程，拓宽知识领域。例如，对人工智能感兴趣的学生，可以在这些平台上学习深度学习、自然语言处理等课程，跟随国际知名学者和行业专家的步伐，深入了解该领域的更新发展。

积极参加学术讲座、研讨会等活动，也是学生拓宽知识面的重要途径。学校和科研机构经常举办各类学术活动，邀请行业内的专家学者分享更新的研究成果和实践经验。学生通过参加这些活动，不仅能接触到前沿知识，还能与专家学者进行面对面的交流，激发自己的学习兴趣和创新思维。此外，学生应主动参与实践活动，如参加企业实习、创新创业项目、科研课题等，将所学知识应用于实际，提升自己的实践能力和解决问题的能力。在实践中，学生能够发现自己知识的不足，从而有针对性地进行学习和提升。

加强产学协同是解决校园知识老化问题的关键环节。学校应与企业建立紧密的合作关系，通过共建实习实训基地、开展订单式人才培养、共同研发项目等方式，实现人才培养与企业需求的无缝对接。例如，学校与企业共建实习实训基地，为学生提供真实的工作环境和实践机会，让学生在实践中了解企业的运作流程和岗位需求；开展订单式人才培养，根据企业的具体需求，制定个性化的人才培养方案，使学生毕业后能够直接胜任企业的工作岗位；共同研发项目，学校的科研团队与企业的技术人员合作，开展前沿技术研究和产品开发，不仅能提升学校的科研水平，还能为企业提供技术支持，增强企业的竞争力。

同时，学校应根据企业的反馈，及时调整教学内容和方向，使专业与课程设置紧密贴合产业发展需求。例如，随着新能源汽车产业的快速发展，学校可以及时调整车辆工程、机械设计制造及其自动化等专业的课程设置，增加新能源汽车技术、电池管理系统、智能驾驶等相关课程，培养适应新能源汽车产业发展的专业人才。此外，还可以邀请企业的技术骨干和管理人员参与学校的教学活动，担任兼职教师，为学生传授实际工作经验和行业更新动态。通过这些方式，加强学校与企业之间的互动与合作，实现产学协同发展，为学生提供更加优质的教育资源和广阔的发展空间。

校园知识老化问题，已如荆棘横亘在教育发展的道路上，严重制约着人才培养与社会进步。教材更新的滞后，新兴领域知识的匮乏，教学方法与实践的脱节，教师知识更新的缓慢，以及产学协同的不畅，共同构成了这一复杂问题的全貌。这些问题不仅影响着学生个人的职业发展与未来前景，更关系到国家在全球科技竞争与经济发展中的地位。

但值得庆幸的是，我们已经清晰地认识到问题所在，且各方都在积极行动，为解决这一问题而努力。教育部门和学校积极推进教材更新、教学方法改革以及跨学科课程设置；教师们踊跃参与企业实践，提升自身能力；学生们主动树立终身学习理念，利用网络资源拓宽知识面；学校与企业之间的合作也日益紧密，产学协同不断深化。

展望未来，随着各方持续发力，校园教育必将与时俱进，焕发出新的活力。教材将成为前沿知识的汇聚地，新兴领域课程将蓬勃发展，教学方法将更加注重实践与创新，教师将成为知识与实践的桥梁，产学协同将无缝对接。在这样的教育生态中，培养出的创新人才将如雨后春笋般涌现，他们将以扎实的知识、卓越的实践能力和创新精神，为国家的繁荣发展注入源源不断的动力，在国际舞台上展现中国人才的风采，推动中国在科技、经济、文化等各领域迈向新的高峰 。