2026年7月20日，由上海科技大学教育、创新和可持续发展研究中心（CEISD）主办的“人工智能：经济系统重构与人类对齐”论坛举行。论坛聚焦人工智能对全球治理、哲学伦理、劳动力市场及产业端工作流的系统性影响深入研讨。上海科技大学常务副校长兼教务长印杰出席并致辞，上海市发改委规划处处长王永刚、上海市就业促进中心副主任沈烨、上海市统计学会会长肖永培、上海市发展改革研究院副院长李凌等出席会议。构建全球AI治理框架与彰显人类主体尊严中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克以《构建以人为本的全球AI 治理框架》为题作主旨演讲。他指出，人工智能的发展史本质是人类的创新史，当前正向深度推理、跨越模态特别是物理智能与代理式智能方向演进。针对治理挑战，龚克强调，建立以联合国为核心的全球AI 治理体系具备不可替代的法理根基。全球AI 治理的根本目的是实现全人类的可持续发展，在治理实践中具有广泛共识的主张主要体现在“有益、普惠、绿色、安全”四个方面。他提出，中美两国理应在联合国多边框架内协同发力，从安全共同利益入手建立共识，进而转化为规则协调与务实合作，推动AI 成为支撑全球可持续发展的公共产品。华东师

7月20日，上海科技大学 CEISD（教育、创新和可持续发展研究中心）与合作伙伴联合发布《AI 时代的中国劳动力市场：从职业消失论到任务重组论》。报告突破美国静态 O*NET （职业信息网络）在中国水土不服的局限，以 65200 条任务、1267 个细分职业为底座，打造了中国版动态 C-O*NET（中国职业数据系统），团队搭建了“AI 暴露（Exposure）指数 — 人类互补”四象限评价体系，全面测算了AI对中国就业市场的冲击和重组双重效应，为AI时代中国的经济研究和宏观政策制定提供量化参考。图片通过 2023 年底至 2026 年 4 月中国全平台线上完整招聘周期的数据分析，报告扭转了流行的“AI 批量淘汰职业”焦虑叙事。团队研究发现，ChatGPT 问世来，新增线上招聘池超四分之一岗位处于 AI 高替代敞口，但高替代并不一定意味着高风险，人类互补是重要缓冲。特别值得关注的是，复合型闭环岗位成为就业市场的最大新特征，同期市场约有 2100 万个岗位由任务重组而生,占总招聘岗位的18.6%。项目首席数据科学家、上科大 CEISD 客座学者陈沁表示:“过去几年全社会陷入‘职业替代焦虑’

今天，我非常荣幸受邀参加上海科技大学2026 届毕业典礼，与大家一起共同分享这一刻的荣光与喜悦。首先，我谨向全体毕业生表示最热烈的祝贺！同样也要祝贺所有毕业生的父母、祖父母、兄弟姐妹，以及在毕业生的旅程中一直陪伴着你们的所有家人和朋友们；也向辛勤培育、关心支持你们的师长致以最崇高的敬意！收到邀请，我既感到莫大的荣幸，也有深深的惶恐。你们即将从上科大这所优秀的大学毕业，面对求学期间的种种挑战，你们展现出了坚韧、尊严与优雅。我相信，你们在未来定将继续成就非凡，对国家乃至全球作出贡献，为母校的传承增光添彩。当然，一如我当年毕业，你们也会惶惑，对自己，对未来。我问我自己，“我还能说什么？有哪些事情是我希望当年毕业时就该知道的。”我想了很久，回顾我的人生，我把今天要讲的主题定为“相信自己，相信未来”。这不是一句空洞的励志口号，而是在不确定的时代锚定自己的确定性的重要原则和信仰，也是我自己人生经历的体验。我大学毕业在44年前，1982年2月。但我的故事从1968年开始。那一年我16岁，被分配进工厂成为一名搬运工人，整整10年。1977年10月，党中央决定恢复高考，那一年，2000万知青中，570万

亲爱的同学们，各位老师，各位来宾、校友和家长：今天我们齐聚于此，隆重举行2026届毕业典礼暨学位授予仪式，共同见证各位同学顺利完成学业，即将开启新的人生旅程。在此，我谨代表学校，向全体毕业生致以最热烈的祝贺和最美好的祝愿！向为你们求知成才而甘为人梯的老师们，也向为你们一路成长遮风挡雨的家人们，表达最诚挚的敬意！今年，我们全校共有1295名同学顺利毕业，包括429名本科生、541名硕士生和325名博士生。本科毕业生中有八成同学将前往国内外知名高校和科研机构继续深造。就业的本研毕业生中，也有近八成入职战略性新兴产业。特别值得一提的是，本届毕业生中有7位同学成为科技型企业的创业者。还有12名毕业生加入到“西部计划”和研究生支教团队伍，将奔赴新疆、云南、贵州等边疆地区开展志愿服务。在他们出发前，我为这12位同学出征壮行并与他们座谈，深深感受到他们有着浓浓的情怀和远大的志向，是真正认同并在践行着上科大“立志、成才、报国、裕民”的育人理念。他们渴望用所学知识服务边疆建设和孩子成长，渴望体验不同于校园的另一种富有挑战性的生活，渴望用一年的时间做一件终身难忘的事情。参加研支团的5位同学中，3位在大一时

2026年6月17日-18日，由上海人民政府、中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证券监督管理委员会联合主办的陆家嘴论坛在浦东香格里拉酒店隆重召开，上海科技大学教育、创新和可持续发展研究中心(CEISD)主任杨燕青出席论坛并主持两场全体大会。全体大会二：全球金融治理改革与合作当下，全球格局日趋分化，走向碎片化，这一趋势首先体现在贸易与全球价值链领域，同时也逐步传导、反映至全球金融体系当中。在6月17日举办的2026上海陆家嘴论坛全体大会二上，中外嘉宾围绕会议主题“全球金融治理改革与合作”进行了交流：讨论当前全球金融治理碎片化、地缘冲突加剧、科技快速迭代背景下的改革难题与合作空间。十二届全国政协副主席、中国人民银行原行长周小川表示，现有多边金融机构最初的制度设计已落后于时代，代表性不足、改革推进缓慢，新兴市场国家份额与话语权提升进程滞后。在治理功能层面，全球缺少统一协调的顶层金融治理功能，没有真正意义上的全球央行，国际货币体系构建、危机最后贷款人、全球金融基础设施统筹、跨境清算机制等功能均不够完善。绿色金融发展标准、低收入国家债务处置等议题全球分歧较大。全球国际收支失衡、资本流动波动

5月28日，WAIC2026全球创新项目路演・上科大行在上海科技大学创管学院圆满举行。本次活动以前沿科技与融合创新为主题，由上海市人工智能行业协会主办、上海科技大学协办，汇聚相关委办领导、前沿科学家、业内专家、投资机构与科创企业，共话AI创新、共促成果转化、共筑产业生态。活动开场，上海科技大学副校长兼副教务长虞晶怡、上海市经济与信息化委员会副处长陈钊、上海市人工智能行业协会秘书长钟俊浩先后致辞，强调高校基础前沿科学研究与产业协同创新对于建设现代化科技强国的重要价值，并寄语青年科创力量勇攀科技高峰、开拓创新前沿。上海市教育委员会副主任王浩出席活动。上海科技大学副校长刘志带来主题分享，系统阐述了 “智慧光源”项目在AI技术浪潮下的战略定位与科学愿景。作为一台8GeV超导直线加速器驱动的世界级X射线自由电子激光装置，SHINE具备飞秒级时间分辨与原子级空间分辨能力，将推动科学研究从“观察静态结构”迈向“捕捉动态过程”的变革，在生命科学、量子材料、能源化学及光刻等国家战略领域产生重大影响。面对高通量实验产生的数据洪流及复杂的数据手工操作链条，刘志强调，须将人工智能系统性地嵌入从科学假说、实验设

2026年5月17-20日，2026清华五道口全球金融论坛在四川省成都市召开。主题论坛“AI驱动数字经济新发展”围绕AI驱动数字经济新发展的进展情况、带来的改善、引发的机遇与挑战等，六位国内外专家学者各抒己见，为参会者带来一场精彩的思维碰撞。主题会议以圆桌讨论形式展开，中国社会科学院大学教授、国务院原副秘书长江小涓，中国人民银行科技司司长李伟，清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技研究中心主任张健华，GFTN首席执行官、前新加坡金管局首席金融科技官索彭杜・莫汉蒂，电子科技大学大数据研究中心主任、数之联科技创始人周涛，围绕AI驱动数字经济新发展展开讨论。上海科技大学教育、创新和可持续发展研究中心(CEISD)主任杨燕青主持本场论坛。杨燕青开场指出，当前，人工智能发展正处于历史性关键节点。以生成式大语言模型为代表的智能技术快速迭代，尤其在代码生成与软件开发域，人工智能已经形成自我训练、自我迭代的进化范式。从技术演进趋势来看，业界普遍判断，未来三至五年，世界模型与物理人工智能（Physical AI）将迎来集中突破，成为下一代人工智能发展的核心主线。与此同时，AI for Science

2026年5月11日下午，国际财经资讯发展策略研讨会在上海市发展改革研究院举行。研讨会聚焦强化国际资讯研究，围绕如何进一步提升研究水平、形成高质量研究成果，上海科技大学教育、创新和可持续发展研究中心（CEISD）主任杨燕青受邀出席并发言。会议由上海市发展和改革委员会党组成员、副主任，上海市发展改革研究院院长张忠伟主持。市发改院副院长马海倩对院国际财经资讯研究进行了总体介绍，她指出，历经2年、500余期的探索，目前市发改院已形成财经要报、特刊与专刊协同发展的立体化成果矩阵，接下来将着力构建开放协同的研究生态，推动资讯研究与决策咨询更深层次联动。与会专家围绕选题创新、成果迭代和能力建设等核心议题进行深入研讨。上海科技大学CEISD主任杨燕青表示，进一步加大对科技、能源和前沿领域的关注和研究，加强对重大战略性议题的研判，并积极探索运用多源大数据和人工智能模型提升研究的预判力和精准度。第一财经总编辑杨宇东指出，进一步拓展多元信源体系，突出深度分析能力，细化资讯追踪颗粒度，加强跨界合作。上海市委办公厅信息综合一处副处长宣哲圣结合典型案例研究，提出从专家网络、数据合作、机制化联合调研等渠道夯实信源

5月6日，“上科大AI创新计划 涌现/对话”系列讲座特邀复旦大学特聘教授、上海创智学院院长助理、CAAI Fellow邱锡鹏教授，带来题为“情境智能：迈向下一代强交互大模型”的深度报告。本次活动由AI协同创新推进办公室、科技发展处、信息科学与技术学院、CEISD等单位联合主办。邱锡鹏在报告中系统阐述了情境智能（Contextual Intelligence）的理论框架与技术路径。他指出，大模型的发展正进入新的阶段，“上下文扩展”（Context Scaling）应被视作继模型参数扩展（Pre-train Scaling）和推理过程扩展（Test-time Scaling）之后的第三个核心AI发展维度。邱锡鹏表示，“Context”在此不应被简单译为“上下文”，而应理解为“情境”——一种复杂、多维、动态的环境信息集合。为统一描述现代人工智能的核心目标，他提出了分析框架p(θ|d,c)，即在给定情境c下，模型预测决策d的概率，其中θ代表模型参数。该框架表明，模型规模θ、决策链长度d与情境丰富度c三者之间并非简单的替代关系，而是正交互补、协同增强。邱锡鹏指出，当前大模型的瓶颈并非模型能力不足