大学这堵墙，可能真的要倒了。
我曾聊过这个话题：全球顶尖互联网大厂都把招聘目标盯上了高中生。为什么？因为大学提供的毕业生已经不符合企业的用人要求。
大学培养的学生，优势在哪呢？在于他们培训出一系列的人，都是从基础前提条件中推导出正确答案的能力。也就是说，大学培养的正是工业时代的标准件——毕业后在生产流水线上就可以无缝对接，放心使用。
这是不是和AI时代，我们对AI的要求一样。准确无想法，这种用人需求形成了某种呼应？都是基于常规训练，培养出“不出错”的模型。而AI却比大学生更精准、更稳定。
也就是说，现如今的大学生们刚一毕业，就迎头撞上了能力比自己强很多的AI。这样的数据模型比大学生更容易复制、更加高效，也更加低廉。那么大学生的竞争优势在哪里呢？
一、经过大学四年，批判性思维反而下降了
斯坦福一项调查显示，在高中时代，中美欧三国的学生在批判性思维和求学能力上相差并不大。可是经过大学四年的系统训练后，中国大学生的批判性思维和学术能力不但低于欧美的学生，更低于自己中学时期的水平。
也就是说，经过四五年的大学专业培训，他们的水平反而更低了。
这个结论是不是让人大跌眼镜？
经过四年的专业训练，学生们的思维更趋于单一和禁锢，更加热衷于寻求标准答案。
而中学生则正是思维最活跃、最发散的时候，因其学的是通识教育，所以思维的发散性和批判性更加强烈、更加不受约束。这就是大厂需要他们的真正原因——不是因为他们的学识更深厚，而是因为他们更加没有禁忌，可以在现场解决那些复杂而混乱的现实问题。
这才是这个时代最缺乏的能力。
二、AI能穷尽知识，却搞不定一个凌乱的家
AI可以穷尽人类的所有知识，却对在复杂无序的环境中处理庞杂的事情束手无策。
为什么一个精密的机器医生（手术机器人）的复杂程度，比不上一个居家保姆机器人？因为机器人手术可以在单一环境下（比如手术台和病人的病灶上）精密和准确到无人能及，可把它放到一个凌乱而极具个性化的家庭中，它便显得力不从心。
每一次环境不同，每一次日常用品的挪动，每一次不同场景的应用，都对机器人提出了全新的挑战。就连用杯子盛杯水这么简单的一个动作，都会因水杯的材质不同（玻璃、瓷器、纸杯）或水位的高低，而使机器人需要用不同的力度去应对，面临巨大挑战。
所以，在复杂环境下处理现实问题，才是人和机器的分水岭。
三、大学的知识更新期太长了
还有更要命的：大学的知识更新期太长了。很多专业都还在教一些老掉牙的知识，而现在的知识更新频率，用“日新月异”并不是夸张，而是一个实打实的描述。
很多高校还在用十几年前的案例来教授学生。诺基亚做营销的核心案例？诺基亚手机的坟头草都一米多高了。一些知名高校的专业课程，教的还是2015年的算法框架。
为什么反应如此迟缓？因为这是一个系统性的反应延迟，不是某一个人想改变就能改变的。教材的背后是编制、预算、学术圈子，动哪一个就要整个系统地动山摇。所以反射弧太慢就不难理解了。
而真正懂市场的人，是在一线每天处理新的挑战和难题的人。他们不想在学校里应付那些琐碎的行政管理环节，而选择离开讲台。留在学校的，又都是对这一套游戏规则热衷且游刃有余的人。他们擅长写论文，擅长迎来送往，擅长报项目、拿课题，却短于在市场一线解决问题。
他们适合风车交战的堂吉诃德，并不是真正的实战天才拿破仑。
这就出现了和战场相同的一幕：军校里教战争的是不会打仗的，打仗打得好的却对理论并不怎么热衷。学校也一样，老师在认认真真地讲一些用不上的知识，学生们也在敷衍了事地学一些他们也知道用不上的学业，只为了大家都完成一个规定动作——毕业。
于是熟悉的一幕出现了：大学生们毕业后就很难被用人单位青睐，学历已经兑换不了你的实际能力。
四、千万毕业生，市场怎么消化？
从1977年恢复高考，高校毕业生数量翻了74倍。这为中国完成工业化、为企业输送了天量的工程师和白领，功不可没。可如今这个市场已经饱和，而高校每年仍向社会输送千万级的大学毕业生，怎么能消化得了？
北京几所高校推出了“高校毕业生回炉”的创举——他们的全日制技师班开班了。
也许，这就是这一现象的最佳注脚。
结尾：互动引导
大学四年，批判性思维不升反降；大厂跳过大学，直接招高中生；毕业生找不到工作，只好“回炉”技校。
大学这堵墙，真的要倒了吗？
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