今年春节期间，三位年轻人的科技成就震撼了世界，他们的名字如同璀璨的星辰，在科技创新的夜空中格外耀眼。王兴兴、梁文峰、罗福莉，这三位来自中国不同背景的科技先锋，用他们的故事向世界证明：创新并非天才的专利，而是源于对梦想的执着、对兴趣的坚持以及对失败的坦然面对。
王兴兴：从“小镇学渣”到机器人领域的领军人物
1990年，王兴兴出生在浙江省宁波市余姚市的一个普通家庭。王兴兴从小就显得特别内向，几乎不和同学们说话。他的初中班主任曾对他说：“在整个班级里，感觉不到你的存在。”这话听起来有些刺耳，但也许正是这种“不存在感”，让他有了更多的时间去探索自己的世界。
王兴兴的偏科问题特别严重，尤其是英语。初中的一次家长会上，他的英语老师甚至直接对他的父母说：“这个小孩有点笨。”这话让王兴兴的父母心里不是滋味，但王兴兴自己却似乎并不在意。他更感兴趣的是那些可以动手做的事情。初中三年里，他尝试手工制作微型涡轮喷气发动机，虽然最终成品的性能不得而知，但这已经是他探索机械世界的重要一步。
2006年，16岁的王兴兴迎来了人生中的第一个重要关卡——中考。英语的短板让他险些与普通高中失之交臂，最终以倒数第一或倒数第二的成绩进入了高中。在高中的几百场英语考试中，他的成绩惨不忍睹，大概只及格过3次。但令人惊叹的是，即便英语成绩不佳，王兴兴凭借着在数理化领域的卓越表现，每次考试的总分依然能够排在年级前列。
高中阶段，王兴兴对动手制作的热爱愈发炽热。他利用课余时间，深入研究电池的原理，制作出了可以充电的电池，还在家中进行电解水试验。这些看似简单的实验，却为他日后的科研之路埋下了种子。
2009年，19岁的王兴兴凭借扎实的数理化基础，考入了浙江理工大学机械与自动控制学院机电专业。进入大学后，王兴兴就像一只找到了方向的飞鸟，目标明确，充满斗志。他极少参与娱乐活动，大部分时间都沉浸在图书馆的知识海洋中。
同年冬天，大一的王兴兴初次接触单片机（MCU），便被这个小小的芯片所蕴含的巨大能量深深吸引。他毫不犹豫地用自己的零花钱，购置了一块几十元的Arduino板，开启了他在电子世界的探索之旅。
大一寒假，王兴兴的热情愈发高涨，他又购入十多个9g舵机，决定挑战制作一个14自由度双足人形机器人。他的房间里堆满了各种零件和工具，他像一个工匠一样，精心地制作每一个部件。从2009年12月到2010年3月，他陆续上传多个双足机器人的设计、调试视频，向世人展示他的成果。
2010年，大一下半学期，年仅20岁的王兴兴对人工智能和神经网络产生了浓厚兴趣。在计算机基础课上，他选择自由选题，提交的作业中深入讨论了大规模AI和神经网络。在当时，神经网络正处于低谷期，是一门相当冷门的学科，但王兴兴却凭借着敏锐的洞察力，提前捕捉到了这一领域的潜力。
研一期间，王兴兴展现出了强大的科研实力。针对当时四足机器人的主流技术是液压驱动，成本偏高的问题，王兴兴认为可以做电驱动的小型高灵活性的四足机器人，这样成本就能大幅降低，这个想法在当时是很超前的。一开始没有钱，他就拿出自己压箱底的积蓄，做了电驱动四足机器人的一条高动态机械腿。这条机械腿采用了全新的结构设计，运用了碳纤维材料来减轻重量，同时保证了足够的强度和刚性。腿部的关节部分配备了先进的传感器，能够实时监测机械腿的运动状态和受力情况。通过自主编写的控制算法，机械腿可以实现快速的摆动、跳跃等高动态动作，运动速度和灵活性远超同类产品。
这一成果得到了导师贾文川的高度认可，在贾文川的悉心指导下，王兴兴成功开发出XDog电驱动四足机器人，开创了低成本、高性能四足机器人技术方案的先河。
2015年，25岁的王兴兴面临硕士毕业，但他的机器狗项目才完成一半，一旦毕业，意味着之前的努力付诸东流。为了能让项目达到理想的状态，他毅然主动申请延期毕业，全身心投入到机器狗的研发中。在此期间，王兴兴还公布了XDog的电驱动方案。要知道，波士顿动力直到2016年才公布电驱动方案，此前一直采用液压方案，王兴兴却比他们早公开了近一年。
梁文峰：从“非典型做题家”到 AI 领域的领军人物
1985年，梁文峰出生在广东湛江吴川的一个普通家庭。他的父亲从不问他考试排名，只关心“今天解决了什么问题”。这种独特的家庭教育方式，让梁文峰在面对问题时，更注重思考的过程与方法，而非单纯追求分数的高低。
梁文峰从小就对数学和计算机科学充满了浓厚的兴趣。初三时，他在解一道函数压轴题时，写下了“梯度下降法的二维投影”的解析。这种创新性的标注在当时被老师和同学们视为“天马行空的胡思乱想”，但他并没有因此而气馁。
梁文峰的童年充满了各种“破坏性实验”。他喜欢拆解各种玩具和电子设备，试图了解它们的内部结构。有一次，他甚至拆解了家里的收音机，试图修复一个故障。这种对现状的“不合理”拆解，不仅锻炼了他的动手能力，还培养了他对未知的好奇心。
2002年，17岁的梁文峰考入了浙江大学电子信息工程专业。进入大学后，梁文峰就像一只找到了方向的飞鸟，目标明确，充满斗志。他极少参与娱乐活动，大部分时间都沉浸在图书馆的知识海洋中。
2007年，22岁的梁文峰又考上浙江大学信息与通信工程专业研究生，主要做机器视觉研究。在大学期间，他便展现出了对计算机科学和数学的极度热爱，常常泡在实验室研究机器视觉，甚至自费购买零件组装设备。
他的校友回忆：“当时AI在国内还是冷门领域，他却坚信这是未来，连毕业论文都聚焦于低成本摄像机的算法优化。”在大模型闻所未闻的时代，他就已经自学成才，成为一位“建模达人”。这种对未来的前瞻性，无疑为DeepSeek今天的成就奠定了坚实的基础。
2008年，在浙大读书期间，23岁的梁文峰与同学一起组团队开始积累市场行情数据、金融市场其他相关数据以及宏观经济等数据。这一年梁文峰也带领团队开始使用机器学习等技术探索全自动量化交易。而此时，正值全球金融危机。
2013年，28岁的梁文峰与同样来自浙江大学的同学徐进一起创办了杭州雅克比投资管理有限公司。2015年6月，30岁的梁文峰与徐进一起加入阳光私募大军，在浙江杭州创办了杭州幻方科技有限公司（公司英文名High-Flyer），也就是现在的浙江九章资产管理有限公司。
在幻方的发展过程中，梁文峰不断探索AI技术在金融领域的应用，通过量化投资策略为公司赢得了丰厚的回报。随着在金融领域的深入发展，梁文峰对量化金融有了深刻的洞察。他发现，量化金融与AI技术之间存在着紧密的联系，AI技术可以为量化金融提供更精准的数据分析和投资决策支持。这些宝贵经验又反哺到他对AI技术创新的理解中，为他后续的创业项目提供了新的思路和方向。
2018年，36岁的梁文峰已经成为千亿私募的管理者，在金融领域取得了巨大的成功。然而，他并没有满足于此，心中始终怀揣着对AI技术的热爱和追求。于是，他创立了DeepSeek，带领团队致力于开发更先进的AI大模型。在开发“DeepSeek-V3”的过程中，团队面临着巨大的挑战。
大模型的训练需要强大的计算资源和先进的算法，而当时市场上的竞争也异常激烈。为了在有限的资源下实现技术突破，梁文峰带领团队不断优化算法，提高计算效率。他们仅用2048张H100的GPU集群，耗时53天，便让模型综合表现逼近GPT-4，成本却仅为后者的1/20，推理速度更是比GPT-4快2.3倍，性价比优势显著。这一成果的取得，不仅是DeepSeek团队技术实力的体现，更是中国AI公司在基础层创新上的一次重大突破，标志着中国AI产业在全球竞争中逐渐崭露头角。
罗福莉：农村普娃到 AI“天才少女”
罗福莉不是那种天生就成绩优异的天才型选手。小学时，罗福莉的成绩很普通，文化水平并不高的老爸，和她一起制定了改进的目标， 比如每个学期进步多少名之类的。到小学毕业时，她的成绩追上来了，在班上能排到第2名——这个时候距离顶级宗门北大还是相隔很远。
初中时，罗福莉进入市里一所排名很靠前的学校。那里竞争激烈，她的成绩只能排在中下。但有了小学的成功经验，罗福莉的方案和以前一样：初一定个目标，初二定个目标，初三定个目标。每次都能超额完成，形成了很好的正向反馈。她的父亲也会定期和她一起回顾目标，调整计划。罗福莉越来越自信，她内心相信自己，只要努力就能达到甚至超过目标。就这样，她考中了宜宾最好的高中。
高中毕业后，罗福莉的父亲希望她读四川大学，但她选择去北京，最终她被北京师范大学录取，攻读电子专业。进入北师大后，罗福莉发现自己对电子专业并不感兴趣，她常常在课堂上走神，课后也提不起兴趣去复习。她的成绩一度下滑，甚至在班级里排在三十名开外。
于是她决定转专业，选择了计算机专业。虽然这个决定让她面临更多的挑战，但她没有退缩。她用上了死记硬背的笨办法，遇到题解不出来的时候，就去操场跑两圈，回来继续死磕。就这样，她的成绩逐渐提升，最终进入了班级前五名。
大三时，罗福莉听从学长的建议，开始向北大各大导师申请实习机会。虽然受到“你没有天赋做科研”的打击，但她始终没有放弃，屡败屡战。她记得有一次，她为了准备面试，熬夜准备了整整一个晚上。她把所有的知识点都复习了一遍，还准备了一个详细的自我介绍。面试当天，她紧张得手心都是汗，但还是鼓起勇气走进了面试室。面试官问了她很多问题，有的她能回答上来，有的却只能硬着头皮说“不知道”。面试结束后，她觉得自己肯定没戏了，但没想到，几天后她收到了实习通知。这次实习机会，为她后来的保研打下了坚实的基础。
在研究生阶段，罗福莉共发表一作论文五到六篇，非一作论文十余篇。她每天泡在实验室里，从早到晚，甚至周末也不休息。她的努力也得到了回报，论文在国际顶会上多次发表，让她在学术界逐渐崭露头角。
2021年，罗福莉以阿里星的身份进入达摩院。入职没多久，她就负责了AliceMind的开源项目。她很快意识到，在学术象牙塔待久了，自己被“保护”得太好。研究的问题被定义得太清晰，采用的数据集太干净，接触不到真实的dirty数据，也无法在更实际的数据集上验证自己创新模型的有效性。她迫切地希望能用上真正的业务场景，验证哪些模型才是能经得住考验的“万金油”。
2022年，罗福莉跳槽到知名私募公司幻方量化，从事深度学习相关策略建模和算法研究。这和她在达摩院时的工作内容有很大的区别。她很快适应了新的工作环境，继续在 AI 领域发光发热。她发现，实际工作中的问题比学术研究中的问题更加复杂，但也更有挑战性。她用自己在学术研究中积累的知识和经验，解决了许多实际问题，得到了公司的高度认可。
不久后，罗福莉又跳槽到创新型科技公司DeepSeek担任深度学习研究员，成为公司门面产品DeepSeek-V2的关键开发者之一。
DeepSeek：
给创新人才培养的10条建议
王兴兴、梁文峰、罗福莉的成长故事不仅对个人成长和家庭教育有重要启示，也给教育决策者和教育制度的设计者提供了本土科技创新人才如何培养的重要参考。他们的经历揭示了当前教育体系中存在的不足，并为未来的教育改革提供了方向。以下是针对教育决策者和制度设计者的几点建议：
1. 推动个性化教育，打破“唯分数论”
王兴兴、罗福莉和梁文峰在传统教育模式下并不突出，甚至曾被贴上“普通”或“学渣”的标签，但他们通过发掘自己的兴趣和潜力，最终在各自领域取得了卓越成就。这表明，单一的评价标准（如考试成绩）无法全面反映学生的能力和潜力。
建议：教育制度应推动个性化教育，减少对分数的过度依赖，建立多元化的评价体系。例如，引入兴趣导向的课程、项目制学习、实践能力考核等，帮助学生找到适合自己的发展路径。
2. 加强实践教育，注重动手能力培养
王兴兴通过动手制作机器人和电子设备，积累了丰富的实践经验；罗福莉在学术研究中注重将理论应用于实际问题；梁文峰在创业过程中也强调实践和落地能力。这表明，实践能力是创新人才培养的关键。
建议：教育制度应增加实践课程的比重，鼓励学生参与实验、项目和创新竞赛。学校可以与企业和科研机构合作，提供更多的实习和实践机会，帮助学生将理论知识转化为实际能力。
3. 支持跨学科融合，培养复合型人才
王兴兴将机械、电子和人工智能相结合，开发出了创新的机器人产品；罗福莉从电子专业转向计算机专业，最终在AI领域取得成功；梁文峰在创业过程中也注重跨学科知识的应用。这表明，跨学科融合是推动创新的重要途径。
建议：教育制度应推动跨学科课程的设计，鼓励学生在不同学科之间进行交叉学习。例如，设立跨学科专业或项目，培养学生的综合能力和创新思维。
4. 建立灵活的教育路径，支持学生自主选择
罗福莉没有听从父亲的建议去四川大学，而是选择了自己感兴趣的计算机专业；王兴兴在研究生阶段也坚持自己的研究方向，开发出了具有创新性的机器人产品。这表明，学生的自主选择对他们的成长至关重要。
建议：教育制度应提供更加灵活的教育路径，允许学生根据兴趣和能力调整专业和课程。例如，推行学分制、跨专业选课、转专业政策等，支持学生的个性化发展。
5. 注重抗挫折能力的培养
罗福莉在申请实习时多次受到打击，但她始终坚持不懈；王兴兴在英语成绩不佳的情况下，依然通过数理化的卓越表现取得了成功；梁文峰在创业过程中也经历了多次失败，但他从未放弃。这表明，抗挫折能力是创新人才的重要素质。
建议：教育制度应注重培养学生的抗挫折能力，通过挫折教育和心理辅导，帮助学生建立积极的心态。例如，设立创新竞赛和挑战性项目，让学生在失败中学习和成长。
6. 提供更多的创新支持与资源
王兴兴在研究生阶段得到了导师的支持，开发出了低成本、高性能的四足机器人；罗福莉在北大读研期间也得到了导师和实验室的支持，发表了多篇高水平论文。这表明，创新需要资源和支持。
建议：教育制度应为学生提供更多的创新支持，包括资金、设备和导师指导。例如，设立创新基金、科研奖学金和创业孵化器，鼓励学生进行科研和创新项目。
7. 推动校企合作，促进理论与实践结合
罗福莉在阿里达摩院和幻方量化的工作中，注重将学术研究应用到实际业务场景中；梁文峰在创业过程中也注重产品的实际应用和市场反馈。这表明，理论与实践的结合是创新人才培养的关键。
建议：教育制度应推动校企合作，为学生提供更多的实习和项目实践机会。例如，建立产学研合作平台，鼓励企业参与课程设计和教学，帮助学生将理论知识应用到实际问题中。
8. 尊重学生的个性与多样性
王兴兴、罗福莉和梁文峰的成功都离不开他们对自己兴趣的坚持和个性的保持。这表明，每个学生都有自己独特的发展路径，教育应尊重学生的个性与多样性。
建议：教育制度应尊重学生的个性差异，提供多样化的教育选择。例如，推行个性化辅导、多样化的评价体系和灵活的教育模式，帮助学生找到适合自己的学习和成长方式。
9. 鼓励从失败中学习，营造包容的创新环境
梁文峰在创业过程中经历了多次失败，但他从每次失败中吸取教训；王兴兴在制作机器人的过程中也经历了多次失败，但他通过不断改进，最终开发出了具有创新性的产品。这表明，失败是创新过程中不可避免的一部分。
建议：教育制度应营造包容的创新环境，鼓励学生从失败中学习。例如，设立创新竞赛和挑战性项目，让学生在失败中积累经验，培养他们的反思和改进能力。
10. 加强科技教育的普及与公平性
罗福莉从农村走出，最终在AI领域取得了成功；王兴兴从小镇学渣成长为机器人领域的领军人物。这表明，科技教育的普及和公平性对培养创新人才至关重要。
建议：教育制度应加强科技教育的普及，特别是在农村和欠发达地区。例如，推广在线教育、设立科技教育基金、提供更多的科技教育资源，确保每个学生都有机会接触和参与科技创新。
王兴兴、梁文峰、罗福莉的成长故事为家长、教育工作者、教育决策者和制度设计者提供了多方面的启示。通过推动个性化教育、加强实践能力培养、支持跨学科融合、建立灵活的教育路径、注重抗挫折能力、提供创新支持、推动校企合作、尊重学生个性、鼓励从失败中学习以及加强科技教育的普及与公平性，中国的教育制度可以更好地培养出具有创新精神和实践能力的科技人才，为国家的科技发展注入新的活力。
编辑 | 京教君
图片来源 | 网络，如有侵权请联系删除
内容来源 | 教育创造社，由DeepSeek生成，内容有删节
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