中国进入“大众创业、万众创新”的新时代，加强和改善学习攸关创新创业的得失成败。学习是一切创新创业的基石，是个人、组织、社会进步的阶梯。如今，学习型组织、学习型政党和学习型国家的建设实践正在流行起来。

　　康德说，科学是知识的有机组合，智慧是人生的有机融合。马克思说，思考一切。爱因斯坦也说，学习知识要善于思考、再思考。歌德说，我们全都要从前辈和同辈那里学习。即使最大的天才想单凭内在自我去对付一切，也决不会有多大成就。

　　孔子说：“学而不思则罔。思而不学则殆。” 学习如果只死记硬背不思考，就毫无收获，而只思考不学习，则会因疑惑而更加危险。在寻求真理的长河中，唯有不断地学习，勤奋地学习，有创造性地学习，才能越崇山跨峻岭。庄子说：“吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆己！”人生是有限的，但知识是无限的，用有限人生毫无目的地追求无限知识必然失败。而要做到老子所说的“为学日进，为道日损”更是难上加难了。

　　由此可以看出学习之要、学习之艰。不过中西方都有优秀的学习传统。中国传统学习的精髓在于“模糊性”。“模糊”给人以灵感，给人以方向感和大局观，具有指导性，也能够诞生美好情感，是解决战略问题的利器。西方传统学习的精髓在于“精确性”“逻辑性”，善于“定性”和“定量”分析研究，具有“可操作性”，对于探索物质世界具有很强的研究能力和实用性。但无论哪一种传统，都不能解决全球化、互联网时代的学习需求，更不能满足今天全社会正在兴起的创新创业需要。

　　在传统学习方法下，无论一个人多么聪明，也学不完人类所有知识，图书馆再大也不可能装下人类文明积累的成果。“吾生也有涯，而知也无涯”， 人生短暂，学海无边，但大道至简。能否像电脑一样快速地从“不懂”到“懂”？借助互联网，用信息工厂+人脑能否更加有效地学习？能否集各方之大成、系统性解决问题？答案或可成为检验学习型社会的重要方面，而解决这些问题特别需要智慧学习。

　　智慧学习可以针对任何问题，在信息工厂+互联网+大数据的支持下能够迅速组成有效知识，找到解决问题的人、方法或工具。创业需要优化的、低成本或者零成本的高质量要素资源，创新需要灵感，是一个多变量、不确定的过程，需要在知识获取的方式和方法上的不断优化改进，并直接应用到具体问题的实时解决，达成这些目标离不开智慧学习。

　　一、智慧学习的提出

　　有人将智慧学习称为“学习的新革命”。相较传统的学习而言，智慧学习是从传统学习到“智慧+”的过程。它包括内部自我知识的识别定位，外部核心问题的识别定位，内外互动产生知识优化、进化，最后才是解决问题和收集意见反馈并进行改进。在此过程中，人的知识水平呈螺旋式上升，同时问题得到持续优化解决。

　　智慧学习与传统学习不同，它是基于信息化、全球化和协同创新与知识融合的全新学习方法。对学习者而言，只要你具有娴熟的计算机和互联网技能，以及优化的学习方法，即可迅速掌握某个领域的最权威最前瞻的资讯信息，并科学地加以运用。一个传统意义上的大学本科毕业生，如果按照传统的研究生硕士博士的训练方法，需要五六年时间才能毕业，而且不能够保证他们可以获得国际上顶级机构或者专业领域的权威认同。

　　斯坦福大学可持续发展和全球竞争力中心通过实践，成功地用智慧学习模式训练了一批优秀学习者，其中一位中国国内本科生在斯坦福大学读完建筑工程管理硕士以后，进入中心进行智慧学习训练，短短半年便发表了3篇高质量的“智慧制造”论文；还有一位中心的博士生，在短短的两年时间内开创出智慧基础设施新的理论与应用系统，发表顶尖论文10多篇。这么短的时间，他们从“门外汉”到“创新人才”的蜕变是怎么发生的呢? 知识结构又是怎样迅速地从“不匹配”到“匹配”的呢？答案正是智慧学习。

　　对于初学者而言，智慧学习是这样的感觉：我可以不懂，但不表明我的团队不懂；我可以没有导师，但不表明我的团队没有导师；我可以在一个角落里，但我却能拥有世界；我可以没有有形市场，但我的产品和服务却可以无处不及；我可以是现实的，是历史的；是国内的，是国际的；不要以为我初生牛犊，其实我站在巨人肩上。

　　所以，带着对历史和现实的科学审视与把握，提出智慧学习的概念和方法正当其时。

　　二、智慧学习的特点

　　一、广泛引领性。跟传统学习不同，智慧学习充分认识到引领学科的重要性和指导意义，以引领学科为理论基础和出发点。引领当代知识生产的学科包括信息科学、认知科学等，这些引领学科聚集了最大数量和最高质量的智力和学力资源，并使用最先进的研究方法和工具，所以智慧学习者首先必须紧密跟踪这些引领学科的最新进展，并及时掌握它们，从而使智慧学习始终保持在趋势性、预见性方面具有广泛的引领性。

　　二、自身进化性。智慧学习的进化性是指学习者具有的动态自身进化能力，使之能够创造性地优化解决问题。从传统学习到智慧学习，创新是依赖于灵感启发、多变量并充满不确定性的动态过程。Google搜索引擎的“智慧信息工厂模式”能够让昔日个体没办法解决的问题得到解决，其智慧系统就是一个集成合适的信息、人、方法和工具来分析、诊断与解决问题的专家系统，能够在“知己知彼”之后“青出于蓝而胜于蓝”。

　　当然，智慧学习的核心能力是对已知知识的“管中窥豹”以及对未知知识的“一叶知秋”，智慧学习必须形成自我测验、自我识别、自我矫正和自我补救的能力。正是基于对过去经验和实时信息的合成加工，依赖于以互联网为主的现代推手，智慧学习形成并优化了创新流程：快速学习世界上最先进的想法——找出其中不足——提出更先进的想法弥补不足——获得同行认可（参加国际学术交流或会议以及权威机构认可）——到智慧市场进行交换——实现交换价值或共享价值。这些过程均能够通过智慧学习进行持续迭代并实现螺旋式上升。

　　三、跨越系统性。首先是跨域学科，其知识覆盖范围和深度要广泛和深刻得多。大数据和互联网正在令“传统专家”消失，一个U盘就能装下从小学到大学所有科目考试的答案，即使记忆力最好的教授也比不上搜索引擎一秒钟的计算速度和结果。其次是跨越文化及思维方法，传统的学习往往容易让人死记硬背、囫囵吞枣，即使口口相传，言传身教，学生学得也辛苦，老师教得也费力，知识摄入量小，涉及面窄，学习效率低下。同时，传统专业“老死不相往来”，解决问题显得力不从心，想在某一门学问上有所创造，穷其一生也难达到理想。第三是跨越局部和整体，对于个体而言，很难形成海量的知识积累，更谈不上知识的系统性，学习近乎盲人摸象，知识的获取近乎大海捞针，学习既不系统，也不全面，知识既不周全，也不能与时俱进。

　　智慧学习正好能够跨越系统性来解决这些问题，无论历史的、现实的，国内的、国际的，精神的、物质的，自然科学的、社会科学的，等等，只要现有技术可以发掘到的，均可以被智慧学习所涵盖，条分缕析，系统而周全，一个又一个的子系统、巨系统，加起来就是巨无霸的超大系统，除了对即时信息稍有逊色和未来资讯把握力有所不逮以外，其跨系统性能力最为卓越。