除了楼主说的这两个能力，我觉得至少三个能力肯定是重要的：
第一是身体健康能力。
这个就不多说了，其实以前也很重要，但是将来会更重要。将来每一个人都可以在科研上成为一个导师的角色，指挥无数AI帮自己干活，那每天能支撑多长时间指挥AI工作就会成为它的核心竞争力。
这同样也需要时间管理能力，或者说需要前额叶对于注意力的分配能力。因为此时人可能需要经常在多个深度科研任务中进行切换，并且主要的目的是把握大方向。
过去的时候有一个人给我介绍一个定律：每个人每天能深度思考的时间不超过6个小时(一说4小时，一说8小时，实际上取决于你需要思考的深度和你的体力，但总归是有限的)。我深以为然，正是这个定律，让很多理论学科的研究者都保持着工作生活的平衡，不像很多实验学科，加班做实验是常态。因为对理论学科，多压榨出来的时间是没有效率的；对实验学科，不能深度思考的时间正好操作仪器。但有了AI之后，理论学科工作者或许可以指挥AI来干活，超过自己这个深度思考的时间上限了，这就需要非常好的时间安排。
还就不得不提到以前科大人最喜欢的“遍历式刷题”和“不要命的上科大”了。遍历式刷题，不论是吉米多维奇还是物理学大题典，电磁学千题解，在现在显得越来越没有意义了。实际上所需要掌握的只是对基础概念的深刻理解，以及拥有判断对错的能力，而不是反反复复的刷题。倘若是为了刷题而“不要命”，那就更得不偿失了，为了一些AI完全掌握的知识放弃掉自己最重要的身体健康，宛如为了背九九乘法表而不吃饭不睡觉一样可笑。
第三个能力可能就是写作和表达的能力吧，以及写长文的耐心。我身边有一些不知道如何榨干AI潜力的人，限制他们的一大因素就是他们没有耐心为AI写特别详细的提示词。
虽然说AI现在很强，已经可以理解很多人说的话中的暗含之意了，将来也会在Agent方面更强，可能无需人类写那么多的提示词。但是如果想要让AI更高效地帮助你，肯定是需要确保自己所输出的指令至少是没有歧义的，表达清晰的。如何清晰的表达和提问，也是让AI发挥能力的重要因素。
悲观一点来看，科大之前是比较欠缺培养这三点能力的。而科大以前所提倡的能力，比如遍历式刷题，比如上很多很多的课，在现在变得更没有意义了。在这个新的变革中，科大能不能与时俱进呢？
那些科大传统里，可能做大物实验反倒成为了核心竞争力了(doge)
