人工智能专业领域非常宽泛，应用层次更是如此，应该采用“人工智能+X”的复合发展模式，推动人工智能高端人才建设，完善人工智能领域学科布局。

“人工智能教育已经迎来一个新的热潮。”中国人工智能学会教育工作委员会主任、首都师大信息工程学院首任院长王万森表示。据悉，2023年中国人工智能的技术与应用水平将发展至世界先进水平，同时核心产业规模超过1500亿。2030年中国人工智能核心产业规模超过1万亿元。人工智能领域人才培养成为产业发展的关键环节。

不仅如此，教育部、国家发改委、财政部近日发文，指出要依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。

人才缺口加剧人工智能专业火爆程度

人工智能专业的火爆，折射出相关产业人才巨大的缺口。数据显示，预计2020年中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。根据相关教育部门测算，我国AI人才缺口超500万，国内的供求比例约为1∶10，供需比例严重失衡。

“企业对人工智能专业的人才需求非常大。”中汽数据有限公司管理部项目经理李川鹏表示，对于重点研究无人驾驶技术的企业，特别需要掌握机器学习算法、环境感知、行为决策系统技术等人工智能方面的技术人才。

“目前AI教育已发展到关键阶段，从博士到硕士、本科、专科教育，人工智能教育已全面展开。”王万森介绍，近年来，我国人工智能高层次人才培养取得了一定成效，部分“双一流”高校相继成立人工智能学院、研究院，或通过其他创新机制，将人工智能相关学科建设列为重要建设任务，培养了一定数量的博士和硕士研究生。

今年，在教育部公布的专业目录中，开设人工智能本科专业的院校180所，智能科学与技术本科专业32所，人工智能技术服务专业171所。此外，智能制造工程、智能建造、智能医学工程、智能感知工程等智能领域相关专业，也同样是高校的新增备案和新增审批本科专业名单中的热门。

学科建设缺乏深度交叉融合

专业火爆的背后，也存在着一定的不足。高校人工智能相关学科建设和人才培养与发达国家相比仍有较大差距，主要表现在高层次领军人才、创新团队和跨学科创新平台不足，学科建设缺乏深度交叉融合，基础理论、原创算法、高端芯片等方面突破较少，复合型人才培养导向性不强，高校和企业的产学研合作缺乏有效的激励机制。

“人工智能专业应该以培养掌握人工智能理论与工程技术的专业人才为目标，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。”王万森说。人工智能专业领域非常宽泛，应用层次更是如此，应该采用“人工智能+X”的复合发展模式，推动人工智能高端人才建设，完善人工智能领域学科布局，加强人工智能基础、机器学习、计算机视觉与模式识别、自然语言处理等学科的建设。

“在实践中，人工智能领域的研发的确需要很多学科交叉的知识。”李川鹏表示，虽然无人驾驶技术中的人工智能主要涉及计算机这个专业，但进行项目研发，光掌握计算机算法还远远不够，还需要掌握系统控制、自动化等专业知识。

“目前本科生毕业后完全不能直接上手做项目。因为大学里计算机本科专业基本学的都是代码，理论性强实用性不高。因此当他们毕业后，企业还需要把他们安排到各个项目中，通过项目中的资深工程师培养他们一两年，熟悉了业务才能独立参与项目的研发。”李川鹏坦言，虽然人才缺口大，但是很多时候企业更愿意选择有一定工作经验的研发人员。

对于相关研究生教育，王万森直言：“在AI教育中，研究生教育是高层次人才培养的关键，但现在人工智能没有研究生专业。国家基金委已经设立了人工智能研究专区，研究生教育应该向国家基金委学习。人工智能教育的正确道路应该是办好本科专业、建立研究生专业，走与研究、应用相结合的道路。”

专业需要面向未来引领产业界

“人工智能专业与其他专业建设的融合程度较高，所以更应重视人工智能专业与其他专业的有机融合，而并非简单的‘拼盘化’。”王万森表示。人工智能人才的培养需要面向未来、面向产业界，需要根据未来5年到10年人工智能产业的发展趋势，相应地改变专业课程体系、实验设计，人工智能专业不仅要跟得上企业发展，甚至要引领产业发展。

“要让学生了解未来产业趋势，比如在无人驾驶领域，云存储的概念已经提出，学校就应有相应的创新知识;之前设计编码都是规划好的路径，现在都是自主决策;以前单纯讲究车的智能，现在的大趋势是通过车路协同解决问题。这些最新的理念和趋势都应该在学生的学习阶段，通过设置相应的课程体系，让学生去了解、学习，为未来的研发打好基础。”李川鹏说。

以天津大学去年设置的新工科未来智能机器与系统平台为例，其设计理念就是学科交叉、开放式人才培养平台，对产业开放，让企业参与人才培养目标的制定、课程体系和授课内容、基础理论和企业应用交叉授课，也需要企业提供实践资源和开放项目。据介绍，新工科体系下的学生们一年级就可以去企业实习，企业向他们开放工厂和实验室，每年寒暑假都可以去企业实习，跟随企业参观高水平的创新大赛。

“还可以实行企业导师制度。”李川鹏介绍说，“有的时候学生在学校学习时，并不清楚企业需要的重点，不清楚怎么把理论应用到实际。比如高数，如果学生只知道解题，不知道人工智能算法的应用中，需要哪些高数知识，在实际应用时，就会遇到困难。而通过类似企业导师制，让工程师参与教授课程，就能将自身的实践经验传授给学生，帮助学生在未来走上工作岗位后，真正能够做到学以致用。”(陈 曦)

关键词： AI人才