我國人工智能人才狀況及其培養途徑*

張茂聰 張 圳

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我國人工智能人才狀況及其培養途徑*

張茂聰1張 圳2

（1．山東師范大學 教育政策與管理研究中心，山東濟南 250014；2．山東師范大學 公共管理學院，山東濟南 250014）

隨著近年來我國人工智能發展迅速，人才之爭的問題愈發凸顯。基于此，文章從數量和結構兩個方面對中美兩國人工智能的人才現狀進行了比較，發現我國人工智能人才存在數量少、結構不合理的問題。為此，文章提出高校作為人才培養的基地，在人工智能發展的關鍵期應迅速把握時機，科學建設人工智能一級學科；樹立培養人工智能交叉學科人才的理念，打造“人工智能+X”的格局；與企業聯合培養人才，推進產學研合作的培養模式等人工智能人才隊伍建設途徑，以期為我國人工智能發展儲備資源，培養優質人才。

人工智能；人才培養；學科建設；校企合作

當前，人工智能已成為國際競爭的新焦點，我國政府也制定了一系列政策，將人工智能發展提上日程。2017年7月，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃的通知》，從國家層面對人工智能發展進行了包括完善人工智能領域學科布局、設立人工智能專業、推動人工智能領域一級學科建設等系統設計，并要求高校應加快培養人工智能人才、注重高校與企業合作、共同構建人工智能人才培養體系等。

一 我國人工智能人才現狀分析

人工智能發展之爭，歸根結底是人才之爭。美國是人工智能發展較早且較快的國家，通過比較中美兩國人工智能人才現狀，可以看出我國目前人工智能人才隊伍建設中存在的問題。

1 人工智能領域優秀學者少、從業人員少

目前，全球具有人工智能研究方向的高校共有368所，人工智能領域的人才數量約有10萬余人。其中，人工智能領域的學者有6000多名、人工智能相關專業在讀碩博研究生以及其他行業人才7萬余名。每年人工智能相關領域碩博畢業生約2萬名。在這368所高校中，美國擁有168所，占據全球的45.7%，而我國僅有21所。從全球人工智能領域20所頂級高校（如表1所示）可以看出，美國有14所，占了大半江山，而我國只有4所。將這20所高校中的頂級學者數量進行比較（如圖1所示），也可以明顯看到我國和美國的差距：美國的頂級學者數量占比65%，我國的頂級學者數量占比僅為27%。由此不難推斷，我國人工智能領域的優秀學者數量相比美國差之尚遠。

從中美人工智能從業人員數量對比（如圖2所示）可以看出，美國的人工智能企業起步比中國早，相關的從業人員也比中國多。目前美國人工智能企業約有78700名員工，而我國人工智能企業約有39200名員工[1]，美國的從業人員數量是我國的兩倍，我國人工智能人才數量不足。

表1 全球人工智能領域20所頂級高校①

圖1 20所頂級高校中各國頂級學者數量對比②

圖2 中美人工智能從業人員數量對比③

2 人工智能人才結構不合理

目前，人工智能有九大熱門領域，分別是自動駕駛、語音識別、智能機器人、計算機視覺與圖像、技術平臺、智能無人機、機器學習應用、處理器和自然語音處理。從中美九大熱點領域從業人員數量對比（如圖3所示）可以看出，在這九個領域里，美國在智能無人機、機器學習應用、處理器和自然語音處理四大領域強于我國，我國則在自動駕駛、語音識別、智能機器人和技術平臺四大領域稍勝一籌。由此不難分析出，我國人工智能的關注熱點和從業人員集中在應用層，此觀點可以通過中美人工智能領域從業人員結構對比（如圖4所示）得到進一步證實——相比美國，我國技術層和基礎層人才薄弱，整體結構失衡；尤其是基礎層作為人工智能發展的“下盤”顯得過于薄弱，難以支撐應用層的發展，因此在整體推進人工智能人才隊伍建設的同時，還應特別關注基礎層人才的培養，夯實基礎為人工智能后續發展提供保障。

圖3 中美九大熱點領域從業人員數量對比④

圖4 中美人工智能領域從業人員結構對比⑤

二 我國人工智能人才的培養現狀

目前，我國人工智能人才主要來自于國外人才引進和企業內部轉崗，從互聯網、電信等相關行業轉到人工智能領域的人員較多，高校尚未形成有效的人才輸出。

1 人工智能尚未成為獨立專業

我國高校與人工智能領域相關的專業有很多，如計算機科學、電子工程、自動化、軟件工程等，但大部分人工智能的教學和科研活動散落在其它多個一級學科中；人工智能課程不是重點學習內容，學時占比較少，存在著高開低走、碎片化、低水平重復等問題，嚴重阻礙了我國人工智能的發展和人工智能人才的培養。從表2可以看出，大部分高校只是將人工智能作為一個研究方向，還沒有成為一門專業，研究人工智能的學者大多集中在計算機系、軟件學院和信息工程學院等，未在本科階段設置人工智能專業，只在研究生階段設立人工智能研究方向，人工智能研究范圍小眾。中國要搶占人工智能制高點，人工智能要獲得不斷發展，就需要大量人工智能人才，因此相關從業人員需求缺口大，高校需要將人工智能作為一門獨立專業，并有必要從本科階段開始就培養相關人才。

表2 中國設有人工智能研究方向的高校及其相關院系機構⑥

2 高校未形成人工智能交叉學科的人才培養

研究生招生階段也比較重視學生的本科專業，偏向有計算機、信息技術等專業背景的學生，而忽視了其它學科。如此一來，人工智能領域的學生都是理科出身，背景單一，既不利于人才培養，也不利于內部交流。人工智能要發展交叉學科，不能過分強調理科背景，復合型人才的培養需要多學科背景，可以適當考慮跨學科招生。

要實現人工智能交叉學科的人才培養，師資力量不可或缺。只有長期專注于特定專業領域、致力于特定問題的探索與研究，才有可能實現理論或實踐上的重大突破，高校教師往往在本領域研究較有建樹，但跨學科就有難度。以“人工智能+教育”為例，要實現人工智能和教育的學科交叉，教師不僅需要同時掌握人工智能和教育的專業知識，且需將這兩者融會貫通。

3 校企合作力度不夠

我國高校人工智能有關專業的培養方式和其它專業一致，多采用教師授課、學生聽課的培養方式，較為薄弱實踐環節。但人工智能恰恰是一個需要注重實踐的專業，高校缺乏這種實踐的環境。縱觀我國出臺的一系列與人工智能有關的政策文件，無不強調人工智能的發展要落實到應用上，企業在助推人工智能發展上有無可比擬的優勢，有的高校與企業有所合作，但雙方受制于運行機制等各種因素，校企合作通常是浮于表面的短期行為，很難落地和可持續推進。

三 高校人工智能人才隊伍建設途徑

1 科學建設人工智能一級學科

《新一代人工智能發展規劃》明確提到，要“建設人工智能學科。完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設，盡快在試點院校建立人工智能學院，增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。”[2]

（1）人工智能的一級學科要有二級學科作支撐

雖然我國不統一設立二級學科，但在實際發展中，沒有二級學科支撐的一級學科顯得獨木難支，所以人工智能不僅要建立一級學科，各高校也應該根據實際需求，從以下方面著手構建二級學科：①應符合一級學科的內涵，要覆蓋人工智能各分支；②應與國家戰略布局相適應，人工智能一級學科的構建是為了我國更好地發展人工智能，二級學科的設立應當關注國家發展需求，結合實際；③應有嚴格的論證，人工智能是一個交叉學科。如何既融合其它學科又突出本學科的特點，這一關鍵問題在二級學科的設立上需要各高校嚴謹論證和合理把握。

（2）加強人工智能與相關學科專業的資源整合利用

目前，高校與人工智能相關的專業和研究早已起步。以智能科學與技術專業為例，該專業從2004年北京大學首次在全國招收本科生以來，全國已有36所大學開展了智能專業的本科人才培養。從表2可以看到，我國多所高校設有人工智能方向的研究院或實驗室等，人工智能的研究涵蓋在計算機、軟件工程和信息工程等比較成熟的學科內，前期成果為人工智能一級學科的構建奠定了基礎。同時，中國已有多所高校開設了人工智能課程，并根據不同專業需求設定為專業選修課或必修課，各高校可以根據需求和發展情況，有效整合已有資源，科學地建設人工智能一級學科。

2 鼓勵高校培養人工智能交叉人才

高校在培養人工智能人才的過程中，應根據已有布局和發展部署推動學科交叉，構建“人工智能+X”的格局。

（1）合理進行跨學科招生

我國大部分地區的高中實行文理分科，高考時也體現出這一特點，高校在招收人工智能相關專業的本科生時，更傾向于招收理科生，這并不利于復合型人才的培養。文理分科并不完全體現學生的潛力和興趣，高校在錄取名額的分配上可略作調整，適當錄取一定比例的文科生并加強培養，畢竟人工智能交叉學科的發展并不限于理工類專業。在招收研究生時，高校的自主選擇權更大，選拔方式也更多樣化，這就可以多方考察所選拔的研究生的學科專業、知識背景和研究興趣，保證研究生對專業選擇的自主性。同時，允許其它學科專業研究生進入本專業，不設專業限制，實行跨學科錄取[3]。

（2）打造交叉學科的師資團隊

在高校的學科建設和人才培養中，教師起關鍵作用。但人工智能交叉學科的人才培養提出時間尚短，具有交叉學科背景的教師比較缺乏，因此高校可以構建“人工智能+X”的師資團隊，建設交叉學科師資隊伍[4]，通過團隊里不同方向的教師共同協作，來培養交叉學科的人才，比如加快構建整合型的人工智能創客課程體系，培養創客學習和操控人工智能的能力，培養學習者的創新思維與實踐技能[5]。以“人工智能+教育”為例，人工智能相關專業多劃歸到計算機、信息工程和軟件技術等學院，教育專業隸屬于教育學院，高校就可以將這兩類學院的教師整合，打造成“人工智能+教育”的師資團隊，這個團隊的教師不僅可以分享研究資源和成果，還可以交叉授課，為交叉學科的人才培養提供師資保障。加強人工智能與其它學科專業的交叉，形成人工智能復合專業培養新模式，不斷提高人才培養質量。

3 推進產學研合作的培養模式

《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》強調，要“依托重大工程項目，鼓勵校企合作。”[6]人工智能的研究歸根到底是為了應用，通過產學研相結合的方式，培養實用型人才。

（1）以需求為導向制定人才培養方案

人工智能人才培養是為我國發展人工智能的總體目標和布局服務的，最終目的是為了培養適應社會需求的應用型人才，所以高校在人才培養時應該“服務于不同的學習需求”[7]：①從宏觀上來說，應以我國相關政策和文件為導向，深入研究我國總體部署，圍繞發展需求，制定人才培養方案；②從中觀上來說，應結合人工智能發展現狀和市場需求，了解專業服務的地區、行業的發展趨勢，可以邀請企業參與高校的人才培養方案制定，落實人才需要掌握的專業知識和業務技能；③從微觀上來說，在制定人才培養方案時，要根據本校的實際情況揚長避短，整合已有資源，進行方案制定。通過合理的方案制定和實施，培養出一批高質量的人工智能人才。

（2）優秀人才共享

企業與高校在培養人工智能人才上各有優勢，兩者合作宜取長補短，促進企業深度參與校企融合[8]。從研究內容和人才流動來看，高校需要企業的數據和工程化能力，企業需要高校的研究人才，而頂級人才需要在企業和高校之間快速流動。一些大公司聘請的高校優秀人才大多從事研究機構的工作，如AlphaGo項目的負責人Silver，至今仍在倫敦大學學院任教。高校教師同時供職于企業，可以便于雙方資源的獲取和有效整合，有助于人工智能人才的培養。

[1]騰訊研究院.AI泡沫前,我們怎么辦？中美兩國人工智能產業發展全面解讀[OL].

[2]國務院.國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知:國發[2017]35號[OL].

[3]管國鋒,吳松強.基于學科交叉研究生創新能力培養機制研究[J].江蘇高教,2017(5):71-73.

[4]房正宏,李本友.構建學科交叉為核心的研究生培養體系[J].國家教育行政學院學報,2017,(3):56-61.

[5]張茂聰,秦楠.再論創客及創客教育[J].教育研究,2017,(12):81-88.

[6]工業和信息化部.工業和信息化部關于印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》的通知:工信部科[2017]315號[OL].

[7]潘天君,歐陽忠明.人工智能時代的工作與職業培訓:發展趨勢與應對思考——基于《工作與職業培訓的未來》及“云勞動”的解讀[J].遠程教育雜志,2018,(1):18-26.

[8]劉君.“互聯網+”背景下應用型本科高校校企合作人才培養模式[J].實驗技術與管理,2017,(6):172-176.

①資料來源：http://csranking.org/，頂級學者數量是指2008~2017年在人工智能領域頂級會議上發表過至少一篇論文的學者數量。

②資料來源：http://csranking.org/

③資料來源：《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》

④資料來源：《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》

⑤資料來源：《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》

⑥資料來源：各高校官網和《2017全球人工智能人才白皮書》

The Situation of Artificial Intelligence Talents in China and Its Training Methods

ZHANG Mao-cong1ZHANG Zhen2

With the rapid development of artificial intelligence in recent years, and the problem of talent competition has become more prominent. Based on this then the article compares the present situation of the talents of artificial intelligence in China and the United States from two aspects of quantity and structure, and we can find there are some problems on the artificial intelligence personnel in our country, which are small in quantity and unreasonable in structure. Therefore, the article puts forward that university should become the base of talent training. In the key period of the development of artificial intelligence, they should grasp the opportunity quickly and build the first-level discipline of artificial intelligence scientifically, and establish the idea of cultivating artificial intelligence interdisciplinary talents and build the pattern of "artificial intelligence +X", then train talents with enterprises and promote the development mode of industrial-academic-research cooperation, attempting to reserving resources and providing high-quality talents in artificial intelligence in China.

artificial intelligence; talent cultivation; discipline construction; school-enterprise cooperation

G40-057

A

1009—8097（2018）08—0019—07

10.3969/j.issn.1009-8097.2018.08.003

本文為國家社科基金項目“利益相關者視角下教育政策評估研究”（項目編號：CHA170263）的階段性研究成果。

張茂聰，教授，博士，研究方向為教育政策與管理，郵箱為shd851@163.com。

2018年3月9日

編輯：小西