人工智能新基建視域下的人才問題及對策

馮桂鋒

（佛山市網絡輿情信息中心，廣東 佛山 528000）

0 引言

人工智能，“重新定義未來”。作為新基建領域之一的人工智能發展前景愈發廣闊，將在新基建的進程中釋放出更大的能量，一場全新的科技革命“蓄勢待發”。人才是創新的第一資源，是促進產業升級、推動高質量發展的重要支撐。在人工智能春風已經來襲、新基建號角已經吹起的時代背景下，我們需要破解人工智能新基建視域下的人才發展問題，對癥下藥，促進人工智能技術帶給人們更多的精彩。

1 人工智能新基建人才的重要性

人工智能是當今世界最前沿的科技之一，具有高附加值，與人們的生活息息相關。人工智能是國家科技競爭力的重要體現，作為第四次工業革命的核心技術，它已成為新基建的核心驅動力。人工智能作為新基建的重要領域，主要建設方向包括人工智能芯片底層硬件發展、通用智能計算平臺搭建等。人工智能正成為當今世界最炙手可熱的產業新生態，未來人工智能領域將是全球科技和產業創新的主要舞臺。人才是支撐產業發展的核心關鍵要素，人工智能產業作為當今世界上技術密集度較高的產業之一，各國對人工智能產業發展所需人才更是求賢若渴。世界主要經濟體國家都高度重視未來人才培養和聚集對人工智能發展的基礎性作用。此外，人工智能新基建需要的人才，并非僅僅在高校完成學業就可以直接上崗并能給社會及企業帶來效益。相比5G 基站、大型數據中心、充電樁等通過投資可以拉動，人工智能人才培養則是一項復雜性、長期性、系統性工作，人工智能在教育、實踐、認證等全面環節中還未形成系統的培養體系，并且人工智能工作因與實踐結合緊密而在實際場景中人才需求相對立體化和多樣化，因此很多人工智能相關專業的學生，從學校畢業到在工作發揮實際作用、能夠“挑大梁”，依然有很長的路要走。因此，在新基建大戰略背景下，能否抓住新時代的變革機遇，關鍵看人才，尤其是高素質人才。對于人工智能領域也是如此，只有加快人才培養的步伐，才能適應人工智能新基建產業快速發展的需要。

2 人工智能新基建人才存在的問題

2.1 人工智能學科建設滯后

我國人工智能產業人才供給嚴重不足，主要原因可歸為相關研究起步晚、產業沉淀不足等。我國人工智能研究開始于20 世紀80 年代，但由于基礎相對較弱、參與研究的科研機構和高校數量有限，無法實現規模化培養和輸出人才，導致我國人工智能產業人才資源先天不足。2017 年后，以人工智能學院、人工智能專業為代表的人工智能專項人才培養在全國快速展開。但當前依然處于人才培養方式的初期探索階段，人工智能產業人才的培養速度依然較慢，且研究領域集中在模式識別、自然語言理解、專家系統和機器人方面，而行業內部自發的人才培養還沒有成體系發展，由此現階段我國學校和產業兩個端口高質量人才供給水平仍然很低。同時，目前在我國人工智能研究生招生規模十分有限，國內后備人才儲備相對不足。“在美國綜合排名前300 的大學中，有201 所開設了172 種計算機科學研究生專業，其中人工智能專業成為學生選擇的主要方向和最大熱門。除此之外，美國已經在高中階段開設了人工智能方面的課程，而在我國的高中教育階段尚未開設與人工智能相關的課程。”與美國等發達國家的人工智能學科建設相比較，我國現階段高校人工智能相關的師資、課程依然不夠完善。

2.2 人才不能匹配新基建產業發展節奏

在我國現有科研體制下，國內高校和科研院所的科研人員多偏重對理論的研究，與當前現實產業發展和企業需求有一定的“脫軌”，產學研用的配合度不高，造成一定程度的重復勞動和科研資源浪費等現象。從高校方面講，“高校是承擔人工智能人才培養任務的主力軍”，但當前我國人工智能產業人才規模化、體系化培養剛剛起步，高校過去一段時間培養的人才無法直接滿足人工智能產業的實際需求。從企業方面講，知識密集、多學科交叉等特性為人工智能產業設立了較高的人才準入門檻，企業對人才的崗位能力有著較高的要求，而應屆生缺少人工智能知識儲備與實踐經驗，很難直接匹配企業的用人需求。根據企業調研結果反饋，應屆畢業生在崗培養普遍需要一年以上的時間，這導致絕大多數的初創型人工智能企業缺乏人力、財力去培養應屆畢業生，直接降低了企業對應屆畢業生的需求程度。

2.3 人才制度激勵不足

人才制度及政策創新是保證國家人工智能發展所需人才的基礎前提。2017 年7 月，《新一代人工智能發展規劃》發布，我國將人工智能發展上升為國家重點發展和培育的產業方向之一。但是，目前我國在人工智能領域的人才制度及政策創新力度還不夠，有關部門還需根據中國人工智能發展的實際需要，做出相應的人才政策調整，或者對人工智能人才發展的布局進行優化。另外，在人工智能領域，依靠人才制度和政策創新，為企業發展提供優質人工智能人才的基本機制還不太流暢。這表現為：一是復合型的人工智能專業人才相對較少。人工智能領域與各行業的深度融合有賴于復合型交叉學科的人才培養，但部分學校人工智能相關或相近的專業由于跨學科支撐不夠、學時限制等原因，“導致其畢業生專業知識相對單一，與傳統計算機專業畢業生區分度不大，未能滿足社會對人工智能復合型人才的需求。”二是人才結構不均衡。不同崗位類型人才結構失衡，多數人才集中在應用開發崗位，而真正有大量需求的實用技能崗位供給不足，但此類崗位對人才的吸引力有限；不同技術方向的人才結構也有失衡問題，相關人才在職業選擇時也容易受輿論影響，追逐市場熱點，而忽視自身定位與能力，導致出現在不同技術方向上與企業需求不吻合的現象。

2.4 人才引進力度不夠

對頂尖人工智能人才的引進在一定程度上會影響未來我國人工智能產業發展的先發優勢，因此人才引進工作是一項促進我國人工智能新基建發展的重要發力點之一。全球頂尖的人工智能人才主要分布在以卡耐基梅隆大學、斯坦福大學為代表的高校院所。近年來，美國、德國、日本等國家的眾多互聯網及科技企業對人工智能頂尖人才的爭奪已經到了白熱化階段，紛紛不惜花重金吸引世界頂尖人才。當前許多世界知名的互聯網及科技企業對頂尖人才的爭奪已經成為常態，如谷歌、Facebook、Uber、蘋果、微軟等都已經開始投入重金招攬世界頂尖人工智能人才，并組建了與人工智能研究相關的科研平臺和研究團隊，在某些領域已經展開了較為深入的研究，取得了較為領先的地位。近年來，在國內以BAT 為代表的一些互聯網公司也開始不惜重金從海外引進頂級的人工智能人才。2020 年1月初人工智能全球2 000 位最具影響力學者榜單在清華大學發布，中國學者規模位列世界第二，但高水平學者集中的研究機構匱乏，人工智能領域的人才隊伍亟待加強。該榜單由中國工程院知識智能聯合研究中心和清華大學人工智能研究院發布，人工智能全球最具影響力學者（200 名）和提名學者（1 800 名）分布于全球不同國家的高校和學術機構，美國有1 128 人，中國171 人，歐盟有307 人上榜。從這個榜單看，我國人工智能專業人才的培養和引進力度與國外優勢企業還有一定的差距，我們需盡快彌補這些短板。

3 解決人工智能新基建問題的對策建議

3.1 強化頂層設計

人工智能作為新一輪產業革命的驅動力量，是引領未來的前沿性、戰略性技術。新基建將推動人工智能邁向新的發展階段，對人工智能高素質人才培養提出了新要求。在國家層面上，我國已經出臺了相關政策，為地方執行及制定細則指明了方向。比如，2020 年3月，教育部、國家發展改革委、財政部聯合印發《關于“雙一流”建設高校促進學科融合加快人工智能領域研究生培養的若干意見》，明確要求擴大研究生培養規模，并將人工智能納入“國家關鍵領域急需高層次人才培養專項招生計劃”支持范圍。2020 年8 月，人社部組織實施的人才服務專項行動明確提出，要圍繞人工智能、大數據、區塊鏈等新領域，研究開發專業技術類新職業標準，依托國家級繼續教育基地，開展新職業專業技術人才研修培訓，充分尊重人才成長規律，圍繞“產業鏈”打造“人才鏈”，加強“高精尖缺”、交叉技能型人才培養，以“新人才高峰”引領“新基建高峰”，新基建發展的人才基石必將堅如磐石、更加牢固。從政策頒布方面看，我國越來越重視人工智能人才的培養。鑒于人工智能新基建的大背景，各地區要針對人工智能人才的實際，統籌各層次和各要素，統攬全局，加快制定或完善專門支持人工智能新基建人才培養的政策，特別是人工智能發展和人工智能人才培養的政策，以國家及各省市級的相關人才工程、計劃為依托，圍繞“構建基礎理論人才和‘人工智能＋X’復合型人才并重的培養體系”，重點培養人工智能領域的緊缺專業人才、創新型科技人才、創業領軍人才以及經濟管理人才，實現制造大國向制造強國轉變。

3.2 完善產學研用配套體系建設

完善的產學研用體系對促進我國人工智能新基建的發展壯大具有重要作用。從政府方面講，面對人工智能產業鏈跨理論和跨技術的融合，政府部門拿出“實招”，整合人才培育和人才引進的多方優勢，探索以企業為中心、以市場為導向、產學研用相結合的技術創新體系，建立教育、學校、產業和企業的聯合協調機制，明確各自職責和任務，形成科教結合、產學融合、校企合作、校地協同的新基建人才培養合力，縮短從“學”到“產”的人才成長期，推動人才培養與社會需求深度對接，將基礎理論研究和應用型人才培養融為一體，盡快補齊新基建人力資源缺口和短板，培養人工智能新基建過程中急需的專門化、復合型人才。

從教育方面來講，人工智能新基建戰略任務必然由教育來支撐，這是新基建機遇下賦予教育的重要使命。“人工智能教育是最美‘新基建’。人工智能知識會變得像空氣和水一樣，潤澤新一代人，讓他們對未來的世界擁有更多想象與話語權。從現在起，讓新一代學子都能不費力地接受到人工智能教育，在通往智能新時代的道路上，他們就是中國的智造力。”圍繞人工智能新基建的需求，加強高校在專業素養、技術開發、綜合管理等多方面的優勢，及時主動調整人才培養模式，面向產業鏈布局學科專業鏈，謀劃人工智能新基建所需新專業建設，加快傳統專業改造，做好專業設置的優化布局，以先行先試方式設置綜合、交叉及邊緣學科，打造新基建學科體系，鼓勵高校設計多學科交叉融合的課程體系，構建專業設置與調整的動態機制，培養高校制訂個性化培養方案，及時回應社會和產業對人才的訴求，使其能快速響應新技術、新經濟、新業態需要。

同時，高校應與社會通力合作，搭建人工智能知識共享平臺，建立人工智能和大數據的課程學習平臺、項目開發平臺和數據庫，推動相關領域的學習和合作，通過搭建人工智能知識共享平臺來打破專業研究前沿封閉。“知識是結構化的經驗、價值、語境信息、專家見解和直接的非固定的混合體，作為一種特殊的產品，其價值只有在進行傳遞并使用的過程中才能顯現出來。”人工智能知識的共享不但有利于提升學生專業素養、激勵學生學習積極性、激發學生自主學習能力和創造力，也有利于人工智能專業的整體進步，形成互利共贏、相互促進的良好發展大環境。

從企業方面來講，有科研能力及實踐經驗的人工智能企業應貢獻自身力量，讓中國在國際高科技賽道上保持先發優勢。人工智能領域的龍頭企業應以科技潮流為導向，以教育學科重大理論與科學應用問題為引擎，積極融入學校、科研院所人才培養建設項目，共建人工智能學院，通過參與交叉性研究項目、建設跨學科實驗室等方法，精準匹配人工智能產業需求轉變。鼓勵放開全球優秀技術領先的人工智能企業在中國設立研發機構，加強與國內企業開展全方位的合作應用與技術交流，尤其是在高端人才培養、學科建設、頂尖實驗室建設等方面，推動我國人工智能研發應用邁上新的臺階。

3.3 不斷完善人才培養和引進制度

各級政府應不斷加快完善人工智能領域的人才培養和選拔機制，加強人才儲備和梯隊建設，加快推進各項人才制度改革，營造具有促進人工智能發展特點的特殊政策、特別機制以及特優環境。同時，通過重點推動急需人才引進、重點人才和創新團隊培養、高層次人才服務保障等，構建多層次、多元化的人才體系，保證我國人工智能發展擁有充足且持續的人才資源輸入。除了完善人工智能領域的人才培養和選拔機制以外，還可以通過人才政策創新鼓勵采取項目合作、技術咨詢等柔性引進的方式，引進所需人工智能人才，壯大人工智能研究隊伍。另外，人工智能研究必須國際化。我們要采取措施吸引國外高層次人才回國就業創業，加強對人工智能領域世界頂尖人才特別是優秀青年人才的引進，開設專門渠道，鼓勵支持高校、科研機構、企事業單位引進頂尖科學家和高水平創新團隊，以人才鏈、教育鏈補齊產業鏈、壯大創新鏈，實現世界人工智能人才的不斷匯聚，構筑我國人工智能研究的人才高地。此外，各級政府還應當積極推動加強國際人工智能人才的交流，堅持培養與引進相結合的方式，鼓勵國內人工智能領域專家團隊與全球頂尖人工智能研究機構合作，允許鼓勵和引導國內創新人才、團隊加強與全球頂尖人工智能研究機構合作互動。