人才短板明显 如何打造AI培养体系实验田

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人才短板明显 如何打造AI培养体系实验田

利用AI技术自动填词作曲、自动驾驶汽车、自动诊断农业病害……在“2018年全球高校学生DeeCamp AI训练营”（下称“DeeCamp”）闭幕式上，来自全球高校的300名学生组成的28支队伍展出了他们的AI设计作品。

DeeCamp是全球规模最大的高校AI人才国际培养计划的一部分，由教育部、创新工场人工智能工程院、北京大学联合主办，北京前沿国际人工智能研究院协办。此次DeeCamp吸引了全球600多所高校，7000多名学生角逐300个培训名额。在5周的时间里，图灵奖获得者约翰·霍普克罗夫特（John Hopcroft）、创新工场CEO李开复、深度学习“大牛”吴恩达领衔的明星导师对学生们进行AI技术的培训与实战，

“我们希望把这个项目打造成为中国高校AI培养体系试验田。”创新工场人工智能工程院院长王咏刚表示，现阶段，人工智能技术高速发展，怎样培养更多能够符合当下发展需求的人才，逐渐成为中国人工智能进一步发展的关键问题。

AI人才太封闭

对于人工智能这样高技术含量的领域来说，“得人才者得天下”。高盛2017年11月发布的《全球人工智能产业分布》报告显示，2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只占5%左右。“一才难求”的情况成为人工智能发展的最大短板。目前，国内人工智能领域人才供不应求，高端人才储备存在很大缺口。加强AI人才培养，成为发展的迫切需求。

人工智能是一门具有高度综合性和交叉性特色的学科，在高校现有的学科体系下，人工智能专业的教学和科研活动大多散落在计算机、控制、统计等多个一级学科中。结果是这几个专业的学生都学到了一些相关知识，但都不完整。

“智能专业课程不是重点学习内容，学时占比也较少，存在着高开低走、碎片化、低水平重复的问题，严重阻碍了我国智能科学与技术的发展和智能技术人才的培养。”中国人工智能学会常务副理事长、北京邮电大学教授杨放春曾接受媒体采访时表示。

“在中国人工智能的应用方面，企业远远走在学校前面。人工智能不仅仅是自然科学和工程方面的知识，更重要的包括人文方面的知识，是一个综合性的体系。”谈及当下AI的发展，教育部中外人文交流中心副主任杨晓春坦言，要满足企业的发展，满足产业技术的发展，我国的人才供应还有很长的路要走。

杨晓春的观点得到了王咏刚的赞同。在王咏刚看来，AI人才一定会有不同的类型，有的做纯科研，有的做应用，“但是目前产业里更需要的是AI商业化人才、AI工程化人才，有综合的眼光，才能够把AI的科技和工程化的场景很好地整合在一起。”

王咏刚认为，一方面我国的AI产业蓬勃发展，正处于一个迅猛的上升期；另一方面，呈现出明显的在产业方向上和结构上的不均衡。他表示，我国的AI发展多是数据应用场景和商业模式驱动的AI发展，不同于美国等西方国家的科技驱动的AI发展模式，由此我国的人才积累和需求也和美国有所区别。

“一方面，我们缺少顶级的AI领军人才；另一方面，我们缺少把AI技术应用到实际商业场景中，能够和中国的互联网创新、商业模式创新等结合得非常好的AI商业化人才。”王咏刚说，AI人才要有扎实的基本功，要有对前沿技术的跟踪能力，然而，目前一些AI人才太封闭了，往往只局限在自己研究的小领域。

如何补差距

腾讯研究院发布的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，全球人工智能领域的顶尖高校基本由美国包揽。目前，全世界共有367所具有人工智能研究方向的高校，其中，美国168所，占据45.7%；中国20所，占5.4%。而在AI领域学术能力全球高校Top20榜单上，美国有14所上榜，中国有3所高校上榜。

“美国的AI高端人才培养因为有多年的积累和底蕴，有高校、政府、企业之间的良性互动，有投资和被投企业之间的各种产业链，其生态环境的成熟，将其推上了高端人才培养的高地。”王咏刚告诉中国青年报·中青在线记者，我国在AI技术、AI基础算法，包括数学的知识、计算机科学知识等方面并不落后，“中国的高端AI人才培养刚刚起步，并没有美国那样成熟的体制和路径设计。但是现在无论政府、高校还是企业，都在努力弥补生态环境的不足。”因为有巨大的人口基数和人才级数，王咏刚相信经过一段时间，中国会赶上来。

杨晓春认为，未来必须搭建一个公共平台，鼓励更多的企业参与其中。“过去企业更侧重于自己的利益发展和技术发展，没有看到人才发展这么一个重要的环节。通过DeeCamp这样的尝试，企业对于人才培养的重要性凸显出来。”

他认为，在人才培养上，企业和高校应该携手，要鼓励更多的企业参与到人才培养之中。如果不参与其中，企业很难把握前沿技术动态，从而带动企业发展。