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科技日報 陳 曦 「人工智慧教育已經迎來一個新的熱潮。」中國人工智慧學會教育工作委員會主任、首都師大信息工程學院首任院長王萬森表示。據悉，2023年中國人工智慧的技術與應用水平將發展至世界先進水平，同時核心產業規模超過1500億。2030年中國人工智慧核心產業規模超過1萬億元。人工智慧領域人才培養成為產業發展的關鍵環節。 不僅如此，教育部、國家發改委、財政部近日發文，指出要依託「雙一流」建設，深化人工智慧內涵，構建基礎理論人才與「人工智慧+X」複合型人才並重的培養體系，探索深度融合的學科建設和人才培養新模式，著力提升人工智慧領域研究生培養水平，為我國搶占世界科技前沿，實現引領性原創成果的重大突破，提供更加充分的人才支撐。 人才缺口加劇人工智慧專業火爆程度 人工智慧專業的火爆，折射出相關產業人才巨大的缺口。數據顯示，預計2020年中國人工智慧產業規模將超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。根據相關教育部門測算，我國AI人才缺口超500萬，國內的供求比例約為1∶10，供需比例嚴重失衡。 「企業對人工智慧專業的人才需求非常大。」中汽數據有限公司管理部項目經理李川鵬表示，對於重點研究無人駕駛技術的企業，特別需要掌握機器學習算法、環境感知、行為決策系統技術等人工智慧方面的技術人才。 「目前AI教育已發展到關鍵階段，從博士到碩士、本科、專科教育，人工智慧教育已全面展開。」王萬森介紹，近年來，我國人工智慧高層次人才培養取得了一定成效，部分「雙一流」高校相繼成立人工智慧學院、研究院，或通過其他創新機制，將人工智慧相關學科建設列為重要建設任務，培養了一定數量的博士和碩士研究生。 今年，在教育部公布的專業目錄中，開設人工智慧本科專業的院校180所，智能科學與技術本科專業32所，人工智慧技術服務專業171所。此外，智能製造工程、智能建造、智能醫學工程、智能感知工程等智能領域相關專業，也同樣是高校的新增備案和新增審批本科專業名單中的熱門。 學科建設缺乏深度交叉融合 專業火爆的背後，也存在著一定的不足。高校人工智慧相關學科建設和人才培養與已開發國家相比仍有較大差距，主要表現在高層次領軍人才、創新團隊和跨學科創新平臺不足，學科建設缺乏深度交叉融合，基礎理論、原創算法、高端晶片等方面突破較少，複合型人才培養導向性不強，高校和企業的產學研合作缺乏有效的激勵機制。 「人工智慧專業應該以培養掌握人工智慧理論與工程技術的專業人才為目標，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺。」王萬森說。人工智慧專業領域非常寬泛，應用層次更是如此，應該採用「人工智慧+X」的複合發展模式，推動人工智慧高端人才建設，完善人工智慧領域學科布局，加強人工智慧基礎、機器學習、計算機視覺與模式識別、自然語言處理等學科的建設。 「在實踐中，人工智慧領域的研發的確需要很多學科交叉的知識。」李川鵬表示，雖然無人駕駛技術中的人工智慧主要涉及計算機這個專業，但進行項目研發，光掌握計算機算法還遠遠不夠，還需要掌握系統控制、自動化等專業知識。 「目前本科生畢業後完全不能直接上手做項目。因為大學裡計算機本科專業基本學的都是代碼，理論性強實用性不高。因此當他們畢業後，企業還需要把他們安排到各個項目中，通過項目中的資深工程師培養他們一兩年，熟悉了業務才能獨立參與項目的研發。」李川鵬坦言，雖然人才缺口大，但是很多時候企業更願意選擇有一定工作經驗的研發人員。 對於相關研究生教育，王萬森直言：「在AI教育中，研究生教育是高層次人才培養的關鍵，但現在人工智慧沒有研究生專業。國家基金委已經設立了人工智慧研究專區，研究生教育應該向國家基金委學習。人工智慧教育的正確道路應該是辦好本科專業、建立研究生專業，走與研究、應用相結合的道路。」 專業需要面向未來引領產業界 「人工智慧專業與其他專業建設的融合程度較高，所以更應重視人工智慧專業與其他專業的有機融合，而並非簡單的『拼盤化』。」王萬森表示。人工智慧人才的培養需要面向未來、面向產業界，需要根據未來5年到10年人工智慧產業的發展趨勢，相應地改變專業課程體系、實驗設計，人工智慧專業不僅要跟得上企業發展，甚至要引領產業發展。 「要讓學生了解未來產業趨勢，比如在無人駕駛領域，雲存儲的概念已經提出，學校就應有相應的創新知識；之前設計編碼都是規劃好的路徑，現在都是自主決策；以前單純講究車的智能，現在的大趨勢是通過車路協同解決問題。這些最新的理念和趨勢都應該在學生的學習階段，通過設置相應的課程體系，讓學生去了解、學習，為未來的研發打好基礎。」李川鵬說。 以天津大學去年設置的新工科未來智能機器與系統平臺為例，其設計理念就是學科交叉、開放式人才培養平臺，對產業開放，讓企業參與人才培養目標的制定、課程體系和授課內容、基礎理論和企業應用交叉授課，也需要企業提供實踐資源和開放項目。據介紹，新工科體系下的學生們一年級就可以去企業實習，企業向他們開放工廠和實驗室，每年寒暑假都可以去企業實習，跟隨企業參觀高水平的創新大賽。 「還可以實行企業導師制度。」李川鵬介紹說，「有的時候學生在學校學習時，並不清楚企業需要的重點，不清楚怎麼把理論應用到實際。比如高數，如果學生只知道解題，不知道人工智慧算法的應用中，需要哪些高數知識，在實際應用時，就會遇到困難。而通過類似企業導師制，讓工程師參與教授課程，就能將自身的實踐經驗傳授給學生，幫助學生在未來走上工作崗位後，真正能夠做到學以致用。」

文章來源取自於：

壹讀 https://read01.com/MJAmkBN.html

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