缺口超500万，中国如何补齐人工智能人才短板

进入人工智能时代，人才也在快速迭代转型，新时代呼唤更多的人工智能人才。放眼全球，各国的人工智能人才都非常稀缺，人工智能公司ElementAI发布的《2019年度全球AI人才报告》指出，全球人工智能人才的数量不断攀升，但顶级人才仍然供不应求。根据中国教育部门测算，我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供需比例严重失衡。不断加强人才培养，补齐人才短板，是我国的当务之急。

中国人工智能人才的现状

中国人工智能人才存在较大“缺口”，中美差距较大。国外企业ElementAI发布的《2019年度全球AI人才报告》显示，中国成为全球最“吸金”的国家。由于国内的创业环境、政府支持和大数据沉淀，中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%，吸引了较多拥有技术的海外留学生回国发展。即便如此，中国在人才培养和人才吸引方面仍然与美国存在较大差距。数据显示，58%的中国高级研究员在美国攻读研究生，35%在中国读研究生，7%在其他国家（澳大利亚和英国）读研究生。在毕业于美国院校的中国高级研究员中，78%留在美国研究机构工作，仅有21%回到中国研究机构工作。该报告还显示，全球吸引人工智能人才的国家中，排名前五的是美国、中国、英国、德国、加拿大，共占据了72%的人工智能人才。中国虽然位列前列，但数量上仅有美国的四分之一，与美国存在较大差距。

培养模式是限制中国人工智能人才的“短板”。清华大学2018年6月发布的《中国人工智能发展报告》显示，中国的论文总量和高被引论文数量都排名世界第一。的确，中国采用了“规模性生产”的人才模式，加快了人工智能人才的培养。但是，数量上的优势并不意味着质量上的价值。中国的顶级人工智能人才仅仅排在第六名，前面分别是美国、英国、德国、法国、意大利。在人才培养上，美国遥遥领先：44%的博士学位是在美国获得的，在中国获得博士学位的约占11%，其后是英国（6%）、德国（5%）以及加拿大、法国和日本（均为4%）。

历史上，中国人才培养偏向于应试教育，其弊端是束缚人的独立思考和创新能力。在这种培养体系下，容易培养出“半人”而非“全人”，对中国的科技领先产生了一定的消极影响。虽然，中国现阶段教育体系已经获得了长足进步，但是历史遗留问题仍需要长时间来消化，未来需要重视长期导向的基础型人才，为尖端人才的培养做“储备”。

中国人工智能人才的未来

立足基础教育，进行深度省思与变革。《中国公民科学素质建设报告》显示，2018年，我国公民具备科学素质的比例达到8.47%。虽然相比于2015年的6.2%提升了2.27%，但国民的科学素养仍在世界平均水平之下，这一点值得我们注意与省思。中国人工智能人才要发展，国民的基本科学素质是根基，而素质的提升又离不开教育的发展。中国与美国等发达国家在教育上的差异，不是体现在教材上，而是在教育理念和教学方法上。未来的教育要注重启发式的培养，鼓励学生互动和质疑，突出创新思维的培养。

首先，树立正确的科学观。在培养人工智能人才的问题上，不仅要强化通识教育，更重要是激发学生的好奇心，引导他们对科学的热爱，树立正确的科学观；其次，注重基础层面算法人才的培养，将计算机科学嵌入中小学生的必（选）修课之中，注重培养学生在日常学习过程中对计算机的学习与运用，强调在启发、互动和实践的过程中，培养学生思考和创新的能力；再次，营造开放和宽松的创新环境，要真正成为人工智能人才大国，不仅需要培养一批本土的高素质的科技队伍，同时还要集聚全世界的优秀人工智能人才，这就需要以环境为依托，需要通过政策导向与市场优化双管齐下，营造良好环境。

以新时代人才发展理念为引领，打造“政产学研商”联动发力的人工智能教育生态。人工智能人才的培养既是产业发展的需要，又承载着社会责任与历史使命，需要政府、高校、企业和社会各界共同努力，依托社会治理的力量构建新时代人工智能教育生态。我国政府对人工智能人才的培养极为重视。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将“加快培养聚集人工智能高端人才”列为重点任务，并对人工智能相关教育提供了大量资金支持。2018年，国家投入到高等职业教育领域的费用是2900亿元，而2019年的预算是3000多亿元。

高校在人工智能人才的培养上刚刚起步，从长远来看，人工智能产业的发展和人才的培养，迫切地需要高校积极发力，广泛开设人工智能专业。2018年，呼声极高的人工智能专业正式被列入新增审批本科专业名单，全国共有35所高校获取首批成立该专业资格。但由于尚处于试水阶段，仍面临着诸多未知与挑战，比如人工智能技术迭代太快，本科教育能否适应这种速度？是否需要细分研究方向？如何进行课程设置，等等。

因此，我们建议：首先，将人工智能专业建设要务设定为构建合理的知识体系，把卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习等作为核心的知识体系，辅以大数据、云计算等课程，从而形成系统体系。

其次，注重人工智能教育师资培养与开发，目前全球共有30万人工智能人才储备，但只有不到1/3的人才在高校，而其中中国高校界更是少之又少。这就需要校企联动发力，在实践中结合理论弥补这一缺口。例如，百度自2018年5月起，就已连续举办4期深度学习师资培训班，累计培训教师超过400人次，内容涵盖学术交流、课程构建、实验实训、平台应用等教学环节，同时通过高校搭台、企业助力的方式，培养数据型和算力型高校稀缺人才资源。

最后，在此基础上，大力推动校企合作，注重科技创新和产业发展的深度融合。其一，校企携手合作，致力于改变高校人才滞后于企业发展的现状；其二，企业技术赋能高校研究，助力产学研融合落到实处。例如，百度目前已经形成了囊括师资培训、课程共建、教材出版以及学生赛事等多个维度产学融合生态；腾讯以产业为驱动，将产业人才需求联合高校转化为专业设置，将企业职业标准转化为课程内容，将企业生产开发过程通过实训项目转化为教学过程；阿里参与的校企合作，则更侧重学术及研究，将真实的业务场景和全球院校的科研实力结合，是阿里校企合作的最大特色。

未来的人工智能人才发展，将从基础教育改革开始，依托社会治理的力量逐渐构建形成人工智能教育生态。这是一段漫长的道路，需要我国政府、高校、企业和社会共同努力。

责编：孙维维

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