高職人工智能專業建設的研究

龔 亮

（湖南工程職業技術學院 湖南·長沙 410151）

世界經濟論壇創始人兼執行主席施瓦布指出“人類進入第四次工業革命時代，人工智能、物聯網為首的領先技術將在多個領域改變人們的生活!”。人工智能技術正在重構產業和經濟結構，是當前經濟增長的驅動力。根據智研咨詢發布的018—2024年中國人工智能市場運行態勢及戰略咨詢研究報告》，2018年全球的AI市場規模約為1.2萬億美元，到2022年有望達到3.9萬億美元。中國高度重視AI產業發展戰略，相繼出臺了人工智能相關的多項政策，政策重點從關注智能技術本身，轉向技術和產業的融合和應用，且正在快速形成商業應用開發能力，服務于各行各業，如家居、教育、醫療、金融、安防、無人駕駛、工業機器人等。隨著人工智能產業迅速壯大，其人才困境日益凸顯，供求比例僅為1:10，相關人才嚴重不足，這為高職院校發展帶來了新的機遇。

1 高職院校開設人工智能的必要性

1.1 社會的生產方式走向人工智能

可以肯定，未來人類的很多工作將逐漸被人工智能所取代。人工智能是當前最具發展前途的行業之一，無論薪資待遇，還是人才缺口來觀察，該領域都有著巨大發展空間。高職院校作為培養應用型人才的主要基地，必須緊跟這一趨勢，及時調整專業設置，服務產業與社會。

目前開設人工智能相關專業的高等院校并不多，且集中在清華大學、北京大學、哈爾濱工業大學等高校，普通本科院校不多，高職院校就更少了。然而人工智能產業不僅需要博士、碩士、本科層次的人才，更需要大量的職業教育層次的中堅力量，如數據采集、打標注、運維等崗位。因此，職業教育開辦人工智能專業需求旺盛，前途一片光明。

1.2 人工智能領域專業人才短缺

依據當前狀況，高職院校開設人工智能專業刻不容緩。為了追趕科技發展的腳步，許多高職院校正在積極籌備適合本校特色的人工智能學科建設、專業建設及人才培養方案。截至當前，已有部分高職院校率先乘上了人工智能專業建設的快車，成為領域的引領者。這部分高職院校有：

（1）重慶電信職業學院于2011年成立了人工智能與電子學院，并與重慶羅博泰爾機器人研究院有限公司等企業開展合作，探索工業機器人人才培養模式；

（2）重慶科創職業學院于2015年與科大訊飛共建科創訊飛人工智能學院，旨在培養人工智能專業高素質技術技能人才；

（3）蘇州工業園區職業技術學院于2017年12月成立了麥酷博人工智能學院，進行人工智能應用型人才培養；

（4）福州職業技術學院與阿里集團合作開設了軟件技術（阿里大數據、阿里云計算、阿里人工智能）等專業；

（5）湖南三一工業職業技術學院下設的人工智能學院以“智能”與“信息”為特色，著力為“中國智造”培養應用型技術人才和信息化服務人才；

（6）銅仁職業技術學院“大數據人工智能實訓基地項目”2017年10月初審成功入圍貴州省質量提升工程；

（7）許昌職業技術學院于2018年4月與銳捷網絡股份有限公司、百度云智學院等共同發起成立了全國人工智能職教創新聯盟；

（8）廣東科學技術職業學院成立了機器人學院和大數據與人工智能學院，并與科大訊飛、博大光通等企業展開合作等等。

但與廣闊的智能技術人才市場需求相比，國內人工智能人才培養的能力和規模還遠遠不足。以湖北省為例，據規劃到2020年東湖高新區人工智能核心產業規模達100億元，帶動相關產業規模超過500億元。根據教育部關于公布2019年高等職業教育專業設置備案和審批結果，湖北省開設有智能控制技術”的只有湖北工程職業學院、黃岡科技職業學院、武漢工程職業技術學院3所；開設有“大數據技術與應用”專業的只有湖北科技職業學院、武漢商貿職業學院、湖北生物科技職業學院、湖北水利水電職業技術學院、武漢軟件工程職業學院、襄陽職業技術學院等10所；開設有，云計算技術與應用”工業機器人技術”等相關專業的院校約有10所。應用型、技能型人工智能相關人才培養規模較小，遠不能滿足東湖高新產業區、湖北本地區域發展和規劃的需求。

另由于移動互聯網發達，應用場景豐富，用戶數據資源具有優勢，中國已經形成了涵蓋計算芯片、開源平臺、基礎應用、行業應用及產品等環節較完善的人工智能產業鏈。產業鏈上對不同層次的人才都有大量需求。在基礎層、技術層，尤其是在算法、芯片和數據等核心產業領域，需要的是博士、碩士等學術型科研型人才;而在應用層，產業領域覆蓋面非常廣泛，人才需求相當多元，應用開發、云計算平臺運維、大數據分析、數據標記、智能系統設計開發與調試、智能產品安裝調測等崗位都需要大量的應用型人才。所以，高職院校開設人工智能職業為應用層產業培養人才是必需且必要的。

2 人工智能專業建設內容及思路

2.1 人才培養目標

教育部信等學校人工智能創新行動計劃》要求，加強人才培養與創新研究基地的融合，完善人工智能領域多主體協同育人機制，以多種形式培養多層次的人工智能領域人才。地方院校的專業建設既是區域經濟發展所需要的智力、技術及社會人才的主要源泉，又是實現區域技術創新的重要保障。高職院校、應用型大學需要精準定位人才培養層次，立足本地高新技術開發區，服務區域經濟發展，培養和學校優勢學科相關的應用型、技能型、高素質的人工智能人才。

人工智能專業方向的人才培養面向的崗位包括:人工智能應用開發、云計算平臺運維、大數據分析統計與分析、數據標記、智能系統設計開發與調試、智能產品安裝調測、智能系統安全維護、數據抓取挖掘等核心職業崗位;以及售前售后工程師、軟件測試、網絡管理、數據標注、運營維護等初級就業崗位。

2.2 課程體系建設

高校需要根據自身的特點和學科優勢，積極參與教育部與知名企業的產學合作協同育人項目，密切聯系本地人工智能的企業機構，合理配置教學資源，進行專業建設、課程整合升級，形成具有特定知識傳授、專門技能指向的優質、特色課程群。

考慮到當前人工智能理論仍然在快速發展，應用場景也日新月異，人工智能專業方向的學生應該多元化發展。因此人才培養方向需要寬”而尖”，理論夠用，技能實用。在打好計算機技術、電子信息工程技術、信息技術等較寬領域的知識體系基礎上，掌握人工智能的基本理論，深度學習框架、圖像處理與機器視覺等核心專業課程，增強應用性實踐性較強的課程，如Python程序設計、傳感網、物聯網、嵌入式、大數據處理與云計算，智能機器人開發、智能檢測綜合實踐等專業技能課;實訓課和實踐課結合實際應用場景進行設計，如深度學習框架及應用開發平臺、人工智能芯片實驗平臺、自動控制與智能駕駛、智能教育應用開發、虛擬現實和增強現實平臺等。

2.3 推進師資隊伍建設，加強信息化教學

信息技術發展飛速，尤其是人工智能領域，從機器學習到深度學習可以說日新月異，例如生成式對抗網絡 GANs，2017-2018年僅兩年時間 GitHub就提交了約500篇論文 R，GANs在圖像、視頻、文字等多個領域都有創新應用。此外，互聯網上有很多優異的MOOC或視頻公開課資源，比如愛課程、網易公開課等開放課程平臺就有人工智能原理”大數據算法”傳感器技術”數字信號處理”知識工程”模式識別”——機器學習”幾十門業界與國內外一流高校合作設計的人工智能領域課程，這對于高校教學來說是一個必須面對的挑戰。

高校教師應該充分利用這些網絡教學資源，用信息技術手段推動教學改進。在傳統的講授模式基礎上，教師利用信息化教學輔助工具，比如云班課，來開展線上線下混合式教學，將傳統的“教師講、學生聽”的模式轉變為以學生為中心的課堂。使學生為學習的主體，教師變為輔助組織者，學生在教師指引下學習網絡資源課程，在課堂上進行互動性、討論性、實踐性的教學活動，能將關鍵知識深度內化，并提升學生的自主探究能力;教材不限于形式，配合信息化教學輔助工具使用。

以Python程序開發課程為例，通過3個環節，逐步提高學生的實際能力。第一環節是Python編程基礎課，學校教師采用混合式教學，學生邊學邊練，學習核心語法，能完成簡單功能的應用開發;第二環節是高級編程，在教師指導下掌握網絡爬蟲、http服務器等編程技能;第三環節是學生在企業指導教師帶領下完成人工智能應用項目，了解深度學習的概念、人工智能開源框架，掌握常用深度學習編程開發環境，掌握圖像識別、數據分析、數據可視化的應用開發，提高技能和職業素養。一些業界前沿的新技術，還可以通過企業專家講座形式進行，拓展學生的知識面。

2.4 校企合作，產教融合

人工智能應用解決方案高度依賴于典型應用和典型應用場景，必須與行業應用和應用場景高度融合。與互聯網高新企業如百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛、谷歌等科技公司相比，高校既缺少應用項目場景，也缺乏海量的商業數據和巨額的算力投資。在這種背景下，高校如果不與企業界建立深厚密切的聯系，與企業聯合培養學生，則學生難以做到學以致用，而且在校所獲得的知識和技能很可能遠遠滯后于產業。

《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”。要想培養適應社會需求的高素質、高技能應用型人才，高校有必要采用產學合作、協同育人的模式，推動社會優質資源向育人資源轉化。產學合作應該從頂層開始設計，多元深入，落到實處;校企實驗室共建、共同制定培養方案，聯合培養師資，共享案例資源，學生入學即入職，導師和學生共同參與實戰項目，形成人才培養的體系性和可持續性。在合作中企業也可以提高學生對企業文化的認可度，增強學生的應用技能，培養獨立解決問題的能力。

3 結束語

人工智能技術擁有巨大的發展前景，將深刻改變人們的生活方式，引發經濟結構的重大變革，實現社會生產力的整體躍升。高職院校應積極響應國家創新驅動發展戰略，抓住先機開設人工智能專業，精準定位人才培養目標，科學制定人才培養模式，合理配置教學資源開展產學合作，為區域發展、為行業產業培養高素質的應用型人才。