我國人工智能人才隊(duì)伍建設(shè)：現(xiàn)狀、瓶頸及若干建議
——基于中美兩國的比較分析

童 嘉，鄧勇新，李拓宇

（1.浙江大學(xué)工業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化研究院，浙江 杭州 31000；2.浙江大學(xué)公共管理學(xué)院，浙江 杭州 310058）

1 引言

人工智能是未來智能社會(huì)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，亦是各國競相布局的關(guān)鍵領(lǐng)域。2020年5月27日，美國參議院民主黨領(lǐng)袖Chuck Schumer提出了《無盡前沿法案》（Endless Frontiers Act），擬在未來5年向美國國家科學(xué)基金會(huì)投資1 000億美元（約合人民幣7 177億元），涉及人工智能、量子計(jì)算、機(jī)器人技術(shù)、先進(jìn)通信和先進(jìn)制造業(yè)等10個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域［1］。在新冠肺炎疫情防控期間，人工智能在疫情監(jiān)測、疾病診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療救治、人員物資管控等方面均發(fā)揮了重要支撐作用，再次體現(xiàn)出其在推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力整體躍升、提升社會(huì)治理整體效能等方面的重大影響。習(xí)近平總書記高度重視我國新一代人工智能發(fā)展與人才隊(duì)伍建設(shè)，在多個(gè)重要場合強(qiáng)調(diào)，要培養(yǎng)大批具有創(chuàng)新能力和合作精神的人工智能高端人才［2］。基于此，理性客觀地比較分析中美兩國人工智能人才隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn)狀，剖析制約我國人工智能人才隊(duì)伍發(fā)展的瓶頸，對(duì)推進(jìn)我國人工智能領(lǐng)域人才隊(duì)伍建設(shè)具有重要意義。

2 研究背景

2.1 新工業(yè)革命引領(lǐng)下的產(chǎn)業(yè)躍升

縱觀世界現(xiàn)代化的歷史進(jìn)程，工業(yè)革命的產(chǎn)生與發(fā)展是以科學(xué)和技術(shù)革命為基礎(chǔ)，催生并加速生產(chǎn)組織方式以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的變革：由蒸汽動(dòng)力技術(shù)主導(dǎo)實(shí)現(xiàn)機(jī)械化生產(chǎn)，由電力技術(shù)主導(dǎo)推進(jìn)基于勞動(dòng)分工的批量生產(chǎn)，由電子技術(shù)主導(dǎo)提高生產(chǎn)自動(dòng)化水平，更進(jìn)一步形成了扁平化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化的新經(jīng)濟(jì)、新社會(huì)生態(tài)。特別是20世紀(jì)中葉以來，原子能、計(jì)算機(jī)、空間技術(shù)和生物工程等領(lǐng)域取得重大突破，生產(chǎn)方式逐步向自動(dòng)化、信息化邁進(jìn)，這些是第三次工業(yè)革命的典型標(biāo)志。

在新一輪科技產(chǎn)業(yè)革命的推動(dòng)下，新一代信息技術(shù)、生物技術(shù)、新能源技術(shù)、新材料技術(shù)等交叉融合，驅(qū)動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)方式變革。以人工智能技術(shù)為核心引發(fā)的技術(shù)創(chuàng)新，催生了多個(gè)領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)的集中式爆發(fā)，從智能互聯(lián)的機(jī)器到萬物互聯(lián)的社會(huì)系統(tǒng)、從基因測序到納米技術(shù)、從可再生能源到量子計(jì)算，通過信息通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)空間虛擬系統(tǒng)，橫跨諸多領(lǐng)域、貫通不同技術(shù)，正在逐步推進(jìn)生產(chǎn)力、生產(chǎn)方式和經(jīng)濟(jì)形態(tài)的全面變革。

2.2 人工智能技術(shù)的變革

當(dāng)前社會(huì)發(fā)展階段已呈現(xiàn)出模擬、共享、計(jì)算、智能決策等智能化發(fā)展趨勢及社會(huì)特征，人工智能已深刻影響著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。

一是技術(shù)生態(tài)呈現(xiàn)數(shù)字化、智能化。數(shù)字技術(shù)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)深度融合，各類機(jī)構(gòu)借助大數(shù)據(jù)、人工智能等關(guān)鍵技術(shù)緊密融合，形成共生、互生乃至再生的價(jià)值循環(huán)體系；數(shù)字化進(jìn)程還滲透到民生、政務(wù)等各領(lǐng)域，改變著社會(huì)運(yùn)行機(jī)制。

二是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)開放性、融合性。產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的整合將依循開放、融合和全新的關(guān)聯(lián)模式。技術(shù)范式、經(jīng)濟(jì)范式的變革調(diào)整帶動(dòng)學(xué)科交叉、產(chǎn)業(yè)跨界以及數(shù)字世界和物理世界的融合，驅(qū)動(dòng)國家乃至全球產(chǎn)業(yè)生態(tài)和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的開放融合。

三是發(fā)展前景呈現(xiàn)綠色化、可持續(xù)性。人與物深度交互、制造高度智能的生產(chǎn)體系逐漸形成，生產(chǎn)與決策都將有強(qiáng)大且協(xié)同的算力作保障，資源的利用率將會(huì)指數(shù)式躍升，從而真正實(shí)現(xiàn)人類社會(huì)的綠色、低碳、可持續(xù)發(fā)展。

2.3 人才發(fā)展生態(tài)的變革

基于人工智能技術(shù)的特點(diǎn)，人才發(fā)展生態(tài)將呈現(xiàn)出多元復(fù)合性和立體網(wǎng)絡(luò)化的特點(diǎn)。

一是制度環(huán)境的變化。不斷迭代的科技創(chuàng)新是獲得和保持競爭力的關(guān)鍵所在。須依托作為制度基礎(chǔ)的系列科技創(chuàng)新政策來保障和促進(jìn)科技創(chuàng)新系統(tǒng)的有效運(yùn)行，這對(duì)激發(fā)人才資源的整體效能提出了更高的制度創(chuàng)新要求。

二是創(chuàng)新文化的變化。促進(jìn)文化、經(jīng)濟(jì)與科技的融合成為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵。未來產(chǎn)業(yè)類型更多樣、結(jié)構(gòu)更復(fù)雜、升級(jí)速度更快，增強(qiáng)道路自信、理論自信、制度自信、文化自信，成為人工智能產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。

三是創(chuàng)新主體的協(xié)同。人工智能時(shí)代是由一組“技術(shù)群”驅(qū)動(dòng)的，通過交叉融合、集群創(chuàng)新，呈現(xiàn)出多元組合形態(tài)及由其產(chǎn)生的聚變效應(yīng)。需要引導(dǎo)政府、研究機(jī)構(gòu)、高等院校、企業(yè)、社會(huì)力量等共同參與到產(chǎn)業(yè)發(fā)展中。

2.4 人才培養(yǎng)模式的變革

發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵，在于培養(yǎng)和集聚人工智能專業(yè)人才，諸多發(fā)達(dá)國家已將人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的培養(yǎng)作為國家戰(zhàn)略行動(dòng)的重點(diǎn)。

一是教育理念的轉(zhuǎn)變。進(jìn)入人工智能時(shí)代，教育理念從以大規(guī)模、批量化培養(yǎng)適應(yīng)工業(yè)制造的知識(shí)型人才為主流轉(zhuǎn)變到推崇開放、個(gè)性化的培育理念，需要培養(yǎng)適應(yīng)未來社會(huì)的終身學(xué)習(xí)者和創(chuàng)新型人才。

二是人才結(jié)構(gòu)的調(diào)整。加強(qiáng)“高精尖缺”領(lǐng)域科技人力資源的布局，致力于自主培育世界一流人才和頂級(jí)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)。同時(shí)在基礎(chǔ)學(xué)科領(lǐng)域、交叉學(xué)科領(lǐng)域等方面儲(chǔ)備大批高素質(zhì)科技人力資源。

三是綜合能力的培養(yǎng)。形成以解決問題為導(dǎo)向的能力塑造機(jī)制，培養(yǎng)同時(shí)具備深厚的專業(yè)能力、多領(lǐng)域的跨界能力、開放的溝通學(xué)習(xí)能力、持續(xù)的創(chuàng)造力、高水平的人文素養(yǎng)的人工智能時(shí)代復(fù)合型人才［3］。

3 中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)對(duì)比

3.1 人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃及政策著力點(diǎn)存有差異

人工智能的發(fā)展日益引起全球各個(gè)國家的重視，各國相繼推進(jìn)人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃及政策布局，其中美國和中國的發(fā)展尤為矚目，兩國均頒布了一系列戰(zhàn)略規(guī)劃及政策（見表1）。美國早在1998年就已著手制定人工智能相關(guān)政策，其人工智能起步早、基礎(chǔ)厚，并時(shí)刻強(qiáng)調(diào)保持人工智能技術(shù)的全球領(lǐng)先［4］，居于絕對(duì)的“領(lǐng)跑”地位；中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展和政策布局起步較晚，但近年來，中國抓住人工智能的發(fā)展機(jī)遇，進(jìn)行了一系列人工智能政策布局［5］。總體而言，中美兩國人工智能的產(chǎn)業(yè)布局共同處于世界“第一梯隊(duì)”，呈現(xiàn)你追我趕的競爭態(tài)勢。

表1 中美兩國人工智能領(lǐng)域頒布的戰(zhàn)略規(guī)劃與政策列表

從表1可知，美國發(fā)布人工智能政策的著力點(diǎn)在于適應(yīng)人工智能蓬勃發(fā)展的大趨勢，著眼于其對(duì)國家安全與社會(huì)長期穩(wěn)定的影響與變革，同時(shí)美國作為科技引領(lǐng)強(qiáng)國，始終保持著對(duì)人工智能發(fā)展的主動(dòng)性與預(yù)見性。目前，美國正在探討人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)的預(yù)期影響，研究人工智能給就業(yè)帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，進(jìn)而提出針對(duì)性戰(zhàn)略以應(yīng)對(duì)相關(guān)影響。中國人工智能政策因互聯(lián)網(wǎng)而生，初期偏重于應(yīng)用層，如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、智能機(jī)器人和語音識(shí)別等。盡管中國在這些領(lǐng)域具有一定優(yōu)勢，但相較于美國的產(chǎn)業(yè)布局，中國對(duì)于人工智能教育領(lǐng)域的投入引導(dǎo)明顯不足。目前，中國正按照“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”的要求，強(qiáng)調(diào)對(duì)于人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃的實(shí)施，要構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系，把握人工智能技術(shù)屬性和社會(huì)屬性高度融合的特征，堅(jiān)持人工智能研發(fā)攻關(guān)、產(chǎn)品應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)培育“三位一體”推進(jìn)，強(qiáng)化人工智能對(duì)科技、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展和國家安全的全面支撐作用。

3.2 創(chuàng)新產(chǎn)出的實(shí)際轉(zhuǎn)化效率存在差距

在人工智能創(chuàng)新產(chǎn)出上，中國人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新產(chǎn)出已經(jīng)超越美國，躍居世界第一。通過incoPat數(shù)據(jù)庫，使用如下檢索式進(jìn)行專利文獻(xiàn)檢索，檢索式為“TIAB=（人工智能OR機(jī)器學(xué)習(xí)OR機(jī)器智能OR深度學(xué)習(xí)）”，檢索時(shí)間為2022年8月8日，檢索范圍為中國專利和美國專利。將檢索結(jié)果按照專利申請?zhí)柸ブ兀瑑?yōu)先保留授權(quán)專利，檢索得到中國專利文獻(xiàn)共87 410篇，美國專利文獻(xiàn)共35 689篇。在人工智能專利產(chǎn)出方面，近十年間，中國專利總量（8.6萬項(xiàng)）已穩(wěn)居全球第一，是第二名美國（3.3萬項(xiàng)）的2.6倍（見圖1）。

圖1 2003—2022年中美兩國人工智能領(lǐng)域?qū)＠a(chǎn)出比較折線圖

在論文方面，中國零被引論文數(shù)量遠(yuǎn)高于美國。依據(jù)Scopus提供的學(xué)科標(biāo)準(zhǔn)化后的科研論文影響力（FWCI）報(bào)告，中國論文被引率甚至低于全球平均水平（僅為平均水平的94%），相較而言，美國 FWCI指數(shù)為 1.83［6］。從專利申請主體來看，中國的大學(xué)是人工智能領(lǐng)域的研發(fā)主體，然而其申請的專利主要為算法+應(yīng)用，商業(yè)價(jià)值有限，且中國大學(xué)成果的轉(zhuǎn)讓和許可比例很低。從專利布局來看，未來人工智能的商業(yè)價(jià)值在于技術(shù)+商業(yè)模式。結(jié)合目前中國的商業(yè)環(huán)境來看，中國企業(yè)更多關(guān)注的是市場營銷和商業(yè)模式，因此更加關(guān)注大數(shù)據(jù)獲取、計(jì)算、算法（開源）等領(lǐng)域，在技術(shù)研發(fā)投入風(fēng)險(xiǎn)較大的領(lǐng)域，如通用技術(shù)方面（語音識(shí)別、圖形識(shí)別等）較為薄弱，而相關(guān)通用技術(shù)未來可能成為中國人工智能發(fā)展的瓶頸。

3.3 高層次領(lǐng)軍人才總量存在差距

領(lǐng)軍人才在很大程度上決定一國人工智能發(fā)展的高度和精度。在學(xué)術(shù)領(lǐng)軍人才中，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年NeurlPS大會(huì)上Top 1%的人工智能人才中，29%為美國籍、9%為中國籍，60%在美國機(jī)構(gòu)工作、僅1%在中國機(jī)構(gòu)工作［7］。“2022年人工智能全球2 000位最具影響力學(xué)者榜單”顯示，在21個(gè)子領(lǐng)域排名前100的學(xué)者中，美國占有絕對(duì)優(yōu)勢達(dá)1 146人，中國僅有232人，為美國的1/5。領(lǐng)軍人才的缺乏嚴(yán)重阻礙重大科技創(chuàng)新的突破。此外，中國人工智能領(lǐng)軍人才過度集中于高校而非產(chǎn)業(yè)，對(duì)行業(yè)未來發(fā)展及市場需求把握的敏感度不夠［8］；產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人才過度集中于應(yīng)用層而非基礎(chǔ)層，主要集中于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)而非實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)，產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)能力相對(duì)滯后［9］，對(duì)于傳統(tǒng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)缺乏相關(guān)高端復(fù)合型人才的支撐。另外，根據(jù)領(lǐng)英《2022全球互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)人才前沿洞察》報(bào)告，截至2021年12月，全球互聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)人才總量達(dá)332萬人，其中，美國以超104萬的人才數(shù)量位列第一，中國則以超11萬的人才數(shù)量位列第五，僅為美國的1/10［10］。

3.4 專業(yè)人才的儲(chǔ)備和培養(yǎng)模式存有差異

基于目前龐大的產(chǎn)業(yè)需求和中美之間的競爭差距，中國人工智能專業(yè)技術(shù)人才供給嚴(yán)重滯后于產(chǎn)業(yè)需求。目前，中國擁有的人工智能企業(yè)僅次于美國，市場規(guī)模約339億元［11］。然而，相較于美國，中國人工智能產(chǎn)業(yè)人才儲(chǔ)備長期存在較為嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性失衡問題。據(jù)《2020全球AI人才報(bào)告》測算，中國私營部門基礎(chǔ)層人才儲(chǔ)備量僅為1.2%，但平均需求增長率高達(dá)145.6%，這兩組數(shù)據(jù)與美國（38.6%，6.3%）相差甚遠(yuǎn)。人才供給與產(chǎn)業(yè)需求“脫靶”成為阻礙關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)的關(guān)鍵，特別是基礎(chǔ)層人才儲(chǔ)備的薄弱，直接導(dǎo)致核心技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用上的空心化，解決“卡脖子”問題的能力明顯較弱，嚴(yán)重阻礙人工智能領(lǐng)域重大原始科技創(chuàng)新突破。在人才培養(yǎng)方面，全球人工智能研究排名前20的高校中，美國占12所，中國僅占2所［12］。基于人工智能產(chǎn)業(yè)“專精特新”的特點(diǎn)，其對(duì)人才的學(xué)歷層次、綜合能力要求相對(duì)較高。但目前中國人工智能人才培養(yǎng)體系的戰(zhàn)略引導(dǎo)和系統(tǒng)規(guī)劃顯然不足，尚未形成從國家層面出發(fā)的覆蓋前沿基礎(chǔ)研究、專業(yè)技能研發(fā)等不同類型人才培養(yǎng)的系統(tǒng)性設(shè)計(jì)，基礎(chǔ)教育、職業(yè)教育、成人教育及終身教育等各層次和各類型的教育仍缺乏有效融通。

4 制約中國人工智能人才隊(duì)伍發(fā)展的原因剖析

科技競爭的本質(zhì)是人才的競爭，接下來將結(jié)合案例進(jìn)行比較分析。近年來，中國人工智能領(lǐng)域雖然得到了快速發(fā)展，但在基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)算法、高端芯片等方面突破較少，“卡脖子”問題始終未能得到根治。究其根源，在于目前人才供給尚無法滿足龐大的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。

4.1 專業(yè)人才培養(yǎng)體系尚不健全

人才供給與產(chǎn)業(yè)需求“脫靶”是阻礙關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)的關(guān)鍵。與發(fā)達(dá)國家相比，我國人工智能人才培養(yǎng)依然存在頂層設(shè)計(jì)不完善、學(xué)科布局不合理、社會(huì)參與不積極等問題。美國通過完善頂層設(shè)計(jì)，致力于培養(yǎng)多元化的人工智能人才隊(duì)伍，除強(qiáng)調(diào)高層次的人才培養(yǎng)外，還積極開展人工智能全民教育，主張人工智能教育全學(xué)段覆蓋。例如，美國發(fā)布《人工智能教育戰(zhàn)略》《維護(hù)美國人工智能領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)力的行政命令》等政策，發(fā)起人工智能倡議、AI4K12計(jì)劃等，確立了多元化、全民化的人工智能人才培養(yǎng)目標(biāo)，積極開展人工智能全民教育，將培養(yǎng)范圍從拔尖人才擴(kuò)大到包括各學(xué)段學(xué)生和成年勞動(dòng)力在內(nèi)的全民人工智能技能的提升。2017年以來，我國陸續(xù)發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》《關(guān)于“雙一流”建設(shè)高校促進(jìn)學(xué)科融合加快人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)的若干意見》等文件，旨在推動(dòng)中小學(xué)、本科、研究生等各階段人工智能人才的培養(yǎng)。然而，目前國家層面的人才培養(yǎng)體系尚不健全。

4.2 學(xué)科建設(shè)缺乏有效的交叉融合

人工智能是一門場景驅(qū)動(dòng)、交叉融合的學(xué)科，而學(xué)科作為人才培養(yǎng)的基本單位，美國高校早已對(duì)人工智能專業(yè)及方向進(jìn)行布局。例如：美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)于2018年設(shè)置了全美第一個(gè)人工智能本科專業(yè)；斯坦福大學(xué)在計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)上開設(shè)了人工智能專業(yè)方向；麻省理工學(xué)院雖未開設(shè)專門的本科專業(yè)，但其電氣工程與計(jì)算科學(xué)系幾乎所有的專業(yè)都涉及了人工智能相關(guān)課程。除此之外，國外人工智能人才培養(yǎng)同時(shí)擁有多學(xué)科交叉融合的教育生態(tài)。例如：斯坦福大學(xué)依托工程學(xué)院，聯(lián)合數(shù)學(xué)學(xué)院、物理學(xué)院打造專業(yè)基礎(chǔ)課程群，還聯(lián)合人文學(xué)院開設(shè)選修課程；卡內(nèi)基梅隆大學(xué)圍繞人工智能這一核心學(xué)科，形成了包含計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)、倫理學(xué)、人文與藝術(shù)、科學(xué)與工程等學(xué)科在內(nèi)的學(xué)科群。上述舉措對(duì)于整合高校和社會(huì)資源，促進(jìn)教育鏈、創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈的交叉融合，提高人工智能人才培養(yǎng)質(zhì)量均起到了重要的支撐作用。而中國相關(guān)學(xué)科建設(shè)相對(duì)滯后，且人工智能專業(yè)尚未取得獨(dú)立的一級(jí)學(xué)科地位。雖然自2018年以來，中國人工智能專業(yè)設(shè)置呈現(xiàn)出井噴式的增長，經(jīng)過了四輪增設(shè)（分別新增35、180、130、93所［13］），截至目前已有438所高校開設(shè)該專業(yè)，但仍未形成規(guī)模效應(yīng)，掌握相關(guān)專業(yè)知識(shí)的教授多分散于計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化等學(xué)科，且課程只在一些具備研究基礎(chǔ)的大學(xué)里開設(shè)。學(xué)科建制和學(xué)科發(fā)展還處于以規(guī)模擴(kuò)張為主的外延式發(fā)展階段，人工智能學(xué)科專業(yè)群也尚未形成［14］。相關(guān)教育教學(xué)活動(dòng)目前仍大多散落于其他一級(jí)學(xué)科中，計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)等專業(yè)的畢業(yè)生成為“替代”人才。這些極大影響人工智能學(xué)科與其他學(xué)科協(xié)同培養(yǎng)出以人工智能為核心的專門人才。

4.3 社會(huì)力量參與機(jī)制尚不健全

高水平人工智能人才的培養(yǎng)需要科、產(chǎn)、教等各界社會(huì)力量在培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)制定、培養(yǎng)體系構(gòu)建、開放平臺(tái)建設(shè)等多方面協(xié)同合作。一般來看，高校和研究機(jī)構(gòu)的理論研究基礎(chǔ)雄厚，而企業(yè)則擁有較多實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和海量數(shù)據(jù)，培養(yǎng)高水平的人工智能人才需要在算法、算力、數(shù)據(jù)等多方面進(jìn)行綜合統(tǒng)籌。美國擁有相對(duì)健全的培養(yǎng)體系。例如：Facebook與紐約大學(xué)合作建立數(shù)據(jù)科學(xué)中心，致力于聯(lián)合培養(yǎng)高層次的人工智能研究人才，紐約大學(xué)的博士生可以申請?jiān)谠撝行拈L期實(shí)習(xí)；谷歌公司聘請高校人才在企業(yè)開展常態(tài)化基礎(chǔ)研究工作，并于2019年上線AI教育平臺(tái)，面向個(gè)人、非營利組織開放人工智能基礎(chǔ)課程，學(xué)習(xí)者可根據(jù)自身情況（如職業(yè)、學(xué)習(xí)階段等）獲取相關(guān)的課程推薦；麻省理工學(xué)院積極培育人工智能人才培養(yǎng)生態(tài)，以新成立的計(jì)算學(xué)院為“共享結(jié)構(gòu)”（Shared Structure）載體，與IBM共建“沃森人工智能實(shí)驗(yàn)室”，鼓勵(lì)教師和學(xué)生產(chǎn)出新的人工智能發(fā)明和成立新的技術(shù)商業(yè)化公司，與美國空軍簽署“人工智能加速器”（AI Accelerator）協(xié)議，共同合作了至少10個(gè)研究項(xiàng)目；斯坦福大學(xué)聯(lián)合政府、企業(yè)（如谷歌）、科研院所（如微軟研究院）、社會(huì)機(jī)構(gòu)（如紅杉資本）等，依托7個(gè)學(xué)院200多名教師的力量，建立了以人為本的人工智能研究所（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence，HAI），旨在共同推進(jìn)人工智能的研究、教育、政策制定和實(shí)踐。

在中國，人工智能領(lǐng)軍企業(yè)也在積極推動(dòng)人工智能產(chǎn)學(xué)研合作。例如：2018年華為宣布實(shí)行“沃土”AI開發(fā)者使能計(jì)劃，規(guī)劃將在未來三年投入10億元以培養(yǎng)100萬人工智能開發(fā)人才；百度成立云智學(xué)院，承諾為中國培養(yǎng)10萬工程與產(chǎn)品開發(fā)等方面的人工智能人才。此外，已有部分高校和企業(yè)通過共同建設(shè)人工智能學(xué)院的方式，在人才培養(yǎng)、聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室和專業(yè)實(shí)習(xí)實(shí)踐基地建設(shè)等方面展開合作，如深圳大學(xué)與騰訊云、南昌大學(xué)與慧科集團(tuán)、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)與科大訊飛等。然而，大多數(shù)高校目前仍處于探索階段，尚未形成相對(duì)成熟的培養(yǎng)方案，且面臨著嚴(yán)重的師資隊(duì)伍不足等問題。社會(huì)力量參與人工智能人才培養(yǎng)的體制機(jī)制仍須在未來得到進(jìn)一步完善。

5 加快推進(jìn)人工智能領(lǐng)域人才隊(duì)伍建設(shè)的若干建議

5.1 加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，強(qiáng)化戰(zhàn)略謀劃

一是加快布局面向未來的人工智能人才戰(zhàn)略研究與規(guī)劃。中國工程院應(yīng)會(huì)同教育部、科技部、自然科學(xué)基金委等有關(guān)單位，進(jìn)一步加大對(duì)面向未來科技的人才戰(zhàn)略研究的支持力度，特別是注重對(duì)人才環(huán)境、治理、培養(yǎng)、發(fā)展和評(píng)價(jià)等方面研究的持續(xù)性投入和戰(zhàn)略性部署，盡快形成戰(zhàn)略型人才需求預(yù)測機(jī)制；積極謀劃制定加強(qiáng)人工智能人才隊(duì)伍建設(shè)的相關(guān)政策，對(duì)中國未來十到十五年人工智能人才發(fā)展（階段性）目標(biāo)、實(shí)現(xiàn)路徑和制度支撐等進(jìn)行總體規(guī)劃與長遠(yuǎn)布局。

二是在國家層面進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)，優(yōu)化人工智能多層次人才培養(yǎng)的頂層設(shè)計(jì)。從財(cái)政投入、基礎(chǔ)設(shè)施完善、“雙一流”建設(shè)等多個(gè)方面，系統(tǒng)謀劃不同層次、不同類型人工智能人才的引進(jìn)、培養(yǎng)和使用，推動(dòng)基礎(chǔ)教育、專業(yè)教育、職業(yè)教育、成人教育及終身教育等的融合發(fā)展，探索專—本貫通、本—碩—博貫通的長周期人才培育模式；進(jìn)一步加強(qiáng)青少年人工智能教育，開展面向中小學(xué)生和社會(huì)大眾的常態(tài)化人工智能教育，讓人工智能走進(jìn)課堂、企業(yè)和家庭，促進(jìn)全民人工智能素質(zhì)的提升；支持校企合作共建一批人工智能領(lǐng)域的繼續(xù)教育平臺(tái)，鼓勵(lì)通過“高校搭臺(tái)、企業(yè)助力”的方式，為人工智能產(chǎn)業(yè)人才知識(shí)更新、能力提升提供再教育項(xiàng)目，建立滿足未來智能社會(huì)需要的終身學(xué)習(xí)和培訓(xùn)體系。

5.2 優(yōu)化學(xué)科布局，強(qiáng)化學(xué)科群建設(shè)

一是優(yōu)化“增量”“存量”，推進(jìn)人工智能一級(jí)學(xué)科建設(shè)。以國內(nèi)重點(diǎn)高校、科研院所為突破口，以國家戰(zhàn)略需求和學(xué)科國際前沿為導(dǎo)向，加快推進(jìn)人工智能一級(jí)學(xué)科“增量”建設(shè)工作，完善人工智能基礎(chǔ)理論與算法、計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別、數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、智能系統(tǒng)等相關(guān)方向建設(shè)；以產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型需求為導(dǎo)向，鼓勵(lì)“傳統(tǒng)工科+人工智能”的學(xué)科“存量”轉(zhuǎn)型布局，完善物聯(lián)網(wǎng)（感知智能）、大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)智能）、機(jī)器人（行為智能）等相關(guān)方向建設(shè)。

二是強(qiáng)化“融合”“群聚”，打造人工智能學(xué)科群和專業(yè)群。靈活設(shè)置二級(jí)學(xué)科，加強(qiáng)人工智能與量子、神經(jīng)和認(rèn)知科學(xué)以及數(shù)學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、法學(xué)、社會(huì)學(xué)等相關(guān)學(xué)科的交叉融合，探索“人工智能+”本科雙學(xué)位與輔修學(xué)位教育模式；以多學(xué)科交叉解決重大問題的專項(xiàng)任務(wù)為培養(yǎng)載體，形成“人工智能+X”的學(xué)科群，培養(yǎng)貫通人工智能理論、方法、技術(shù)、產(chǎn)品與應(yīng)用等的縱向復(fù)合型人才，以及掌握人工智能與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、管理、標(biāo)準(zhǔn)和法律等知識(shí)的橫向復(fù)合型人才，充分展現(xiàn)人工智能的“技術(shù)屬性”和“社會(huì)屬性”。

5.3 鼓勵(lì)社會(huì)參與，構(gòu)建融合育人生態(tài)

一是探索構(gòu)建開放共享的“科產(chǎn)教”融合育人生態(tài)。整合創(chuàng)新鏈、價(jià)值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈，深化人工智能校地合作、產(chǎn)教融合，依托國家實(shí)驗(yàn)室體系建設(shè)，探索開放共享的教育模式。借鑒學(xué)科群和產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，在京津冀、長三角、粵港澳、成渝等高校和產(chǎn)業(yè)眾多的地區(qū)，試點(diǎn)共建區(qū)域性、實(shí)戰(zhàn)性、一體化“科產(chǎn)教”融合育人開放平臺(tái)與共享“靶場”，共建具有國際影響力的人工智能競技賽事，為培養(yǎng)造就一批具有國際水平的戰(zhàn)略科技人才、青年科技人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)提供平臺(tái)和支撐。

二是完善協(xié)同育人機(jī)制，推進(jìn)多主體人工智能人才培養(yǎng)體系建設(shè)。轉(zhuǎn)變目前主要依靠高校開展人才培養(yǎng)工作的現(xiàn)狀，圍繞國家戰(zhàn)略需求，依托國家實(shí)驗(yàn)室、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)、科研院所，打造人工智能工程研究院、企業(yè)人才培養(yǎng)基地等多層次人才集聚和培養(yǎng)載體，探索人工智能人才多主體協(xié)同培養(yǎng)機(jī)制，以專業(yè)學(xué)位人才培養(yǎng)為切入口，營造人工智能育人生態(tài)，提高專業(yè)技術(shù)人員的綜合能力；支持聯(lián)合制定人工智能職業(yè)認(rèn)證制度，明確人工智能類專業(yè)人才梯隊(duì)化培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)和職業(yè)技能標(biāo)準(zhǔn)，為人工智能各梯隊(duì)人才提供配套政策。

5.4 堅(jiān)持產(chǎn)教融合，促進(jìn)成果轉(zhuǎn)化

一是積極推進(jìn)源頭創(chuàng)新，提高人工智能成果轉(zhuǎn)化能力。以促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化為導(dǎo)向，著力破除束縛創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的觀念和體制機(jī)制障礙，打造集技術(shù)成果交易、中介服務(wù)、咨詢服務(wù)、項(xiàng)目孵化為一體的公共創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)；鼓勵(lì)高校和科研院所積極部署人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，聯(lián)合開展共性技術(shù)研究，加強(qiáng)技術(shù)轉(zhuǎn)化部門與院（系）、學(xué)科之間的協(xié)同與連接，著力推進(jìn)由“專業(yè)化眾創(chuàng)空間—孵化器—加速器”構(gòu)成的創(chuàng)新全鏈條建設(shè)；依托大學(xué)科技園、眾創(chuàng)空間、技術(shù)轉(zhuǎn)移中心等品牌載體在成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化中的集聚輻射和孵化帶動(dòng)作用，構(gòu)建技術(shù)交易、投融資等支撐服務(wù)平臺(tái)，深入對(duì)接各個(gè)平臺(tái)的產(chǎn)業(yè)、人才、政府資源，引導(dǎo)人工智能人才的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，加快科技成果流動(dòng)，提高轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化效率。

二是暢通溝通交流機(jī)制，構(gòu)建高校、企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)長效溝通交流機(jī)制。以服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)為目標(biāo)，連接以行業(yè)教授為主的創(chuàng)新導(dǎo)師和具有豐富產(chǎn)業(yè)化經(jīng)驗(yàn)的創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、創(chuàng)業(yè)輔導(dǎo)員、企業(yè)聯(lián)絡(luò)員，為人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供金融、法務(wù)等多元化服務(wù)；緊密聯(lián)系人工智能領(lǐng)域的上市公司和龍頭企業(yè)，通過高峰論壇、案例分享、技術(shù)診斷等形式與人才積極互動(dòng)，著力構(gòu)建以企業(yè)為主體、以市場為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的服務(wù)體系；以人工智能轉(zhuǎn)化平臺(tái)為切入口，探索發(fā)布人工智能高層次領(lǐng)軍人才引進(jìn)專項(xiàng)計(jì)劃，形成培養(yǎng)、吸引、留住人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的制度環(huán)境和文化氛圍；鼓勵(lì)有條件的省（區(qū)、市）建立戰(zhàn)略咨詢專家委員會(huì)，推動(dòng)人才計(jì)劃、項(xiàng)目實(shí)踐、咨詢決策的有序開展。