全球主要国家都在快速推进人工智能国家战略，赢得竞争的关键之一是人才。诸多国内外研究机构纷纷将目光聚焦在全球人工智能人才的扫读。譬如，2021年知名人工智能领域机构Element AI发布了《全球AI人才流动报告（2020）》，对人工智能人才的数量、分布范围等情况做了总结。2022年2月百度联合浙江大学中国科教战略研究院共同发布《中国人工智能人才培养白皮书》，从人工智能人才培养供求情况、培养模式、问题和对策等角度对国内外人工智能人才发展现状和趋势进行系统梳理。上述报告都凸显了几个共同的认知：一是在可预见的未来，中国的人工智能市场需求很大，人才缺口较大，因此更需要高质量、高水平的人才来支撑和推动中国人工智能行业的发展；二是人工智能时代需要更懂创意、更懂跨界、更懂开放、更会合作与共享的人才；三是培养需要以产业智能化需求为基础的、理论与实践相结合的复合型人工智能人才，同样也需要长期扎根人工智能基础理论突破的研究型人工智能人员。

从具体的国家和地区来看，美国在过去发展进程中，互联网发展体系完整，人才培养结构相对成熟，因此美国人工智能本土人才培养体系构建完善，研究型人才是主要的培养内容。2021年，美国本土人工智能人才教育体系改革突出技术与伦理并重，在《国防教育法案II》中要求美国高校STEM类专业培养需加入技术伦理、政策治理和法律法规等内容。相较于美国的培养起点，中国起步稍晚，但随着人工智能企业的快速发展，多方施力，逐渐形成于关于各个层次人工智能人才培养的不同解决方案。中国人工智能领域人才问题的突破，不仅仅是短期角度吸引全球高端人才问题，长远角度是如何构建国内国际双循环一体化式的人工智能人才培育生态系统。

01

高校培养目标及体系方面：

英美追求素质培养

德日重视职业教育培养

中国强调一体化教育体系

政府、高校、科研机构和企业是主要参与对象。四者合力，形成产、学、研、政四位一体的培养路径。高校与科研机构是研究型人才的重要培养场景，也是研究成果的重要产出来源。2022年，科技部将“夯实基础研究”作为围绕科技创新的第一任务。“培养造就世界一流的基础研究人才队伍，支持培养青年科学界和后备力量，推动学科交叉融合和跨科学研究，布局建设一批基础学科研究中心”对高校和科研机构的研发基础平台、教学科研水平等提出了更高的要求。教育部“新工科、新医科、新农科、新文科”计划的实施，逐步明晰中国高校专业发展定位，为推动学科交叉融合提供了契机。政府在研究型人工智能人才培养中的作用更加宏观，通常通过政策手段“合力”实现，而政策的主要执行对象亦为高校和科研机构。企业是人工智能应用型人才培养的拉动力。通过对人工智能独角兽企业的研究发现，人工智能初创企业初期以核心技术或算法的产品迅速占领市场分配，随着市场对产品效能要求更加苛刻，企业反向聚焦人工智能基础技术或算法的优化，应联手高校、科研机构，施力于人工智能基础层、技术层的创新研究。

通过上述对政府、高校、科研机构和企业在人工智能人才培养体系中功能和作用分析，可以发现高校在人工智能人才培养中扮演关键角色，特别是中美高校是人工智能人才培养的高地，向全球输送研究型和应用型人工智能人才。CSRankings 2019年度全球高校的计算机科学综合实力TOP20的情况显示，美国大学占比68%，居于首位，其次是中国，占据9%，再次是新加坡、以色列等。2021年在对人工智能全球知识储备测算，中国、美国、英国高校在学科研究和战略布局方面走在前列；中科院、南洋理工、哈工大等全球知名研究院校的论文研究成果较为丰富（高长元，2021）。根据上述统计与计量，中美高校毋庸置疑承担着80%以上全球人工智能人才培育与输出。

在高校的培养目标及体系方面，英美起步早，从高校培养推广到全民素质培养。2021年，美国在人工智能国家战略中提出“全方位培养一批多元化、有道德的人工智能队伍，维持美国领导地位”的人才培养目标。《国防教育法案II》重点资助STEM和人工智能类课后项目和暑期学习项目；加强对K-12教育中STEM类教师的招募和在岗培训；联合美国国家科学基金会（NSF）创建STEM类奖学金（计划面向25000名本科生、5000名研究生、500名博士提供STEM类奖学金）。除了在高等教育阶段外，美国将人工智能教育全学段覆盖，同时重视吸引女性和少数民族学生等代表性不足群体和弱势群体参与到人工智能培训计划中。英国提出金字塔人才培养目标，旨在培养适应未来行业发展的多层次人工智能技能人才，在培养高水准的人工智能研究型的人工智能研发专家、博士、硕士外，还注重较低层实用人才技能的培养，重视全民STEM教育及数据技能培养。

不同于美英，德日将高等教育和职业教育柔和并进，培养更多专业技能人才。《德国人工智能发展战略》（2020）提出未来德国人工智能人才促进工作聚焦以下几方面：

（1） 为应用科技大学的青年研究者创造具有吸引力的工作和研究环境，增加相关资助；

（2）开展人工智能挑战赛，设立德国人工智能奖项“人工智能德国造”；

（3）与德意志学术交流中心（DAAD）共同设立新的青年研究者资助计划；

（4）资助基于人工智能和大数据的高校教育数字化创新；

（5）通过将人工智能作为课程内容，促进未来学术人才的培养；

（6）通过利用人工智能提高高校的教学质量和水平；

（7）基于人工智能，构建职业教育在线技能提升网站；

（8）开展创新挑战赛（职业教育数字平台），以构建创新的、以用户为导向的、可持续的数字继续教育空间；

（9）与各州协商提高人工智能教授的工资水平；

（10）通过区域创新体系和集群设立针对青年女性的人工智能教育计划。

与德国重视人工智能技术人才培养类似，日本从教育改革入手，将信息技术能力培养贯彻为全民培养模式，集中产官学资源，强化社会人员职业再教育，积极引进国际人才引进，鼓励创新创业。

与上述各国不同，中国虽然起步晚，但从教育改革入手，培养力度大。中国着重强调建设人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高等教育体系，在研究生阶段点强调“人工智能+X”相关交叉学科的设置，分层次培养人工智能应用型人才。

02

应用型人才校内培养方面：

美国“全民化、终生化”

德国“双元制、新学徒制”

中国“校企合作、产业融合”

应用型人才是人工智能人才培养机制的重要产出。纵观全球人工智能应用型人才的培养，美国、德国、中国应用型人才培养体系各具特色。美国应用型人才培养贯穿学历教育的各个阶段，职业教育以社区大学为主，呈现“全民化、终生化”特征。社区大学是美国应用型人才培育的重要主体，授予“associate degree”学位，为当地就业市场提供技术型人才。德国双元制教育是以理论与实践培养交替进行的教学模式，有职业学校负责理论教学，企业则负责实践教学。

图1 德国人工智能职业教育培养体系

近年来中国政府大力支持职业教育发展，强调要创新各层次各类职业教育模式，坚持产教融合、校企合作，引导社会各界特别是行业企业积极支持职业教育。其中，高校是教育改革的内生动力，企业是市场需求的外生拉力。

图2 中国人工智能职业教育培养体系的内生力

03

以BAT为代表的中国人工智能人才

校外培育起步晚，发展快

中国人工智能人才校外培育体系以企业巨头BAT为代表，从2012年逐渐开始建设，百度人工智能团队成立时间最早，主要在自动驾驶领域上发力。对于人工智能应用型人才的培养BAT分别成立了百度云智学院、阿里云大学、腾实学院开展模式多样的应用型人才培养。除了与国外科技巨头类似的在线课程、免费实验项目外，三家人工智能学院均因地制宜地设有职业证书认证体系，为个人和讲师提供资格认证，大力推动“1+X”职业教育体系的建设，认证人才进入企业可以获得优先推荐。

中国人工智能人才校外培育体现为短期训练和IT职业培训。短期训练围绕人工智能技术型企业展开，具有品牌效应和认证效果。中国人工智能训练营大多面对在校生或是职场新手，是对校内培养的有力补充和实践延伸，主要依托于人工智能技术型企业的实验平台、实验数据，强化实战经验，学习科技巨头的先进理念和产业应用实践案例。培训教师队伍是由各大科技巨头公司的技术负责人、高校知名学者、行业领袖等组成。例如，企业自主开展的创新工程DeeCamp人工智能训练营独创的“知识授课+实践课题”模式，让学员们既可以近距离与科研及产业领域大师沟通交流，也可以与志同道合的小伙伴结队，亲身体验人工智能技术应用于实际场景，积累实战经验。企业与学校合作开展的“南开大学—英特尔人工智能训练营”，邀请人工智能相关领域专家学者、英特尔公司技术人员等开展为期10天理论、实践教育。

人工智能应用型人才是IT职业培训的重要服务输出。中国逐步形成针对人工智能应用型人才的学习路径规划和个性化课程安排，重视职业培训的辅导服务。目前IT培训市场分为三大阵营，第一阵营是以达内科技为代表，通过“双师模式＋校企合作＋就业输出”的商业模式占据发展先机；第二阵营以传智播客、火星时代、麦子学院、开课吧为代表，商业模式成熟，有一定的师资和科研团队力量，渠道能力出众，具备一定的品牌积累，但产品较为单一；第三阵营企业数量多，以麦肯教育、极客学院为代表，在小范围地区或某细分产品领域具有一定的占有度。

作者：赵程程，上海工程技术大学管理学院

本文转载自微信公众号爱科创

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