文 / 張巖

當前，全球人工智能教育領域較發達的國家和地區都已逐漸將人工智能人才的培養規劃到了國家的頂層戰略之中。近日，由億歐智庫發布的《2021全球人工智能教育落地應用研究報告》（以下簡稱報告）顯示，全球從事AI人才培養的教育企業數量來看，排名前四位的依次是美國、中國、歐洲地區以及印度。目前，基本上所有的發達國家以及較大的發展中國家都已經提出了相關的人工智能產業政策，在產業政策大多對AI人才的培養進行了部署，AI人才培養已經被放到了一個新的高度。

各國AI人才培養漸成體系

人工智能產業發展的核心動力在于人才，一方面隨著人工智能產業的發展會帶動培養出更多的人工智能人才，另一方面人才的培養可以進一步反哺人工智能產業的發展。報告指出，人工智能產業人才可根據稀缺程度分為幾個層面，最為稀缺的是科學家人才，其次是算法人才和應用型人才，第三為數字藍領人才，他們大多數分布于其他產業，通過培養可以轉化為人工智能產業人才。各國廣泛開展科學素養培養，探索形成完整的人才培養體系。

中國：AI人才培養體系逐步形成，高校先行

高校是中國培養人工智能產業人才的主要場所，據不完全統計，截至2020年12月，已有145所高校設立了人工智能學術組織，包括人工智能學院96所，人工智能研究院66所，其中19所高校同時設立了人工智能學院和人工智能研究院，亦有院校設立了兩個人工智能研究院。

近年來，隨著中國對人工智能的重視程度不斷提高，人工智能課程逐步延伸到中小學階段。2017年8月，中共中央、國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，其中明確提出應逐步開展全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智能相關課程并逐步推廣編程教育，2018年1月，教育部印發了《普通高中信息技術課程標準（2017年版）》（簡稱《新課標》），《新課標》中增加了數據與計算等必修課內容以及數據結構、人工智能、開源硬件設計等AI相關選修課內容。報告分析指出，當前階段，中小學校人工智能教育主要以信息技術/創客課程的形式或專門的人工智能課程形式展開。

美國：AI人才培養體系相對健全，本土培養與外部人才引進并重

美國人工智能發展較早，產業人才相對充裕，尤其是高校人才培養。根據QS全球computer science& information systems專業綜合排名看，2020年全球開設計算機科學與信息系統相關專業的高校共收錄了601所，其中美國占據了212所，對于計算機領域人才向人工智能的轉化具有極大的優勢。

報告指出，從企業培養角度來說，美國企業開展人工智能研究和培養的時間也要早于中國企業，谷歌、微軟、IBM等企業10年前已在布局人工智能。美國AI人才培養重視對國際人才的引進，為從事特定技術領域（其中包括AI領域）的高精尖人才提供移民簽證途徑。據公開資料顯示，美國最大的AI人才庫中有一半以上是外國人。

德國：AI人才對于產業的適應性更強，人才培養措施較為全面、完善

德國常以職業教育聞名，其職業教育體系全球領先。在德國一般同齡人中20%為大學畢業生，將近80%接受的是職業教育，通過這種方式培養了大量的技術型人才，為其工業騰飛奠定了扎實的基礎。隨著人工智能的戰略性地位逐漸提升，德國近年來也開始在教育領域加大對人工智能領域人才的培養。2018年11月，德國的聯邦政府首次發布《聯邦政府人工智能戰略》，2020年12月進行了更新，重新確定了專人人才培養等5個方面的措施，人才培養方面，主要通過高等教育和職業教育來培養更多人才。

據億歐整理的德國聯邦政府網站顯示，德國《聯邦政府人工智能戰略》人才政策主要有：增加對青年研究人員的資助和資助計劃；開展人工智能挑戰賽，設立德國人工智能獎項“人工智能德國造”；資助基于人工智能和大數據的高校教育數字化創新；將人工智能作為課程內容促進學術人才的培養；基于人工智能，構建職業教育在線技能提升網站；開展關于“職業教育數字平臺”的創新挑戰賽，構建數字繼續教育空間；與各州協商提高人工智能教授的工資水平；設立針對青年女性的人工智能教育計劃。

印度：信息技術產業發達，但本土AI人才培養資源有限，人才外流嚴重

印度是世界上人口第二大的國家，也是世界上貧困人口最多的國家。根據2018年印度發布的《人工智能國家戰略：全民人工智能》報告，小學輟學率達49.6%，中學為29.3%。但就是輟學率如此之高的一個國家，印度的信息技術產業卻位于世界前列，甚至培養出了世界上頂尖的計算機人才，比如谷歌、微軟的CEO都是印度裔。

報告分析顯示，印度頂尖人才的培養得益于其擁有躋身世界一流的高校，如世界聞名的印度理工學院，培養了大量的計算機相關領域人才，流入硅谷和世界各地。近年來，印度政府在國家層面發布人工智能報告并專門對人工智能在教育領域的應用進行了規劃。且在2015年就成立了國家轉型研究院，可見其對人工智能的重視程度。在近10年間CSRankings AI 領域世界排名前兩百高校中，印度7所理工學院均在其中，均在100—150名左右，本土的AI人才培養實力不容小覷。

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各國加大產學合作

報告指出，從各國的AI人才培養體系可見，要建設一套完整的AI人才培養體系需要時間和各方面資源的配合，還要考慮到各國不同的教育體系和理念。

各世界頂尖大學是高精尖AI人才培養的主戰地。根據斯坦福大學2020年面向全球覆蓋美國、中國、德國、英國、俄羅斯、加拿大、瑞士等國家的18所世界頂尖大學的調查結果表明，在過去的4個學年中，計算機科學系在實用人工智能課程上投入了大量資金。在18所大學中，教授學生建立或部署實用人工智能模型所需技能的本科課程數量增加了102.9%，研究生課程數量則增加了141.6%。

從課程類型上來看，美國和歐洲地區課程類型較為豐富，中國仍以學士和碩士課程為主。隨著課程類型和細分學科的豐富，AI人才培養所需的教師資源越來越多，如何擴大教師規模吸引人才留用也將成為人才培養下一步需要解決的難題。

高精尖的特點決定了AI人才培養的時間更長，而對適應性的關注則是能在短期內為人工智能相關產業提供大規模的人才供給。報告認為，AI人才的數量和質量決定了人工智能應用及產業的發展規模，且應用人才和數字藍領人才的需求量大，基礎性崗位更多，僅依靠高校的培養供給無法滿足人工智能產業的職位需求，而從各國在校內和校外培養中都會發現，不管是校內培養中共建學科、實驗室、創新合作平臺等方式，還是職業培訓、企業內部培養，企業都在應用型人才培養上扮演了極為重要的角色，通過輸送師資力量、產業技術、產業實踐經驗來實現自身的技術突破和人才儲備。

據Elsevier Scopus數據庫顯示，從2015—2019年間產學界合作、合著的同行評審AI出版物數量來看，美國、歐洲地區以及中國有明顯優勢。

各國學術界和產業界之間的研發合作變得越來越重要，產學研中心數量激增，企業對大學研究的貢獻也逐漸增多。業內人士分析指出，當前，基于應用實踐的人工智能創新生態正在各國逐漸形成，未來，全球人工智能技術研究在產、學兩界的分界線可能會愈加模糊，由高校和企業合作完成的創新優化型和階躍型技術突破不斷增多，企業級人工智能研究院的重要性正在逐步顯現。

目前，全球科學素養培養體系逐漸完善，由于AI是一門跨學科領域的技術，科學素養的培養較為綜合，各國均在探索完善適應各國國情的科學素養培養體系?？茖W素養的培養方式也愈加多元，課程教學、科學實驗、科創比賽、資格認證等培養方式讓學習效果外化，結合理論與實踐多方面掌握知識。

報告統計顯示，越來越多人工智能人才培養相關的教育產品通過游戲化的互動課程，增加學習者的體驗感和趣味性。

此外，在當今世界各國AI人才短缺的情況下，AI人才培養的教育企業是除高校和企業外的人才有力培養途徑，既為企業輸送了應用型人才，也通過針對青少年的科學素養培養儲備了大量潛在的AI人才。