人工智能(AI)的发展已达60余年，涉及范围非常广泛，拥有比一般科技领域更复杂、更丰富的内涵。近两年来，人工智能数据、算法和计算能力的生态条件日渐趋于成熟，产业发展的外部形势有着诸多问题亟待得到解决，全球人工智能产业的发展迎来新一轮战略机遇期，我国的人工智能人才培养也迎来黄金窗口期。

　　一、供不应求：人工智能人才的培养现状

　　2018年，中国发布的《新一代人工智能发展规划》中提出，“到2030年，中国要成为世界主要人工智能创新中心”。2019年，德勤公司发布的《未来已来·全球AI创新融合应用城市及展望》报告显示，至2025年世界人工智能市场规模将超过6万亿美元，人工智能产业将成为未来全球数字经济发展的重要推动力。人工智能是面向未来的技术发展方向，全球国家和地区之间的人工智能产业竞争的核心是人工智能人才的竞争。

　　猎聘网发布的《2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》对比研究了全国AI&大数据领域与互联网行业的人才需求变化趋势，发现截至2019年第二季度，AI&大数据领域人才需求较2015年第一季度增长超11倍，且AI&大数据的人才需求增长倍数明显高于互联网行业。中国新一代人工智能发展战略研究院发布的《中国新—代人工智能科技产业发展报告?2020》显示，我国人工智能企业数量仅次于美国排名全球第二。根据测算，目前我国AI人才缺口超过500万人，AI人才供求比例已经到了1∶10，供需严重失衡。按此推算，2050年AI领域的供求缺口有望达到1000万，整体的人才稀缺问题不容乐观。快速增长的人工智能人才需求与落后的人才供给间的矛盾不断加大，对AI领域的人才培养及人才短板的填充，是人工智能发展的重中之重。

　　二、产教融合：人工智能人才的培养模式

　　人工智能的落地应用是个复杂的系统工程，涉及多个产业链上下游环节，无论是创新程度还是落地应用程度都与传统产业有明显的不同，因此岗位要求相比于传统产业简单的人力开发，人工智能产业更加强调人才的多层次属性。与传统学科的人才培养模式不同，在人工智能人才培养领域，人才类型主要分为研究型人才和应用型人才，应用型人才主要包括方案应用型、方案开发型;研究型人才主要包括算法应用型、芯片、开发、算法设计开发型等。人工智能人才的多类性决定其人才培养模式的复合性，在人工智能人才培养过程中，政府、企业、高校都发挥着重要的作用。

　　图1 人工智能人才培养的模式图

　　资料来源：作者自行绘制。

　　在人工智能人才培养过程中，政府发挥主导及协调作用。政府通过建立高校、研究机构、企业等多方参与的长效沟通机制，加强企业与学校的人才双向交流，探索和建立互惠共赢的合作模式。此外，政府通过加强校企合作项目的规范化管理，确立企业参与人工智能高层次人才培养的主体地位，明确企业在人才培养中的权利与义务，加强知识产权保护，保障企业权益。政府通过完善立法、政策激励与机制创新，能够逐步探索出一条符合人才培养规律、符合企业发展需要的有效途径，为我国抢占世界科技前沿，取得人工智能领域引领性原创成果的重大突破，提供更加坚实的人才支持与智力支撑。

　　高校主要通过学科建设、科研合作等方式开展人工智能人才的培养。当前我国高校的人工智能人才培养主要呈现出两大特点，一是多学科融合培养趋势明显，二是适应新技术、新产业的专业建设步伐加快。在现设专业中，电子类、计算机类、自动化类、通信类、数学类等专业方向是孕育人工智能人才的主要专业方向，除此之外，在行业融合的背景下，高校也纷纷开设人工智能跨学科专业，覆盖统计学、心理学、计算机、数学等多个专业领域。人工智能专业的设立加速了人工智能与基础教育学科的融合，人工智能人才的培养是适应经济社会发展需求和产业升级的必然要求，有助于培养出一批具备跨学科、跨行业的复合型人工智能人才。我国国内涉及人工智能教育的领军高校包括清华大学、北京大学、中国科学院、浙江大学、南京大学等重点高校，高校仍然是我国人工智能人才供给的主要力量，人工智能被纳入高校本科专业加速了人工智能产业专项人才的培养进程。

　　表1 CSRankings 2019年-2020年中国AI排名TOP20高校

　　资料来源：CS Rankings(注：排名分值计算主要依据各个机构在AI领域的顶级学术会议发表的论文数量的几何平均数。)

　　企业通过技术培训、实训基地建设、专业共建等方式参与到人工智能人才培养的过程中。一是提供海量数据和教材体系助力高校深度教学。在人工智能人才培养过程中，通常需要依靠大量数据进行培训，缺乏数据的人工智能就是无米之炊。以百度、腾讯、阿里、华为为代表的公司为高校贡献了大量的数据助力高校人工智能人才教学。二是和高校共建和实训基地推动高校学科建设。新一轮人工智能发展的时代浪潮下，全国人工智能人才缺口高达百万量级，教育部等三部委发文要求加快人工智能研究生培养，教育部两年内批准数百所高校新增人工智能/大数据相关本科专业。在此背景下，我国企业与高校共建人工智能实训基地，与大学签署战略合作框架协议，整合软件平台、实训培训、技术指导的优势资源，与高校协力合作共同致力于推进顶尖AI人才培养和课程建设。此外，国内诸多高校也已经开始着手筹划和建设人工智能学院、人工智能研究院，通过联合人工智能产业链各环节领先企业，如百度、腾讯、阿里等，着重培养人工智能应用开发型人才。

　　表2 我国部分科技型企业AI人才培养平台建设

　　资料来源：根据网上公开资料整理而来(若有不妥，侵权即删)

　　从现实情况上看，我国的人工智能人才培养体系逐步形成，产教融合已然深入到人工智能人才培养的过程中。在此模式下，政府提供人才培养的科研方向和资金支持，高校培养学生具有人工智能思维、理论和实践的能力，企业引导将人才落到实处以解决产业需求的问题。

　　三、前景广阔：人工智能人才的就业发展

　　近几年来，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业应届生备受企业关注，据业内人士报告，人工智能人才在未来4到5年内仍然具备有广阔的就业空间。一是薪酬可观。人工智能岗位薪酬更集中在高薪区间，在职位小类中，相对于平均招聘职位数前20名，平均招聘薪酬前20名中的人工智能、数据工程师与产品经理相关岗位占据席位更多，人工智能相关职业的起薪在30-40万元，特别优秀人才没有封顶。供不应求，就决定了人工智能必然需要用高薪来召集人才，很多企业甚至给高薪都找不到人，人工智能相关热门岗位如算法类岗位的薪酬水平也水涨船高，连续三年保持着15%以上的增幅，2019年时已达到了其他岗位平均水平的1.5-2倍。二是就业方向广阔。人工智能技术仍然处于发展阶段，整体行业来看人工智能主要就业方向在于科研机构、高校讲师、互联网企业软硬件开发人员三个主要的方向，科研机构主要对人工智能技术进一步的探究，高校讲师以及培训机构讲师主要是为人工智能的应用储备人才力量，互联网企业软硬件开发是目前人工智能人才的主要就业方向，具体在智能制造、产业升级、搜索方向、计算机视觉和模式识别方向、智慧生活和智慧城市、无人驾驶汽车、医学图像处理上具备很大的前景。可以预见的是，人工智能人才将在今后很长一段时间内引领科技和社会的发展。

　　四、结语

　　时下，人工智能已经成为最受欢迎的专业之一，为了满足市场对人工智能人才的需求，我国需要加快高质量的人工智能人才培养。未来我国的人工智能人才培养模式亟待广泛吸纳各类型、各领域的人工智能相关企业，为更多高校提供多场景的实践经验、实训课程和一线实践专家，保证高校培养的人工智能产业人才能够更广泛地适应多类型的场景需求和行业需求，推动产教融合人才培养模式在参与主体和培养方式等方面的进一步完善。

　　|参考资料|

　　[1] 教育部.高等学校人工智能创新行动计划[R]. http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html

　　[2] 德勤会计师事务所.《未来已来·全球AI创新融合应用城市及展望》[R]. 2019.9

　　[3] 猎聘.《2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》[R]. http://www.cbdio.com/image/site2/20190902/f42853157e261ed6c9e638.pdf

　　[4] 中国新一代人工智能发展战略研究院.《中国新—代人工智能科技产业发展报告?2020》[R]. 2020.6

　　[5] 中国信息通信研究院政策与经济研究所，人工智能与经济社会研究中心. 全球人工智能战略政策与观察.[R].2020.12.

　　[6] 清华大学与中国工程院知识智能联合研究中心.《智慧人才发展报告》[R]. 2020.1

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　　作者 | 魏丽娜 王良 徐沛鋆