当前，人工智能已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻改变着人们的生产方式、生活方式、学习方式。而从全球竞争态势来看，人工智能人才队伍建设总体上呈现出美国领跑，中国并跑，德国、英国、印度、日本、加拿大等国跟跑的局面。

不过，由于起步较晚、经验积累不足等原因，我国人工智能人才培养体系目前仍然面临教学模式与实践脱节、课程设置难以覆盖广泛应用场景、师资力量无法匹配行业需求、培养体系分散缺乏系统性等问题。

相关调查报告显示，83%的高校教师认为人工智能课程不仅是知识教授，更需要基于真实场景的项目资源，78%的高校教师表示高校现有的机房资源难以满足大型的人工智能模型训练。

张炜表示，我国的人工智能人才培养存在的短板，主要表现在人工智能人才存在总量不足与结构失衡；高校人工智能人才培养中存在理论与实践脱节现象，特别是缺乏高水平的人工智能课程建设经验、缺少海量优质的数据与算力资源，缺少先进实践教学资源、缺少前沿师资力量、缺少适合的学习工具等；企业人工智能人才培养尚未形成有效的闭环生态体系，顶尖的人工智能企业人才培养也存在过度依赖国外生态的等问题。“综合来看，我国人工智能人才培养亟待构建基于深度产教融合的人工智能人才培养生态系统。”

人工智能产业的竞争，很大程度上就是人才竞争，而人工智能人才培养规模、结构、质量，则决定着人工智能领域未来的竞争态势。基于此，从K12到高校到社会开发者的“全学段”和重构各行各业的“全面覆盖”的人工智能人才培养体系，已经成为各国AI人才培养战略竞争的焦点。

“全学段和全面覆盖的人才培养体系下，更精准、更细分的AI人才培养‘分化’模式也成为当前主流趋势。”百度高校合作部副总监计湘婷接受记者采访时表示，对于国内人工智能技术的领军企业而言，高校人工智能教育教学中亟待解决对AI产业应用的了解、算力和数据资源缺乏等问题，恰恰是包括百度在内的人工智能企业优势所在。

据了解，百度凭借着丰富的数据、算力和技术资源，长期深耕人工智能人才培养，形成了包括高校战略合作、科研合作、专业共建、师资培训、教材出版、技术竞赛、实践基地、校园活动等一体化AI人才培养生态体系。

报告对国内外人工智能人才发展现状和趋势进行系统梳理，明确了我国人工智能人才培养亟待解决的问题，并进一步提出建设政产学研一体化人工智能人才生态系统的发展思路。

报告建议，应进一步提高人工智能人才培养在教育系统中的地位，成立“人工智能人才培养专家委员会”，组织编制覆盖全学段和全民教育体系的国家人工智能人才培养专项发展规划；以“新工科”建设为契机，推动建立基于国家战略性新兴产业实践的“政产学研一体化”人工智能教育体验平台，打造一批集教育、培训及研究于一体的区域共享型人才培养实践平台与基地；谋划建设国际人工智能人才培养标准化组织，探索开发引领世界的人工智能教育标准体系。

来源: 科技日报 作者: 陈杰

本文作者：cedu

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