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缺口超500萬 中國如何補齊人工智能人才短板
發布時間：2019-07-10 分類：趨勢研究
進入人工智能時代，人才也在快速迭代轉型，新時代呼喚更多的人工智能人才。放眼全球，各國的人工智能人才都非常稀缺，人工智能公司ElementAI發布的《2019年度全球AI人才報告》指出，全球人工智能人才的數量不斷攀升，但頂級人才仍然供不應求。根據中國教育部門測算，我國人工智能人才目前缺口超過500萬，國內的供求比例為1:10，供需比例嚴重失衡。不斷加強人才培養，補齊人才短板，是我國的當務之急。
中國人工智能人才的現狀
中國人工智能人才存在較大“缺口”，中美差距較大。國外企業ElementAI發布的《2019年度全球AI人才報告》顯示，中國成為全球最“吸金”的國家。由于國內的創業環境、政府支持和大數據沉淀，中國人工智能領域的投融資占到了全球的60%，吸引了較多擁有技術的海外留學生回國發展。即便如此，中國在人才培養和人才吸引方面仍然與美國存在較大差距。數據顯示，58%的中國高級研究員在美國攻讀研究生，35%在中國讀研究生，7%在其他國家(澳大利亞和英國)讀研究生。在畢業于美國院校的中國高級研究員中，78%留在美國研究機構工作，僅有21%回到中國研究機構工作。該報告還顯示，全球吸引人工智能人才的國家中，排名前五的是美國、中國、英國、德國、加拿大，共占據了72%的人工智能人才。中國雖然位列前列，但數量上僅有美國的四分之一，與美國存在較大差距。
培養模式是限制中國人工智能人才的“短板”。清華大學2018年6月發布的《中國人工智能發展報告》顯示，中國的論文總量和高被引論文數量都排名世界第一。的確，中國采用了“規模性生產”的人才模式，加快了人工智能人才的培養。但是，數量上的優勢并不意味著質量上的價值。中國的頂級人工智能人才僅僅排在第六名，前面分別是美國、英國、德國、法國、意大利。在人才培養上，美國遙遙領先：44%的博士學位是在美國獲得的，在中國獲得博士學位的約占11%，其后是英國(6%)、德國(5%)以及加拿大、法國和日本(均為4%)。
歷史上，中國人才培養偏向于應試教育，其弊端是束縛人的獨立思考和創新能力。在這種培養體系下，容易培養出“半人”而非“全人”，對中國的科技領先產生了一定的消極影響。雖然，中國現階段教育體系已經獲得了長足進步，但是歷史遺留問題仍需要長時間來消化，未來需要重視長期導向的基礎型人才，為尖端人才的培養做“儲備”。
中國人工智能人才的未來
立足基礎教育，進行深度省思與變革。《中國公民科學素質建設報告》顯示，2018年，我國公民具備科學素質的比例達到8.47%。雖然相比于2015年的6.2%提升了2.27%，但國民的科學素養仍在世界平均水平之下，這一點值得我們注意與省思。中國人工智能人才要發展，國民的基本科學素質是根基，而素質的提升又離不開教育的發展。中國與美國等發達國家在教育上的差異，不是體現在教材上，而是在教育理念和教學方法上。未來的教育要注重啟發式的培養，鼓勵學生互動和質疑，突出創新思維的培養。
首先，樹立正確的科學觀。在培養人工智能人才的問題上，不僅要強化通識教育，更重要的是激發學生的好奇心，引導他們對科學的熱愛，樹立正確的科學觀；其次，注重基礎層面算法人才的培養，將計算機科學嵌入中小學生的必(選)修課之中，注重培養學生在日常學習過程中對計算機的學習與運用，強調在啟發、互動和實踐的過程中，培養學生思考和創新的能力；再次，營造開放和寬松的創新環境，要真正成為人工智能人才大國，不僅需要培養一批本土的高素質的科技隊伍，同時還要集聚全世界的優秀人工智能人才，這就需要以環境為依托，需要通過政策導向與市場優化雙管齊下，營造良好環境。
以新時代人才發展理念為引領，打造“政產學研商”聯動發力的人工智能教育生態。人工智能人才的培養既是產業發展的需要，又承載著社會責任與歷史使命，需要政府、高校、企業和社會各界共同努力，依托社會治理的力量構建新時代人工智能教育生態。我國政府對人工智能人才的培養極為重視。2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，將“加快培養聚集人工智能高端人才”列為重點任務，并對人工智能相關教育提供了大量資金支持。2018年，國家投入到高等職業教育領域的費用是2900億元，而2019年的預算是3000多億元。
高校在人工智能人才的培養上剛剛起步，從長遠來看，人工智能產業的發展和人才的培養，迫切地需要高校積極發力，廣泛開設人工智能專業。2018年，呼聲極高的人工智能專業正式被列入新增審批本科專業名單，全國共有35所高校獲取首批成立該專業資格。但由于尚處于試水階段，仍面臨著諸多未知與挑戰，比如人工智能技術迭代太快，本科教育能否適應這種速度？是否需要細分研究方向？如何進行課程設置，等等。
因此，我們建議：首先，將人工智能專業建設要務設定為構建合理的知識體系，把卷積神經網絡、循環神經網絡、深度強化學習等作為核心的知識體系，輔以大數據、云計算等課程，從而形成系統體系。
其次，注重人工智能教育師資培養與開發，目前全球共有30萬人工智能人才儲備，但只有不到1/3的人才在高校，而其中中國高校界更是少之又少。這就需要校企聯動發力，在實踐中結合理論彌補這一缺口。例如，百度自2018年5月起，就已連續舉辦4期深度學習師資培訓班，累計培訓教師超過400人次，內容涵蓋學術交流、課程構建、實驗實訓、平臺應用等教學環節，同時通過高校搭臺、企業助力的方式，培養數據型和算力型高校稀缺人才資源。
最后，在此基礎上，大力推動校企合作，注重科技創新和產業發展的深度融合。其一，校企攜手合作，致力于改變高校人才滯后于企業發展的現狀；其二，企業技術賦能高校研究，助力產學研融合落到實處。例如，百度目前已經形成了囊括師資培訓、課程共建、教材出版以及學生賽事等多個維度產學融合生態；騰訊以產業為驅動，將產業人才需求聯合高校轉化為專業設置，將企業職業標準轉化為課程內容，將企業生產開發過程通過實訓項目轉化為教學過程；阿里參與的校企合作，則更側重學術及研究，將真實的業務場景和全球院校的科研實力結合，是阿里校企合作的最大特色。
未來的人工智能人才發展，將從基礎教育改革開始，依托社會治理的力量逐漸構建形成人工智能教育生態。這是一段漫長的道路，需要我國政府、高校、企業和社會共同努力。
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