冯桂锋

（佛山市网络舆情信息中心，广东 佛山 528000）

0 引言

人工智能，“重新定义未来”。作为新基建领域之一的人工智能发展前景愈发广阔，将在新基建的进程中释放出更大的能量，一场全新的科技革命“蓄势待发”。人才是创新的第一资源，是促进产业升级、推动高质量发展的重要支撑。在人工智能春风已经来袭、新基建号角已经吹起的时代背景下，我们需要破解人工智能新基建视域下的人才发展问题，对症下药，促进人工智能技术带给人们更多的精彩。

1 人工智能新基建人才的重要性

人工智能是当今世界最前沿的科技之一，具有高附加值，与人们的生活息息相关。人工智能是国家科技竞争力的重要体现，作为第四次工业革命的核心技术，它已成为新基建的核心驱动力。人工智能作为新基建的重要领域，主要建设方向包括人工智能芯片底层硬件发展、通用智能计算平台搭建等。人工智能正成为当今世界最炙手可热的产业新生态，未来人工智能领域将是全球科技和产业创新的主要舞台。人才是支撑产业发展的核心关键要素，人工智能产业作为当今世界上技术密集度较高的产业之一，各国对人工智能产业发展所需人才更是求贤若渴。世界主要经济体国家都高度重视未来人才培养和聚集对人工智能发展的基础性作用。此外，人工智能新基建需要的人才，并非仅仅在高校完成学业就可以直接上岗并能给社会及企业带来效益。相比5G 基站、大型数据中心、充电桩等通过投资可以拉动，人工智能人才培养则是一项复杂性、长期性、系统性工作，人工智能在教育、实践、认证等全面环节中还未形成系统的培养体系，并且人工智能工作因与实践结合紧密而在实际场景中人才需求相对立体化和多样化，因此很多人工智能相关专业的学生，从学校毕业到在工作发挥实际作用、能够“挑大梁”，依然有很长的路要走。因此，在新基建大战略背景下，能否抓住新时代的变革机遇，关键看人才，尤其是高素质人才。对于人工智能领域也是如此，只有加快人才培养的步伐，才能适应人工智能新基建产业快速发展的需要。

2 人工智能新基建人才存在的问题

2.1 人工智能学科建设滞后

我国人工智能产业人才供给严重不足，主要原因可归为相关研究起步晚、产业沉淀不足等。我国人工智能研究开始于20 世纪80 年代，但由于基础相对较弱、参与研究的科研机构和高校数量有限，无法实现规模化培养和输出人才，导致我国人工智能产业人才资源先天不足。2017 年后，以人工智能学院、人工智能专业为代表的人工智能专项人才培养在全国快速展开。但当前依然处于人才培养方式的初期探索阶段，人工智能产业人才的培养速度依然较慢，且研究领域集中在模式识别、自然语言理解、专家系统和机器人方面，而行业内部自发的人才培养还没有成体系发展，由此现阶段我国学校和产业两个端口高质量人才供给水平仍然很低。同时，目前在我国人工智能研究生招生规模十分有限，国内后备人才储备相对不足。“在美国综合排名前300 的大学中，有201 所开设了172 种计算机科学研究生专业，其中人工智能专业成为学生选择的主要方向和最大热门。除此之外，美国已经在高中阶段开设了人工智能方面的课程，而在我国的高中教育阶段尚未开设与人工智能相关的课程。”与美国等发达国家的人工智能学科建设相比较，我国现阶段高校人工智能相关的师资、课程依然不够完善。

2.2 人才不能匹配新基建产业发展节奏

在我国现有科研体制下，国内高校和科研院所的科研人员多偏重对理论的研究，与当前现实产业发展和企业需求有一定的“脱轨”，产学研用的配合度不高，造成一定程度的重复劳动和科研资源浪费等现象。从高校方面讲，“高校是承担人工智能人才培养任务的主力军”，但当前我国人工智能产业人才规模化、体系化培养刚刚起步，高校过去一段时间培养的人才无法直接满足人工智能产业的实际需求。从企业方面讲，知识密集、多学科交叉等特性为人工智能产业设立了较高的人才准入门槛，企业对人才的岗位能力有着较高的要求，而应届生缺少人工智能知识储备与实践经验，很难直接匹配企业的用人需求。根据企业调研结果反馈，应届毕业生在岗培养普遍需要一年以上的时间，这导致绝大多数的初创型人工智能企业缺乏人力、财力去培养应届毕业生，直接降低了企业对应届毕业生的需求程度。

2.3 人才制度激励不足

人才制度及政策创新是保证国家人工智能发展所需人才的基础前提。2017 年7 月，《新一代人工智能发展规划》发布，我国将人工智能发展上升为国家重点发展和培育的产业方向之一。但是，目前我国在人工智能领域的人才制度及政策创新力度还不够，有关部门还需根据中国人工智能发展的实际需要，做出相应的人才政策调整，或者对人工智能人才发展的布局进行优化。另外，在人工智能领域，依靠人才制度和政策创新，为企业发展提供优质人工智能人才的基本机制还不太流畅。这表现为：一是复合型的人工智能专业人才相对较少。人工智能领域与各行业的深度融合有赖于复合型交叉学科的人才培养，但部分学校人工智能相关或相近的专业由于跨学科支撑不够、学时限制等原因，“导致其毕业生专业知识相对单一，与传统计算机专业毕业生区分度不大，未能满足社会对人工智能复合型人才的需求。”二是人才结构不均衡。不同岗位类型人才结构失衡，多数人才集中在应用开发岗位，而真正有大量需求的实用技能岗位供给不足，但此类岗位对人才的吸引力有限；不同技术方向的人才结构也有失衡问题，相关人才在职业选择时也容易受舆论影响，追逐市场热点，而忽视自身定位与能力，导致出现在不同技术方向上与企业需求不吻合的现象。

2.4 人才引进力度不够

对顶尖人工智能人才的引进在一定程度上会影响未来我国人工智能产业发展的先发优势，因此人才引进工作是一项促进我国人工智能新基建发展的重要发力点之一。全球顶尖的人工智能人才主要分布在以卡耐基梅隆大学、斯坦福大学为代表的高校院所。近年来，美国、德国、日本等国家的众多互联网及科技企业对人工智能顶尖人才的争夺已经到了白热化阶段，纷纷不惜花重金吸引世界顶尖人才。当前许多世界知名的互联网及科技企业对顶尖人才的争夺已经成为常态，如谷歌、Facebook、Uber、苹果、微软等都已经开始投入重金招揽世界顶尖人工智能人才，并组建了与人工智能研究相关的科研平台和研究团队，在某些领域已经展开了较为深入的研究，取得了较为领先的地位。近年来，在国内以BAT 为代表的一些互联网公司也开始不惜重金从海外引进顶级的人工智能人才。2020 年1月初人工智能全球2 000 位最具影响力学者榜单在清华大学发布，中国学者规模位列世界第二，但高水平学者集中的研究机构匮乏，人工智能领域的人才队伍亟待加强。该榜单由中国工程院知识智能联合研究中心和清华大学人工智能研究院发布，人工智能全球最具影响力学者（200 名）和提名学者（1 800 名）分布于全球不同国家的高校和学术机构，美国有1 128 人，中国171 人，欧盟有307 人上榜。从这个榜单看，我国人工智能专业人才的培养和引进力度与国外优势企业还有一定的差距，我们需尽快弥补这些短板。

3 解决人工智能新基建问题的对策建议

3.1 强化顶层设计

人工智能作为新一轮产业革命的驱动力量，是引领未来的前沿性、战略性技术。新基建将推动人工智能迈向新的发展阶段，对人工智能高素质人才培养提出了新要求。在国家层面上，我国已经出台了相关政策，为地方执行及制定细则指明了方向。比如，2020 年3月，教育部、国家发展改革委、财政部联合印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，明确要求扩大研究生培养规模，并将人工智能纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围。2020 年8 月，人社部组织实施的人才服务专项行动明确提出，要围绕人工智能、大数据、区块链等新领域，研究开发专业技术类新职业标准，依托国家级继续教育基地，开展新职业专业技术人才研修培训，充分尊重人才成长规律，围绕“产业链”打造“人才链”，加强“高精尖缺”、交叉技能型人才培养，以“新人才高峰”引领“新基建高峰”，新基建发展的人才基石必将坚如磐石、更加牢固。从政策颁布方面看，我国越来越重视人工智能人才的培养。鉴于人工智能新基建的大背景，各地区要针对人工智能人才的实际，统筹各层次和各要素，统揽全局，加快制定或完善专门支持人工智能新基建人才培养的政策，特别是人工智能发展和人工智能人才培养的政策，以国家及各省市级的相关人才工程、计划为依托，围绕“构建基础理论人才和‘人工智能＋X’复合型人才并重的培养体系”，重点培养人工智能领域的紧缺专业人才、创新型科技人才、创业领军人才以及经济管理人才，实现制造大国向制造强国转变。

3.2 完善产学研用配套体系建设

完善的产学研用体系对促进我国人工智能新基建的发展壮大具有重要作用。从政府方面讲，面对人工智能产业链跨理论和跨技术的融合，政府部门拿出“实招”，整合人才培育和人才引进的多方优势，探索以企业为中心、以市场为导向、产学研用相结合的技术创新体系，建立教育、学校、产业和企业的联合协调机制，明确各自职责和任务，形成科教结合、产学融合、校企合作、校地协同的新基建人才培养合力，缩短从“学”到“产”的人才成长期，推动人才培养与社会需求深度对接，将基础理论研究和应用型人才培养融为一体，尽快补齐新基建人力资源缺口和短板，培养人工智能新基建过程中急需的专门化、复合型人才。

从教育方面来讲，人工智能新基建战略任务必然由教育来支撑，这是新基建机遇下赋予教育的重要使命。“人工智能教育是最美‘新基建’。人工智能知识会变得像空气和水一样，润泽新一代人，让他们对未来的世界拥有更多想象与话语权。从现在起，让新一代学子都能不费力地接受到人工智能教育，在通往智能新时代的道路上，他们就是中国的智造力。”围绕人工智能新基建的需求，加强高校在专业素养、技术开发、综合管理等多方面的优势，及时主动调整人才培养模式，面向产业链布局学科专业链，谋划人工智能新基建所需新专业建设，加快传统专业改造，做好专业设置的优化布局，以先行先试方式设置综合、交叉及边缘学科，打造新基建学科体系，鼓励高校设计多学科交叉融合的课程体系，构建专业设置与调整的动态机制，培养高校制订个性化培养方案，及时回应社会和产业对人才的诉求，使其能快速响应新技术、新经济、新业态需要。

同时，高校应与社会通力合作，搭建人工智能知识共享平台，建立人工智能和大数据的课程学习平台、项目开发平台和数据库，推动相关领域的学习和合作，通过搭建人工智能知识共享平台来打破专业研究前沿封闭。“知识是结构化的经验、价值、语境信息、专家见解和直接的非固定的混合体，作为一种特殊的产品，其价值只有在进行传递并使用的过程中才能显现出来。”人工智能知识的共享不但有利于提升学生专业素养、激励学生学习积极性、激发学生自主学习能力和创造力，也有利于人工智能专业的整体进步，形成互利共赢、相互促进的良好发展大环境。

从企业方面来讲，有科研能力及实践经验的人工智能企业应贡献自身力量，让中国在国际高科技赛道上保持先发优势。人工智能领域的龙头企业应以科技潮流为导向，以教育学科重大理论与科学应用问题为引擎，积极融入学校、科研院所人才培养建设项目，共建人工智能学院，通过参与交叉性研究项目、建设跨学科实验室等方法，精准匹配人工智能产业需求转变。鼓励放开全球优秀技术领先的人工智能企业在中国设立研发机构，加强与国内企业开展全方位的合作应用与技术交流，尤其是在高端人才培养、学科建设、顶尖实验室建设等方面，推动我国人工智能研发应用迈上新的台阶。

3.3 不断完善人才培养和引进制度

各级政府应不断加快完善人工智能领域的人才培养和选拔机制，加强人才储备和梯队建设，加快推进各项人才制度改革，营造具有促进人工智能发展特点的特殊政策、特别机制以及特优环境。同时，通过重点推动急需人才引进、重点人才和创新团队培养、高层次人才服务保障等，构建多层次、多元化的人才体系，保证我国人工智能发展拥有充足且持续的人才资源输入。除了完善人工智能领域的人才培养和选拔机制以外，还可以通过人才政策创新鼓励采取项目合作、技术咨询等柔性引进的方式，引进所需人工智能人才，壮大人工智能研究队伍。另外，人工智能研究必须国际化。我们要采取措施吸引国外高层次人才回国就业创业，加强对人工智能领域世界顶尖人才特别是优秀青年人才的引进，开设专门渠道，鼓励支持高校、科研机构、企事业单位引进顶尖科学家和高水平创新团队，以人才链、教育链补齐产业链、壮大创新链，实现世界人工智能人才的不断汇聚，构筑我国人工智能研究的人才高地。此外，各级政府还应当积极推动加强国际人工智能人才的交流，坚持培养与引进相结合的方式，鼓励国内人工智能领域专家团队与全球顶尖人工智能研究机构合作，允许鼓励和引导国内创新人才、团队加强与全球顶尖人工智能研究机构合作互动。