在人工智能（AI）深入推进的浪潮中，相关AI人才的培养和孵化，对人工智能技术、产业和生态整体的进步与革新起着至关重要的作用。社会需要什么样的AI人才？高校如何培养更优秀的AI人才？——这也是产业界、学术界一直关注的重要议题。

在不久前举办的“AI人才培养论坛”上，来自高校院所、企业等单位的专家汇聚一堂，围绕AI人才培养进行了深入的交流探讨。

多元化需求

天津大学人工智能学院院长胡清华发现，学院的学生毕业工作后，工资年薪往往可达到几十万、甚至上百万，比学校的老师的工资高多了。

“这对于我们来讲是非常高兴的事情，我们当然希望培养的学生比我们强，拿的收入比我们高。”胡清华说，“这也反映了社会的一个现象，就是社会上对人工智能人才的需求非常大，有巨大的人才缺口，物以稀为贵，人才缺了大家就用高薪聘请。”

北京中医药大学近年来引进了多位AI人才，辅助医药研究工作。该校管理学院副教授韩爱庆表示，AI+医药的结合越来越成为趋势，AI人才的引进，为相关科研效率带来了极大提升。

大连理工大学计算机学院副院长王宇新发现，一些文科专业也希望有AI人才的加入。“他们也希望在人工智能上得到新的知识，邀请我们的老师参加他们的课程。实际上，新文科和新工科的思想内涵是一致的，人工智能技术越来越普及，我们要给所有的学生提供智能思维。”

事实上，人工智能企业对AI人才的渴求更为激烈。而企业之间的人才引进较为“简单粗暴”，很重要的模式就是从一个单位把人才挖到另外一个单位，公司需要特殊专业人才的话，就会花很多的钱把人才挖过来。

“这几年AI人才跳动是非常快，我的一些学生前年在一个单位，一两年没联系之后，他已经换两三家单位了。”胡清华表示，“这说明社会上的AI人才很紧缺，同时也说明另外一个问题，现在AI人才处于有些无序竞争的状态。”

“对于一个企业来说，当然不希望自己的人才频繁变动、被别的企业挖走，刚刚培养起来的人才，马上被另外一个企业挖走，对于企业来讲是一个很大的损失。”胡清华认为，这些现象要值得警惕。

产教融合

2018年，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，强调加强人工智能与计算机控制学科交叉融合，强调高等学校必须在计算机与科学技术学科的基础上要设置人工智能的学科方向，从而进一步促进学科的交叉和进展。

“这给了我们在人才培养上指明了方向，人工智能人才的培养必须要提上日程。”王宇新说。

“AI人才的需求非常广泛。”胡清华表示，无论是百度、腾讯等大企业，还有一些小的人工智能创业企业，以及一些利用人工智能技术、或从事智能制造或者相关联的企业，也有AI人才的需求。“要产教融合，培养AI人才。”

为解决人才短缺问题，大连理工大学计算机学院把人工智能作为方向模块课培养。“我们开展了反向设计培养方案。首先要设立一流计算机科学培养目标，需要有什么样的能力，需要掌握什么样的知识？在按照这样的目标，把培养方案设计出来，形成在电子信息大类上的专业体系，并对未来研究生去工作的目的地有所预测。”王宇新介绍。

在培养体系里有两条主线、两条支线，大连理工大学计算机学院的学生有两条培养主线。“一是系统能力培养、二是编程能力培养。两条支线：创新能力、编程能力。多个方向设计，包括系统开发、软件技术、人工智能、前沿技术。”王宇新希望这样的设计，能让学生既有扎实的基础，又能够接触产业所需。

在百度AI技术生态部总经理刘倩看来，现在企业需要的AI人才，是复合型的人才。“我们发现人工智能的应用，不仅仅单纯是算法和工程的问题，它其实是非常综合的问题，从业务到工程到算法，都非常需要复合型的人才。”

刘倩表示，企业界所擅长的事情是基于应用场景，看到大量的应用，知道产业界需要什么样的人才，高校可以非常体系化地进行理论到实践的人才培养。“应积极推进校企合作和产教融合，结合人工智能整个应用背景趋势以及复合型人才需求下，更深入的合作协同，开展专业AI人才的培养。”

完善培养方案

目前，近两三年来，全国有三四百所高校申报了人工智能专业或者智能科学与技术专业。胡清华指出，目前高校的AI人才的培养方案里面，有很重要的一个问题，可能会呈现同质化发展的趋势。

“怎么精准的匹配？要平衡基础研究的需求、技术开发需求以及产业化需求。在这个过程中，产业结构、人才培养结构、人才在数量上的分配，希望有机构能够做一些前景的研究和探讨，能指导和引导不同人才培养的特色，培养阶段自身的优势，注入到人才培养里面去。”胡清华说。

大连理工大学计算机学院此前提出了“X+人工智能专业”的设想。“除了计算机之外，我们学院还有其他的5个专业，这5个专业都和人工智能相关，在这5个专业里都提出X+人工智能专业模式，现在的学校可以通过选修人工智能的课程，把自己专业的出口变成和人工智能相关的出口。”王宇新介绍。

目前，大连理工大学立足于学科交叉，以“技术创新、专业融合、资源整合”为理念，积极探索“X+人工智能”新专业。

“在2020级我们做了规划，要有比较强的数学基础，第一年学生不分专业，要上很多和编程相关的课程，专业选修上设置了数学拓展、学科拓展、交叉课程等。”王宇新介绍。

针对智能制造，大连理工大学机械学科特别强，对人工智能人才的需求也很旺盛，所以一些学生也学习了相关智能制造的内。很多老师在做智能交通方面的研究，所以学院又做了智能交通的课程体系。

王宇新希望，这样的一些探索实践，能够培养更多更优秀的专业AI人才，满足社会所需。