文/张岩目前，世界上人工智能教育较发达的国家和地区已逐步将人工智能人才培养纳入顶层国家战略。近日，EO智库发布的《2021全球人工智能教育落地应用研究报告》（以下简称报告）显示，全球从事AI人才培养的教育企业数量排名前四的分别是美国、中国、欧洲和印度.目前，基本上所有发达国家和较大的发展中国家都提出了相关的人工智能产业政策。大部分产业政策都对人工智能人才培养进行了部署，人工智能人才培养迈上了一个新台阶。.各国人工智能人才培养逐渐形成体系。人工智能产业发展的核心动力在于人才。一方面，随着人工智能产业的发展，将会培养出更多的人工智能人才。另一方面，人才的培养可以进一步反哺人工智能产业的增长。发展。报告认为，人工智能行业的人才可以按照稀缺程度分为几个层次。最紧缺的是科学人才，其次是算法人才和应用人才，第三是数字蓝领人才。其中大部分分布在其他行业。可转化为人工智能行业人才。各国广泛开展科学素养培训，探索形成完整的人才培养体系。中国：人工智能人才培养体系逐步形成，高校是我国人工智能产业人才培养的主要场所。据不完全统计，截至2020年12月，已有145所高校建立了人工智能学术组织，其中人工智能院校96所，人工智能研究所66所，其中19所高校设立了人工智能学院和人工智能研究所。同时，部分高校成立了两个人工智能研究所。近年来，随着我国对人工智能的日益重视，人工智能课程逐渐延伸到中小学。2017年8月，中共中央、国务院发文《新一代人工智能发展规划》，明确提出逐步实施国家智能教育工程，在中小学开设人工智能相关课程学校，应逐步推广编程教育。2018年1月，教育部发布了（简称《新课标》），《新课标》增加了数据、计算等必修课，以及数据结构、人工智能等AI相关选修课和开源硬件设计。报告分析指出，现阶段，中小学人工智能教育主要以信息技术/创客课程或人工智能专业课程的形式开展。美国：AI人才培养体系比较完善，本土培养与引进外部人才并重。美国人工智能发展较早，产业人才较为丰富，尤其是在高校人才培养方面。根据QS计算机科学与信息系统专业全球综合排名，2020年全球有601所大学开设计算机科学与信息系统相关专业，其中美国有212所，对世界大学影响很大。计算机领域人才向人工智能方向的转化。优点。报告指出，从企业培育来看，美国企业比中国企业更早开展人工智能研究和培训。谷歌、微软、IBM等公司在10年前就已经在布局人工智能。美国人工智能人才培养重视国际化人才引进，为从事特定技术领域（含人工智能领域）的高层次人才提供移民签证通道。据公开资料显示，美国最大的人工智能人才库中，超过一半是外国人。德国：AI人才行业适应性更强，人才培养措施相对全面完善。德国常以职业教育着称，职业教育体系世界领先。在德国，20%的普通同龄人是大学毕业生，近80%接受过职业教育。通过这种方式，培养了一大批技术人才，为其产业腾飞奠定了坚实的基础。随着人工智能战略地位的逐步提升，德国近年来在教育领域也开始加大对人工智能领域人才的培养力度。2018年11月，德国联邦政府首次发布《联邦政府人工智能战略》，并于2020年12月更新，重新确定了专业人员培训等五个方面的措施。在人才培养方面，高等教育和职业教育主要用于培养更多的人才。据亿欧整理的德国联邦政府网站显示，德国的人才政策主要包括：增加对年轻研究人员的资助和资助计划；发起人工智能挑战赛，设立德国人工智能奖“德国制造的人工智能”；资助基于人工智能和大数据的高等教育数字化创新；以人工智能为课程内容，促进学术人才培养；建设基于人工智能的职业教育在线技能提升网站；发起“职业教育数字化平台”创新挑战，打造数字化继续教育空间；与各州谈判提高AI教授的薪水；为年轻女性创建人工智能教育项目。印度：信息技术产业发达，但当地人工智能人才培养资源有限，人才流失严重。印度是世界第二人口大国，也是世界上贫困人口最多的国家。根据印度2018年发布的《人工智能国家战略：全民人工智能》报告，小学辍学率为49.6%，中学辍学率为29.3%。但即便是在辍学率如此之高的国家，印度的信息技术产业也走在了世界前列，甚至还培养出了世界顶尖的计算机人才。比如谷歌和微软的CEO都是印度人。报告分析显示，印度顶尖人才的培养得益于其世界一流大学，如世界知名的印度理工学院培养了大量计算机相关领域的人才，并流入硅谷山谷和世界各地。近年来，印度政府多次发布国家层面的人工智能报告，专门规划人工智能在教育领域的应用。并于2015年成立国家转型研究院，可见其对人工智能的重视。近10年来，CSRankings在人工智能领域排名世界前200名的大学中，有7所印度理工学院位列其中，均在100-150名左右。本土人工智能人才培养实力不容小觑。各国产学合作增加的报告指出，从各国AI人才培养体系可以看出，构建完整的AI人才培养体系需要时间和多方资源的合作，还必须考虑每个国家不同的教育制度和理念。世界一流大学是人工智能高端人才培养的主战场。根据斯坦福大学2020年对覆盖美国、中国、德国、英国、俄罗斯、加拿大、瑞士等国家的18所世界一流大学的调查显示，在过去4个学年中，计算机科学系排名第一实用的人工智能课程。投入了大量资金。在这18所大学中，教授学生构建或部署实用AI模型所需技能的本科课程数量增加了102.9%，研究生课程数量增加了141.6%。从课程类型来看，美国和欧洲的课程类型较多，而中国仍以学士和硕士课程为主。随着课程类型和子学科的丰富，人工智能人才培养需要越来越多的师资资源。如何扩大师资规模，吸引人才、留住人才，也将成为下一步人才培养需要解决的难题。高科技的特点决定了人工智能人才培养需要更长的时间，而注重适应性则是在短时间内为人工智能相关产业提供大规模的人才供给。报告认为，人工智能人才的数量和质量决定了人工智能应用和产业的发展规模，应用人才和数字蓝领人才需求量大，基础岗位较多。从各国的内外部培训可以发现，无论是校内培训、学科、实验室共建、创新合作平台等，还是职业培训、企业内部培训，企业都在发挥作用在应用型人才培养方面。它发挥着极其重要的作用，通过师资力量、产业技术、产业实践经验的输送，实现自身的技术突破和人才储备。根据ElsevierScopus数据库，从2015年至2019年产学界合着和合着的同行评议人工智能出版物数量来看，美国、欧洲和中国优势明显。各国产学研合作日益重要，产学研中心数量激增，企业对大学研究的贡献也逐渐增加。业内人士指出，目前，基于应用实践的人工智能创新生态正在各国逐步形成。未来，全球人工智能技术研究的产学界界限可能会越来越模糊。校企合作完成的创新优化型、阶梯式技术突破不断增多，企业级人工智能研究院的重要性逐渐显现。目前，全球科学素养培训体系正在逐步完善。由于人工智能是一门交叉学科的技术，科学素养的培养相对全面。各国都在探索和完善适合本国国情的科学素养培训体系。科学素养的培养方式也越来越多样化。课程教学、科学实验、科技创新竞赛、资格认证等培训方式，使学习效果外化，理论与实践相结合，多方面掌握知识。报告统计显示，越来越多与人工智能人才培养相关的教育产品通过游戏化的互动课程，增加学习者的体验感和兴趣。此外，在当前世界各国人工智能人才紧缺的情况下，培养人工智能人才的教育企业是除大学和企业之外的一种强有力的人才培养方式。大量潜在的人工智能人才。
