AI赋能、教育先行，构建人工智能生态圈

□ 文／吴 飞 浙江大学计算机学院 来疆亮 人民法院信息技术服务中心

2017 年7 月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了要构建科技创新体系，把握技术属性和社会属性高度融合，推进研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”发展，支撑科技、经济、社会发展和国家安全四项任务。

2018 年4 月，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，将优化高校人工智能领域科技创新体系、完善人工智能领域人才培养体系和推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用作为三大任务。

人才是智能经济时代赢得国家发展主动的战略性资源，人工智能是国家战略必争的科技制高点。中国经济社会的高质量发展需要“AI赋能、教育先行”。人工智能作为与水和电类似的一种使能技术，天然具有与其他学科研究进行交叉的特性。中国经济社会的长足发展需要“创新引领、产学协同”。

为了推动人工智能健康发展，我们需要构建良好的人工智能生态，使得人工智能所涉及的每一个要素都能在生态系统中郁郁葱葱、焕发活力。

人工智能育人载体建设情况

自2019 年4 月教育部批准设置人工智能本科专业以来，截至目前，全国一共有215 所高校设置了人工智能本科专业。同时，国务院学位办批准了三所高校（浙江大学、华中科技大学和武汉大学）设置人工智能交叉学科，因此人工智能本科和研究生层次的育人载体已经形成。图1 列出了双一流高校（即世界一流大学和一流学科）中开设了人工智能本科专业名单。

2020年1月，教育部、发改委、财政部发布《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》，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。人工智能人才培养要结合人工智能“至小有内（内涵）”和“至大无外（交叉）”的特点，按照“厘清内涵、促进交叉、赋能应用”原则来设置人工智能人才培养方案。

厘清内涵指确立专业培养定位和专业培养方向，重视数学与统计知识（如概率论、微积分、线性代数、优化求解和矩阵变换等）、计算机编程和系统能力（如程序设计、算法分析和系统等）以及人工智能基础知识（如逻辑推理、机器学习、强化学习、控制与博弈决策等）。

促进交叉指“专、通、交”课程内容贯穿，即核心课程中既要有“专业化”课程（掌握系统而牢固的人工智能专业知识），也要有“通识”课程（拓宽人工智能的知识面），还要有体现若干专业学科知识汇聚的“交叉”课程（具备“人工智能+X”的知识能力），培养人工智能人才的广泛适应能力和可持续竞争力，以应对快速变化的新时代。

赋能应用指加强实践体系建设，针对人工智能是应用驱动的特点，在人才培养过程中，与人工智能相关企业合作，加大设置人工智能芯片、工具、系统和平台等课程，加强技术应用能力以及应用场景创新能力的培养。

《新一代人工智能发展规划》明确提出“把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的趋势”。在人工智能推进过程中，既要加强人工智能研发和应用力度，赋能实体经济；又要预判人工智能与实体经济拥抱可能对社会各个方面带来的一些新挑战和冲击。当前人工智能所呈现的人机协同和自主智能等特点，使得算法、机器和系统成为人类社会不可或缺的一个组成部分。隐私泄露、大数据杀熟、机器杀手、机器换人等现象的出现，给社会治理、法律规范等带来了严峻挑战。

图1 普通高等学校高等职业教育（专科）（共计171所高职院校）获批“人工智能技术服务“专业

在一般意义上，伦理关注人与人之间的道德规范和准则，人工智能伦理则关注“人-机”“机-机”以及“人-机共融”所形成的社会形态应该需要遵守的道德准则。因此，在人工智能人才培养中要考虑人工智能伦理等方面知识的讲授。

2018年3月，高等教育出版社联合国家新一代人工智能战略咨询委员会在北京组织成立了“新一代人工智能系列教材”编委会，由潘云鹤院士担任编委会主任，郑南宁院士、高文院士、吴澄院士、陈纯院士和林金安副总编辑担任编委会副主任委员。目前教材编写工作进展顺利，《人工智能导论：模型与算法（书号：978-7-04-053466-5）》、《可视化导论（书号：978-7-04-052182-5）》两本教材已于 2020 年 5 月出版，且两本教材均在爱课程（中国大学MOOC）发布了在线课程，选修超过10万人次。

“大学-政府-产业”人工智能生态的协同构建

目前，在大学、政府和产业之间正在形成一种协作创新体系，以推动新一代人工智能发展。

为了充分发挥人工智能领军企业和研究机构的引领示范作用，以持续输出人工智能核心研发能力和服务能力，按照应用驱动、市场引领和企业为主的原则，科技部启动建设了15 家国家新一代人工智能开放创新平台，它们分别是：自动驾驶（百度）、城市大脑（阿里云）、医疗影像（腾讯）、智能语音（科大讯飞公司）、智能视觉（商汤集团）、视觉计算（上海依图）、营销智能（明略科技）、基础软硬件（华为）、普惠金融（中国平安）、视频感知（海康威视）、智能供应链（京东）、图像感知（旷视）、安全大脑（360）、智慧教育（好未来）、智能家居（小米）。

为了充分发挥地方主体作用，在体制机制、政策法规等方面先行先试，形成促进人工智能与经济社会发展深度融合的新路径，科技部批准了11 个地方政府为国家新一代人工智能创新发展试验区，它们分别是：北京、上海、合肥、杭州、深圳、天津、德清（全国唯一一个县域地方政府）、重庆、成都、西安、济南。

2018年10月以来，科技部发布了“科技创新2030-新一代人工智能重大科技项目”两期项目指南，内容涵盖基础理论、关键技术和重点应用。

负责国家自然领域基础科学研究的国家自然科学基金委员会于2018 年在信息学部设立了人工智能新的学科代码，进一步加强人工智能基础研究。同年，国家自然科学基金委增设教育信息科学与技术学科代码（代码F0701），将自然科学研究范式引入教育研究，希望通过自然科学基金项目资助部署，广泛吸引不同领域的科学家开展多学科交叉的基础研究来解决教育创新发展中亟待解决的科学问题。

人工智能长三角协同发展的“浙江模式”和“杭州方案”

长三角地区聚集了上海、杭州、合肥和德清4 个国家新一代人工智能创新发展试验区以及城市大脑（阿里云）、智能语音（科大讯飞公司）、智能视觉（商汤集团）、视觉计算（上海依图）、营销智能（明略科技）、视频感知（海康威视）、图像感知（旷视）7 个人工智能开放创新平台所在地，具备了人工智能赋能之力，也成为人工智能的“实验靶场”。

目前，上海在人工智能国际合作和金融资本方面、杭州在人工智能人才和科技产业（特别是数字经济）方面、合肥在量子计算和语音识别等产业方面具有较大优势，而德清则是全国2300 多个县中唯一被批准为新一代人工智能创新发展试验区的县域。各方应有机协调人工智能创新要素，从人工智能“联动”发展中取得更大效益。

为了抢抓人工智能重大发展机遇，从政策制定、产业布局、数据共享、业务互通等方面充分激发长三角人工智能创新发展实验区和人工智能开放创新平台的潜能，实现“头雁效应”“溢出效应”和“共赢效应”，合作共赢助推浙江人工智能发展战略落地，探索人工智能发展的浙江模式，可能是接下来浙江省人工智能发展的方向。

浙江省可借助长三角一体化发展国家战略，利用互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术推动长三角发展中“一体化”和“高质量”两个核心任务的实现，形成高质量发展的区域集群。

现在，杭州建设国家新一代人工智能创新发展试验区已经步入快车道。为了找准方向，探索人工智能发展的“杭州方案”，我们可以从三方面着手。

一是树立“联动发展”意识，在政策制定、产业布局、数据共享、业务互通等方面充分与长三角地区人工智能创新发展实验区和人工智能开放创新平台同频共振、相向而行，合作共赢助推杭州人工智能大发展。

二是以人工智能技术推动始于杭州的特色应用登上新的台阶，通过技术赋能将先进的制度优势转变为实在的治理效能，推动“重要窗口”建设。人工智能技术只要与具体应用场景结合，就会产生计算范式变革。杭州市孕育发展了互联网在线经济、城市大脑、健康码和最多跑一次等崭新场景应用，这些崭新应用塑造了一个“人-机-物”相连的时代，引发了主权数字货币、数据交易、信息主权、人工智能伦理安全、虚拟经济融合实体经济等史无前例的全新理论问题和技术难点。为了解决这些问题，需要在制度、技术和规范等领域“勇闯无人区”，建立“杭州方案”，形成可复制、可推广经验，推动具有杭州鲜明特色的崭新重大应用场景相互融合、创新升级，共建“人工智能朋友圈”。

三是推动产学研协作、加强科教协同，着力培养人工智能和“智能+”人才。“致天下之治者在人才，成天下之才者在教化，教化之所本者在学校”。6 月16 日，潘云鹤院士在《自然》子刊《机器智能》发表文章，全景扫描了中国新一代人工智能，指出大力培养人工智能本土一流人才、加强学科交叉下人工智能理论突破、谋划人工智能伦理道德和法律法规，构建人工智能发展生态是今后中国新一代人工智能发展面临的挑战。希望在创建杭州新一代人工智能创新发展试验区过程中，能够多出组合拳，久久为功，建好人工智能创新发展试验区。

结语

人工智能这一使能技术的典型特点是应用驱动，当今人工智能已经渗透到各行各业，正不断提高实体经济发展的质量和效益。当前，许多领先的IT企业不仅掌握丰富的应用场景数据，而且还掌握先进的开发工具和前沿技术。高校人才培养应该与这些IT 企业开展产教合作，建立合作基地，形成良好的产教融合关系，给学生创造实习实训机会，使得所培养的人才能够面向丰富场景应用和重大现实问题等发挥应有之力。

“AI赋能、教育先行；产学协作、引领创新”。在信息化向智能化转型过程中，人工智能人才培养任务艰巨而光荣。人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论博大深厚、技术生机勃勃、产品落地牵引、应用赋能社会的综合协同体，在课程教学中要顶层设计好其“根本”，同时体现一定的灵活度，扎根国家经济、社会、民生和国家安全的需求土壤，与维系土壤生态的产、学、研、政等要素紧密协同育人，努力构建起良好的人工智能生态，使得人工智能这一使能技术更好赋能社会。

本文参考文献：Towards a new generation of ar‐tificial intelligence in China, Nature Machine In‐telligence, Vol 2, 2020 ,312–316；中国人工智能2.0发展战略研究，浙江大学出版社，2019年。