人工智能产业“缺兵少将”

柳宇轩

人工智能领域仍然存在人才储备不足且培养机制不完善等问题，人才供需比严重不平衡，预计当前我国人工智能产业内有效人才缺口达30万。

2020年是我国全面建成小康社会和“十三五”规划收官之年，也是“十四五”规划的酝酿之年，这一年也注定开启一个新时代。

每个时代都需要相应的基础设施，如果说旧基建的建设推动了中国经济的快速发展，那么在智能新时代，支撑中国经济社会繁荣发展的将会是新基建。作为新基建的七大重点领域之一，人工智能的发展被寄予厚望。

当前，人工智能应用领域不断拓展，逐渐从互联网、新零售向制造业、农业等实体经济领域和医疗卫生、城市管理等公共服务领域拓展，全面赋能生产生活各个方面，加快发展新一代人工智能是我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

战略指向，人才为先。

2020年6月，工业和信息化部人才交流中心发布的《人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）》指出，人工智能领域仍然存在人才储备不足且培养机制不完善等问题，人才供需比严重不平衡，预计当前我国人工智能产业内有效人才缺口达30万。

因为传统行业的转型升级，新型智能制造行业对于人工智能专业的人才需求大量提升，而人工智能人才培养还未能满足市场需求。

如何培养“新基建”需要的大量人工智能人才成为难题。

人才需求爆发

2020年6月，第四届世界智能大会闭幕式上发布了《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2020）》。该报告披露，截至2019年年底，我国共有797家人工智能企业，占全球总数近15%，排名世界第二。从核心技术分布看，大数据和云计算企业占比最高，达27.6%。企业普遍反映缺乏人工智能人才，而随着人工智能在各个行业的应用不断深入，人才需求会越来越大。

《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》提出要到2020年实现人工智能核心产业规模超过1500亿元的目标。按照此产业规模目标，预计我国人工智能产业内有效人才缺口达30万，特定技术方向和岗位上供需失衡比例尤为突出。

BOSS 直聘研究院发布的数据显示，2019年春招旺季人才需求增幅最高的15个职位中，人工智能类占据6席。企业在高度重视基础研究的同时，更加侧重人工智能场景的应用和落地。图像识别、语音识别、图像处理等应用层岗位的人才需求增速显著加快，其中图像识别工程师的人才需求增幅同比高达 110.9%。深度学习、机器学习等基础层研究职位人才需求增速低于应用层，但同样呈现出了强劲的增长势头。

相比5G基站部署、大型数据中心通过投资可以拉动，人工智能人才培养则是一项长期、系统性工作。尤其是在高科技人才稀缺、人工智能人才供给严重不足的情形下，产业应用层落地迎来了人才需求爆发，各巨头更是重金大规模招聘人工智能等高技术人才。

在人工智能行业，有着“30万太少、100万不多”的薪资评价。目前百度、阿里巴巴、腾讯、华为等巨头以及商汤科技等新兴独角兽对人才的需求非常巨大。人工智能领域的毕业生相比于同等学位但在其他行业工作的毕业生而言，平均工资要高出35%～50%。GMIC北京2018大会发布的《AI人才竞争力报告》显示，人工智能领域平均年薪约33万元，稳超互联网行业平均水平。

“无论是人工智能竞争，还是云技术竞争，说到底是人才竞争。当我们能为这些行业提供强大人力资源保障时，新兴产业才能不断壮大。”中国人民大学劳动人事学院劳动关系系主任吴清军说。

人才培养最关键

抢占人工智能发展高地，人才培养是关键的一环。

在国内人工智能产业人才供给不足的大背景下，高校、企业和培训机构纷纷依托自身优势，立足产业实际需求，采取了诸多应对措施，积极推动人工智能产业人才的培养。

2017年5月，中国科学院大学在我国高校中率先成立人工智能技术学院。2018年则被称为中国人工智能人才系统化培养的元年，这一年，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，明确提出，为了“加强人工智能领域人才培养”，“到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心”。上海交大、南京大学、清华大学、哈尔滨工业大学、南京航空航天大学、南京理工大学、南京邮电大学等相继成立人工智能研究院或学院。

2019 年3月，教育部公布了《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，人工智能被列入新增审批本科专业名单，全国共有 35 所高校获首批建设资格;2020 年 2 月，教育部公布《2019 年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，新增人工智能专业的高校达 180 所。

2020 年2月28日，教育部副部长翁铁慧在国务院联防联控机制新闻发布会上透露，2020年将扩招的约18.9万个研究生名额，将重点投放在包括人工智能专业在内的服务国家战略和社会民生急需的领域。

随后，教育部、国家发展改革委、财政部又联合发布《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》，将把人工智能纳入“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，着重强调扩大研究生和博生培养规模。

人工智能的科研能力才是保障人工智能产业持续不断发展的动力，就目前来看，我国人工智能的专利申请数量占据全球的37.1%，在全球范围内排在了第一的位置，而且人工智能的相关论文产出量也达到了141840篇。但是值得注意的是，我国从事人工智能研究的学者仅占全球的11%，科研仅占5%。

由此可见，我国对人工智能类科研人才的培养还不够，所以人工智能相关专业毕业的学生数量比较少，所以只有进一步加大对人工智能相关的人才培养，才能缩小我国和全球顶尖水平的差距，我国才有望在人工智能的世界舞台上大放异彩。

培养人才还需多方合力

需要注意的是，现阶段高校内人工智能相关的师资、课程依然不够完善，人工智能产业人才培养难以快速适应和匹配产业发展的节奏和企业的需求。

大多數企业设置了较高的人才准入门槛，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。具备一定工作年限和资历的技术人才和岗位人才又面临供需不均衡的窘境。

为此，国内诸多本科大学和专科院校也已开始筹划和建设人工智能学院和研究院，通过联合人工智能产业链各环节的领先企业，例如百度、腾讯、科大讯飞等，加强在人才培养、实训课程、项目共享、实践机会等方面合作，着重培养具备人工智能实践经验的应用开发型人才。

北京邮电大学数据科学中心宽广实验室指导老师杨阳说，不同的企业有不同的诉求，高校期待企业能够与学校沟通需要什么样的人才，这样高校在培养时可以有所侧重。

企业也正在积极成为“教育伙伴”。在2020年5月20日“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上，百度相关负责人介绍，飞桨联合教育部新工科产学研联盟，开设高校深度学习师资培训班，培养了400多家高校千余名人工智能专业教师，支持200多家高校开设了人工智能课程;算法赛、创意赛、产业赛三大类型赛事全年无休，以赛促学，近一年累计举办50多场。

不过仅仅依靠高校或者企业的力量难以满足日益增长的人才需求。要打破这一窘境，还需要从政府、高校、科研机构、企业各方中进行打通，推动产学研各主体间的知识创新与应用，同时构建完善的人才体系来应对快速发展的产业需求。