人工智慧是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智慧是事關中國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。作為人才培養的搖籃——高校學府當下也在國家號召完善人工智慧學科、設立人工智慧專業、推動人工智慧領域一級學科建設下紛紛建設人工智慧實驗室，為中國構築人工智慧發展先發優勢和建設教育強國、科技強國、智慧社會提供人才支撐。
推動人工智慧領域一級學科建設
當下的人工智慧院校建設如何？
2018年7月國家教育部學校規劃建設發展中心確定28所學校為“AI+智慧學習”共建人工智慧學院專案試點學校。除了28所試點學校以外，各大高職院校、本科院校等也在籌建人工智慧實驗室。如今當下的人工智慧院校建設如何？培育出來的人才是否適用於企業需求？記者帶著此類關於高校人工智慧建設的程度的疑惑，特意採訪了專注人工智慧演算法研究的成都獵維科技有限公司CEO唐總。
培育出來的人才是否適用於企業需求？
唐總表示：“由於很多高校此前尚未建設過人工智慧這一級學科，因此當下的高校人工智慧實驗室建設普遍存在一定的問題。目前高校都在注重的人工智慧實驗室的建設。實驗室的研究方向瞄準了當下最火熱的人臉識別、智慧音箱、智慧機器人等方向，並且基本都是採購的此類實驗室的硬體裝置，但是這樣的人工智慧實驗室並不能解決市場上對人工智慧人才的需求。”究其原因，中國人工智慧應用層面的發展較為優秀，中國實際上缺乏的是底層演算法人才，缺少的是源頭創新型人才，因此這類硬體型人工智慧實驗室並不能解決實質性的問題。
應該怎麼培養人工智慧人才？
“人工智慧與傳統的IT技術行業不同，不是僅依靠一兩個簡單的demo級專案實訓就能培養出合適的人才的。想要培養出人工智慧行業的高階人才，高校就要對此有所轉變。”唐總說道。“我認為人工智慧專業的建設，第一要務就是構建合理的知識體系。比如目前很多高校課程體系上都需要精簡，很多的高校經常把大資料、雲計算等課程參入到人工智慧的課程體系中，反而人工智慧專業的核心知識體系，如卷積神經網路、迴圈神經網路、深度強化學習等知識不進行教導或放置為選修課程中，雜而不精的課程體系使得學生難以成材。”
雜而不精的課程體系使得學生難以成材
“其次人工智慧學習需要合理的實戰課程體系，不能僅用一兩個DEMO級專案讓學生實戰訓練。人工智慧技術需要與產業相結合才能真正體現其價值，因此高校需要對人工智慧與行業結合有更深入的理解，以大量的行業結合案例培養學生，才能滿足中國需求的創新型人才。最後高校還需要完善及提升教學方式，更新教學管理體系，以更加前沿的教學管理方式教導學生，這樣能提升教學質量，確保學生能將心思投入到知識的吸納中。這樣三位一體才能培養出人工智慧行業的高階人才。”
結語
中國人工智慧專業大多都為新開課程，因此在學科建設上還有很長的路要走，除上述問題之外，還有學科同質化、師資力量匱乏等等問題需要慢慢的調整解決。人工智慧產業如今已經是中國的戰略發展規劃，人才的培養是人工智慧產業發展的重中之重，想要實現中國2030年人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心，高校的人工智慧學科建設任重而道遠。
人工智慧是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智慧是事關中國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。作為人才培養的搖籃——高校學府當下也在國家號召完善人工智慧學科、設立人工智慧專業、推動人工智慧領域一級學科建設下紛紛建設人工智慧實驗室，為中國構築人工智慧發展先發優勢和建設教育強國、科技強國、智慧社會提供人才支撐。
推動人工智慧領域一級學科建設
當下的人工智慧院校建設如何？
2018年7月國家教育部學校規劃建設發展中心確定28所學校為“AI+智慧學習”共建人工智慧學院專案試點學校。除了28所試點學校以外，各大高職院校、本科院校等也在籌建人工智慧實驗室。如今當下的人工智慧院校建設如何？培育出來的人才是否適用於企業需求？記者帶著此類關於高校人工智慧建設的程度的疑惑，特意採訪了專注人工智慧演算法研究的成都獵維科技有限公司CEO唐總。
培育出來的人才是否適用於企業需求？
唐總表示：“由於很多高校此前尚未建設過人工智慧這一級學科，因此當下的高校人工智慧實驗室建設普遍存在一定的問題。目前高校都在注重的人工智慧實驗室的建設。實驗室的研究方向瞄準了當下最火熱的人臉識別、智慧音箱、智慧機器人等方向，並且基本都是採購的此類實驗室的硬體裝置，但是這樣的人工智慧實驗室並不能解決市場上對人工智慧人才的需求。”究其原因，中國人工智慧應用層面的發展較為優秀，中國實際上缺乏的是底層演算法人才，缺少的是源頭創新型人才，因此這類硬體型人工智慧實驗室並不能解決實質性的問題。
應該怎麼培養人工智慧人才？
“人工智慧與傳統的IT技術行業不同，不是僅依靠一兩個簡單的demo級專案實訓就能培養出合適的人才的。想要培養出人工智慧行業的高階人才，高校就要對此有所轉變。”唐總說道。“我認為人工智慧專業的建設，第一要務就是構建合理的知識體系。比如目前很多高校課程體系上都需要精簡，很多的高校經常把大資料、雲計算等課程參入到人工智慧的課程體系中，反而人工智慧專業的核心知識體系，如卷積神經網路、迴圈神經網路、深度強化學習等知識不進行教導或放置為選修課程中，雜而不精的課程體系使得學生難以成材。”
雜而不精的課程體系使得學生難以成材
“其次人工智慧學習需要合理的實戰課程體系，不能僅用一兩個DEMO級專案讓學生實戰訓練。人工智慧技術需要與產業相結合才能真正體現其價值，因此高校需要對人工智慧與行業結合有更深入的理解，以大量的行業結合案例培養學生，才能滿足中國需求的創新型人才。最後高校還需要完善及提升教學方式，更新教學管理體系，以更加前沿的教學管理方式教導學生，這樣能提升教學質量，確保學生能將心思投入到知識的吸納中。這樣三位一體才能培養出人工智慧行業的高階人才。”
結語
中國人工智慧專業大多都為新開課程，因此在學科建設上還有很長的路要走，除上述問題之外，還有學科同質化、師資力量匱乏等等問題需要慢慢的調整解決。人工智慧產業如今已經是中國的戰略發展規劃，人才的培養是人工智慧產業發展的重中之重，想要實現中國2030年人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智慧創新中心，高校的人工智慧學科建設任重而道遠。