【摘要】近年來，隨著我國人工智能產業的爆發式發展，人工智能戰略型人才儲備不足問題也越發凸顯，主要表現在核心尖端技術人才引進難、市場戰略人才穩定性不足、專業性教育培訓機制不健全等方面。因此，在明確人工智能領域戰略型人才培養儲備的重點與方向后，需立足我國實際，從人才發展規劃、師資隊伍、教育培訓體系等方面出發，提出推進人工智能戰略型人才教育與儲備的相關思路和舉措。

【關鍵詞】人工智能  戰略型人才  教育    【中圖分類號】C961    【文獻標識碼】A

近年來，我國人工智能產業得到了快速的發展，無論是在研究論文的發表、技術專利的申請方面，還是在專業機構的數量、科學成果的應用方面，我們都緊隨美國之后，成為了全球第二大人工智能強國，甚至還在產業投資的規模上一度追平了美國。但隨著該產業爆發式發展，我國在人工智能基礎理論、核心技術和戰略人才儲備方面的不足也很快顯露出來，特別是在產業規模急速增長的背景下，戰略人才不足問題就顯得更為棘手。

人工智能人才建設存在的問題及短板

第一，核心尖端技術人才引進難。近兩年來，我國在各方面都對人工智能進行了巨大投入，但由于尚未形成相對完善的學術研究和技術開發“軟環境”，只憑借高額的薪資待遇、項目補貼等優惠政策，還不足以吸引國內外“高精尖”的核心理論技術人才到我國開展長期研發工作。尤其是我國人工智能產業多偏向于應用層面的導向，以及現有人才引進方式的保守、單一，也在一定程度上降低了對基礎理論專家、核心算法人才的吸引力。這種只重應用、不重基礎的思維導向，難以培養和吸引到此類核心人才，也將導致人工智能產業的可持續發展很難實現。

第二，市場戰略人才穩定性不足。隨著資本投入的爆發式增長和市場上專業人才的緊缺，人工智能戰略型人才的競爭也越來越激烈。而與之形成鮮明對比的是，市場上的大多數人工智能從業人員還未具備足夠深厚的專業理論基礎和核心技術能力，并且他們主要看重薪酬待遇，這就會出現頻繁的跳槽行為。這種不正常的人員流動，不僅不利于人才自身知識結構和實踐經驗的積累與連貫，更將對整個產業造成嚴重的不良影響。持續虛高的用工成本又將造成整個產業不斷降低對技術研發本身的投入。

第三，專業性教育培訓機制不全。目前，我國教育培訓體系當中關于人工智能人才的培養和儲備多僅限于計算機專業領域，盡管我國已有部分高校設置了智能科學與技術相關專業，但從整體來看，這些基于計算機或自動化專業的應用型學科，并不能為人才培養提供一個全面、完整的知識體系。而國際上的成功實踐證明，只有建立健全了多學科融合的人工智能教育培訓體系，才能真正源源不斷地培養出市場上稀缺的“高精尖”人工智能人才。

第四，企業戰略人才梯隊不合理。人工智能產業各企業目前的崗位，多是與基礎性的計算機技術相關，而真正觸及人工智能核心技術的崗位很少。企業在人工智能基礎理論研究、芯片和算法等領域的人才配比嚴重不足，這直接導致了應用實踐的后續乏力。此外，企業對于崗位過于細分的人才結構處理，人為地使得原本需要融合各大領域知識的人工智能在人才發展導向上發生了偏差，更進一步限制了復合型戰略性人才梯隊的培養和形成。

人工智能戰略型人才培養儲備的重點與方向

基礎理論人才是人工智能發展的基石力量。眾所周知，計算機科學離不開數學基礎學科的理論支撐，同樣，人工智能的發展也需要以數學、生物學、社會學等基礎學科理論為根基。具有多學科高度交叉性的人工智能產業，如果想在競爭中占據優勢地位，必然要有一支核心的基礎理論研發團隊。只有不斷培養并儲備足夠的，具有扎實理論基礎、底層原理和系統知識體系，并有多種專業理論背景的復合型人才，我國的人工智能發展才會后勁充足，源源不斷地進行創新性輸出。

核心技術人才是人工智能創新的關鍵抓手。技術驅動是人工智能發展的關鍵所在，但相較于西方發達國家，我國在該領域的最大缺陷就是缺乏重大原創性成果，而扭轉這一局面的抓手，就在于算法、芯片、機器學習、自然語言處理等核心尖端人才的培養和引進。但目前，我國在AI領域的人才總數尚不足五萬，其中具有核心技術的尖端人才更屈指可數，而美國的AI人才總數已達85萬人，且三分之二都有十年以上的研發和從業經驗。所以，我國人工智能要真正實現跨越式發展，就必須把握好核心尖端技術人才這個抓手。

產業運營人才是人工智能產業的導航舵手。在新工業革命的背景下，科學技術和產業變革理念的更新換代之快、涉及范圍之廣、影響世界之深，已然達到了前所未有的程度，人工智能產業若想加快形成成熟的商業模式，更好地實現良性可持續發展，就必須立足社會發展的內在需求，前瞻性地以新理念、新技術、新途徑去推進自身的不斷變革和發展，而實現這一切的關鍵就在于戰略型運營人才。運營人才能夠及時引導人工智能準確做出戰略調整，推進產業供需市場的完美平衡。

推進我國戰略型人才教育儲備的思路

第一，健全戰略型人才發展規劃。一是要建立健全政府、企業、高校、社會組織及獨立專家的長效協調溝通機制，整合社會各方力量協同推進人工智能戰略型人才的培養與儲備。二是立足我國經濟社會發展實際，明確人工智能發展目標方向，盡快形成戰略型人才需求預測機制，科學匹配人才培養儲備與市場發展之間的有機銜接關系，著力提升培養的精準性和實效性。三是重點突出人工智能基礎理論人才、核心原創技術人才培養，加快推進建立智能科學與應用實踐相結合的人才培養機制。

第二，打造產學研結合師資隊伍。從政策層面，政府應進一步健全人工智能科學理論研究專項扶持機制，不斷加大對該領域科研項目的資金傾斜，積極鼓勵社會組織、市場主體提升科研人才和師資隊伍的培養能力。從教育層面，各有關高校應加快開放對外合作機制，通過開展校企合作等方式，靈活挖掘和調動校內外的科研力量，著力為高水平的師資隊伍建設提供有力條件。從市場層面，各企業、機構應盡快明確市場定位，建立適應自身發展和市場需求的內訓師隊伍，著力完善企業內部培訓體系。

第三，構建多層次教育培訓體系。一是在持續加大對人工智能高等教育培養的基礎上，不斷強化對境外高端人才的引進工作。二是大力推進人工智能職業教育機構發展。著力降低人工智能教育門檻，規范職業化教育標準，推動人工智能教育走向大眾化。三是著力推進企業人工智能大學或專項培訓體系建設。鼓勵有條件的行業組織、大中型企業以市場化的方式自行開展人才培養、認證及戰略性人才輸出。四是加快構建覆蓋多層次、多類型的人工智能人才資格框架。盡快打通各教育形態之間的互通、互認、互聯，保證人工智能人才受教育的高效性和連貫性。推進青少年早期預備教育，將人工智能納入青少年早期教育體系。彌補我國現行教育體制中對于思維模式、邏輯能力培養的不足，從根本上強化人才的工程化思維，為人工智能產業的長遠發展做好準備。

第四，加快多樣化教育產品研發。一是加快推進人工智能專業性標準教材的編寫和更新工作。在保證基礎理論、核心技術等基本知識內容準確統一的基礎上，積極鼓勵高校、企業、從業人員或社會研究人員發表出版多樣化的論文和著作。二是引導有條件的企業、教育機構或文化機構積極開發與人工智能緊密相關的編程游戲、小程序、科教視頻、組裝型機器人等多樣化教育產品，著力提升人工智能對公眾的吸引力。三是加強人工智能知識宣傳的正確引導。通過拍攝人工智能專題紀錄片、制作人工智能訪談節目，規范傳統及網絡傳媒消息報道，積極打造人工智能領域專業化自媒體團隊等方式，不斷推進人工智能知識的普及。

（作者為西南財經大學經濟信息工程學院講師）

【參考文獻】

①［英］維克托·邁爾－舍恩伯格、肯尼斯·庫克耶著，盛楊燕、周濤譯：《大數據時代——生活、工作與思維的大變革》，杭州： 浙江人民出版社，2012年。

責編/劉芋藝  谷漩    美編/楊玲玲

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