黨的十九大報告指出，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，將進一步釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，對于打造新動能具有重要意義，正成為國際競爭的新焦點和經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。作為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵要素，人工智能人才的培養(yǎng)集聚已成為很多國家的戰(zhàn)略重點。國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，我國人工智能尖端人才遠遠不能滿足需求，要把高端人才隊伍建設(shè)作為人工智能發(fā)展的重中之重。
高端人才是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵和競爭焦點
自1956年美國達特茅斯會議提出理念至今，人工智能幾經(jīng)起伏，直到最近幾年，才終于進入快速突破和實際應(yīng)用階段。作為人類社會信息化的又一次高峰，人工智能正加速向各領(lǐng)域全面滲透，將重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費等經(jīng)濟活動環(huán)節(jié)，催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)。
人工智能的發(fā)展階段和技術(shù)路線倚重高端人才。當前，人工智能正在從實驗室走向市場，處于產(chǎn)業(yè)大突破前的技術(shù)沖刺和應(yīng)用摸索時期，部分技術(shù)和產(chǎn)業(yè)體系還未成熟。在這個階段，能夠推動技術(shù)突破和創(chuàng)造性應(yīng)用的高端人才對產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。可以說，人才的質(zhì)量和數(shù)量決定著人工智能發(fā)展水平和潛力。
對人才的爭奪和培養(yǎng)是各國發(fā)展人工智能的重要策略。在各國發(fā)布的人工智能戰(zhàn)略中，人才都是重要組成部分。美國白宮發(fā)布的《為人工智能的未來作好準備》以及《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》中，對如何吸引人才著墨甚多。英國政府科學辦公室發(fā)布的《人工智能、未來決策面臨的機會和影響》也對如何保持英國的人工智能人才優(yōu)勢有特別說明；英國下議院科學技術(shù)委員會發(fā)布的《機器人技術(shù)與人工智能》調(diào)查報告中，對英國政府能否吸引人才從而保證英國在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導力提出了敦促和質(zhì)詢。加拿大啟動“泛加拿大人工智能戰(zhàn)略”，重點提出增加加拿大人工智能領(lǐng)域的卓越學者和學生數(shù)量。
人工智能高端人才出現(xiàn)全球性短缺
人工智能人才出現(xiàn)了全球性短缺。從職位供求關(guān)系來看，根據(jù)某招聘平臺統(tǒng)計，在全球范圍內(nèi)，通過該平臺發(fā)布的人工智能職位數(shù)量從2014年接近5萬個到2016年超過44萬個。從人才薪酬來看，全球人才爭奪處于“白熱化”狀態(tài)，人工智能人才的薪酬大幅度高于一般互聯(lián)網(wǎng)人才。
人工智能人才的稀缺是全球產(chǎn)業(yè)變革的結(jié)果。人工智能人才問題，本質(zhì)上是新產(chǎn)業(yè)變革帶來的勞動能力需求轉(zhuǎn)換所導致的人才結(jié)構(gòu)性短缺。作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力和通用技術(shù)平臺，人工智能將推動各個領(lǐng)域的普遍智能化，在這一過程當中，需要大量既熟悉人工智能又了解具體領(lǐng)域的復合型人才。2010年前后，人工智能在海量數(shù)據(jù)、機器學習和高計算能力的推動下悄然興起，2015年隨著圖形處理器（GPU）的廣泛應(yīng)用和大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展而進入爆炸式增長階段，人才需求的激增導致人才供應(yīng)的整體短缺。大量資金的投入，也造成了資金多項目少的情況，沒有足夠的人才來承接市場和政府投入的資源。而此前很多人工智能相關(guān)專業(yè)處于“冷門”狀態(tài)，培養(yǎng)的人才數(shù)量有限。
目前的全球人工智能領(lǐng)軍人才數(shù)量與質(zhì)量均無法滿足技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的巨大需求。所以，不能僅把戰(zhàn)略重點放在對全球存量人才的爭奪上，要著手設(shè)計新的人才培養(yǎng)和人才發(fā)展計劃。
全球人工智能人才培養(yǎng)與發(fā)展呈現(xiàn)新趨勢
充足的高質(zhì)量人才是人工智能深入發(fā)展的基礎(chǔ)。從全球來看，人工智能人才培養(yǎng)和發(fā)展呈現(xiàn)一些新趨勢。
學科深度交叉融合。人工智能技術(shù)人才，主要包括機器學習（深度學習）、算法研究、芯片制造、圖像識別、自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)、搜索引擎、機器人、無人駕駛等領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人才，也包含智能醫(yī)療、智能安防、智能制造等應(yīng)用人才。人工智能是一個綜合性的研究領(lǐng)域，具有鮮明的學科融合特點。
從區(qū)域來看，多學科的生態(tài)系統(tǒng)對人才培養(yǎng)至關(guān)重要。倫敦之所以能夠擁有大量優(yōu)秀的人工智能人才，與“倫敦-牛津-劍橋”密集的高校群和學科群生態(tài)密切相關(guān)。“倫敦—牛津—劍橋”這一黃金三角具有密集的教育研究資源和深厚底蘊。該地區(qū)擁有以牛津大學、劍橋大學、帝國理工大學和倫敦大學學院為中心的全世界最好的人工智能相關(guān)學科群，形成了良好的多學科生態(tài)。以阿蘭 圖靈研究所為代表的眾多智能研究機構(gòu)在技術(shù)實力上處于全球領(lǐng)先地位，這些高校和研究機構(gòu)源源不斷地培育出全球稀缺的人工智能人才。
從高校內(nèi)部來看，推動學科交叉是大勢所趨。近日，人工智能研究領(lǐng)域的翹楚卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University，CMU）宣布啟動CMU AI計劃，旨在整合校內(nèi)所有人工智能研究資源，促進跨學院、跨學科的人工智能合作，從而更好地培養(yǎng)人工智能人才，開發(fā)人工智能產(chǎn)品。該計劃通過解決現(xiàn)實問題來牽引跨學科合作，并把合作落到實處，值得借鑒。
產(chǎn)學研深度融合。從研究內(nèi)容和人才流動來看，科學家需要企業(yè)的數(shù)據(jù)和工程化能力，企業(yè)需要高校的研究人才，因此頂級人才得以在企業(yè)和高校間快速流動。谷歌等大公司聘請的高校優(yōu)秀人才，大多還繼續(xù)從事研究機構(gòu)的工作。AlphaGo項目的負責人戴維 席爾瓦（David Silver），至今仍在倫敦大學學院任教，在贏得人機大戰(zhàn)后他專門回到學校，為學生們復盤AlphaGo技術(shù)，使得高校的研究能夠與實踐應(yīng)用同步。
從培養(yǎng)模式來看，企業(yè)捐助研究，學生到企業(yè)實習，高校與產(chǎn)業(yè)界可以聯(lián)合培養(yǎng)人才。Facebook與紐約大學合作建立了一個致力于數(shù)據(jù)科學的新中心，紐約大學的博士生可以申請在Facebook的人工智能實驗室長期實習。
從成果轉(zhuǎn)化來看，人工智能領(lǐng)域算法創(chuàng)業(yè)的特點是技術(shù)成果轉(zhuǎn)化周期非常短，基礎(chǔ)研究成果甚至可以直接轉(zhuǎn)化為創(chuàng)業(yè)項目。幾個人的團隊通過技術(shù)展示，常常就能融資幾千萬美金。而倫敦原有的積累和儲備恰恰契合了以算法和人才為核心的人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的基本特點與規(guī)律。英國一些著名的人工智能公司，在單獨成立之前都是作為大學的研究項目而存在。隨著明星企業(yè)的不斷出現(xiàn)，越來越多與這幾所高校有關(guān)的人工智能人才加入創(chuàng)業(yè)行列，加速推動了倫敦地區(qū)的人工智能創(chuàng)業(yè)繁榮。
企業(yè)成為人工智能人才培養(yǎng)的新陣地。很多企業(yè)開始建立自己的人才培養(yǎng)體系。如百度成立深度學習研究院（IDL），在硅谷成立硅谷人工智能實驗室等，由此不斷產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新，并吸引更多的國際尖端技術(shù)人才。百度還將推出“人工智能Star計劃”，通過資金、培訓、市場、政策等措施扶持優(yōu)秀的人工智能創(chuàng)業(yè)團隊。
我國人工智能高端人才的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)
從國家層面來看，人工智能人才的分布與教育基礎(chǔ)、企業(yè)數(shù)量、投資情況等緊密相關(guān)。在總量方面，美國優(yōu)勢明顯，而高端人才則集中于美國、德國和英國。美國之所以能聚集全球最多的人工智能人才，很大程度上得益于發(fā)達的科技產(chǎn)業(yè)和雄厚的科研實力。據(jù)各方統(tǒng)計，美國的人工智能企業(yè)數(shù)量占全球人工智能企業(yè)總量的40%多，其中谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook、IBM和英特爾等企業(yè)，更是整個行業(yè)的引領(lǐng)者。同時，美國擁有包括卡耐基梅隆大學、斯坦福大學以及麻省理工學院等數(shù)十家有影響力的人工智能科研院所。隨著美國人工智能的發(fā)展，全球科技創(chuàng)新中心硅谷所在的加州，有著金融、媒體產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的紐約以及擁有人才優(yōu)勢的波士頓都成為了重要的人工智能中心。
綜合各方面研究報告，中國人工智能人才總量僅次于美國，但是高端人才較少，原創(chuàng)成果較少。中國人工智能人才主要集中在應(yīng)用領(lǐng)域，而美國人工智能人才主要集中在基礎(chǔ)領(lǐng)域和技術(shù)領(lǐng)域。美國在芯片、機器學習應(yīng)用、自然語言處理、智能無人機、計算機視覺與圖像等領(lǐng)域的相關(guān)人才都遠遠超過中國。
我國的人工智能科研已經(jīng)形成了較好的產(chǎn)出和實力，但原創(chuàng)性和有影響力的成果較少。我國在中文信息處理、語音合成與識別、語義理解、生物特征識別等領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先水平，國際科技論文發(fā)表量和專利居世界第二，部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)取得突破。2017年年初，由美國人工智能協(xié)會（American Association for Artificial Intelligence）組織的人工智能國際頂級會議AAAI大會，中國和美國的投稿數(shù)量分別占31%和30%。據(jù)統(tǒng)計，在2013年至2015年SCI收錄的論文中，“深度學習”或“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的文章增長了約6倍，按照文章數(shù)量計算，美國已不再是世界第一；在增加“文章必須至少被引用過一次”條件后，中國在2014年和2015年都超過了美國。2017年的頂級人工智能會議NIPS（Neural Information Processing Systems，神經(jīng)信息處理系統(tǒng)進展大會）錄用文章600多篇，中國各高校共入選20多篇，而紐約大學就有10篇入選。
我國的人工智能人才有以下幾個特點：
年輕生力軍為主，資深人才短缺。據(jù)分析，中國人工智能人才在28歲至37歲年齡段的占總數(shù)的50%以上。相對而言，中國48歲及以上的資深人工智能人才占比較少，只有3.7%，而美國48歲以上的資深人才占比16.5%。這也是中國當前需要引進大量海外高端人才的原因。
科技公司表現(xiàn)強勁。從國內(nèi)來看，核心科技公司占據(jù)了大部分人才資源。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)人工智能人才主要集中在百度、阿里巴巴、騰訊、科大訊飛等多家科技領(lǐng)軍企業(yè)中。其他兩類企業(yè)也吸納了大量人才，一是不斷涌現(xiàn)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，二是將人工智能融入自身業(yè)務(wù)的企業(yè)。跨國公司如微軟亞洲研究院等，仍然是優(yōu)秀人工智能人才的優(yōu)先選項。
高校仍有很大吸引力。盡管面臨領(lǐng)軍企業(yè)的人才爭奪，國內(nèi)高校對人工智能人才仍有很大的吸引力。數(shù)據(jù)顯示，截至2016年年底，中國有10.7%的人工智能領(lǐng)域從業(yè)者曾在高校或研究所工作過，低于美國的26.7%。
培養(yǎng)集聚人工智能高端人才的對策建議
培養(yǎng)和集聚人工智能高端人才，要根據(jù)人工智能發(fā)展規(guī)律和趨勢，加強頂層設(shè)計，綜合施策。
科學建設(shè)人工智能一級學科。在美國、英國等人工智能發(fā)展高地，著名院校大多設(shè)有人工智能相關(guān)專業(yè)和研究方向，而在中國，人工智能專業(yè)多分散于計算機和自動化等學科。建議按智能科學范疇建設(shè)一級學科，保持彈性和包容性，靈活設(shè)置二級學科。適當增加人工智能相關(guān)專業(yè)招生名額，多渠道籌措培養(yǎng)經(jīng)費，加強人工智能研究的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。
鼓勵深度交叉學科研究與人才培養(yǎng)。在重點區(qū)域打造優(yōu)良的學科生態(tài)系統(tǒng)。可以借鑒倫敦的相關(guān)經(jīng)驗，在北京、上海等高校和學科豐富的地區(qū)，打造智能學科群。培養(yǎng)造就一大批具有國際水平的戰(zhàn)略科技人才、科技領(lǐng)軍人才、青年科技人才和高水平創(chuàng)新團隊。把增強人工智能素養(yǎng)貫穿于整個教育和職業(yè)培訓體系，培養(yǎng)各類綜合人才。
推進產(chǎn)學研合作的新培養(yǎng)模式，發(fā)揮領(lǐng)軍企業(yè)的人才培養(yǎng)作用。鼓勵企業(yè)創(chuàng)辦研究機構(gòu)，與學校聯(lián)合建設(shè)實驗室，培養(yǎng)人才。針對中國研究機構(gòu)散而小的問題，成立公私合作的國際化、實體性、規(guī)模化的非營利性研究機構(gòu)。鼓勵研究人員在高校和企業(yè)之間流動。鼓勵創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，促進人工智能成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化。
鼓勵精準引進一流人才，鼓勵企業(yè)和高校院所聯(lián)合引進人才。引導國內(nèi)創(chuàng)新人才、團隊加強與全球頂尖人工智能研究機構(gòu)的合作互動。積極引進國際一流的研究機構(gòu)，加大研究合作的國際化水平。制定專門政策，實現(xiàn)人工智能高端人才精準引進，支持企業(yè)和高校聯(lián)合引進世界一流領(lǐng)軍人才。重點引進神經(jīng)認知、機器學習、自動駕駛、智能機器人等國際頂尖科學家和高水平創(chuàng)新團隊。
搶抓新一輪海歸人才潮機遇。大量美國、英國和日本的海歸成為中國人工智能的重要力量。當前，我國人工智能發(fā)展勢頭強勁、市場廣闊、資金充沛，要積極吸引海外相關(guān)人才回國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，共同推動中國人工智能技術(shù)取得突破性進展。
摘自《光明日報》
