2020全球人工智能人才培养

类别:行业 机构:北京亿欧网盟科技有限公司 研究员:孟晓慧/李万凌霄/王妍 日期:2020-08-06

全球人工智能产业的重要性程度逐渐提高,各国纷纷押注人工智能产业发展,人工智能人才培养逐渐受到重视63

    人工智能是面向未来的技术发展方向,全球国家和地区之间的人工智能产业竞争的核心是人工智能人才的竞争。人工智能人才水平的提高将助推全球各地人工智能产业更快更强的发展。但目前全球人工智能人才供给水平远小于需求水平,人工智能人才缺口明显。无论是人工智能研究型人才还是应用型人才都存在大量需求,企业之间的人才竞争逐渐上升到国家层面的产业布局和产业支持的竞争。

    早期的科学素养培养意识逐渐加强,为未来人工智能人才竞争提供更加坚实的基础。

    全球人工智能的竞争,核心是人才的竞争,本质是人才培养能力、人才培养水平的竞争,国家的产业发展情况决定了各国对于人工智能人才培养的重视程度,人才培养从国家战略、人才储备、资金投入等方面多措并举。

    全球人工智能人才缺口大,供需不均衡,从人工智能产业的相关岗位来看,人才需求层次逐渐分化,岗位划分越来越细,在所涉岗位里,算法型人才需求度最高

    从全球人工智能人才流动的趋势来看,美国对博士研究人员的吸引力最强,中国次之,有约77%的研究人员继续在学术界工作,但并不都参与教学,目前广泛的人工智能人才培养仍是大国之间的竞争。

    在应用型人才培养中,校内校外培养缺一不可,企业承担了关键角色,中美在应用型人才校外培养中表现突出,培养模式多元

    在研究型人才培养方面,高校是主战场,中美处于世界第一梯队,但人工智能相关专业及学科建设情况尚处于早起阶段,各国特色逐渐明晰

    在研究型人才培养方面,中美处于世界第一梯队,人工智能人才培养目标和体系依托于各国不同的人工智能战略,高校是培养的主战场,其中英美高校培养起步早,逐渐从高校的培养推广到全民素养培养,中国和日本虽起步较晚,但国家政策推动力度大,从教育改革入手,面向未来数十年布局人才培养。

    目前人工智能相关专业及学科建设情况尚处于早起阶段,各国特色逐渐明晰,美国已经形成了一定体系,在人才培养上扮演着引领者的角色,课程设置上强调数学基础学的重要性,亦重视认知科学相应课程。中国高校课程设置起步较晚,在人才培养上更像是跟随者,在高校中仿照美国实施,但又结合中国实际的教学情况,无论是政府、学校、企业都在大力推动研究型人才培养。

    未来,人工智能作为一项新兴技术需要与各产业各行业有较多的交叉,在研究中我们发现,人工智能研究型人才培养对于人工智能相关的交叉学科建设已有一些国家政策推行,但尚处于萌芽阶段,还需要较长时间的实践和摸索。

    在应用型人才培养中,校内校外培养缺一不可,企业承担了关键角色。各国应用型人才的培养模式不同主要是因国家的人才培养体系有差异,美国、德国和中国的体系较具有代表性。

    美国的应用型人才培养贯穿学历教育的各个阶段,职业教育以社区大学为主,但社区大学的培养不足以支撑企业对人工智能应用型人才的要求,因此美国的各种人工智能公开课程、短期训练营和在线课程很受学习者欢迎,学习者付费意愿强烈,企业对培训后的效果也有较高的认可。

    中国在人工智能应用型人才的培养上尤其强调产教融合和校企合作,因此不管是学校主动参与人工智能应用型人才培养还是联合企业进行培养都已经形成了一套较为完备可复制性强的人工智能应用型人才建设方案。

    目前人工智能应用型人才的校外培养依托于

    全球科技巨头传播先进的技术理念和丰富的

    产业实践案例,为广泛的学习者提供开放实

    验室和公开课程。

    美国的科技巨头成立AI团队更早,技术和实践案例的输出也跟早一些,而中国虽然起步较晚,但因政策的推动力度大,在人工智能应用型人才的培养方式上更多样化,提供对外的企业培训、技术培训以及建设新型职业资格认证体系,赋能人工智能中小企业的技术发展和人才输送。

    全球人工智能人才科学素养的培养收到科技对于产业推动的影响,从小开始对学生进行科学素养培养成为各国共识,成为各国学生教学培养体系的重要创新内容。

    人工智能人才

    科学素养培养

    人工智能技术在各领域的深入应用带来对于人才素养提升的需求,未来人才素养需求的变化逐渐向前传导到更早期的科学素养培养

    科学素养培养依托于STEAM教育理念,美国最早发源,中国发展最快,其中数理思维和编程能力培养是中国人工智能人才科学素养培养的领先领域