AI产业遇上千万人才缺口 校企联手共育人工智能英才

【时间: 2019-11-02 13:09:39】【字号:

随着人工智能产业的蓬勃发展,专业人才的缺口出现了。但是这个行业需要什么样的人才呢?大学应该用什么标准来调整他们的培训计划?

近日,在重庆举行的科技大学迅飞2019人工智能产业生态峰会上,由工业和信息化部人才交流中心牵头的《人工智能产业人才能力标准》(以下简称《标准》)正式发布,为人工智能产业人才的培养和选拔提供了标准指导。作为重要的人才供给方,如何为专业人才创造“摇篮”?会上,许多大学的代表讨论了这个问题。

蓬勃发展的工业面临千万人才短缺

目前,我国人工智能产业人才队伍建设主要存在四个问题:结构不合理、供需不匹配、培训标准缺乏、产教结合不足据工业和信息化部人才交流中心人才开发部长白晓介绍,根据当前工业应用的实际情况,该标准将人工智能工业人才定义为四层金字塔结构:来源创新、工业研发、应用开发和实用技能型人才。

通过对人工智能行业人才结构的分析,发现创新人才的来源非常少。清华大学此前发布的《2018年中国人工智能发展报告》显示,尽管中国在人工智能人才总数上排名世界第二,但优秀人才数量仅为977人,不到美国的1/5,位居世界第六。

不仅创新人才短缺,《标准》显示,随着人工智能技术的发展和应用的不断扩大,对大量工业研发人才、应用开发人才和实用技能人才的需求将呈现井喷趋势。然而,目前的人才培养模式难以满足产业发展的需要。

从需求方面来看,在数字化和智能化转型的压力下,新兴产业和传统领域对人工智能人才的需求已经发展到高关注、高需求阶段,人才缺口将达到1000万人。

从人才供给的角度来看,目前有两种主要的人才来源。一是高校人才培养。目前,人工智能领域包括计算机科学与技术、智能科学与技术、自动化、软件工程、电子信息工程、通信工程、统计学和应用数学。二是行业人才的积累,主要是通过学习和积累,从传统的电子信息、软件服务、移动互联网等领域逐渐向人工智能转变。

然而,目前我国只有不到2%的高校开设了人工智能专业。行业内自发的人才培养尚未建立。我国高校和行业高素质人才的供给水平仍然很低。

校企合作培养人工智能人才

"高校是人工智能生态系统中非常重要的供给方."重庆邮电大学副校长林金超表示,他认为如何构建人才培养体系的核心是如何构建专业课程。

林金超认为,专业课程创新的关键在于整体结构布局和优化。近年来,重庆邮电大学将专业设置与产业需求相结合,首次实现了“机器人工程、大数据科学与大数据技术、网络安全、邮政工程、医学信息工程”五个智能核心专业的招生。今年还计划新增智能制造工程、人工智能等工程专业,形成适应新经济发展需要的新专业结构体系。

"如果我们把工业需求和培训标准结合起来,就会形成一个很好的人才培训体系."贵州工学院副院长苏向东表示,人才培养需要与产业相结合。如果没有产业对接,大学只会陶醉,人工智能人才会与产业脱节,难以有效对接。

苏向东说,除了课堂知识,他们更重视专业实践训练。学校在制定人才培养计划时与行业有着密切的联系。专业培训计划的制定将邀请相关行业人士参与,使人才适应行业需求。此外,通过产教结合和校企合作,提高了双师型教师在学校的比例,从而促进了具有实践能力、工程思维和工程能力的工程人才的培养。

林金超表示,围绕人才培养的瓶颈问题,重庆邮电大学通过梳理课程体系、改进教学方法、完善课程中心资源,调整了人才培养模式和教育质量

专业体系结构,构建人工智能人才培养创新体系。特别是建立了生产、教学和研究相结合的合作教育平台。成立了由国内外产业龙头企业、国家科研机构和学术组织、地方政府和工业园区等67个单位组成的董事会,575个单位携手开展生产、教学和科研合作。

深度整合打造创新型教师队伍

人才培养目标、培养方向和培养路径需要创新,事业单位和企业都要重视小白表示,该标准是中国第一个在人工智能领域开展人才标准研究和制定的标准。通过研究人工智能的具体特点和对工业人才的要求,该标准最终形成并制定了57个具体岗位的能力标准。

该标准弥补了人工智能人才教育标准的空白,促进了大学与行业的无缝衔接。根据人工智能产业发展的实际需要,该标准将教育标准与具体岗位相结合,将企业技术与人才实践相结合,将市场规范与人才素养相结合,有利于人工智能领域生产与教育的深度融合。该标准将人工智能教育培训框架分为:基础层、技术层和应用层。根据人工智能行业对人才的实际需求,培训标准涉及的核心岗位分为三类:工业R&D人才、应用开发人才和实用技术人才。

据了解,本标准适用于指导企业为人工智能相关岗位选拔人才,为各级院校(包括双级院校、应用型本科和职业学校等)的人才培养和课程设置提供参考。

小白说,为大学制定人才教育标准只是第一步。他们还率先为人工智能、生产和教育的整合建立了一个开放平台。根据人才教育标准,将高校、人才服务机构和龙头企业相结合,将人才培养推向创新型人才体系和开放生态系统的深度融合。进一步促进高校人才输出的创新、融合、应用和职业化。

小白认为,在发布人工智能人才培养标准时,高校人工智能人才教育应注重三个方面:一是共同推动形成适应人工智能产业发展需要的课程体系、培训体系和人才评价体系;二是分批选择和建设100个人工智能产业人才培养基地,加快产学研一体化。三是培养10万名具有人工智能创新意识的专业技术人员和应用人员,以及5000名具有较高知识、理论素养和工业实践能力的教师。