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人才缺口超500萬,未來三大方面補齊短板問題

      未来的人工智能人才發展,將從基礎教育改革開始,依托社會治理的力量逐漸構建形成人工智能教育生態。需要政府、高校、企業和社會共同努力。
 
  進入人工智能時代,人才也在快速叠代轉型,新時代呼喚更多的人工智能人才。放眼全球,各國的人工智能人才都非常稀缺,人工智能公司ElementAI發布的《2019年度全球AI人才報告》指出,全球人工智能人才的數量不斷攀升,但頂級人才仍然供不應求。根據中國教育部門測算,我國人工智能人才目前缺口超過500萬,國內的供求比例爲1:10,供需比例嚴重失衡。不斷加強人才培養,補齊人才短板,是我國的當務之急。
 
  2020年中國人工智能市場規模將超700億
 
  從市場規模來看,據前瞻産業研究院發布的《中國人工智能天天操色综合成人市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示,2015中國人工智能市場規模已突破100億元,到了2016年中國人工智能市場規模達到142億元,同比增長27%。截止到2017年中國人工智能市場規模增長至217億元,同比增長53%。初步測算2018年中國人工智能市場規模將達339億元左右,比2017年增長56%,遠高于全球17%的增速水平。並預測在2019、2020年中國人工智能市場規模將達500億元、710億元。2015-2020年複合年均增長率爲44.5%。
 
2015-2020年中國人工智能市場規模統計及增長情況預測
數據來源:前瞻産業研究院整理
 
  中國人工智能人才發展現狀分析
 
  中國人工智能人才存在較大“缺口”,中美差距較大。國外企業ElementAI發布的《2019年度全球AI人才報告》顯示,中國成爲全球最“吸金”的國家。由于國內的創業環境、政府支持和大數據沈澱,中國人工智能領域的投融資占到了全球的60%,吸引了較多擁有技術的海外留學生回國發展。即便如此,中國在人才培養和人才吸引方面仍然與美國存在較大差距。數據顯示,58%的中國高級研究員在美國攻讀研究生,35%在中國讀研究生,7%在其他國家(澳大利亞和英國)讀研究生。
 
  在畢業于美國院校的中國高級研究員中,78%留在美國研究機構工作,僅有21%回到中國研究機構工作。該報告還顯示,全球吸引人工智能人才的國家中,排名前五的是美國、中國、英國、德國、加拿大,共占據了72%的人工智能人才。中國雖然位列前列,但數量上僅有美國的四分之一,與美國存在較大差距。
 
  培養模式是限制中國人工智能人才的“短板”。清華大學2018年6月發布的《中國人工智能發展報告》顯示,中國的論文總量和高被引論文數量都排名世界第一。的確,中國采用了“規模性生産”的人才模式,加快了人工智能人才的培養。
 
全球主要國家和地區AI論文數量産出TOP10統計情況
數據來源:前瞻産業研究院整理
 
  但是,數量上的優勢並不意味著質量上的價值。中國的頂級人工智能人才僅僅排在第六名,前面分別是美國、英國、德國、法國、意大利。在人才培養上,美國遙遙領先:44%的博士學位是在美國獲得的,在中國獲得博士學位的約占11%,其後是英國(6%)、德國(5%)以及加拿大、法國和日本(均爲4%)。
 
全球主要國家獲得博士學位占比統計情況
數據來源:前瞻産業研究院整理
 
  曆史上,中國人才培養偏向于應試教育,其弊端是束縛人的獨立思考和創新能力。在這種培養體系下,容易培養出“半人”而非“全人”,對中國的科技領先産生了一定的消極影響。雖然,中國現階段教育體系已經獲得了長足進步,但是曆史遺留問題仍需要長時間來消化,未來需要重視長期導向的基礎型人才,爲尖端人才的培養做“儲備”。
 
  中國人工智能人才未來發展分析
 
  立足基礎教育,進行深度省思與變革。《中國公民科學素質建設報告》顯示,2018年,我國公民具備科學素質的比例達到8.47%。雖然相比于2015年的6.2%提升了2.27%,但國民的科學素養仍在世界平均水平之下,這一點值得我們注意與省思。中國人工智能人才要發展,國民的基本科學素質是根基,而素質的提升又離不開教育的發展。中國與美國等發達國家在教育上的差異,不是體現在教材上,而是在教育理念和教學方法上。未來的教育要注重啓發式的培養,鼓勵學生互動和質疑,突出創新思維的培養。
 
  1、樹立正確的科學觀。在培養人工智能人才的問題上,不僅要強化通識教育,更重要是激發學生的好奇心,引導他們對科學的熱愛,樹立正確的科學觀;
 
  2、其次,注重基礎層面算法人才的培養,將計算機科學嵌入中小學生的必(選)修課之中,注重培養學生在日常學習過程中對計算機的學習與運用,強調在啓發、互動和實踐的過程中,培養學生思考和創新的能力;
 
  3、營造開放和寬松的創新環境,要真正成爲人工智能人才大國,不僅需要培養一批本土的高素質的科技隊伍,同時還要集聚全世界的優秀人工智能人才,這就需要以環境爲依托,需要通過政策導向與市場優化雙管齊下,營造良好環境。
 
  以新時代人才發展理念爲引領,打造“政産學研商”聯動發力的人工智能教育生態。人工智能人才的培養既是産業發展的需要,又承載著社會責任與曆史使命,需要政府、高校、企業和社會各界共同努力,依托社會治理的力量構建新時代人工智能教育生態。我國政府對人工智能人才的培養極爲重視。
 
  2017年,國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》,將“加快培養聚集人工智能高端人才”列爲重點任務,並對人工智能相關教育提供了大量資金支持。2018年,國家投入到高等職業教育領域的費用是2900億元,而2019年的預算是3000多億元。
 
  高校在人工智能人才的培養上剛剛起步,從長遠來看,人工智能産業的發展和人才的培養,迫切地需要高校積極發力,廣泛開設人工智能專業。2018年,呼聲極高的人工智能專業正式被列入新增審批本科專業名單,天天操色综合成人共有35所高校獲取首批成立該專業資格。但由于尚處于試水階段,仍面臨著諸多未知與挑戰,比如人工智能技術叠代太快,本科教育能否適應這種速度?是否需要細分研究方向?如何進行課程設置,等等。因此,我們建議:
 
  1、將人工智能專業建設要務設定爲構建合理的知識體系,把卷積神經網絡、循環神經網絡、深度強化學習等作爲核心的知識體系,輔以大數據、雲計算等課程,從而形成系統體系。
 
  2、注重人工智能教育師資培養與開發,目前全球共有30萬人工智能人才儲備,但只有不到1/3的人才在高校,而其中中國高校界更是少之又少。這就需要校企聯動發力,在實踐中結合理論彌補這一缺口。例如,百度自2018年5月起,就已連續舉辦4期深度學習師資培訓班,累計培訓教師超過400人次,內容涵蓋學術交流、課程構建、實驗實訓、平台應用等教學環節,同時通過高校搭台、企業助力的方式,培養數據型和算力型高校稀缺人才資源。
 
  3、在此基礎上,大力推動校企合作,注重科技創新和産業發展的深度融合:其一,校企攜手合作,致力于改變高校人才滯後于企業發展的現狀;
 
  其二,企業技術賦能高校研究,助力産學研融合落到實處。例如,百度目前已經形成了囊括師資培訓、課程共建、教材出版以及學生賽事等多個維度産學融合生態;騰訊以産業爲驅動,將産業人才需求聯合高校轉化爲專業設置,將企業職業標准轉化爲課程內容,將企業生産開發過程通過實訓項目轉化爲教學過程;阿裏參與的校企合作,則更側重學術及研究,將真實的業務場景和全球院校的科研實力結合,是阿裏校企合作的最大特色。
 
  未來的人工智能人才發展,將從基礎教育改革開始,依托社會治理的力量逐漸構建形成人工智能教育生態。這是一段漫長的道路,需要我國政府、高校、企業和社會共同努力。
 
  [作者系複旦大學管理學院教授。本文系國家社會科學基金重大項目“大數據時代國際人才集聚及中國戰略對策研究”(項目編號:16ZDA057)的階段性成果]