近日發布的一份行業報告顯示，今年一季度“新基建”七大相關領域職位，總體比2019年一季度增長了42.96%，其中人工智能等在線職位的增長超四成，高端人才緊缺。

高校作為培養人才的主陣地，2019年教育部批準了全國35所大學建設首批“人工智能”本科專業。高校興起AI熱，但能教AI的老師相對匱乏。雖然企業有AI領域的大牛，但他們又不可能全職教學。如何培養“新基建”需要的大量AI人才成為難題。

就業需求大、薪水高，但不少學生一知半解

在全民戰“疫”過程中，以視覺測溫、智能外呼機器人、無人配送車為代表的AI產品表現亮眼。用AI改變世界，這一代年輕人有很多奇思妙想。

北京郵電大學寬廣實驗室內有一群學生常常組隊去參加AI主題競賽。他們以北京2022年冬奧會提出的“科技冬奧”口號為設計初心，利用SSD神經網絡和Mono-Depth神經網絡進行建模，再結合百度開源深度學習平臺飛槳的語音技術，設計出了導盲眼鏡，幫助盲人運動員獨立完成起床、洗漱、出門、到達賽場的全部任務。

他們還曾成功地將機器視覺定位技術應用于地鐵列車運營體系中，用以改進傳統地鐵依靠應答機的方式來實現精確停靠，樣機目前已經在沈陽和重慶測試上線。

“AI領域內每天都會有世界各地的學者不斷更新科研成果。”北京郵電大學數據科學中心寬廣實驗室指導老師楊陽說，講授AI對教師有很高的要求，需要教師的水平跟得上科技發展的速度。他先后在北郵開設了《深度學習課程原理與應用》《數據科學技術》兩門與AI相關的課程，吸引了很多不同專業的學生。楊陽對學生說：“AI是一個很火的方向，它的應用五花八門，每個行業各不相同，我在一門課程中不可能把所有的行業都覆蓋到，但是我希望通過典型案例把基本原理闡述明白，希望大家以后從事其他行業遇到相關問題時，能夠想起這門課曾經給過你一個提示。”

很多學生對AI產生興趣是因為聽說AI方向就業需求大、薪水高，但因為缺乏科學的入門引導，不少學生對AI一知半解。在廣西科技大學的課堂上，一位學生曾對教師胡杰說：“老師，我只想學AI，我不想學Python(一種計算機程序設計語言)。”

胡杰無奈地回復他：“你知道AI最底層的框架是什么嗎?它是基于什么編寫的?你連這個都不知道就說想學AI，怎么可能呢?”

作為一個跨學科的新興技術領域，AI專業的知識體系涉及計算機科學、數學、神經科學、統計學、仿生學、心理學等學科門類。由于領域太新，以及和大部分單一領域的課程不同，都為授課增加了難度。有很多AI教師是計算機系的教師“轉行”而來。一位地方高校教師表示，“不少人也是剛剛接觸AI。”

楊陽特別希望把自己在AI領域了解到的一切傳授給學生，但很多時候只能給學生指出一個方向，因為每個學生的領域不同。在課堂上，他把自己定位為“足球教練”，在學生遇到問題時告訴他們如何應對。楊陽主張把科研納入教學過程中來，他會把自己在帶隊參加學科競賽時發現或想到的創意設計成實驗案例，帶到課堂中講解，為學生提供啟發和訓練。

AI突破更需要獲得數據、案例和場景

值得關注的是，與AI相關就業崗位的地域分布相似，一線城市的高校設立AI專業的數量以絕對優勢領跑，北京最多。

楊陽于2017年讀完清華大學電子工程系博士后，到北京郵電大學數據科學中心實驗室任職。他在清華上學時能聽到很多前沿講座，假期有很多課程可以選擇，學校也能請到大師級人物給學生分享經歷，但“對于大多數高校來說，請到大師級或者泰斗級的專家還是有困難的”。

北京郵電大學于2018年成立了人工智能研究院，學生可以較為容易地在校內尋找到相關方面的資源，也有很多鍛煉的機會。北郵寬廣實驗室的成員就分別參加過兩屆中國高校計算機大賽-人工智能創意賽，以及百度、華為等企業辦的比賽。

一位好老師對于學生的意義是非凡的。北郵寬廣實驗室成員陳開最希望有“大牛帶自己”，因為學習AI十分需要引路人。

坐落在柳州的廣西科技大學并不像一線城市的大學有非常多的資源，學生對于AI現狀和前景的了解深度不夠，但部分院系和教師格外重視AI教學，尋找不同的機會讓學生接觸AI。

身為柳州當地的應用型院校，廣西科技大學經常組織學生到企業實習，去實地尋找創新機會。柳州是西南地區的工業重鎮，當地有不少知名的重工業企業。

2018年，一批學生在廣西柳州源創電噴技術有限公司實習時發現，企業對產品進行檢測時，現有攝像頭在圖像數據采集上不夠清晰。時任廣西科技大學計算機與通信學院副書記的黃勁想到是否可以借助深度學習技術來解決，給學生提供了思路。當年11月，由官柳龍、陳承期、朱宗洪3名實習生主導參與改裝的噴油嘴閥座智能檢測裝置，在公司的生產線測試成功，他們通過使用百度飛槳EasyDL-零門檻一站式AI開發平臺，結合數據采集裝置、LED補光裝置等設備，改變了企業依靠“人工肉眼+放大鏡”來完成的傳統檢測工序。目前，該設備已經正式投入運作，保守估計每年能幫助企業節省60萬元的人力成本。朱宗洪直言：“AI賦能如果不是依靠大公司的技術平臺，這個項目是根本做不起來的。”

“其實我也不知道做的事情會不會成。”教師胡杰當時心里在打鼓。企業要求標注數據，這是一個長期的任務，企業離學校遠，交通也不便利，學校為學生在企業協調了住宿。住宿條件十分簡陋，但在外學習過的教師堅信學生學習AI的意義，他們鼓勵學生堅持下來，并在學校里開辟“第二課堂”，搭建校內AI學習的基本框架，用學分激勵學生主動學習。

基于實際場景需求和豐富的學習資源，“雙非”高校也能在AI專業上有所突破。

“人工智能比起以前任何一個學科都更需要實踐，更需要獲得數據、案例和場景。應用型本科院校本來就要面向實際應用尋找機會，不可能都去走清華北大的路子。”一位參與過高校產學研合作的企業人士說。假設未來大家都開無人車，無人車維修技能就有很大的需求，應用型高校培養這方面的人才就是機會。

培養人才還需多方合力

新冠肺炎疫情為AI未來發展提供了若干重要契機。

清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松分析，當前這一代人工智能技術助力產業行業重要的窗口機遇期在今后的3到5年。從整個人工智能產業來看，與各產業行業相融合的核心技術發明的先發者必將取得獨到的優勢;而解決產業行業的重大應用，具有高度的挑戰性，也會反過來促進人工智能的深入發展。

高校在AI人才培養方面急需探索出一條適合學生發展的人才培養機制。楊陽說，不同的企業有不同的訴求，高校期待企業能夠與學校溝通需要什么樣的人才，這樣高校在培養時可以有所側重。

值得注意的是，2020年根據教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》要求，將迎來一系列量化指標驗收。該《計劃》指出，到2020年，需要完成建設100個“人工智能+X”復合特色專業;編寫50本具有國際一流水平的本科生和研究生教材、建設50門AI領域國家級精品在線開放課程;并建立50家AI學院、研究院或交叉研究中心。

企業正在積極成為“教育伙伴”。在5月20日“WAVE SUMMIT 2020”深度學習開發者峰會上，百度相關負責人介紹，飛槳聯合教育部新工科產學研聯盟，開設高校深度學習師資培訓班，培養了400多家高校千余名AI專業教師，支持200多家高校開設了人工智能課程;算法賽、創意賽、產業賽三大類型賽事全年無休，以賽促學，近一年累計舉辦50多場。

在參與聯合培訓的高校負責人看來，企業能夠把最前沿的產業實踐和技術融合到AI課程中，工程師更懂得理論與產業的落地應用，專業教師有實際教學經驗，由專業教師學懂弄通后再傳授給學生效果會比較好。

關鍵詞： 新基建