人工智能教育市场(人工智能教育行业分析)

5月20日，第五届世界智能大会在天津梅江会展中心开幕，本次大会为期4天，以“智能新时代：赋能新发展、智构新格局”为主题。 新华社发（孙凡越摄）

1 现状：22%高校培育的人工智能人才已“供大于求”

据不完全统计，目前全国已有超300所高校设立了人工智能专业。这些学科发展现状如何？南开大学高等教育研究所所长茹宁分享了其所在课题组的调研结果。

茹宁介绍，根据调查，目前全国人工智能本科生的就业趋势在下滑，但是双一流本科生就业仍在持续走高，高职院校专科毕业生近年来呈显著的增长趋势。在人工智能行业需求旺盛的背景下，有22%的高校反映他们培养的学生就业出现了供大于求。

这些数据背后反映出人工智能学科建设正面临什么问题？该调研总结到，首先是人才供给不足，无法满足市场需求。2017年前，我国人工智能人才储备严重不足，出现供给和需求之间倒挂的现象；2017年后，高校大规模培养人才，但至今没有形成成熟、系统化和规模化的人才输出。目前市场上人工智能类人才的供给主要来自于电子信息、软件服务等其他相关领域的人才跨界转型而来。高校培养过程注重课堂教学、轻视实践，也导致人工智能人才无法满足市场对于实践的要求。

其次，高校人才供给和市场需求之间出现了结构性矛盾。从需求侧来看，随着人工智能人才总量增加，人才市场已经出现细分趋势，基础研发类人才和技能型人才都在很快地增加，但本科生有饱和的趋势。现在高校的供给主要集中在本科层次上，所以会出现有22%的学校反映毕业生很难就业，且这样的学校大多是地方应用型本科院校。高职类院校培养技能型人才比较擅长，双一流高校适合培养研发型人才；而地方应用型本科高校如果不能够与地方经济发展很好地结合，无法体现自己的办学特色，培养的人才就会受到双重挤压。

此外，人工智能专业设置和人才供需的地域分布不均衡。北上广地区产业比较密集，同时河南、陕西、山东、湖北等省份人工智能专业发展非常快，人才培养规模比较大，但是却没有密集的产业。因此，这就使这些大省投入了大量的教育成本，但是留不住自己培养的人才，最终可能会导致国家区域经济发展的不平衡进一步加剧，教育不平衡现象和不公平问题更加凸显

2 观点1：算法创意缺失，要鄙视山寨

中国科学院院士鄂维南指出，在中国目前的环境下，人工智能主要涉及四大要素：场景、模式、算法和系统。我国在场景和模式方面都具有优势，但核心不足是算法创意的缺失，这已成为中国人工智能发展的重要障碍。创新文化不足导致人工智能企业同质化严重。最典型的例子就是人脸识别，我国的人工智能四小龙看起来没有什么区别，而在美国就很难找到这种现象。

鄂维南判断，缺乏算法创新的源头在于学术界。“中国有很多学术团队，但有原始算法创新能力的却不多。”

如何在算法上进行创新？鄂维南强调，最重要的是创新文化的建立。现在我国人工智能领域有一个现象，同一个任务有很多企业在做，同质化企业很多，就是因为没有创新文化。他用一句话形容创新文化，“别人做的，我就离得远远的。”

“我希望大家一起来支持原始创新的文化，鄙视山寨。别人做的，我就不做，让这样一种口号能够喊出来。只有我们形成了这样一种文化，我们才能在人工智能领域长期保持领先。”鄂维南说。

3 观点2：AI学科布局要“下围棋”

“人工智能是一个复杂的系统，不能只盯着一个小的领域。”北京大学人工智能研究院院长朱松纯认为，中国人工智能的发展布局，要像下“围棋”，在认知科学、脑科学等各个领域都要有布局，而不是追着热门领域跑。

朱松纯从学科发展的角度分析，人工智能学科具有三个发展趋势：第一，计算机视觉、认知科学、机器学习等领域对内交叉，形成大一统的理论框架；第二，各行各业与通用人工智能融合，产生新文科、新医科等等；第三，人类文明与人工智能融合，给机器人“树三观”。

“1960年到现在，基本上都是可以预见到的技术上填补空白。为什么当今有更优越的条件，却产生不了根本性的突破？”朱松纯说，这一问题的存在已成为人工智能领域的共识。

他观察到，现在研究领域存在“自拍”的现象，即研究人员不去想深刻的问题，而是有一个想法就赶紧想办法发文章，“就跟拍完自拍赶紧上网发一下一样。”此外，当研究人员人数更多的时候，大部分人反而都向深度学习这一单一领域钻研，害怕研究“少数派”的方向，“会像离群的鸟儿一样面临落单的风险。”

“现在人工智能人才的培养，高校各个系里面都有一点。但这是一道‘鱼香肉丝’，不是真正的鱼。”朱松纯认为，对于人工智能人才培养要成体系，可以采用“通识、通智、通用”的学科培养方式。即学生既要了解人工智能和人文艺术的交叉，也要把人工智能领域的六个学科搞清楚，并且通过实践课程来探索人工智能在各行业的应用。

南都记者马嘉璐 见习记者李娅宁 发自天津