人工智能领域最缺的是什么?不是政策、不是市场,而是人才。”在深圳职业技术学院举办的2019年人工智能及智能机器人技术暨专业群建设研讨会上,全国政协委员、教育部原副部长、中国职业技术教育学会会长**指出,人工智能对技术人才教育提出了五大挑战。

 教育部:人工智能对技术人才培养提出五大挑战 人工智能资讯报道_AI资讯


本次论坛由全国工业和信息化职业教育指导委员会、中国机电一体化技术应用协会主办,深圳职业技术学院、深圳市越疆科技有限公司承办。作为本次会议的重要议题,参会专家还对人工智能技术应用专业群建设方案、产学研协同育人模式进行了讨论。

随着人类社会从信息化向智能化发展,智能应用正在深入到各行各业,人工智能领域的人才需求具有持续性、长期性,需要加大人才培养力度。有多位专家指出,学校应该尽快设置人工智能专业,积极构建产学研协同育人模式,实现与行业的对接,提升学生的创新能力和创业意识。

全国政协委员、教育部原副部长、中国职业技术教育学会会长**认在发言中指出,加快发展新一代人工智能是我国赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手,是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

“教育必须与科技发展同步。”**指出,学校在人才教育上要与企业保持密切合作,走出传统的教学思维方式,开放思想,进行跨界融合,把新时代中国职业教育研究院建设成全国第一家高等职业教育研究院。

**进而认为,人工智能对技术人才教育提出了五大挑战:

首先,是技术人才培养体系的挑战。纵向看,从学前到大学到终身还没有形成一套系统;横向看,从各学科、各专业到从事人工智能各领域、各岗位,也没有形成学科交叉、产教融合的系统体系。

其次,是技术人才知识体系的挑战。人工智能领域高端人才需要知识结构的全面重塑,高端人才要具备强大的复合专业背景。

第三,是技术人才总量供给的挑战。**介绍,国内人工智能人才需求总量显著上升,2017年总需求为2016年的两倍、2015年的5.3倍,总量缺口为500万人。全球人工智能高端人才总量为187万人,美国为85万人、中国仅有5万人,总量需求年平均增长为150%。

第四,是技术人才结构优化的挑战。**称,人工智能技术人才队伍是一个梯次结构的人才队伍,至少包括四个梯次:一线操作技术技能人才、转化成国行业应用人才、科技成果转化人才、高端研究型人才,因此中国人工智能人才结构急需优化。

第五,是技术人才终身学习的挑战,要建立和完善提供终身学习的学校体系、培训体系、课程体系、能力再造体系。

“人工智能领域最缺的是什么?不是政策、不是市场,而是人才。”**认为,针对五个挑战,要建立技术人才培养体系,构建技术人才知识体系,加快增加技术人才总量,构建人才队伍科学结构,创造人才终身学习环境。

对于如何加快增加技术人才总量,**认为,首先,要按照四个梯次人才抓紧完善培养方案;其次要求各类高等院校将人工智能的基础理论所涉及的基础课程和专业知识,作为公共基础课程;第三,要增加人工智能方向博士、硕士招生计划和增加培养规模;最后,要鼓励地方转型高校、职业院校,开办人工智能各类专业。