AI人才嚴重短缺。中國尤其短缺。中國未來的AI人才隊伍如何建設，是個非常值得關注的問題。中國人工智能產業的崛起，不光需要依靠研發費用和研發人員規模上的持續投入，還應該加大基礎學科的人才培養，尤其是在算法和算力領域，只有投入更多的科研人員，不斷加強基礎研究，才會獲得更多的智能技術的創新和突破。

國家已經將人工智能上升至國家戰略的層面，並提出了三步走的戰略目標，國家可以從政府、企業、高校、協會四條路徑實現該目標。

政府主要是提供政策扶持，具體措施包括增加高校招生、吸引歸國高端人才、政策傾斜、完善法律法規和行業標準。

企業則應把握產業大趨勢，結合自身情況，找準發展方向，實施校企AI人才聯合培養，建立長期人才儲備，此外，企業可以開展企業公開課，幫助中小企業轉型升級。

高校方面則應推動高校開放政策的實施，擁抱企業、提高AI科研經費，大力發展交叉學科。

協會應當促進協會發展，構建產學研合作新模式、完善交流平臺，形成成果轉化體系。

政府層面

2017年7月份，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，將新一代人工智能發展提高到國家戰略層面，提出了分三步走的戰略目標。到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效。基於上述目標，有如下路徑可供探討。

增設人工智能一級學科，提高新生人才數量

人工智能的競爭是人才與技術的競爭，但我國目前人工智能人才遠不能滿足需求，基礎理論成果與美國有一定差距。所以，人才是我國實現戰略目標的重中之重。要增加人工智能人才，一方面可以通過自己高校培養，另一方面可以引進國外高端人才。

高校培養人才方面，增加人工智能大學隊伍，增設人工智能相關專業，擴大人才培養產出。增加設有人工智能相關專業的大學數量，意味著招生數量將幾何倍地增加，人才池更大更深，面對著越百萬的人才需要，這一舉措勢在必行。我們要培養造就一大批具有國際水平的戰略科技人才、科技領軍人才、青年科技人才和高水平創新團隊。目前，我們可以欣喜地看到國務院在2017年7月發佈《新一代人工智能發展規劃》中已對未來的人才培養做出瞭如下規劃：儘快在試點院校建立人工智能學院，增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。

高校應該有效增加有質量的人才數量，為AI發展提供強有力的支撐和發展動力。一級學科的設立能夠讓人工智能覆蓋面更廣，有利於擴大招生規模，對於概念普及非常有效。伴隨著人才數量的增長，隊伍建設會更加高效，這會極大地增強我國在人工智能領域的自主創新能力和掌控力。另一方面，獨立課程體系的建設，將有助於形成完善的培養循環體系，讓人才的培養更加系統高效，保證人才質量與水平。

在課程體系設計方面，既要注重基礎理論與方法，也應該注重前沿應用與拓展，兼顧人工智能知識的基礎性、系統性、前沿性和實踐性。同時，高校可以在原有基礎上拓寬人工智能專業教育內容，形成“人工智能+X”複合專業培養新模式，重視人工智能與數學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合。推動學科交叉是大勢所趨。例如卡耐基梅隆大學的CMU AI計劃就旨在整合校內所有人工智能研究資源，促進跨學院、跨學科的人工智能合作，從而更好地培養人工智能人才。

吸引歸國高端人才，AI 千人計劃刻不容緩

國外引進人才方面，一是引進人工智能領域國際頂級科學家，二是引進優秀青年人才。通過特殊政策、渠道，充分利用現有的“千人計劃”等人才計劃，吸引海外人才，帶回國外先進技術，促使中國產業技術突破。同時可以通過薪酬補貼等方式激勵企業、高校引進人工智能人才。

給予人工智能產業適當政策傾斜

在產業的基礎層面，大力推進芯片研發，給予芯片研發企業政策傾斜同時增強大數據和硬件如高性能CPU/GPU方面的支持。在技術層面，需要做好算法的創新工作，為有效技術的形成打好基礎。在應用層面，推動計算機視覺、語音識別、機器人等人工智能產品的大規模應用，同時大力發展智能醫療、智能金融等行業。從某些方面來說，人工智能能夠在這些行業比人類做得更好。故需要同時處理好人工智能可能帶來的失業問題。

發展企業方面，需要國家給予企業政策方面的支持。對人工智能中小企業和初創企業給予優惠的財稅政策，例如稅收減免，研發費用加計扣除政策；鼓勵傳統企業例如家電傢俱產業向人工智能產業升級；針對行業巨頭和“獨角獸”企業，在保證安全的前提下實現數據開放，合作成立國家實驗室等。

完善人工智能領域法律法規和行業標準

成熟的法律政策是保障和引導人工智能行業健康發展的必要條件，強化知識產權保護是建設技術創新體系重中之重。以校企合作中的知識產權保護為例，美國早在1980年通過Bayh Dole法案，允許美國高校

把研究成果的專利權以獨家許可或非獨家許可的形式授予企業。另外，美國還出臺了相應的政策措施對校企合作中的各個環節尤其是知識產權的保護方面進行了規範，很好地協調保護了高校和企業的合法權益，這在一定程度上減少了合作產生的糾紛，極大程度上保護了學校科研人員的合法權益而又不妨害企業的合作積極性，更有利於提升雙方的積極性。

企業層面

把握產業大趨勢，找準發展方向

企業應該瞭解國家的發展方向和戰略方向，再和整個產業的發展方向相結合，結合自身優勢，找準自身的發展方向。國務院發佈的《新一代人工智能發展規劃》中就明確寫到，要“推動人工智能與各行業融合創新，在製造、農業、物流、金融、商務、家居等重點行業和領域開展人工智能應用試點示範，推動人工智能規模化應用，全面提升產業發展智能化水平。”因此，企業在這些領域大有可為。此外，企業還可以通過參加人工智能業界的交流會來獲取業界的最新動態。同時，也可以去美國硅谷等人工智能企業集中的地區取經。

聯合高校培養 AI 人才，建立長期人才儲備

單一的人才培養機制不能滿足技術進步的需要，因此對於AI人才的培養可以建立高校與企業聯合的新模式，具有技術優勢的互聯網公司可以為AI的人才培養貢獻力量。校企合作是解決人工智能領域的應用型人才巨大缺口的重要方式，企業在業界的積累將為人才培養釋放出巨大的能量。具體而言，企業可以與學校共建人工智能專業和課程，設置科學的人才培養體系與教學方案，參與學校實驗室與配套環境的搭建，在供給一定數據的同時，發佈部分需要解決的問題讓學生與教授嘗試去聯合解決，在業界經驗有機融入到學校中去同時，也提供學術為產業貢獻的機會。

開展企業公開課，幫助中小企業轉型升級

一個茂盛繁榮的產業森林不是由一棵巨樹組成的，廣大的中小企業星羅棋佈，，他們圍繞著各大巨頭形成生態組合出一個生態循環平衡的產業森林。競爭與合作同在，死亡和新生輪迴。作為生態核心的企業，有責任為整個森林的可持續性發展承擔必要的社會責任，在幫助中小企業發展的同時，通過共同繁榮的環境壯大自己。

特別是在人工智能領域，領先的巨頭企業可以嘗試開展企業公開課，向中小企業傳遞前沿理念和企業佈局，擔任產業轉型升級的思想啟蒙導師。在傳播產品，擴大企業影響力和提升社會形象的同時，促進中小企業進步。

高校層面

推動高校開放政策實施，擁抱企業

學術要走出象牙塔，促進科技成果轉化。僅僅依靠國家研發經費撥款難以支撐項目眾多的研發工作，所需的數據往往也難以獲得。科學家需要企業的數據和工程化能力，企業也需要高校的研究人才。著名科學家張首晟認為，人工智能發展現在最需要的是數據和算法之間的合作，即公司和大學的合作。此外，如果學者不瞭解業界的需求就不能對症下藥，業界不知曉學界的成果就難以運用。高校可以通過派遣研究人員瞭解業界問題，與企業聯合培養學生，設立共同的研究機構等方式加強與企業的合作。例如紐約大學與Facebook合作建立了一個致力於數據科學的新中心，而紐約大學的博士生可以申請在Facebook的人工智能實驗室長期實習。

提高 AI 科研經費，大力發展交叉學科

科研經費對於科研項目的成果的影響不言而喻，提高AI科研經費可以支持成立更多項目組和課題組，讓更多的教授和學生獲得更大的發揮空間，促進科研成果的誕生和量產。

另一方面，人工智能及其相關專業應該大力加強和其他專業的聯繫，發展交叉學科。在不同知識體系和數據背景下，發現新東西，提出新思路，發覺新方法。利用人工智能的學習、篩查等能力幫助傳統學科煥發新生。

協會層面

促進協會發展，構建產學研合作新模式

協會是學術和企業對接的重要橋樑之一，也是相關領域高校，機構，企業交流合作的平臺。作為中間人，協會能夠妥善解決由學術到商業的連接問題，一方面推動高校和企業聯合研發，另一方面讓高校的成果和創意落地為商品，企業盈利後反哺高校，形成互信互利的良好機制。

全球目前共有50家人工智能協會，其中10家分佈在美國。英國和西班牙分別擁有兩家。中國目前大陸地區擁有一家人工智能協會，臺灣地區擁有一家。

協會的發展方向可以借鑑“斯坦福+硅谷”模式。

“斯坦福+硅谷”模式起源於1951年斯坦福成立的高新技術工業園區，這是硅谷早期的雛形。其後，

斯坦福在硅谷成立了眾多研究中心，這些中心承擔著向企業輸送最新學術成果的重任。例如其中的斯坦福集成系統中心為硅谷的微電子工業的發展提供了巨大技術推力。

這些分佈廣闊的中心，在手抓最前沿技術的同時著眼於企業乃至社會的問題，聯合校企研發人員共同探討研發，以最快的速度提供優質解決方案。他們聯合誕生了大量世界尖端高新技術成果，且其中70～80%的成果可用於工業製造和生產，為合作企業帶來了豐厚的經濟效益。而企業在壯大的同時，向這些中心繳納會員費以作為未來的研發資金。

我們可以參考斯坦福的OTL相關流程，OTL全稱Office of Technology Licensing技術授權辦公室，主要負責管理斯坦福的知識產權資產，為校內科研成果申請專利和對企業界的專利授權。OTL可以說是市場學校的知名“伯樂”。在OTL的努力工作下，大量的研究成果從實驗室走向廣闊的市場，並衍生了大批高新技術創業公司。比如，Google成立的萌芽就是由OTL澆灌而出的。

OTL目前執行的技術轉讓規範流程如下：

參考OTL的流程，協會在收到學校的研發成果信息後，對該成果的商業潛力進行評估，並尋找市場上適合對接的項目或者公司，聯繫雙方或者多方洽談協商完畢後進行許可，實現成果的商業化，再由企業反哺高校。從而建立以企業為主體、市場為導向、產學研深度融合的技術創新體系。

完善交流平臺，形成成果轉化體系

從學界到企業界，技術的研發，轉讓與運用需要一定的流程，而規範化的流程能夠更公平更快的完成整個進程。但目前來看，這一流程困難多多，比如學界成果的評級和估價，知識產權的保護與管理，企業使用資質，這些都需要協會承擔起一個“公正的第三方”的角色與職能，並試圖去解決這些問題。

另一方面，協會應該在校企合作管理政策上充分地提供便利，監督雙方合作的有序進行併為雙方提供信息更新。比如定期發佈高校的在相關領域最新的專利成果、學術會議和項目合作意向；企業在相關領域的在行項目以及相關的碩博工作站。基於此，企業能夠第一時間獲得他們感興趣的信息而催生合作的願望；學界能夠實時觀察市場情況，及時為企業提供技術解決方案。

目前，中國的人工智能產業因為基礎層技術和核心產業難以突破而面臨著發展困境。只有從根源上才能發現並解決問題：政府，高校，企業，協會需要分別在政策法規，院系專業設定，產品研發，平臺建設上共同發力，儘快建立起以企業和高校為主體、產學研緊密結合的產業技術創新戰略體系，提供建設現代化經濟體系的戰略支撐，加快建設創新型國家。

結語

人工智能是機遇還是威脅

人工智能的崛起引發了人們對勞動力市場的諸多擔憂，當不少崗位被人工智能取代的時候，是否意味著大規模失業潮的到來？對於人類來講，這究竟是威脅還是機遇？

歷史表明，每次工業革命在重塑舊市場的同時，會促使新市場的誕生，間接增加更多技術崗位，使行業水平大幅升級。技術進步提高的是社會的整體生產力和生產效率，淘汰的是落後的生產方式和工種，人工智能也是如此。正如織布機淘汰手工織布，汽車淘汰馬車，舊的職業消失新的職業誕生。但機器畢竟還是機器，在未來可以展望的時間裡，AI技術的發展並不會取代人類，而是將人類從繁重的簡單重複性工作中解放出來，去做更有創造力的事情。

對於職場人士來說，跟緊時代步伐，樹立終身學習理念，不斷掌握新技能，持續提高自身競爭力，實現身價升級，才有助於讓自己在職場中佔據一席之地。而對於政府來說，主動推進AI行業發展，在激活新一輪產業及經濟增長的同時，還應統籌社會資源，幫助弱技能群體適應時代變化，培養他們的創造力和學習力，協助他們順利完成再就業。另外，政府還應建立市場預警機制，降低信息獲取成本，引導部分即將被AI取代的人群提前自我學習，主動轉行，做到未雨綢繆。

人工智能的崛起是舊時代的結束，更是新世界的開始。人類的智慧將因人工智能的進步而逐漸放大，人類的潛力也將被不斷激發，AI為我們帶來的機遇將遠大於威脅。不過在我們憧憬新世界的同時，也不能忽視前方潛在的挑戰，從社會到個人都應該立即行動起來，通過改變迎接新時代的到來。