瞄准AI人才短板 这份标准力促校企无缝对接


?

& nbsp& nbsp& nbsp& nbsp&人工智能产业如火如荼,专业人才短缺的情况也出现了。但是行业需要什么样的人才呢?高校应采用什么标准来调整培训计划?

& nbsp& nbsp& nbsp& nbsp& NBSP; NBSP; nbsp最近发布了由工业和信息化部人才交流中心在重庆举行的2019年人工智能产业生态峰会上制定的``0x9A8B''(以下简称``0x9A8B''),提供了标准指导培训和选拔人工智能职位的人才。作为重要的人才供应方,如何为专业人员建立“摇篮”?几所大学的代表在会议上讨论了这个问题。

& nbsp& nbsp& nbsp& nbsp& nbsp行业的快速发展遇到数千万人才缺口

&目前,中国人工智能产业人才队伍建设存在四个问题:结构不合理,供需不匹配,培训水平不足,生产教育一体化不足。工业和信息化部人才交流中心人才发展处处长白晓介绍,根据当前产业应用的实际情况,《人工智能产业人才岗位能力标准》将AI产业人才定义为四层金字塔结构:源头创新,产业创新研发,应用开发和实用技术人才。

& nbsp& nbsp& nbsp&通过对人工智能行业人才结构的分析,发现源头创新型人才的数量非常少。清华大学以前的《标准》表明,尽管中国在AI人才总数上排名世界第二,但杰出人才数量仅为977,不到美国的1/5,位居世界第六。

&不仅是创新人才的缺乏,《标准》表明,随着人工智能技术的发展和应用,大量的工业研发人才,应用型开发人才和实用技能型人才将处于井喷状态,但目前的人才培养模式难以适应行业。发展需要。

&从需求方面看,在数字化、智能化转型的压力下,无论是新兴产业还是传统领域,对人工智能人才的需求都发展到了高度关注、高度需求的阶段,人才缺口将达到千万级。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp从人才供给端来看,当前人才来源主要有两类。一是院校人才培养。现阶段人工智能领域涉及专业包括计算机科学与技术、智能科学与技术、自动化、软件工程、电子信息工程、通信工程、统计学与应用数学等。二是行业人才存量积累,主要是原先从事传统电子信息、软件服务、移动互联网等领域的技术人员通过学习与积累逐渐向人工智能领域转换。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp不过,目前我国真正开设人工智能专业的院校不足2%,行业内部自发的人才培养还没有成体系,我国院校端和产业端高质量人才供给水平仍然很低。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp校企联手共育人工智能英才

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp“高校在人工智能生态系统当中,是很重要的供给侧。”重庆邮电大学副校长林金朝表示,对于如何把人才培养体系建好,他认为核心是如何构建专业课程。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp林金朝认为,专业课程创新的关键在于整个结构布局、优化。近年来,重庆邮电大学将专业设置与产业需求相结合,实现了“机器人工程、大数据科学与大数据技术、网络空间安全、邮政工程、医学信息工程”5个智能核心类专业的首届招生。还计划今年内新增智能制造工程和人工智能等新工科专业,形成适应新经济发展需要的专业结构新体系。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp“如果将产业需求和培养标准结合起来,将会形成一个很好的人才培育体系。”贵州理工学院副校长苏向东表示,人才的培养需要与产业相融合,如果没有产业对接,高校只是自我陶醉,AI人才将与产业脱节,难以有效对接。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp苏向东说,他们对学生的培养除了课堂知识外,更加强调专业实践的训练。该校在人才培养计划的制定方面,与产业深度对接。专业培养计划的制定会邀请产业相关人士参与其中,从而让人才能力适应产业的需求。另外,通过产教融合和校企合作提升学校双师型教师比例,从而对培养具有实践能力、工学思维、工程能力的工科人才起到促进作用。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp林金朝说,围绕人才培养瓶颈问题,重庆邮电大学通过梳理课程体系、改进教学方法、完善课程中心资源,以及调整人才培养模式与专业体系结构,打造AI人才培养创新体系。特别是针对性地构建了产学研结合的协同育人平台,成立了由国内外行业龙头企业、国家级科研机构和学术组织、地方政府及产业园区等67家单位组成的董事会,携手575家单位开展产学研合作。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp深度融合打造创新师资队伍

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp“人才培养目标、培养导向、培养路径都需要进行模式创新,院校和企业双主体角色都应该被重视。”白晓表示,该标准是国内率先开展人工智能领域人才标准的研究与制定工作,通过研究人工智能细分领域的具体特征及对产业人才要求,最终形成并制定了57个具体岗位的能力标准。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp这份标准弥补了AI人才教育标准的空白,促进了高校与产业的无缝对接。按照AI产业发展的实际需求,该标准将教育标准与具体岗位相结合、将企业技术与人才实践相结合、将市场规范与人才素养相结合,有助于产教在AI领域内的深度融合。标准中将人工智能教育培养架构划分为:基础层、技术层和应用层。按照人工智能产业实际的人才需求,将培养标准所涉及到的核心岗位,划分为产业研发人才、应用开发人才和实用技术人才三类。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp据了解,该标准适用于指导企业遴选人工智能相关岗位人才以及为包括双一流高校、应用型本科和职业学校等在内的不同层次院校提供人才培养、课程设置等方面的参考。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp白晓表示,为高校打造人才教育标准仅仅是第一步,他们还牵头成立了人工智能产教融合开放平台,依据人才教育标准,联合高校、人才服务机构和产业龙头企业,将人才培养推至创新人才体系和开放生态系统的深度融合层次。进一步促进高校人才输出的创新性、复合性、应用性以及专业性。

&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp白晓认为,人工智能人才培育标准出炉,高校AI人才教育要在三个方面重点展开工作:一是联合推进形成与人工智能产业发展需求相适应的课程体系、实训体系和人才评价体系;二是分批次遴选建设100个人工智能产业人才培养基地,加速产学研一体化建设;三是培育10万名具有创新意识的人工智能专业技术人才和运用人才,5000名具有较高知识理论素养与产业实践能力的师资队伍。