20200831-亿欧智库-2020全球人工智能人才培养研究报告_71页_12mb

2020全球人工智能人才培养研究报告总结

核心内容

本报告主要分析了全球人工智能人才培养的现状与趋势，探讨了人工智能专业人才和科学素养人才的培养方式，并从宏观环境、高校教育、企业参与及全民教育等方面分析了人工智能人才培养的生态体系。

主要观点

1. 人工智能人才培养的重要性
   人工智能已成为全球科技竞争的核心领域，各国纷纷将人工智能纳入国家战略，以推动产业和技术创新。人才培养成为决定人工智能产业发展速度和质量的关键因素。

2. 人工智能人才培养的分类
   人工智能人才培养分为专业人才培养和科学素养培养。

   • 研究型人才培养：包括产业研究人才和源头创新人才，推动前沿技术与理论的突破。
   • 应用型人才培养：包括实用技能人才和应用开发人才，支撑产业应用与落地。
   • 科学素养培养：面向高中以下群体，提升其对人工智能的认知与理解。

3. 全球人工智能人才培养现状

   • 全球人工智能人才数量有限，仅约30万人，其中产业人才约20万人，远不能满足市场需求。
   • 人工智能岗位缺口巨大，尤其在中国，岗位空缺数量最高，达到12113个。
   • 人工智能人才需求呈现多元化，包括算法类、数据类、商业化类等。

4. 中美高校在人工智能人才培养中的主导地位

   • 美国在人工智能人才培养方面具有体系化优势，高校和科研机构在研究型人才培养中占据主导地位。
   • 中国在人工智能人才培养上发展迅速，注重“人工智能+X”的交叉学科建设，推动产教融合与校企合作。

5. 企业在校外培养中的作用

   • 企业通过建立企业大学、提供实习、在线课程、开源工具等方式参与人工智能人才培养，尤其在应用型人才方面表现突出。
   • 美国的Bootcamp模式和中国以BAT为代表的训练营模式均成为校外培养的重要形式。

6. STEAM教育推动科学素养培养

   • 全球各国逐渐认识到STEAM教育对提升科学素养的重要性，陆续出台相关政策推动STEM教育向STEAM教育转型。
   • 中国将STEAM教育与素质教育结合，注重学生全面发展，为未来人工智能人才打下基础。

关键信息

全球人工智能人才培养宏观环境

• 国家战略推动：美国、中国、英国、加拿大等国家均出台人工智能发展战略，推动产业和人才发展。
• 融资与企业发展：全球人工智能企业融资规模持续增长，至2018年，全球AI企业融资达784.8亿美元，中美两国为最大融资国。

高校人才培养体系

• 美国高校：拥有完善的课程体系，强调数学基础和跨学科融合，如斯坦福大学、卡内基梅隆大学等。
• 中国高校：人工智能专业设置起步较晚，但发展迅速，180所高校新增人工智能专业，课程设置多模仿国外模式。
• 高校排名：美国在AI综合实力排名中占68%，中国占9%，其他国家如新加坡、以色列等也具有一定优势。

企业人才培养模式

• 美国企业：如Google、Microsoft、IBM等，通过企业大学、在线课程、开源工具等方式培养人才。
• 中国企业：BAT等科技公司设立人工智能学院或训练营，如百度云智学院、阿里云大学、腾实学院等，注重实战与认证。

人才培养供需失衡

• 全球人工智能人才供给远小于需求，尤其在应用型人才方面缺口明显。
• 中国和美国成为人工智能人才培养的主要地区，但培养体系仍处于探索阶段，需进一步完善。

STEAM教育的发展

• STEAM教育融合科学、技术、工程、艺术和数学，旨在提升学生的综合素养与创新能力。
• 美国、英国、日本、韩国等国家均在中小学阶段推动STEAM教育，提升学生的基础科学素养。

人才培养展望

• 未来人工智能人才培养将更加注重跨学科融合、实践能力和伦理意识。
• 高校、科研机构和企业需加强合作，构建产学研一体化的培养体系。
• 全民科学素养培养将成为人工智能普及的重要基础，推动教育体系从单一学科向多维度综合应用发展。

人才培养趋势

• 课程体系：美国高校课程体系较为成熟，中国高校则在逐步完善。
• 校外培训：Bootcamp模式和企业训练营成为重要补充，尤其在提升实践能力方面具有优势。
• 政策支持：各国政府加大投入，推动STEM教育发展，提升人工智能人才储备。

总结

人工智能人才培养已成为全球科技竞争的重要组成部分。各国通过政策支持、高校教育、企业参与和全民教育等多维度推动人才培养体系的建设。尽管中美两国在人工智能人才培养方面具有主导地位，但全球范围内的供给仍无法满足需求，人才培养体系仍需进一步完善和优化，以适应人工智能产业的快速发展。