百度浙江大学：2022年中国人工智能人才培养白皮书-30页_5mb

中国人工智能人才培养报告总结

一、全球人工智能产业迭代趋势与特征

1. 全球人工智能产业发展浪潮

人工智能自1956年达特茅斯会议提出以来，经历了三次发展浪潮。当前处于第三次浪潮，以深度学习理论突破为标志，依托互联网、云计算、大数据、AI芯片等技术支撑，推动了“人工智能+”商业模式的成熟，极大地优化了社会生产力，影响了产业结构变革。

2. 全球人工智能产业政策兴起

各国纷纷将人工智能上升为国家战略，加强政策支持和人才培养。主要趋势包括：

• 美国：全方位布局人工智能政策体系，强调多元化人才队伍建设，注重联邦政府在AI人才培养中的主导作用。
• 日本：围绕“Society5.0”理念，分阶段推进多层次AI人才培养体系，重点在机器人、医疗、社会服务等优势领域。
• 英国：注重高等教育与AI技术结合，设立AI教育中心和特色硕士课程，推动科教与产教融合。
• 加拿大：致力于构建以教育为核心的人工智能人才生态系统，以降低人才流失。

3. 全球人工智能产业竞争加剧

各国加快数字化转型，加大在AI领域的投入。美国、日本、欧盟、中国等均发布了多项战略计划，推动AI产业发展。人工智能人才数量和质量成为决定国家竞争力的关键因素。

二、全球人工智能人才发展的现状分析

1. 全球AI领域人才竞争战略

• 美国：注重全学段覆盖、全民覆盖的AI教育体系，强化产学研合作。
• 日本：以机器人等优势产业为基础，分三阶段推进AI人才培养。
• 英国：通过设立国家级实验室、特色硕士课程等方式，提升高校AI人才培养质量。
• 加拿大：打造AI人才生态系统，增强国际人才吸引力。

2. 全球AI领域人才规模结构

• 科研人才：美国占比超过50%，居全球领先地位；中国、德国、英国、加拿大等国紧随其后。
• 产业人才：美国占据绝对优势，拥有大量顶尖AI企业创始人和工程师，中国在产业人才方面仍有较大缺口。
• 人才需求：全球AI人才需求年均增长达74%，中国职位缺口居首，达到12113个，人才供需严重失衡。

3. 全球AI领域人才发展趋势

• 各国推动全学段、全覆盖的人工智能人才培养体系。
• 教育覆盖范围不断扩张，人才培养支持力度增强。
• 国际人才吸引力提升，但美国仍占据主导地位。
• 人才缺口巨大，短期内供需矛盾将持续存在。

三、中国人工智能人才培养的主要模式和问题短板

1. 中国人工智能人才供求与分布现状

• 人才缺口：2019年数据显示，中国AI人才缺口超过500万，供求比达1:10。
• 高校布局：2019年新增人工智能专业高校数量增长超400%，2020年有180所高校获批，2021年增加至130所。
• 高校排名：清华大学、北京大学、中国科学院等高校进入全球AI领域前20名，显示中国高校AI国际竞争力增强。

2. 中国高校与企业人才培养模式

• 高校：注重AI学科建设，推动AI人才培养与科研成果转化。
• 企业：通过收购、培训等方式加快AI人才储备，如百度提出未来5年培养500万AI人才的目标。

3. 存在的问题短板

• 博士培养：美国占全球AI博士的44%，中国仅占11%，AI教育国际吸引力不足。
• 人才结构：科研与产业人才比例失衡，缺乏顶尖基础研究型和场景应用型人才。
• 人才分布：AI人才主要集中于高校和科研机构，产业界人才缺口较大。

四、政产学研一体化人工智能人才生态系统构建

1. 人工智能人才胜任能力与类型划分

• 人才分为基础研究型、场景应用型等不同类型，需根据需求进行分类培养。

2. 基础研究型人才培养

• 强化学科资源协同，提升科研合作能力，推动AI基础研究发展。

3. 场景应用型人才培养

• 深化产教融合，提升应用实践能力，满足产业需求。

4. 政产学研一体化教育生态系统构建

• 建立多方合作机制，推动政府、高校、企业、研究机构协同育人。

5. 打造“AI+”教育生态系统

• 通过跨学科融合、微专业建设等方式，拓展AI人才培养的广度与深度。

五、政策建议

1. 打造服务国家战略的人工智能人才培养体系

• 强化高校与地方、企业、科研机构的合作，推动AI人才培养与国家需求对接。

2. 强化人工智能领域多学科合作和微专业建设

• 推动AI与其他学科的深度融合，建设微专业以提升人才培养的针对性和灵活性。

3. 依托行业龙头构建“AI+X”教育生态系统

• 鼓励龙头企业与高校合作，设立AI教育中心，推动人才供需匹配。

4. 探索性构建人工智能人才培养全球化标准体系

• 制定统一的人才培养标准，提升中国AI人才的国际竞争力和影响力。