政策红利、资本助推，人工智能行业如火如荼地发展，相关人才的培养能否跟上，成为人工智能大会上众多企业和大咖关注的焦点之一。有资料显示，我国人工智能人才缺口达到500万人。而在业内人士看来，人工智能领域目前最稀缺的是能够推动技术发展的“金字塔顶端”人才，而这个培养过程，需要高校、企业等各方的协同努力。

AI顶尖人才全球稀缺

据中国信息通信研究院发布的《全球人工智能产业数据报告》显示，截至2019年3月底，全球人工智能企业已达5386家。德勤预计，2025年，世界人工智能市场规模将超过6万亿美元。人工智能产业已成为未来全球经济发展的重要推动力。

人工智能产业的快速发展势必会带动人工智能人才需求的快速增加。据UIPath2018年推出的《AI Jobs》报告中的数据显示，在过去的四年中，AI人才的需求量以每年74%的速度增长。而在全球，中国空缺的AI职位最多，共有12113个相关职位空缺。而在美国、日本、英国、印度、德国、法国、加拿大、澳大利亚和波兰也面临AI人才匮乏的局面。

亿欧新消费高级分析员孟晓慧在接受记者采访时表示，人工智能产业的发展，人才、数据和架构是不可或缺的三大要素。其中，人工智能人才数量和质量的水平将直接影响数据收集与处理的能力、底层架构的可应用性和延展性。因此，对于全球人工智能的竞争而言，人才的竞争才是核心内容。“目前，我们的大量人才还处于技术的应用端，但是真正能够推动技术发展的人才，非常少。这是全球都面临的问题。”

掌门教育联合创始人吴佳峻也认为，目前我国AI人才的现状就是基础人才储备量巨大，但中高端人才相对稀缺，兼顾人工智能与传统产业的跨界人才更是不充足，这样会影响到AI技术与实体经济的深度融合发展，不利于人工智能在各垂直行业的应用推广。

这一点也得到了数据的印证。腾讯研究院的研究表明，目前，全球人工智能人才只有约30万人。其中产业人才约20万人，大部分分布在各国AI产业的公司和科技巨头中; 学术及储备人才约10万人，分布在全球367所高校中。这些具有人工智能研究方向的高校，每年毕业AI领域的学生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。不仅如此，全球人工智能人才不仅从规模上供给远远小于需求，在产业落地和实践层面人才同样缺口明显。

AI人才培养要结合企业平台

记者从教育部网站获悉，在2020年最新的普通高等学校本科专业中，人工智能专业赫然在列。目前，国内已有包括清华大学、上海交通大学、浙江大学在内的35所高校开设了这个专业。人工智能也被纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围。

不过，吴佳峻指出，人工智能作为一个新兴领域，目前还是主要基于大数据学习，仍面临着一系列挑战。“AI技术深入应用落地过程中，需要人才既要懂技术又要懂传统产业，这样才能更好地实现深度融合。这方面还需要高校在扩大人工智能人才培养的同时，要注重人才落地应用，AI人才自身也应该多多培养自身的跨学科能力和综合应用的能力。”

他建议，不妨将高校AI人才培养和企业平台进行结合。校企联合的方式，更有利于AI理论在垂直产业的实际应用落地。

在孟晓慧看来，应用型AI人才培养中，校内校外的培养缺一不可，企业在其中承担了关键角色。“以美国为例，美国应用型人才培养贯穿学历教育的各个阶段，职业教育以社区大学为主，但社区大学的培养不足以支撑企业对人才的要求，因此美国的各种人工智能公开课程、短期训练营和在线课程就很受学习者欢迎，学习者付费意愿强烈，企业对培训后的效果也有较高的认可。”

百度董事长李彦宏曾建议，国家应加快打造具备国际领先水平的人工智能新型基础设施，推进各行业积极应用自主可控的开源深度学习平台。同时大力推进智能云工程，支持开放平台的建设，以此加速产业智能化。网易首席执行官丁磊更是提议，将少儿编程纳入中国中小学基础教育课程体系，培养面向未来数字化竞争的复合型人才。

推动人才和岗位的升级迭代

吴佳峻指出，在人工智能领域，市场需求和人才储备量往往会存在不对称性。“因为技术的发展并不是直线上升的，它是波动上升的过程，甚至会出现停滞期。从创造就业的角度看，最终还取决于技术发展的程度。目前，人工智能技术虽然取得了令人瞩目的研发成果，但距离最终产业化和全面性应用拓展还有相当长的路要走。”

亿欧智库在人工智能大会上发布的《2020人工智能人才培养研究报告》显示，人工智能产业无论是创新程度还是落地应用程度都与传统产业有明显不同，相比于传统产业简单的人力开发，人工智能产业更加强调人才的属性。其中，最直接的就是人工智能岗位人员学历的要求。报告指出，全球AI公司对人工智能人才学历的要求，本科及以上占到了99%，而硕士及以上也超过了50%。

深度学习工程师、AI研究人员、数据科学家和算法开发人员，在这些岗位以外，随着AI产品走向主流，与之相搭配的商业化岗位，如营销、法务、销售等也出现了增长态势。因此，无论是人才学历水平的培养还是核心技术的培养都表明，人工智能人才要求明显更高，需要的培养周期更长。

孟晓慧认为，人工智能的发展，带来的不仅是岗位数量的变化，更是促进了人才和岗位的迭代。“因此智能时代下，我们需要更多的知识储备，不断地学习。那些重复的、可替代性较强的工作可能会被取代，但是这些工作的背后还是需要投入创意、情感的，这就是劳动的进一步升级。”