1、概述
自2006年以来，AI（Artificial Intelligence，人工智能）的进步迎来了第三次浪潮。Google、IBM、百度、腾讯等商业巨头的参与，使得AI方向的科学研究从学术界的沙盘模拟演变为大规模团体实战[1]。2017年是中国AI策略驱动的最为重点的一年。3月，AI初次被写入政府工作报告。7月，国务院重点指出AI技术和产业的进步规划，即推进新一代AI技术的产业化与集成应用，进步高档智能商品，提高智能制造水平[2]。十月，十九大报告指出促进AI和实体经济深度融合的策略方针。12月，工信部印发促进新一代AI产业进步的三年行动计划，旨在加快制造强国和互联网强国建设。这一系列政策与方针都将AI作为要紧的国家科技策略规划，为AI的进步布局提供了明确的时间表和路线图。
AI在国家策略层面地位已然举足轻重。AI方面的人才需要学会系统而庞大的常识体系，涉及脑科学，数学、计算机等多门学科，这已经超出目前狭义计算机专业的培养内容。为加快AI方向的人才储备，2018年4月，教育部需要高校在计算机科学与技术学科设置AI方向，形成“AI＋X”的复合专业培养新模式[3]。2018年，教育部正式批准35所高校首批建设本科AI专业，2019年9月首批AI专业的本科新生入学。到2020年，基本完成高校科技革新体系建设和学科体系的优化布局以适应新一代AI技术进步，在计算机大类专业下以AI为视角探讨本学科所应拥有的新的内涵与外延。
现在，高校计算机专业使用的宽口径培养模式，在AI方面的人才培养具备相当的局限性，以至于高度浓缩到了仅仅给学生做高级科普的程度。学生很难全方位深入地学会AI常识技能，很难拥有解决企业重点问题、适应产业发展势头的能力。因此，在计算机大类专业下进步AI学科体系，独立建设AI专业，培养卓越的范围人才是当下AI策略进步的刚性需要。
2、AI产业进步近况
国内的AI进步仍处于探索阶段。图1显示了2017年全球高科技企业人工智能团队的规模统计数据。从图1可以看到，Google，Microsoft等海外高科技企业，在人工智能团队上均有千人以上的规模，相较于国内行业领跑者百度或腾讯等企业，领先幅度达到数倍之多。这一现象表明，国内在AI人才的储备上存在着巨大缺口，怎么样培养优质、高水平、高素质的AI方向专业人才，是国内目前网络、信息行业教育方向中一个亟待解决的要紧命题。
图1 2017年全球高科技企业人工智能团队规模
图2 全球人工智能范围高校数目分布
国内各重点大学早就展开了很多AI有关技术的研究，只不过当时AI一般会放在研究生教育中，作为计算机科学、网络信息技术等专业的一个研究方向进行具体探索。AI范围研究及学科建设方面都有着广泛而坚实的基础，教研成就丰富，师资力量雄厚。响应AI国家策略，国内各重点大学责无旁贷。
围绕AI专业建设，本文剖析了国内外AI有关专业招生和就业近况，提出在计算机大类专业下建设AI的专业内涵，明确了人才培养目的，构建出有层次的课程体系构造。期望发展出一条适应国内AI范围进步近况的人才培养模式，为AI学科体系布局做出贡献，有望为中国高等教育AI人才培养探索一条新的路径。
3、国内外AI有关专业招生及人才就业状况
一个范围的角逐归根结底是人才的角逐。AI的如火如荼导致了AI软硬件设计、算法设计、工程管理等各方面人才的稀缺。早在2016年的有关数据显示，中国AI的技术人才储备与市场需要之间存在着500万人的缺口。全球人工智能研究及直接从业者约有30万人，主要分布在高校、人工智能新兴企业、科技巨头与其他范围。图2给出了截止2017年末，全球在有关AI有关范围高校专业的分布状况。全球主要有293所具备AI研究方向的高校，其中美国高校较早地拓展了AI研究，占据全球的57.3%，一枝独秀。加拿大、中国、印度、英国等国家坐落于第二梯队，有着较大的提高空间。
国内外有关专业招生状况为AI专业的建设提供了一条认识与理解的途径。斯坦福大学在AI范围居于世界领先地位，它在AI方面的本科教学涵盖的课程全方位而前沿，包含计算生物学、语音辨别、认知和机器学习等。学校授与计算机科学理学学士学位。加利福尼亚大学伯克利分校在研究生设置了计算机科学理学硕士学位，内置认知科技和AI有关的课程。卡内基梅隆大学拥有世界数一数二的机器人技术，其计算机学院设有专门的机器学习系，包含机器学习辅修和统计机器学习专业。现在，海外高校还未直接将AI作为专业应用于本科学生培养。
AI的就业前景在目前相当广阔，人才市场需要亟大，但大多集中于计算机视觉和语音辨别等热点应用范围，导致其他范围的人才相对匮乏。国内的信息产业升级，网络行业的转型，服务业、工业的智能研发都需要很多的AI专业人才。自2017年5月中国科学院大学成立AI技术学院以来，国内不少高校紧跟节奏，在AI人才培养上争相布局。清华大学计算机系从大一下学期开始，引导学有余力的学生进入智能技术与系统国家重点实验室或有关科研机构，跟随导师从事科研工作。北京大学开设的智能科学与技术专业主要建设机器感知、智能机器人、智能信息处置和机器学习等交叉学科的研究和教学。北京航空航天大学、上海交通大学和北京交通大学新设的AI研究院均是针对研究生集中培养。南京大学在2018年正式成立AI学院，由周志华教授任院长，建设机器学习与数据挖掘和智能管理软件与应用两个本科专业。
国内外大学本科教育阶段，都还未针对AI专业人才进行系统性、独立性地培养。国内每年AI方向的毕业生约2万人，远远难以满足市场对人才的需要。成都人社局的报告明确指出，在成都AI产业中，人工智能构造师、算法工程师、仿生机器人研发工程师等9类人才紧缺指数达到最高级别。本科教育阶段是学生学会入门知识技能、形成科学思维、塑造生活价值观的黄金时期。因此，电子科技大学在本科计算机大类专业下开设AI专业进行优势提高和改进，直面国家策略需要，紧贴行业形势，为AI范围的进步增强年轻的生命力，为国家社会培养AI人才提供优质的平台和孵化园，为学生成材孕育强大的基础和肥沃的土壤。
4、AI专业建设探索
（一）把握专业建设内涵，明确人才培养目的
国家策略需要、社会人才缺口等宏观背景，是设立AI专业的势必原因。长久进步与传承，把握专业建设内涵和人才培养目的是教育的灵魂所在。在准备AI专业的过程中，第一需要明确在计算机大类下建设AI专业的意义。自1956年约翰·麦卡锡等科学家正式提出AI学科以来，AI已渐渐进步成为一门广泛交叉的前沿科学。以计算机学科门类中各专业为基础，吸收生物科学、数学、哲学、文学等学科重点常识，不断促进AI学科的前向延伸和拓展。AI虽然是多学科融合进步的范围，但它强调推理、常识、规划、学习、交流、感知，拥有影像辨识、语言剖析、人机对抗等计算机范围典型应用场景，与其它专业区别明显。同样的，AI的学科交叉特质明显不同于现在计算机大类下分的如云数据、信息安全等其他专业，应当作为计算机下独立的学科分支进行探索与研究。
aaa
图3 AI专业人才培养的基本需要
AI旨在模拟人的意识与思维过程，智能信息处置是它的主流研究和产业化应用方向。其主要的研究内容包含语言辨别、图像辨别、自然语言处置和专家系统等。近年来，AI在经济政治决策，控制系统，仿真系统等应用场景中得到了更加广泛的看重。无论是从科技进步历史，还是从当今新年代新经济发展势头来看，增设AI专业具备十分明显的合理性、迫切性。国内的很多高校将有关专业设置于智能化大类下，没考虑到因为网络、云数据等新技术范围带来的影响和冲击，很难强调并突出AI自己理论和技术应用，不可以非常不错地满足工业界常见趋势所提出的人才需要。
面向国家“革新驱动进步策略”与“新一代AI进步规划”的重大需要，本文详细分析了相适应的专业人才培养的基本需要。本文革新性地提出AI专业人才所需的各项基本需要，如图3所示。出色的AI方向专业人才应当拥有个人素养，革新实践，领导才能与专业技能四个基本方面的能力。从这四个方面出发，全方位引导与培养学生拥有好的个人素养、扎实的AI专业技能、突出的革新实践能力和卓越的领导才能，有效地成长为国际一流工程师、科学家和企业家，在国内AI产业进步中贡献力量。
（二）构建课程体系构造，明确毕业评价需要
AI专业规划需要明确、目的明确。在课程设置方面，以学生素质为核心完成课程体系构造设置，构建完备的专业人才培养策略。教学任务分配层次分明地落实在课程推行上，开发严整的教学培养体系。课程体系构造有四大类模块，详细分为公共基础课程、计算机学科基础课程、AI专业课程和实践进阶课程。四个模块相互依靠，公共基础课程、计算机学科基础课、AI专业课程层层深入，筑起坚实的常识体系高墙，教学过程步步为营，培养学生从基础到专业的能力思维。公共基础课程扎实培养学生基础的人文素养和数理常识，学会数理有关的建模、仿真、测试与评价过程，完成高中到大学的自然衔接过渡。计算机学科基础课程以硬件类、软件类与计算工具类课程为类别划分，从三个方面按部就班地培养学生学会计算机范围的核心常识。学科基础课程侧重于对计算机底层常识、AI数学基础能力、计算机原理的教学，为大二专业课程打下坚实基础。
AI专业课程下分为核心类、技术支撑类和平台类课程，核心类课程引领学生熟知AI常识基础、行业技术和核心理论。在研究AI的海量分支范围中，学习技术支撑类课程力助学生把握成熟的技术和模型。平台类课程基于智能机器人研究革新开发平台，进行智能制造和设计。这类理论课程训练学生获得常识、应用常识和革新思维能力，使之为从事AI理论研究、技术开发与革新实践云筑网。
实践进阶课程可以检验学生对理论常识的学会深度。实践课程与教学贯穿AI专业学习一直，以开发动手能力、挖掘革新思维、塑造科研精神为目的，培养学生在理论实践、革新创业、合作领导多方面的才能。第一，AI专业实验全方位覆盖所开设专业的课程。第二，综合素质实践、专业实习、基地实践、毕业设计等环节渐渐帮助学生将课堂常识转换为科研与工程能力。除此之外，鼓励大二以上的学生加入实验室参与科研，使科研与教学相互融合促进。为学生构建革新实践平台，校企合作的实践实训机制保障了学生真实地知道企业进步动态和社会需要。在AI理论与技术两方面都能提高学生的革新实践能力，尽快地明确将来进步方向，拟定生涯规划。现在，很多高校学生为了迅速迎合年代需要，对AI范围浅尝辄止，缺少扎实的基本功与充分的研究成就，急功近利，在求职过程中屡屡碰壁。因此，学校应提供最大帮助与支持，让学生明确研究方向，鼓励学生在国内外继续深造，成为AI范围有真材实料的人才。
国家社会的需要在动态进步，学生遭到的教育和练习也应有明确的规划。现阶段的专业培养，对学生的需要应当不只局限于四年常识的系统传授，更多地需要学生训练综合常识，专业技能，革新实践，自我修养等几个方面的能力，使学生成为在AI范围独当一面的栋梁之才。
综合常识方面，培养学生拥有坚实的人文社科入门知识；具备正确的道德观、社会责任感和工程职业道德；拥有数学、自然科学与AI有关基础学科的常识，拥有在经济学、管理学等可能应用范围的入门知识，培养学生全方面、多样化的科学素养。
AI技能方面，培养学生拥有扎实的AI专业入门知识，可以针对典型应用范围的复杂工程问题和需要，结合AI有关原理与技术，设计系统级或单元级的解决方法。知道AI技术前沿研究的状况及趋势，可以基于科学原理并使用科学办法对工程问题进行研究，包含建模、算法设计、程序达成及实验、进行实验采集数据、剖析与讲解数据与通过信息综合得到合理有效的结论，加大学生对专业常识的深入理解，剖析应用能力。
革新实践方面，借用案例剖析、项目设计、科学研究、革新实践竞赛等方法，让学生学会基本的革新办法，具备革新意识和态度，可以提出革新性的技术路线与策略，并拥有较强的策略达成与剖析能力。从信息产业、医学、生物学、经济学等实质应用出发，训练学生结合面对多元化的应用场景的理论结合、模型设计、实验剖析能力。
自我修养方面，让学生对学习过程进行持续的探讨与思辨，组织学生参与常识技术的推荐讨论，培养学生在常识综述、工程设计和交流辩论的能力。通过综合性的实践项目，学生拥有充分的组织管理能力、语言和文字表达能力、人际交往能力与在团队协作能力。培养学生对学习的正确认识，不断适应进步的意识，拥有国际视线、跨文化交流、角逐与合作能力，最后成长为AI产业的高级人才。
AI专业的毕业生可选择继续在AI范围深造，进行更深入地研究，或是于信息产业高新技术企业、科研院所、政府部门等行业就业，从事AI的技术研究、系统研发与工程管理和教育等工作。成为该范围的软硬件高档工程师、交叉学科的应用构造师、革新创业家、算法研究与理论革新科学家，为国家科技进步贡献要紧力量。
5、结束语
AI范围的进步万众瞩目，高等教育的改革紧跟节奏，国内海量高校已经陆续设立AI有关专业。以AI范围新型人才培养为目的，探索多学科交叉融合的AI专业建设，规划课程体系和构建专业人才培养体系任重道远。探索一条推进中国AI范围前沿、开发核心革新研究、弥补高档人才需要缺口的道路将成为高等教育改革的要紧前进方向。
