人工智能产业发展如火如荼，专业人才缺口随之显现。但产业到底需求什么样的人才？高校又应该用何种标准调整培养计划？
近日，在重庆举行的科大讯飞2019人工智能行业生态峰会上，由工业和信息化部人才交流中心牵头制定的《人工智能产业人才岗位能力标准》(以下简称《标准》)正式发布，对人工智能岗位人才培养、遴选提供了标准导向。高校作为重要的人才供给侧，如何打造专业人才“摇篮”？会上多所高校代表对此进行了探讨。
产业蓬勃发展遇上千万人才缺口
“当前，我国人工智能产业人才队伍建设主要存在着结构不合理、供需不匹配、培养标准缺乏、产教融合不充分四方面的问题。”工业和信息化部人才交流中心人才开发处处长白晓介绍，按照当前产业应用的实际情况，《标准》将人工智能产业人才定义为四层金字塔结构：源头创新、产业研发、应用开发和实用技能人才。
通过对人工智能产业人才结构分析发现，源头创新人才数量极少。清华大学此前发布的《中国人工智能发展报告2018》显示，虽然中国人工智能人才总数位居全球第二，但杰出人才数量仅为977人，不及美国的1/5，排名全球第6。
不仅是创新人才缺乏，《标准》中显示，随着人工智能技术的发展与应用不断扩大，大量的产业研发人才、应用开发人才和实用技能人才需求将会呈现井喷态势，然而当前人才培养模式难以适应产业发展需求。
从需求端来看，在数字化、智能化的转型压力之下，无论是新兴产业，还是传统领域，对AI人才的需求已经发展到高关注、高需求的阶段，人才缺口将达到千万级别。
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。
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。
校企联手共育人工智能英才
“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。
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。
“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。
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。
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。