“新基础设施”成为热词，人工智能作为其中的重要一环，被寄予厚望。
近日发布的一份行业报告显示，今年一季度，“新基础设施”七大相关领域岗位较2019年一季度增长42.96%，其中人工智能等线上岗位增长超四成，高端人才供不应求。
高校是培养人才的主阵地。2019年，教育部批准全国35所高校建设首批“人工智能”本科专业。高校出现了AI热潮，但能教AI的老师相对较少。虽然公司在AI领域有大牛，但是不能全职教。如何培养大量“新基础设施”所需的AI人才成为难题。
就业和高薪需求很大，但很多学生知识很少。
在国战“疫情”的过程中，以视觉测温、智能出站机器人、无人配送车为代表的AI产品表现亮眼。用AI改变世界，这一代年轻人有很多奇思妙想。
北京邮电大学远大实验室的一群学生经常组队参加AI主题比赛。他们以北京2022年冬奥会提出的“科技办冬奥”口号为初始设计，利用SSD神经网络和单深度神经网络进行建模，结合百度开源深度学习平台上的双桨语音技术，设计出引导眼镜，帮助盲人运动员独立完成起床、洗漱、出门、到达赛场的所有任务。
他们还成功地将机器视觉定位技术应用于地铁列车运行系统，以改善传统的依靠应答机实现精确停车的方式。目前，样机已经在沈阳和重庆进行了测试。
“在AI领域，每天都有来自世界各地的学者不断更新他们的科研成果。”北京邮电大学数据科学中心远大实验室指导老师杨洋表示，教AI对老师的要求很高，老师的水平需要跟上科技发展的速度。先后在北厚大学开设了《深度学习课程原理与应用》、《数据科学与技术》两门AI相关课程，吸引了众多不同专业的学生。杨洋对同学们说:“AI是一个很热的方向。它的应用多种多样，每个行业都不一样。一门课我不可能涵盖所有行业，但希望通过典型案例来阐述基本原理。希望你以后遇到其他行业的相关问题时，能记得这门课给过你提示。”
很多同学对AI感兴趣，是因为听说AI方向就业需求大，工资高。然而，由于缺乏科学的入门指导，许多学生对AI知之甚少。在广西科技大学的课堂上，曾经有一个学生对胡洁老师说:“老师，我只想学AI，不想学Python(一种计算机编程语言)。”
胡洁无奈的回答:“你知道AI的最低框架是什么吗？它是基于什么？你连这个都不知道还说要学AI。怎么可能？”
作为一个跨学科的新兴技术领域，AI专业的知识体系涉及计算机科学、数学、神经科学、统计学、仿生学、心理学等学科。由于该领域太新，且与单一领域的大多数课程不同，因此教学难度更大。有很多AI老师是从计算机系“转”过来的。当地一所大学老师说，“很多人都是刚接触AI。”
杨洋特别想把自己在AI领域学到的东西都教给学生，但很多时候只能给学生指出一个方向，因为每个学生的领域都不一样。在课堂上，他把自己定位为“足球教练”，告诉学生遇到问题该如何处理。杨洋主张把科研带入教学过程。他会把自己带队参加学科竞赛时发现或想到的想法设计成实验案例带到课堂上讲解，为学生提供启发和训练。
AI突破需要更多的数据、案例和场景。
值得注意的是，与AI相关岗位的地域分布相似，一线城市开设AI专业的高校数量以绝对优势领先，北京最多。
2017年，杨洋在清华大学电子工程系读完博士后，在北京邮电大学数据科学中心实验室工作。他在清华读书的时候可以听到很多前沿的讲座，假期也有很多课程可以选择。学校也可以邀请大师与学生分享他们的经验，但“对于大多数高校来说，邀请大师或专家仍然很难”。
北京邮电大学于2018年成立了人工智能研究院。学生可以很容易地在校园里找到相关资源，有很多锻炼的机会。北邮远大实验室成员参加过两次中国高校计算机竞赛——人工智能创意大赛，以及百度、华为等企业举办的竞赛。
一个好老师对学生来说很重要。北京邮电大学远大实验室成员陈凯最希望有“大牛自带”，因为学习ai需要一个引路人。
位于柳州的广西科技大学，资源没有一线城市的大学多。学生对AI的现状和前景并没有深入的了解，但有些院系和老师特别重视AI教学，寻找不同的机会让学生接触AI。
广西科技大学作为柳州地方应用型院校，经常组织学生到企业实习，实地寻找创新机会。柳州是中国西南工业重镇，这里有很多知名的重工业企业。
2018年，一批学生在广西柳州源创电喷科技有限公司实习时，发现企业测试产品时，现有摄像头在图像数据采集上不够清晰。时任广西科技大学计算机与通信学院副书记的黄金思考是否可以用深度学习技术解决，这为学生提供了思路。当年11月，管、陈成奇、朱宗宏三名实习生参与改装了燃油喷嘴座智能检测装置，并在公司生产线上测试成功。通过使用百度的EasyDL-零门槛一站式AI开发平台，结合数据采集装置、LED补光装置等设备，他们改变了企业依靠“人工肉眼+放大镜”的传统检验流程。目前，该设备已正式投入运行，保守估计每年可帮助企业节省60万元人力成本。朱宗宏直言:“AI赋能如果不依托大公司的技术平台，这个项目根本做不起来。”
“其实我也不知道我做的事情会不会有人做。”胡洁老师心里在打鼓。企业标注数据是一项长期的任务。企业离学校较远，交通不便。学校为企业的学生协调了住宿。住宿条件很简陋，但有留学经历的老师坚信学生学习AI的意义。他们鼓励学生坚持下去，并在学校设立“第二课堂”，构建校内AI学习的基本框架，鼓励学生用学分主动学习。
基于实际场景需求和丰富的学习资源，“双非”高校也可以在AI专业上有所突破。
“人工智能比以往任何一门学科都需要更多的实践，需要获取数据、案例和场景。应用型本科院校还得找实际应用的机会，不可能走清华北大的路子。”一位参与高校产学研合作的企业人士说。假设未来大家都开无人车，对无人车维修技能的需求会很大，对应用型大学来说是培养这方面人才的机会。
培养人才需要多方努力。
新冠肺炎疫情为人工智能的未来发展提供了一些重要机遇。
清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松分析，当前一代人工智能技术助力产业的重要机会窗口将在未来三到五年。从整个人工智能行业来看，与各行业融合的核心技术发明的先行者，必将获得独特优势；解决工业行业的重大应用极具挑战性，进而推动人工智能的深入发展。
高校在AI人才培养中迫切需要探索适合学生发展的人才培养机制。杨洋说，不同的企业有不同的诉求，高校期待企业与学校沟通需要什么样的人才，让高校有针对性地培养。
值得注意的是，2020年，根据教育部《高等学校人工智能创新行动计划》要求，将接受一系列量化指标考核。规划指出，到2020年，要完成100个“人工智能+X”复合型专业建设；编写50本国际一流的本科和研究生教材，建设50门人工智能领域的国家级在线开放课程；并建立50个AI学院、研究所或交叉研究中心。
企业积极成为“教育伙伴”。在5月20日的“浪潮峰会2020”深度学习开发者峰会上，百度相关负责人介绍，飞鱼联合教育部新工科产学研联盟开设高校深度学习师资培训班，在400多所高校培训超过1000名AI专业教师，支持200多所高校开设人工智能课程；算法大赛、创意大赛、行业大赛常年举办，一年来举办了50多场。
在参与联合培养的高校负责人看来，企业可以将最前沿的行业实践和技术融入到AI课程中，工程师更了解理论和行业的应用，专业老师有实践教学经验，专业老师了解后再教学生会更好。(记者陈璐)
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