人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，这不仅是我国科技产业跨越式发展的机遇，同时通过AI赋能传统产业，是千行百业优化升级、生产力整体跃升的重要战略机遇。充满机遇和挑战的智能时代正在加速到来，我国自上而下对于人工智能的重视程度非常高。

同时，人工智能产业，技术创新快，涉及产业链条长，与传统行业结合深，对人才的需求量非常大，人才要求也更高。人才是产业的基石，中国想在人工智能时代实现产业跃迁，人才成为必备条件。

当然，面对这样一个全新的、快速发展的产业，传统的人才培养方式不能满足产业的需求。10月23日，华为云AI院长峰会在成都召开，来自国内30余所顶尖高校的40多名院长、教授、专家，汇聚在一起，分享人工智能最新技术发展趋势，同时探讨复合型人才培养和学科的新模式。

培养人才首先要懂产业需求

人才培养与产业发展之间的关系是相关依靠、相互拉动、相互放大的。人才强，产业才能快速发展、获得领先优势，产业强才能孕育出更多优秀人才。而在中国传统的教育体制中，人才培养面临培养模式单一、实践能力培养薄弱等现实瓶颈，产教脱节是普遍现象，人才质量与产业需求之间存在鸿沟。人工智能作为新兴学科，在人才培养模式上也需要创新。

人才培养，首先要更精准地面向新兴产业和经济需求。AI人才的培养，既要着眼于AI产业的长远考虑，也要兼顾当下AI的发展现状。

目前，人工智能处于发展的初期，刚刚拉开序幕，好戏还在后头。中国科技产业在过去几十年里处于跟跑阶段，现在面对AI这样全新的机会，目前不能说领先，但也处于陪跑甚至在局部领跑的地位。我国现在从政策层面全力支持AI的发展，在行业、企业客户层面有极高的热情拥抱AI，我国完全有机会在AI领域与世界同步发展，甚至是引领产业的发展。

中国工程院院士、鹏城实验室主任、北京大学信息科学技术学院院长高文教授表示，从战略视角来看，中国发展新一代人工智能有四个长板、四个短板。长板是政策支持力度大、数据资源丰富、应用场景多、有海量的青年人才。短板是创新算法、传感器、开放开源平台、高端人才。他认为，在战术上要扬长补短，采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索。

作为行业领导厂商之一，华为云的目就是让AI赋能到千行百业，让AI的开发更加简单、更加普惠，这一思路与高文院士所说的战术不谋而合。具体而言，华为云将在AI技术上持续创新，聚焦知识计算、预训练大模型等方面的研究，以打造人工智能黑土地，使能大规模、可复制的AI行业应用。

今年在AI领域大家听到最多的一个词就是“场景”，这背后让我们看到两个趋势，第一是AI已经落地到生产生活的诸多环节，并且其价值已经体现出来。第二是很多行业、企业对AI的应用都很迫切，纷纷与自己的业务场景相结合。以华为为例，最近一年以来，华为云陆续发布了知识计算、盘古大模型、城市智能中枢、天筹AI求解器、盘古药物分子大模型等创新解决方案和产品，并且在很多行业都已经落地生根，加速了人工智能在行业的落地和规模应用。

华为云Marketing部部长董理斌

华为云Marketing部部长董理斌也是看到这样的趋势，他表示AI需要很多不同类型的人才，比如需要架构设计的人才，需要算法模型的人才，以及各种AI细分专业的人才，但当下最迫切的是需要将AI与行业相结合的跨界专家：“我们在各行各业的AI应用都已经有一些很好的突破，把突破转化成规模商用，这就需要一些行业专家的加入。”

华为云语音语义创新Lab主任&首席科学家袁晶

华为云语音语义创新Lab主任&首席科学家袁晶表示，从华为的AI战略布局来看，更关心的是AI与千行百业应用场景的结合，以知识计算构筑认知能力。知识计算很重要的一点就是跟行业相结合，华为一直在制药、能源、制造、金融等行业做深层次的探索，理解行业诉求和行业本质，以便更好地推动AI真正用起来。

人才培养要与产业发展相匹配。从AI产业四长四短的特征来看，着眼于长远的AI产业需要抓两头：一是源头，原始创新，保持在技术上的领先性。二是应用，场景落地，加速AI普惠。与之相对应的，AI人才主要需要两大类：一是创新型人才，二是应用型人才。这也构成了AI人才的金字塔，创新型人才不需要多，但是要精、要高。而应用型人才需求量大，并且是懂行业、懂企业的复合型人才。

产教融合爆发惊人能量

人才是创新的根基，人工智能创新需要一批又一批创新人才的持续发力。高校是AI人才培养的主战场，企业是AI人才的实践场，只有产教融合才能让中国的AI产业源源不断地获得高质量人才。

国家对于AI的重视体现在教育上，国内的大学从2019年开始分批设立人工智能学院，作为一门独立学科开始成体系地培养专业的人才。人工智能是典型的交叉学科，具有基础性、交叉性、应用性强的特点，为此各大学院校都在人工智能人才培养上尝试创新教育体系。

北京航空航天大学人工智能研究院常务副院长李波 北京航空航天大学人工智能研究院常务副院长李波

据北京航空航天大学人工智能研究院常务副院长李波介绍，北京航空航天大学在设立学科之初就确定了教育目标：以学生为中心的产学研协同培养模式，培养掌握现代科学基础理论、具有交叉学科知识的一流人工智能科学家和具有科学家素养的一流人工智能工程师。北京航空航天大学在这一创新学科上也采用了全新的1+M+N模式：1个智能理论研究中心；M个共性关键技术研究方向；N个交叉学科重大应用系统平台。

浙江大学计算机学院教授, 教育部人工智能协同创新中心主任庄越挺

浙江大学计算机学院教授、教育部人工智能协同创新中心主任庄越挺表示，浙大采用了“AI+X”的模式，浙江大学有很多优势学科，采用AI与其它专业交叉培养的模式，比如AI+金融、AI+法学，并且采用跨专业的双导师制。

除了教育体系的创新，各大院校在AI人才培养中更重视与产业界的融合。“高校的优势是培养人，我们培养的人是不是企业需要的，是不是有竞争力的，是不是有潜力的，这是高校关心的事。反过来企业也是一样，怎么找到适合自己的人、优秀的人。这就是学校与企业要相互完成的社会责任。”李波认为，企业与高校的合作就是构建一个新生态，开放共享，让这个生态可持续发展，才能真正实现共赢。

苏州大学计算机学院院长、软件学院院长张民

苏州大学计算机学院院长、软件学院院长张民认为人工智能的人才培养有两大难点：第一是太新，专业处于初期，这个学科的边界和内涵到底是什么还没有很明确的定义。第二是变化太快，技术在不断迭代。基于此，AI人才需要联合培养，学校一定要与产业密切结合。“人工智能需要场景驱动，所以这个方面也需要高校和企业共同合作才能实现合作共赢。”

“我们跟华为合作了三年，非常愉快，因为看得到成果。”张民表示双方合作非常顺利，一是双方合作的项目都能看到成果，产生了实际价值，二是通过合作很多优秀的学生毕业后直接进入华为，找到理想的工作，“这是双赢的。”

显然，企业有数据、有场景、有技术，并且业务牵引、价值导向，高校里有极具探索精神、对知识充满渴望的学生，他们更有时间和精力深入去探究、探索，这两者相互融合、相互碰撞可以产生更大的能量。

华为云人工智能领域首席科学家田奇

华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow田奇表示，以大模型为例，真正要发展起来也不是一个企业能完成的，一定是产学研相互迭代、相互碰撞，这样共同促进才能做好。产教融合的人才培养新模式，无论是对企业，还是对学校、学生，都有着非凡的意义。

学习、实践、成果化，华为全链支持人才培养

作为AI的实践者，华为云的目标就是实现普惠AI，让智能无所不及。在华为云看来，根技术创新、平台创新和人才创新是人工智能基础创新的三要素。华为云一方面持续投入人工智能基础创新，同时积极与高校携手，推动产教融合，加速AI走向规模化应用，实现惠普AI，共同繁荣人工智能产业新生态。

在产学融合培养符合时代需求的新型AI人才方面，华为云一直非常积极，给出全方面的支持。

首先，华为云能为学生提升丰富的技术支持和工具支持。

华为在业界率先实现全栈和全场景AI解决方案，包括AI芯片、AI计算框架和AI应用使能创新技术，为AI应用开发者提供强大的算力和开发平台。比如华为云一站式AI开发平台ModelArts可以帮助高校开发者实现灵活训练开发；华为云HiLens通过端云协同多模态认知，融合行业智慧，能为高校师生提供最懂行业的AI服务；HiLens Studio提供云侧集成开发环境及HiLens Kit模拟器，高校开发者可以在线完成开发、调试、模拟运行、部署和发布AI技能等AI应用开发全流程；在HiLens Kit模拟器完成基础开发调试后，部署到物理HiLens Kit也能无缝集成。

其次，通过多种形式为学生创造学习、实践的机会。

AI人才培养专家指导委员会是由华为云与国内顶尖高校于2020年共同成立的，同时还发布了“AI十百千”“AI产学研”“AI俱乐部”“AI训练营”“AI人才汇”五大AI人才培养计划，从不同维度给学生提供帮助。

华为云“AI十百千”学术计划鼓励全国高校师生积极参与基于华为云一站式AI开发平台ModelArts，对AI经典论文进行学习、复现和解读。如今华为云已发布涵盖计算机视觉、迁移学习、自然语言处理及MindSpore等多个领域的论文复现任务，吸引超过25所知名高校参与，C9院校全覆盖。截至目前，“AI十百千”学术计划共完成超过百篇经典论文复现，并将复现的经典论文算法上线于AI Gallery，供开发者学习和使用，让更多的AI学习者更快地掌握AI。

此外，“AI俱乐部”已经组织超过100场AI主题，包括AI知识竞赛、华为云MDG技术沙龙、实战演练技术分享等，有超过1000名学生参加了学习讨论。“AI训练营”已上线超过20门自然语言处理、OCR、图数据库、知识图谱等系列基础课与技术解读课，结合线下训练营活动，有效提升了AI学习者的理论和实践能力。

第三，加速创新成果转化，实现从学生到专业人才的蜕变。

学习知识只是一个积累的过程，要实现从学生到人才的蜕变就需要真正的研发成果，产生真正的应用价值。华为云在与高校的合作中，通过一个一个项目落地，加速人工智能前沿创新成果的转化。

比如，华为与苏州大学共建企业智能NLP联创实验室，双方合作的全栈式可定制的自然语言处理项目，创立并研制出业界首个多粒度分词、语法分析统一建模方法，以及短文本和超长文本事件抽取模型和平台, 并以云服务形式赋能行业客户。华为云与西安交通大学第一附属医院联合，基于华为云盘古药物分子大模型研发出全新的广谱抗菌药物，将先导药的研发周期从数年缩短至一个月，大幅提升新药研发效率。华为云、华为诺亚方舟实验室、哈尔滨工业大学联合研发了中文医疗信息处理模型，创新性地提出KGMask方法，在信息抽取CMeEE、文本分类CHIP-CTC和语义匹配KUAKE-QQR单项任务中取得大幅领先，在CBLUE榜单中总成绩荣登榜首……

一直以来，华为云都在积极推动产教融合，加强AI人才培养，让AI人才能更好地应对市场和行业的需求和变化。如今，华为云已经从学习、实践、成果化等方面打通了人才培养的全链条，为智能时代打下了坚实的底座。

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