近日，教育部等五部门联合印发了《“人工智能+教育”行动计划》，对人工智能人才培养、应用创新、基础环境和生态建设等作出了一体部署。这是继2017年人工智能发展上升为我国国家战略，随即相继出台了《新一代人工智能发展规划》《高等学校人工智能创新行动计划》等系列文件以来，关于培育胜任智能时代的高素质人才的又一重要政策。

　　作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略技术，人工智能正在深刻重塑全球经济结构、社会形Kaiyun平台 开云体育官方入口态与人类生活方式。加强人工智能领域高水平人才培养，已成为世界各国抢占科技制高点的关键举措。

　　近几年来，主要发达国家纷纷布局人工智能教育，如美国出台了《国家人工智能研发战略计划》提出大规模培养AI科研、工程、应用复合型人才；欧盟通过《人工智能协调计划》提出加强高端人才培养；日本出台《AI战略2021》着力培育跨领域复合型人才。

　　在社会与产业的旺盛需求驱动下，人工智能专业自2018年列入本科专业目录以来，迅速成为各大高校争相布局的热门方向。短短几年，全国已有600多所高校陆续开设人工智能专业，平均每年有近百所高校参与筹建。但热潮之下也潜藏隐忧，部分高校在条件不足、准备不充分的情况下仓促上马，如今已出现专业停招的情况，有些地区及学校正在经历从“狂热布局期”到“冷静调整期”的转换。

　　面对人工智能专业长期被贴上“高薪”“紧缺”“风口”的标签，对学生和家长而言，相关专业自然被广泛视作最具发展潜力的选择之一。然而实际就业情况也与大众期待存在差距。有调研数据显示，2024届人工智能专业本科毕业生中，仅有55%进入对口岗位工作，低于全国本科平均73%的对口就业率。

　　一边是供给端的“热扩张”，一边是就业市场的“冷接纳”，核心问题便集中在人才培养与市场需求的匹配度上。有业内人士及相关专业学生基于自身经历表示，部分高校培养质量跟不上行业要求、课程体系偏理论或内容陈旧，是导致学生就业对口率不高、企业端也招不到合适人才的主要原因。

　　值得关注的是，专业设置“冷热交替”并非个例。21世纪初，我国高校进行初次大规模扩招时，管理学、经济学等专业也曾经历短暂火爆，随后便出现人才过剩、就业承压的状况。基于如上背景，有学者建议，高校在增设如人工智能等新兴专业时，既要立足长远、理性研判热门专业背后的真实需求，也要结合自身办学特色与定位，量力而开云网址 kaiyun官方入口行、科学布局，避免盲目跟风。

　　随着AI工具泛化，未来只拥有人工智能技术已不足以形成核心竞争力。必须培养学生“驾驭智能”的复合能力：在认知维度，强化批判性思维与复杂系统分析能力，使其能界定真问题、评判AI输出的可靠性；在实践维度，突出人机协同与跨域协作能力，包括设计人机交互流程、管理AI团队；在价值维度，将伦理决策与治理能力内化为专业素养，使其能在技术设计中嵌入公平、透明、问责等Kaiyun平台 开云体育官方入口原则。

　　随着人工智能发展战略的深入推进，我国人工智能教育体系不断完善，高校人工智能专业建设逐渐完善。数据显示，目前我国已有600余所高校获批设立人工智能本科专业。

　　“我国人工智能人才培养在规模上已经实现跨越式增长，众多高校设立了人工智能学院或专业，形成了本、硕、博贯通的人才培养体系。”全国政协委员、北京理工大学计算机学院院长王国仁如是概括着相关领域人才培养情况。

　　“需要关注的是‘量’与‘质’之间的矛盾。”王国仁表示，当前，人工智能相关专业毕业生数量呈规模化增长，表面繁荣背后却隐藏着人才结构的显著失衡。一方面，具备扎实数理基础、能从事核心算法突破、底层框架研发的“硬核”创新人才供给严重不足；另一方面，既懂人工智能技术、又深谙行业知识与场景逻辑的跨领域复合型领军人才同样稀缺。这种“中间大、两头尖”的人才分布，反映出当前培养体系在顶尖人才选拔机制、长周期基础研究支持及学科深度交叉育人环境上仍有不足，难以完全满足国家在关键领域实现自主突破的战略需求。

　　与此同时，王国仁关注的还有“学”与“用”之间的矛盾。在他看来，当前高校人工智能领域相关的课程体系与教学内容更新速度，明显滞后于技术迭代与产业变革步伐，许多课程仍围绕传统知识框架展开，对大规模预训练模型、具身智能、AI for Science（人工智能驱动的科学研究）等前沿方向响应不足。产教融合大多停留在企业讲座、短期实习层面，缺乏共建课程、共研课题、共育师资的深度机制，导致学生接触真实产业场景、解决非结构化复杂工程问题的机会有限，“所学”与“所用”之间存在明显的实践能力断层。

　　王国仁认为，当前人工智能教育还普遍存在“重工具理性、轻价值理性”的倾向，教学重心高度偏向技术传授与工具使用，而对人工智能伦理、算法公平性、数据安全与隐私保护、技术的社会影响评估等相关素养的系统性培育明显薄弱。基于此，王国仁表示，“技”与“德”的矛盾也亟须关注。“许多学生能熟练调参建模型，却缺乏对其技术选择所涉及的伦理风险、社会责任的自觉反思与判断能力。在人工智能治理日益成为全球共识的背景下，这种‘有技术、缺治理’的人才素养结构，将难以支撑我国在未来智能社会中赢得技术发展与伦理规范的双重话语权。”王国仁说。

　　《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》指出，要超常布局急需学科专业。基于现阶段人工智能相关学科建设情况，王国仁建议：应在国家层面系统实施“人工智能基础学科强化计划”，着力破解源头创新人才短缺的根本性问题。“应在顶尖高校设立‘人工智能基础科学实验班’，着力强化数学、计算理论、认知科学等基础学科训练，为突破‘卡脖子’技术定向储备战略人才。设立国家专项，建立长期稳定的支持机制，保障基础研究人才的系统性培养与可持续发展。”

　　王国仁认为，未来十年，将会是人工智能领域学科建设与人才培养发生深刻变革的十年。

　　“首先人工智能学科范式会逐步实现从‘专业建构’到‘生态赋能’转变，以推动知识生产模式重构。”王国仁认为，未来人工智能将超越独立学科的范畴，演进为类似数学、统计学的基础性方法论，以深度嵌入并重塑其他学科的知识体系，从设立“AI专业”转向系统构建“AI赋能”生态。

　　他以“AI+人文社科”举例表示：未来需共同构建符合伦理与文化语境的人机协同理论。这要求打破院系壁垒，建立以重大科学问题或产业命题为导向的跨学科组织机构、师资团队与评价机制，培养能够驱动领域范式变革的“AI+领域”架构师。

　　随着AI工具泛化，王国仁认为，未来只拥有人工智能技术已不足以形成核心竞争力。“必须培养学生‘驾驭智能’的复合能力：在认知维度，强化批判性思维与复杂系统分析能力，使其能界定真问题、评判AI输出的可靠性；在实践维度，突出人机协同与跨域协作能力，包括设计人机交互流程、管理AI团队；在价值维度，将伦理决策与治理能力内化为专业素养，使其能在技术设计中嵌入公平、透明、问责等原则。”

　　当前，随着人工智能的飞速发展，跨越时间空间的学习愈发普遍。对此，王国仁表达了自己的积极态度。他认为，未来一次性学历教育将愈发无法支撑职业全周期。通过AI学习伴侣等模式，未来的学习将更体现个性化、自适应、场景化特征，将为人才提供持续迭代的能力更新支持，形成“学习—实践—再学习”的动态增强循环。

　　“因此，教育体系将向开放、敏捷、持续的生态系统演进：高校将与领军企业、科研机构共建‘产业教授’制度、实时更新的‘微专业’课程模块、嵌入真实研发流程的‘项目制学位’，并依托学习成果认证体系，实现学历教育、职业培训与个人自修的有机衔接。”王国仁说。