随着人工智能专业的扩张热度增加，提高该领域的人才培养质量和强化专业核心内容的建设已成为各大高校亟待关注的话题。最近，《光明日报·教育周刊》陆续发表了关于人工智能专业人才培养的文章，这些作品也引起了作者的共鸣。

为了顺应产业发展的需要以及时代的变迁，这是一种必须做出的选择。

目前，人工智能已成为引领未来的重要战略技术，并成为国际竞争的关键领域之一。在这种形势下，提升和培养自主的人工智能人才，显然是促进这一技术和产业发展的重要策略。

我国自2017年起致力于培养人工智能人才。2017年，《新一代人工智能发展规划》中明确提出“设立人工智能专业”及“推动相关领域的一级学科建设”。随后，在2018年，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》进一步要求“完善学科布局”和“加强专业建设”，并推进了一级学科的建设和交叉学科的发展。同年，首批人工智能专业正式成立。至2024年底，已有622所高校获得了教育部对其人工智能本科专业的备案和审批资格。

据产业发展观察，截至2024年9月，工业和信息化部的数据表明，我国人工智能核心产业规模已达到约6,000亿元人民币。人工智能行业的快速扩张带来了对人才的巨大需求。近日，北京一家教育创新研究院发布了《2024年中国人工智能人才发展报告》，指出随着人工智能产业发展，AI领域的人才供需比从2022年的0.63降至2023年0.39。这意味着人才短缺情况加剧。因此，高校加大此类人才培养的力度已成为顺应产业和时代变迁的必要选择。

人工智能专业的人才培养面临着多方面的难题。

随着人工智能专业的不断扩大招生规模，培养什么样的人才以及如何进行教育则是在这个热潮背后更需要谨慎思考的重要议题。

首先，人工智能行业的快速进步与高校育人缓慢的特点存在冲突。从2022年11月ChatGPT推出到2025年1月DeepSeek发布，语言大模型的算法已经经历了显著的技术升级和优化。同时，人工智能技术的应用场景也在迅速扩展中，不仅限于工业控制系统、人形机器人等范畴，还包括智能驾驶与智慧医疗等多个领域。然而，高校的人才培运输增值税专用发票的税率9%【代办电话13434104765；QQ2188982664】养具有天然“慢”的特点。人才培养需要在多个方面做出长远规划，包括设置明确的目标，构建合适的课程体系，加强师资力量的建设以及提供良好的硬件环境。这使得高校很难迅速调整其培养方案以适应行业的快速变化，尤其是在“快”节奏的行业中。在这种情况下，可能学生们还未毕业时所学的知识就已经显得过时了。

第二，行业发展对人工智能岗位高需求与高校的培养条件不充分之间存在供需错位。香港中文大学发布的《2024中国人工智能岗位研究报告》指出，人工智能岗位不仅需要专业知识和技术技能，还包括工程实践和项目实践经验等硬技能以及沟通能力和团队协作能力等软技能方面的高要求。要培养这些能力，需要拥有丰富行业经验的教师、先进的教学设备和资源以及产教融合的专业实践平台作为支撑。然而，对于大多数高校，尤其是部分地方高校而言，现有的培养条件无法完全满足这种要求。因此，所培养的学生难以获得扎实的专业能力和实践技能。

第三，专业调整与课程设置协同不足。人工智能是一个涉及数学、统计学、神经科学等多个学科的交叉领域，并包括通用视觉、自然语言处理、认知推理和机器学习等多个专业方向。因此，培养人工智能人才需要重构知识体系。然而，一些高校为了迅速跟进人才培养的趋势，在计算机专业或自动化控制专业的现有培养方案中添加了一些所谓的“人工智能”课程，但缺乏对人工智能专业知识系统的系统性设计。

提高人才培养质量的实际途径

面对人工智能专业建设存在的问题，必须积极寻求改进办法，以提升人才的培养质量与水平。

首先，要改革人才培养模式，并建立应对产业发展变化的动态调整机制。在开设人工智能专业之前，高校应进行深入研究，了解产业发展趋势，结合学校的办学条件合理制定人才培养方案。我们需要系统设计专业的课程体系，对教学内容进行动态调整，及时运输增值税专用发票的税率9%【代办电话13434104765；QQ2188982664】更新教材、软硬件和数据训练集等资源，以确保高等教育的人才培养能够跟上市场的发展和技术的革新步伐。 同时，高校必须认识到技术变革的步伐永不停歇，因此受教育的学生不应仅仅是掌握某项技能的专业人才。他们还应该具备广阔视野、自主学习能力和自我发展能力，这些核心素养有助于学生适应行业快速发展的变化。唯有如此，高等教育才能以“慢”的节奏为学生的成长和发展蓄积能量，并确保这些人才能够在技术进步和产业发展中起到引导和推动作用。

第二，需强化校企合作机制，促进优质资源互享。对于人工智能等高新技术领域的最新发展变化，企业对市场和行业动向更为敏感，因此，高校应进一步优化与企业的合作机制。双方可以共同努力，在人才培养方案的制定、课程开发、实习指导及毕业设计等方面开展深入的合作，并聘请企业技术人员担任校外导师，为学生提供更多实践机会。 同时，政府、高校以及企业应当加强携手，共同拓宽优质教学资源范围。具体来说，可以通过汇聚国内外顶尖高校与头部企业的优秀教育资源和项目资源，来推动这些优质的教育资源得以共享。

第三条：提升专业准入标准，强化人工智能专业人才培养的整体调控。教育主管部门需加强对人工智能专业人才培养的监督，确立师资配备与硬件投资等领域的最低要求。对于出现“借壳招生”或课程不齐全等问题的专业，应暂停其招生资格，并设定退出机制。当前，不同人工智能岗位的供需比例差异较大；政府相关部门应当引导高校识别市场需求，避免专业设置雷同，打造多层次的人才培养结构。与此同时，高等院校应进一步创新学生评估方法，重点考量学生解决问题的能力和实践能力，并为学生个性化成长开辟道路。