“企業界認為高校培養的AI人才與產業應用‘脫節’，新技術飛速發展，企業界要對高校人才培養有耐心，并且要產教融合培養。”12月12日，在由深度學習技術及應用國家工程實驗室主辦的WAVE SUMMIT+2021深度學習開發者峰會上，復旦大學特聘教授王曉陽說，“AI人才培養和企業需求處在不同節奏上”是不可忽視的一大痛點。
當下，AI生態愈發繁榮，并在工業、能源、交通、城市等領域遍地開花。基于對AI技術和應用發展的觀察和思考，百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程實驗室主任王海峰認為，人工智能呈現出“融合創新”和“降低門檻”的特點，“一方面，AI技術及產業的融合創新越來越多；另一方面，雖然AI技術越來越復雜，但AI開發與應用的門檻卻越來越低。”
產業發展進入了新階段，同時，AI人才培養也遇到了新的機遇與挑戰。對此，多位與會的高校專家給出了他們的“解決方案”，“企業應當發揮技術和產業實踐優勢，進行產教融合，助力高校人才培養”。
“產教融合應當把*新研發的技術及時納入高校專業培養中，這是很有必要的環節。”重慶大學計算機工程與科學學院院長謝少榮談到，她十分贊同一位院士提到的“高校不要用昨天的知識教今天的學生，再讓他們去面對明天的需求”。她認為，高校以開放的態度與企業共同育人，是培養未來人工智能人才的重要途徑。
華東師范大學計算機科學與技術學院副院長周愛民認為，高校人才培養的優勢是知識體系更加全面，企業優勢在于技術發展速度快且對人才需求量大，“在新工科等實踐性強的專業碩士和非全日制碩士培養方面，企業和高校可以優勢結合。”
在王曉陽看來，高校要加強對通用技術的教學力度，“新技術中也蘊含很多通用技術，這對于高校教學來說比較容易。在不同專業里推行哪些不同技術，需要進行長期研究探索，企業和高校需要互相配合”。不過，他也提醒，如果企業進入高校只想著培養潛在用戶，“就太急功近利了，應該更多考慮把實踐中的通用技術與學校教育結合”。
針對不同高校的不同辦學特色，人工智能相關專業課程該如何設計？謝少榮介紹，在設計重慶大學人工智能專業培養體系時，提出了6個不同模塊進行人才培養，“既有基礎理論模塊，也有AI+的復合型人才培養模塊，如智能無人系統等。科技自立自強，希望用自己的算法模型、自己的開源平臺培養自己未來的AI人才，期待有資源有實力的企業共同努力”。
周愛民也談到，作為師范類高校，在“人工智能+教育”方面進行了實踐探索，成立了智能教育二級學科博士點，并已連續招收兩屆博士生，“課程體系設置上體現了學科交叉的特性，既需要學習計算機和人工智能技術、數學基礎、計算機基礎等，另一重要模塊是教育、心理等師范類模塊。從理論學習到科學研究、產業落地，我們希望形成完成產業鏈進行人才培養探索，這也需要相關企業共同探索和發力”。
會上，王海峰公布了飛槳*新成績單：凝聚406萬開發者，創建47.6萬個模型，服務15.7萬家企事業單位，在中國深度學習平臺綜合市場份額第一。他表示，飛槳產業級深度學習開源開放平臺是典型的AI大生產平臺，希望賦能廣大開發者，并聯合學術界和產業界，打通產學研用的正向循環，持續為社會貢獻AI人才。
