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亿欧联合创始人张佳伟:全球人工智能产业竞争的核心是人才竞争

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作者:亿欧
2020-07-10 18:48
全球人工智能竞争,核心本质是人才的竞争,关键是人才培养能力、人才培养水平的竞争。
人工智能产业逐渐成为全球各国竞相布局的重点产业,全球人工智能企业数量快速增长,人工智能独角兽企业不断在全球范围内涌现,对于人工智能人才的需求不断增加。人工智能人才数量和质量的水平将直接影响人工智能产业的发展,进而影响国家和地区在未来竞争中的国际影响力,人工智能人才培养需要得到全球范围内的广泛关注。
2020全球人工智能人才培养研究报告 报告

亿欧教育7月10日消息,由世界人工智能大会组委会办公室指导,北京亿欧网盟科技有限公司、EqualOcean主办,上海市人工智能学会协办的“2020世界人工智能大会云端峰会·创新人才培养论坛”在上海世博中心成功召开。

在论坛上,海内外知名专家、学者、企业家,以“AI赋能人才·教育成就未来”为主题,从“智能科学与学习技术”、“AI对教育教学的创新变革”、“培养人工智能时代人才”三大主题出发,对“AI赋能人才培养”展开了多维度、多角度的研讨与对话。

会上,亿欧公司联合创始人、亿欧资本合伙人张佳伟发布《2020全球人工智能人才培养研究报告》,并指出全球人工智能产业竞争的核心是人才的竞争。

以下为张佳伟演讲实录,由亿欧精编整理:


各位领导,各位嘉宾晚上好!我是亿欧的联合创始人张佳伟,今天非常荣幸代表亿欧在2020世界人工智能大会云端峰会·创新人才培养论坛分享亿欧最新发布的报告。我先抛转引玉,把报告中的部分核心内容给大家做个汇报,也欢迎大家指正。

首先分享报告内容之前我觉得还是要回答一下:为什么要研究人工智能人才培养?

亿欧其实在AI和各个行业的融合都有深入的研究,但是AI人才培养,我们觉得是最重要的部分。

毋庸置疑,人工智能已经慢慢成为各个行业的水电煤了,最新的数据显示2025年世界人工智能市场规模将超过6万亿美元。人工智能产业已成为未来全球经济发展的重要推动力。而要发展好人工智能产业,人才、数据和架构是不可或缺的三大要素,其中人才是国家和企业发展人工智能产业至关重要的因素,可以说,全球人工智能竞争,核心本质是人才的竞争,关键是人才培养能力、人才培养水平的竞争。

人工智能产业人才结构

这里是一个倒金字塔:从科学素养培养-实用技能人才-应用开发人才-产业研发人才-源头创新人才。自上而下,越往下越稀缺。

随着人工智能技术的发展与应用的不断扩大,大量的产业研发人才、应用开发人才和实用技能人才的需求将会呈现井喷态势,源头创新人才还是集中在高校及科研院所中的教授、高工。

整体的行业现状是:人才需求巨大,人才供给严重不足。

国家产业战略是行业发展的重要指引

产业发展的最顶层还是需要国家层面的力推,我们从国家战略、人才储备、资金投入三个角度分析人工智能企业数TOP4的国家。典型的看国家战略层面,美国、中国、英国、加拿大都在2017年前后将人工智能作为国家的顶层设计来布局实施,也推出了很多配套的辅助型政策,进一步落实国家战略执行。对应我们看到的2019年全球人工智能企业数排名前四的就是美国、中国、英国、加拿大。

全球人工智能人才缺口巨大,人才需求层次逐渐分化

目前,全球人工智能人才约30万人。其中产业人才约20万人,大部分分布在各国AI产业的公司和科技巨头中;学术及储备人才约10万人,分布在全球367所高校中。 全球共有367所具有人工智能研究方向的高校,每年毕业AI领域的学生约2万人,但是远远不能满足市场对人才的需求。人工智能产业的相关岗位越来越细分,人才需求有越来越多样,算法型人才的需求度高,人才学历要求高,硕士以上占比超过50%。

各国培养战略有所不同,中美处于第一梯队

2020年全球开设计算机科学与信息系统相关专业的高校共收录了601所,其中美国212所、中国133所,占比约57.4%,在计算机科学领域处于世界第一梯队,英国、印度、日本、法国、韩国、德国等处于第二梯队。我们看下有代表性的几个国家的培养战略:

美国:提出了 “全方位培养一批多元化、有道德的AI队伍,维持美国领导地位”的人才培养目标,除了在高等教育阶段进行人才培养外,美国将AI教育全学段覆盖;

中国:着重强调建设AI专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系在研究生阶段强调“人工智能+X”相关交叉学科的设置,本科重点培养AI应用型人才;

英国:提出金字塔型人才培养目标,旨在培养适应未来行业发展的多层次AI技能人才,在培养高水准的AI研发专家、博士、 硕士基础上,重视全民STEM教育及数据技能培养;

日本:从教育改革入手,将信息技术能力培养贯彻为全民培养模式,集中产官学资源,强化社会人员职业再教育,积极引进国际人才引进,鼓励创新创业。

总的来看,工智能相关专业及学科建设尚处于早期阶段,各国均没有特别明确的建设体系,我们看美国细分专业更多,多数专业的设置和认知科学紧密结合,本科相关专业较少,侧重基础学科的培养;中国专业建设的体系还不完善,大批本科院校也在申请建设相关专业,本科以基础知识普及为主,硕士阶段侧重深度研究。

目前人工智能培养仍是大国之间的竞争,通过在国际顶级会议发布文章的作者分布,可以看到二八法则初显,72%的作者来自排名前五的五个国家,其中46%来自美国雇主,11%来自中国雇主。加拿大、德国、日本分别4%;而有77%的顶级学者会留在学术界工作,并不一定从事教学工作。总体来看,能够从事人工智能人才培养的学者力量整体分布不均。

全球人工智能应用性人才培养校内校外缺一不可

应用型人才的培养因其助力产业应用开发及实用技能发展的职能,与产业联系更加紧密。不管是校内培养中的共建学科、实验室、创新合作平台等方式,还是职业培训、企业内部培养,企业都在应用型人才培养上扮演了极为重要的角色。

中美在校外应用性人才的培养方面也是最为突出的,有三种典型模式:短期培训营、企业自建研究团队、IT职业培训。为行业的发展提供了强大的动力。

人工智能科学素养培养成为大趋势

全球人工智能技术已经在医疗健康、金融、教育、安防、企业服务、智慧城市等多个行业加以应用。以人工智能为核心技术的各领域创业企业不断获得资本的青睐。人工智能技术在各领域的逐渐渗透带来对于人才素养提升的需求,未来人才素养需求的变化逐渐向前传导,目前可以看到,从家长到学校,逐渐重视与人工智能相关的数理、编程等科学素养的早期培养。

人工智能人才科学素养的培养以科学、数学等为基础的培养内容,是STEAM教育理念与时俱进的创新延伸。

在中国,青少年数理思维和编程培养成为最快跑出的人工智能人才科学素养的细分领域。仅2020年上半年中国融资最多的教育公司中,编程猫以2.5亿人民币的C+轮融资位列第6位,火花思维和小码王则分别以3000万美元D+轮融资和1.5亿人民币C轮融资位列第8位和第10位。

可喜的是全球人工智能人才科学素养培养中国发展最快,也希望和所有行业同仁一起努力,继续推动优化人工智能人才漏斗,促进行业发展。谢谢大家!

本文来源于亿欧网,原创文章,作者:亿欧。
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