人工智能职业教育怎么搞？操作系统层级的解法来了

几乎每隔一段时间，AI人才的话题就会成为舆论焦点。

其中的原因，可以参考浙江大学中国科教战略研究院副院长张炜的说法：“我国人工智能人才缺口高达500万，而且这一缺口数据完全是一个动态的概念。人工智能已经覆盖到各行各业，人才缺口将会长期存在。”

正是人才短缺的动态化，每个时期的人才诉求不尽相同。在人工智能浪潮最为火热的时候，许多大厂都在抢夺算法人才；而当人工智能走向产业应用时，高素质技能人才的稀缺逐渐被人们所关注。

想要解决AI人才的困局，不只是数量上的挑战，人才多样性同样是一道难题。

日前举办的首届世界职业技术教育发展大会上，让外界看到了新的可能：当越来越多的职业技能人才“涌入”人工智能，技术创新不问出处的新时代正在抵近，人工智能的人才缺口似乎有了系统性的解决方案。

北宋理学先驱胡瑗在《松滋儒学记》中留下了这样一句名言：“致天下之治者在人才”。同样的道理，也适用于人工智能的全球竞赛。

自从人工智能的第三次浪潮出现，美国、中国、日本、英国等均围绕AI人才培养制定了详细的战略政策和产业规划，并在人才培养的理念上达成了自上而下四个层级的“隐性”共识：

最顶层的是源头创新人才，致力于推动人工智能前沿技术与核心理论的创新；

第二层是产业研发人才，能够将人工智能的前沿理论打造为解决问题的算法模型；

第三层是应用开发人才，工作重心是理解产业需求将算法模型转化为工程路径；

最底层的是实用技能人才，理解人工智能技术的基本理念并能够结合特定的应用场景进行落地。

理想的人才结构应该是典型的金字塔模型，可国内当前的人才结构却呈现出了两头缺的局面。

知名机构Element AI曾在2020年发布的《全球人工智能人才报告》中以ArXiv上发表AI论文为依据对比不同国家的AI人才储备：来自美国的人才占比为47.89%，遥遥领先于世界上的其他国家；尽管来自中国的AI人才数量排名第二，整体占比只有11.43%，和美国仍然有不小的差距。

而在500万的人才缺口中，很大一部分属于活跃在生产一线的技术应用型人才，简单来说就是既懂专业技术又懂人工智能的复合型人才，也是许多大厂工程师被迫到工厂中调试代码的直接诱因。如果说创新研发人才影响着人工智能的高度，技术应用人才决定了AI应用的广度。