來源:環球時報
【環球時報記者 楊沙沙 陳子帥 環球時報駐德國特約記者 昭東】編者的話:人工智能(AI)已經成為全球科技競爭與產業變革的核心驅動力,而AI人才則是各國構筑未來優勢的戰略基石。各國在AI人才培養上路徑各異,特色與挑戰并存。作為AI強國的中美以及被視為歐洲技術創新標桿的德國,其高校AI專業都有什么特點?面臨哪些瓶頸?AI專業學生的就業情況如何?本文將為您詳細介紹。
中國:規模速度優勢明顯VS構建者能力培養不足
2018年,中國教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》,提出到2030年,將中國高校打造為“建設世界主要AI創新中心的核心力量和引領新一代AI發展的人才高地,為中國躋身創新型國家前列提供科技支撐和人才保障”。這一年,我國首批35所大學獲批開設了AI本科專業。截至今年6月,全國已有超過620所院校提供AI相關學位。
我國教育部2023年制定了一項計劃,旨在新設一批適應新技術、新產業、新業態、新模式的學科專業,因此清華大學、武漢大學和上海交通大學等高校紛紛宣布了擴大AI及相關跨學科領域招生的計劃,例如AI與醫學相結合專業的招生。
有學者介紹說,國內AI專業不再局限于科學和工程領域,已經與大學通識教育融合。中國人民大學信息學院講師張紹磊近期在接受《環球時報》記者采訪時表示,今年該校一些基礎課程將融入更多AI相關內容,“比如說,我教一門Python(計算機編程語言)的課程。除了講授編程基礎外,還會帶領學生學習如何使用AI技術,以及了解支撐大模型運行的底層算法”。
香港高校的AI教育也在全球位居前列。香港科技大學首席副校長郭毅可對《環球時報》記者表示,校方沒有把AI專業放在計算機系,而是將其與多個專業結合,例如生物+AI、化學+AI、機械+AI等。學校一直提倡任何專業學生都可以輔修AI課程。
香港科技大學電子與計算機工程系教授譚平的研究領域是計算機視覺和圖形學。據他介紹,香港科技大學的AI課程設置目前更偏重技術內容學習,如機器學習、計算機視覺、自然語言處理等。譚平稱,香港科技大學很多學生都在企業有實習經歷,學校也鼓勵學生去相關企業實習。
經過多年的發展,中國大學的AI專業已經取得不小的成績。根據QS2025年世界大學學科排名,在數據科學與人工智能領域,位于內地的上海交通大學、哈爾濱工業大學、復旦大學,以及來自香港的香港科技大學、香港大學、香港中文大學、香港理工大學、香港城市大學,都位居全球前50位。
據香港《南華早報》近期報道,清華大學在近期發布的全球計算機科學(CS)學術機構排名“CS Rankings”中擊敗長期霸榜的美國卡內基-梅隆大學,榮登榜首。該排名涵蓋了全球范圍高校的計算機專業,以高校和研究機構在計算機科學領域頂級學術會議上發表的論文數量為參考依據,僅統計計算機科學四大領域(AI、系統、理論、交叉)中被認可的頂級會議論文。在此次排名中,上海交通大學、浙江大學和北京大學分列第三、四、五名。
深圳市人工智能與機器人研究院具身智能中心主任劉少山在接受《環球時報》記者采訪時稱,中國的AI高等教育在規模、速度和與國家戰略的貼合度上具備明顯優勢。過去幾年,高校幾乎同步完成了從教材、師資到研究方向的快速擴展,使得中國在短時間內形成了全球少有的大規模AI人才培養體系。同時,中國的教育路徑呈現強烈的應用導向,許多院校將智能制造、具身智能等國家重點產業場景直接納入培養體系,這是與歐美以“理論—工程—科研”傳統路徑推進AI教育所不一樣的本土化特點。
不過,劉少山認為,中國高校AI教育的“場景導向”更多停留在講授與案例層面。在當前高校環境下,學生往往只有理解場景的機會,卻缺乏在這些場景中長期沉浸、深入打磨系統能力的條件。此外,中國學生的學習路徑整體上以就業為導向,企業當下需要什么技能,他們就迅速學習什么技能。這樣的模式確實提升了短期就業效率,但學習往往停留在應用層面,也就是學會使用工具,而不是發明工具以及理解工具為何如此設計。由于缺乏參與底層系統、軟件框架、芯片架構或機器人操作系統的長期任務,學生更多是在使用者的維度接受訓練,而非從構建者的維度培養能力,這在一定程度上限制了底層創新。
美國:實踐機會多VS高等教育覆蓋面小
據英國《泰晤士高等教育》雜志報道,美國卡內基-梅隆大學2018年推出了美國第一個AI學士學位課程。在接下來的5年里,美國高校AI項目的招生人數每年增長45%。《紐約時報》近期稱,在過去兩年里,數十所美國大學和學院宣布設置AI專業,增加相關的輔修課程以及跨學科項目等。
據美國“商業內幕”網站今年6月報道,該國提供AI理學學士學位的大學包括卡內基-梅隆大學、賓夕法尼亞大學、伊利諾伊理工大學等。提供AI或機器學習專業碩士學位的美國學校包括:加州大學洛杉磯分校、康奈爾大學、佐治亞理工學院、萊斯大學、斯坦福大學等。一些不能頒發專門AI學位的學術機構也會提供AI或機器學習的專業或輔修課程。
美國東北大學教授李向明目前是AI和人形機器人研究領域的專家。他向《環球時報》記者介紹說,在美國,學生對AI以及人形機器人的研究主要分成兩個方向:一部分學生對AI技術比較感興趣,學習人形機器人的開發,包括硬件和軟件開發;還有一部分群體對AI倫理感興趣,探討人形機器人是否會侵犯人類隱私、破壞人類生活等。
以實踐和就業為中心是美國高校教學非常重要的特點之一。李向明稱,美國東北大學有一個著名的合作教學模式,每學年3個星期,學生必須到企業去帶薪實習,學校會幫助聯系對接實習企業,這一模式能將理論知識和實踐操作相結合。
劉少山表示,美國頂尖大學的優勢并不體現在追逐熱點,而體現在穩固扎實的基礎課體系、深厚的系統教育傳統以及豐富的項目實踐機會。美國學生從本科階段就能進入科技公司、實驗室或工程團隊實習,直接接觸工業級的數據管線、機器人平臺、芯片體系結構等。這種長期在真實場景中的工程訓練,使他們不僅能用工具,更能理解工具背后的原理與結構,從而具備底層創新能力。
不過,英國《泰晤士高等教育》雜志援引美國高等教育營銷和研究公司“驗證見解”的一份報告稱,美國民眾對AI培訓的興趣正在飆升,但該國高等教育只能滿足一小部分需求。這份報告顯示,美國有近5700萬人對學習AI技能感興趣,目前約有870萬人在學習,但只有7000人通過高等教育機構學習AI。
德國:集群正在形成VS應用領域開發不足
2018年,德國慕尼黑工業大學首次開設“機器人、認知、智能”碩士課程,將機械制造、電子技術與信息學結合,用德語和英語授課。當時,德國大學的AI學位課程還很少見。如今,AI熱潮席卷了德國高等教育領域。據德國《經濟周刊》報道,該國有30多所大學至少提供一門AI學士學位課程。此外,提供至少一種AI碩士學位課程的大學也有30多所。
柏林工程應用技術大學開設的“人形機器人”本科專業在德國引人注目。在這里,學生可以學習如何設計機器人,以及給它們的行為和學習能力編程。此外,他們還會學習使用機器人所涉及的倫理、法律等方面的內容。代根多夫應用技術大學不僅提供AI學士學位課程,還提供3種碩士學位課程,包括AI與數據科學、數字化生產管理中的AI應用、智能傳感器和執行器的AI。
據《環球時報》駐德國特約記者觀察,該國雙元制教育模式也進入AI高等教育中。根據寶馬集團官網介紹,該企業設立了AI學士學位課程。該課程涵蓋自動駕駛、機器人技術、編程模塊、人機交互等。學生一邊學習理論,一邊在寶馬汽車公司實習。完成課程后,學生一般可以直接入職,加入創新項目團隊,開展自動駕駛領域的研發等。
24歲的帕特里克目前在巴伐利亞州一所大學攻讀AI碩士學位。他告訴《環球時報》特約記者,AI在德國是最熱門的專業之一,因此錄取率很低。他表示,在德國,學習AI既可以選擇AI應用課程,也可以選擇計算機科學、數據科學、媒體信息學或機器人技術等相關學科方向。這些課程以實踐為導向,涵蓋編程、機器學習、深度學習以及AI倫理問題等內容。
值得一提的是,德國的AI集群也正在形成。這些集群由著名的AI研究機構、大學及企業組成。大學生畢業后,可以進入這些集群,尋找研究方向。像德國AI研究中心在凱澤斯勞滕、薩爾布呂肯和不來梅設有研究機構,有200余家企業及機構參與。
多位德國大學AI專家及學生向《環球時報》特約記者表示,德國大學AI教育目前很熱,但與中美相比仍存在明顯短板。他們認為,最大的問題在于德國在AI應用上明顯不如中美,仍主要處于實驗室階段。此外,德國雙元制教育也很難在AI教育上發揮其在機械制造等傳統行業的優勢,這是因為德國AI大企業太少了,只有寶馬等一些公司在有限的領域招聘雙元制教育的學生。
“什么時候學習AI技能都沒有壞處”
有行業報告顯示,到2030年,中國可能面臨400萬AI專業人員的短缺。智聯招聘的一項調查顯示,今年2月,無人機工程師、算法工程師和機器學習職位的招聘信息同比增長了約40%。
據美國《福布斯》雜志網站今年11月報道,該國高薪求職網站Ladders分析了200多萬份招聘啟事后發現,AI技能作為招聘要求,提及率在一年內增長了近7倍——從2024年的0.87%增長到2025年的5.7%。Ladders首席執行官塞內德拉認為,目前的變化速度非常快,在兩年內(2027年至2028年之間),一半的高收入白領崗位將在某種程度上需要AI技能。
美國CNBC網站稱,今年7月發布的一項新研究發現,許多公司沒有用AI工具取代員工,而是聘用能夠使用AI工具的員工。此外,要求應聘者擁有AI技能的職位薪資更高。上述研究還顯示,不同領域的工作對求職者AI技能的要求不同。盡管許多工作需要很高的AI技術專長,但大部分工作要求的AI技能都類似,比如熟練使用ChatGPT等。
美國管理和信息咨詢機構埃森哲新加坡公司人力關系主管布里奇特·王表示,在一個人的職業生涯中,什么時候學習AI技能都沒有壞處。中國教育科學研究院研究員儲朝暉對《環球時報》記者表示,AI技術發展迅速,相關畢業生可能會擁有短暫優勢,但如果想要在AI行業繼續工作,必須持續學習新內容,跟上行業發展腳步,否則就會落后或被淘汰。
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