CCCF卷首语 | 解决AI人才缺口的出路在哪里？

培养AI人才是当务之急。新技术要实现产业化需要在两个方向发力，一是提高技术的能力和成熟度，二是降低技术应用的门槛。发展开源平台也是培养AI人才的最佳路径。丰富的AI工具链有利于IT技术人员迅速转行到智能应用，形成浩浩荡荡的AI人才队伍。

网络上流传着一则未经核实的报道：“根据中国教育部门测算，我国人工智能(AI)人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1∶10，供需比例严重失衡。”前不久国家统计局公布的第四次全国经济普查结果表明，到2018年底，我国软件和信息技术服务业的全部从业人员为676万人。领英网站曾统计，目前全球AI人才为190万人。将这些数字作比较，就能看出我国目前AI人才缺口500万的预测有多大水分。

尽管这个预测不可信，但培养AI人才确实是当务之急。人工智能过去不是大学教育的必修课，攻读人工智能专业的人才需要本科毕业后再花3~6年时间读硕士或博士。为了满足社会对人工智能人才的需求，很多大学在增加人工智能方向的研究生招生名额，南方一些新办的大学打算每年招收上千名此方向的研究生。目前阻碍人工智能在各个行业落地的主要困难，一是技术太复杂，二是人员成本太高。加速培养研究生只是解决困难的路径之一，不能从根本上弥补巨大的人才缺口。任何行业技术人才的构成都是金字塔结构，硕士和博士只是上层部分，底层的技术人员应该是大学毕业生。我们应该考虑如何让大学生在推广人工智能技术应用中发挥重要作用。

 一般而言，新技术要实现产业化需要同时在两个方向发力。一是提高技术的能力和成熟度（也就是技术人才的水平），二是降低技术应用的门槛。这就是技术推广的“两条腿走路”模式，已经被科技发展的历史验证，计算机和通信技术的普及都是这么走过来的。在迅速提高技术人才的数量和水平不容易实现时，就要运用“逆向思维”，在降低技术应用门槛上多下功夫。

集成电路设计曾经是人才极度缺乏的行业，我在美国读博士时，由于加工芯片成本太高，全美攻读超大规模集成电路(VLSI)设计的博士生可能不超过100人。20世纪80年代，美国国防部高级研究计划署(DARPA)支持MOSIS开展的多项目晶圆(MPW)流片服务和EDA软件的进步，大大降低了芯片设计门槛，催生了一大批芯片设计企业。互联网服务业的发展得益于开源软件和公共开发平台，丰富的网络软件开发工具使得开发互联网应用APP成为一件很轻松的事情。

工具链是弥补人才缺口的重要帮手，解决人才缺口的另一条腿是打造工具链和公共开发平台，提供容易掌握的成套抽象化工具，可以大幅度降低人工智能的应用人才门槛。我国人工智能基础层、技术层和应用层的人才数量占比分别为 3.3%、34.9% 和 61.8%，基础层人才比例严重偏低，大学和科研单位的高端人才要坚持做基础性研究，探索人工智能的“无人区”，突破关键技术。但技术层的科研人员要集中精力开发AI设计流程的各种工具和平台软件。

科技部已经认定了15家企业为国家AI开放平台，主要是对各企业的下游开放技术接口，其发展前途可能不如开源平台。我国应大力发展技术领先、功能完备、自主可控的人工智能开源平台。发展开源平台也是培养AI人才的最佳路径。丰富的AI工具链有利于各部门的IT技术人员迅速转行到智能应用，形成浩浩荡荡的AI人才队伍。

作者简介

李国杰  

CCF名誉理事长，CCF会士，杰出演讲者、CCCF前主编。中国科学院计算技术研究所首席科学家，中国工程院院士。

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