在科技领域中，人工智能和物联网、区块链、大数据等词汇已然成为备受关注的热点。虽然从发展水平来看，人工智能技术还处于探索阶段，但是其广阔的应用前景仍然让全球众多企业为之“倾倒”，纷纷展开全面布局。

　　人工智能之争“激战正酣”

　　从数十年的缓慢积累到如今的一朝爆发，人工智能的崛起被视为新一代科技革命和产业变革的关键驱动力。在全球经济发展进入深度调整期和转型战略期的背景下，以人工智能为代表的前沿技术的发展，将担负起引领科技进步、经济增长的重责。

　　当前，世界主要经济体都将人工智能上升为国家战略，并出台了一系列政策措施加快推动人工智能产业落地。其中，美国发布了《国家人工智能研究和发展战略计划》等重量级报告，法国公布了《人工智能战略》，中国印发了《新一代人工智能发展规划》，德国通过了《联邦政府人工智能战略要点》……

　　除了在国家层面的宏观布局，全球各大科技企业对于人工智能展开的竞争与合作也日益频繁，在研发创新及产业链布局方面的投入不断增强，机器视觉、生物识别、机器人、自动驾驶等领域成为热门应用场景。

　　人工智能持续升温，产业规模加速扩张，使得行业对各方面人才的需求日益紧缺，特别是高端、复合型人才尤其凤毛麟角。据数据统计显示，近几年来我国AI人才市场需求增长迅速，复合增长率达200%以上，数量缺口已经超过500万。

　　在此形势下，如何加快弥补AI人才缺口已经成为摆在各国眼前的一道紧要难题。为了解决AI人才缺乏的困境，我国在《新一代人工智能发展规划》中提出，要把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，完善人工智能领域学科布局，并鼓励产学研合作开展人工智能学科建设。

　　AI人才培养由谁主导?

　　从国家规划及现实角度来看，AI人才的增加，无非是引进与培养两条路。引进总归是“治标”，且此消彼长，不是长久之计。要想真正解决人才难题，还是应该努力完善人才培养机制，加快建设AI人才教育与培训体系。

　　目前，在政策引导、支持下，我国各大高校纷纷建立人工智能学院、专业，探索AI人才教育模式构建，为人工智能可持续发展奠定基础。不过，教育生态的培育本非一朝一夕可以完成，更别提人工智能学科建设还需综合考虑各方面因素，在短期内对于AI人才缺口的弥补难以产生足够影响。

　　因此，人工智能教育体制发展成熟之前，AI人才的培养还是要依靠产学研合作方式下的专业培训。高校拥有充足教育资源和基础理论优势，而企业则拥有技术研发和市场经验，因而借助产学研合作平台，能够很好地利用各方长处来进行AI人才培训。

　　在这一过程中，企业往往成为更具主动性的一方，也更多成为主导力量。在印度，英特尔公司就培训了接近10万名AI人才，尽管预计目标只有1.5万。在国内，腾讯、科大讯飞等科技巨头也相继与高校合作，通过建立人工智能学院、举办培训班等形式来培养人工智能方面的人才。

　　可以预见的是，在很长时间内，产学研合作开展AI人才培训都将是业内主流，而这也是更好地利用各方资源、更快实现人才产出的最佳方式。当然，在人工智能教育体系发展成熟后，学校对于AI人才培养的影响力也将逐步提升，未来获得主导权也犹未可知。