得益於(yu) 計算能力的大幅度提高、算法的突破以及數據可獲得性的極大改善，第三波人工智能浪潮正席卷全球。作為(wei) 經濟發展的新引擎，人工智能技術已經展現出了巨大的潛力。我國在發展人工智能產(chan) 業(ye) 有眾(zhong) 多優(you) 勢，其中包括強有力的政策支持、海量的數據支撐、豐(feng) 富的應用場景、龐大的青年人才儲(chu) 備優(you) 勢等。但與(yu) 發達國家相比，我國人工智能產(chan) 業(ye) 在基礎理論、核心算法、關(guan) 鍵設備、高端芯片以及人才培養(yang) 等方麵還存在很大差距，其中人工智能人才培養(yang) 問題尤為(wei) 突出。要應對人工智能產(chan) 業(ye) 發展對人才隊伍建設的新要求，就需要重點解決(jue) 當前人工智能人才培養(yang) 中的結構矛盾和質量矛盾。經過多年發展，產(chan) 學研合作教育已經成為(wei) 人才培養(yang) 的重要實踐之一，但在高質量發展的要求下，我們(men) 需要重新思考產(chan) 學研合作教育如何切實解決(jue) 人才培育對接產(chan) 業(ye) 發展需求和人才質量滿足產(chan) 業(ye) 發展需要兩(liang) 大難題。

一、人工智能產(chan) 學研合作教育勢在必行 

產(chan) 學研合作教育的基本內(nei) 涵可以概括為(wei) ，它是一種以培養(yang) 學生的全麵素質、綜合能力和就業(ye) 競爭(zheng) 力為(wei) 重點，充分利用企業(ye) 、高校、科研機構等多種不同的教育環境與(yu) 教育資源，將理論知識傳(chuan) 授與(yu) 產(chan) 業(ye) 工程實踐、科研實踐相結合的教育形式。近年來，人工智能頂層規劃頻繁出台，人工智能被定位為(wei) “引領未來的戰略性技術”、“新一代產(chan) 業(ye) 變革的核心驅動力”。在人工智能產(chan) 學研合作教育中，企業(ye) ，高校、科研機構等作為(wei) 主要參與(yu) 者，多方間的合作與(yu) 交流直接影響到各自優(you) 勢資源積累和競爭(zheng) 優(you) 勢保持。從(cong) 我國目前人工智能產(chan) 業(ye) 的發展階段來看，人工智能產(chan) 學研合作教育有著深刻的社會(hui) 需要，主要體(ti) 現在以下三點：

一是知識經濟的到來。在以人工智能產(chan) 業(ye) 為(wei) 代表的新興(xing) 產(chan) 業(ye) 時代，單個(ge) 企業(ye) 往往難以通過自身力量來參與(yu) 全球範圍內(nei) 日趨激烈的科技與(yu) 市場競爭(zheng) ，往往需要與(yu) 高校、科研機構合作共同打造知識網絡，推動產(chan) 學研各主體(ti) 間的知識創新、傳(chuan) 承與(yu) 應用，同時構建完善的人才體(ti) 係來應對快速發展的產(chan) 業(ye) 與(yu) 市場需求。

二是高等教育大眾(zhong) 化。根據教育部最新數據顯示，2018年我國高等教育毛入學率48.1%，高等教育即將進入普及化階段。高等教育大眾(zhong) 化對產(chan) 學研合作教育的影響主要體(ti) 現在兩(liang) 方麵：一是對學校、科研機構來說，龐大的學生基數與(yu) 快速更新迭代的人工智能技術之間的張力促使學校、科研機構需要加快與(yu) 人工智能企業(ye) 合作，提升學科建設和學生就業(ye) 的競爭(zheng) 力；二是對企業(ye) 來說，激烈的市場競爭(zheng) 需要企業(ye) 不斷提高效率，這就需要加快解決(jue) 崗位需求與(yu) 人才技能之間的鴻溝。

三是人工智能人才結構不合理。目前，我國人工智能產(chan) 業(ye) 人才需求呈現出金字塔型結構，包括高層次頂尖型人工智能人才、技術研發型人工智能人才、應用型人工智能人才，隻有擁有一支數量充足、結構合理、質量優(you) 良的人工智能產(chan) 業(ye) 人才隊伍，才能夠有效地支撐我國人工智能產(chan) 業(ye) 的發展。從(cong) 結構上看，我國人工智能基礎理論研究、核心硬件芯片等領域的頂尖型人才較為(wei) 缺乏，歐美發達國家仍然是人工智能人才的高地；從(cong) 質量上看，我國高校培養(yang) 的人工智能人才缺乏產(chan) 業(ye) 實踐，工程能力較弱，難以直接匹配產(chan) 業(ye) 發展需要。

二、人工智能產(chan) 學研合作教育的機製分析

產(chan) 學研合作教育受到社會(hui) 各界的廣泛關(guan) 注。在理論研究領域，以中國學術期刊網絡出版總庫中的文獻為(wei) 數據庫，我們(men) 發現，近二十年來關(guan) 於(yu) 產(chan) 學研合作教育為(wei) 主體(ti) 的論文發表量不斷增加，並且自2013年後一直保持較高水平的發表量；在政府決(jue) 策層麵，中央密集出台了係列人工智能文件，其中《國務院關(guan) 於(yu) 印發新一代人工智能發展規劃的通知》、《促進新一代人工智能產(chan) 業(ye) 發展三年行動計劃》等文件都對產(chan) 學研合作做出了重要指示。

從(cong) 形式上看，我國產(chan) 學研合作教育形成了從(cong) 技術協作、聯合型合作再到一體(ti) 化合作不斷深入合作的模式。[王娟茹，高校產(chan) 學研合作教育及其運行機製研究［J］．科技與(yu) 管理，2005，(4)]無論是何種形式的產(chan) 學研合作教育，最核心的任務是通過知識轉移與(yu) 應用的方式解決(jue) 人才培養(yang) 過程中的結構矛盾和質量矛盾，並在此過程中形成一套市場化的、可持續的運作機製。梳理影響產(chan) 學研合作教育的影響因素，可以發現主要有以下三類：一是知識本身的屬性，二是知識轉移主體(ti) 間合作模式的選擇，三是產(chan) 學研合作教育外部主體(ti) 的影響作用，以下對三類影響因素進行分析。

1、人工智能知識屬性

為(wei) 辨析人工智能知識屬性，我們(men) 需要進一步了解人工智能產(chan) 業(ye) 架構。當前，我國人工智能產(chan) 業(ye) 鏈架構已經初具雛形，形成了基礎層、技術層和應用層三大層次結構：

（1）基礎層主要以硬件為(wei) 核心，其中包括GPU/FPGA等用於(yu) 性能加速的硬件、神經網絡芯片、傳(chuan) 感器與(yu) 中間件，目前多以國際巨頭為(wei) 主。在基礎層，需要擁有的核心能力是計算能力、數據質量，具體(ti) 細分領域包括芯片、傳(chuan) 感器、雲(yun) 計算、大數據等；

（2）技術層主要依托基礎層的運算平台和數據資源進行海量識別訓練和機器學習(xi) 建模以及開發麵向不同領域的應用技術。在技術層，需要擁有的核心能力是技術開發及輸出，具體(ti) 細分領域包括語音識別、計算機視覺、自然語言處理、機器學習(xi) 等；

（3）應用層主要是基於(yu) 基礎層與(yu) 技術層實現與(yu) 傳(chuan) 統產(chan) 業(ye) 的融合，實現在不同場景的應用。在應用層，核心能力是商業(ye) 化解決(jue) 方案，可以應用於(yu) 金融、醫療、工業(ye) 、安防等領域。

從(cong) 知識屬性上來看，目前我國人工智能產(chan) 學研合作教育的知識類型主要以基礎研究理論知識和工程技術知識為(wei) 主。當前，中國人工智能產(chan) 業(ye) 發展在技術層和應用層取得了明顯進展，這也從(cong) 側(ce) 麵說明我國目前人工智能產(chan) 學研合作教育有兩(liang) 類人才培養(yang) 亟需突破：一是加快基礎性的、頂尖研究人才的培養(yang) ；二是持續不斷地提供高質量的、具備產(chan) 業(ye) 工程實踐能力的人才梯隊。因此，不同的知識需求就影響了人工智能產(chan) 學研合作教育中的合作模式選擇，基礎研究理論知識需求決(jue) 定了高校、科研機構在合作教育中屬於(yu) 需求方，工程技術知識需求決(jue) 定了企業(ye) 在合作教育中屬於(yu) 需求方。

2、人工智能產(chan) 學研合作教育模式選擇 

產(chan) 學研合作教育關(guan) 係的形成與(yu) 穩定需要解決(jue) 以下兩(liang) 方麵問題：一是動力問題，二是利益分配問題。作為(wei) 一種市場行為(wei) ，產(chan) 學研合作教育存在著大量的交易成本，包括溝通成本、談判成本、履約成本和其他成本等，沒有充足動力，雙方無法建立合作關(guan) 係；沒有良好的利益分配機製，雙方無法持續維持穩定的合作關(guan) 係。以下從(cong) 供給和需求的角度分析人工智能產(chan) 業(ye) 界主體(ti) 與(yu) 高校、科研機構等在產(chan) 學研合作教育的動力：

（1）產(chan) 業(ye) 界主體(ti) ：從(cong) 需求方麵，企業(ye) 需要前沿科研理論支持、專(zhuan) 家與(yu) 學術網絡支持、產(chan) 業(ye) 生態建設、行業(ye) 聲譽、優(you) 秀人才等；從(cong) 供給方麵，企業(ye) 能夠提供研究經費支持、技術與(yu) 數據開放平台、實際應用工程課程體(ti) 係、產(chan) 業(ye) 師資等。 

（2）高校、科研機構等：從(cong) 需求方麵，高校、科研機構需要科研資金支持、技術數據共享、產(chan) 業(ye) 應用教學支持、學生就業(ye) 機會(hui) 等；從(cong) 供給方麵，高校、科研機構等能夠提供基礎與(yu) 應用研究成果、豐(feng) 富的師資與(yu) 學生資源等。 

從(cong) 各自的供給與(yu) 需求對比分析可知，雙方資源是高度互補，合作關(guan) 係建立的前提基礎是存在的，問題的關(guan) 鍵是如何建立一套符合市場規則的合作模式，並且有專(zhuan) 業(ye) 團隊負責合作教育的落地與(yu) 實施。按照前期的分析，不同的知識需求決(jue) 定了產(chan) 學研合作教育主體(ti) 間的供給與(yu) 需求的側(ce) 重點。在國內(nei) 的人工智能領域，可以看出兩(liang) 類明顯區分的產(chan) 學研合作教育路徑：一種是以基礎研究理論知識需求為(wei) 核心的模式，人工智能企業(ye) 聯合頂尖院校、科研院，以聯合共建研究機構的方式，開展研究合作與(yu) 頂尖人才培養(yang) ，例如阿裏巴巴與(yu) 新加坡南洋理工大學共建研究院、京東(dong) 與(yu) 斯坦福啟動聯合AI研究計劃、華為(wei) 與(yu) 加州伯克利的研究合作等；另一種是以工程技術知識需求為(wei) 核心的模式，人工智能企業(ye) 深入普通院校，以專(zhuan) 業(ye) 共建的方式，開展應用型人才培養(yang) ，例如科大訊飛與(yu) 安徽信息工程學院、常德職業(ye) 技術學院等眾(zhong) 多普通院校開展人工智能教育合作業(ye) 務，推廣人工智能技術平台與(yu) 工程應用知識，百度與(yu) 福州職業(ye) 技術學院等學院共建“百度雲(yun) 智學院人工智能學院”，開展高職人才培養(yang) 與(yu) 地方產(chan) 業(ye) 應用合作。當然，這兩(liang) 條路徑並不是相互排斥的，國內(nei) 不少人工智能企業(ye) 在“兩(liang) 條腿”並行前進。  

3、人工智能產(chan) 業(ye) 主管部門的統籌協調作用 

產(chan) 學研合作教育雖然是企業(ye) 、高校、研究機構根據各自優(you) 勢資源與(yu) 實際需求所產(chan) 生的自發行為(wei) ，但是在實際合作過程中，由於(yu) 各自在機製體(ti) 製、價(jia) 值取向上存在差異甚至衝(chong) 突。因此，要最大化發揮產(chan) 學研合作教育的優(you) 勢，還離不開產(chan) 業(ye) 主管部門的引導、組織與(yu) 協調。首先在價(jia) 值取向上，產(chan) 學研合作教育應該堅持互利性、協調性、教育性原則，隻有同時兼顧教育發展目標和產(chan) 業(ye) 發展需要，才能使得各方有合作的基礎。其次在職能定位上，產(chan) 業(ye) 主管部門應該充分發揮引導、組織與(yu) 協調的作用，密切關(guan) 注新型產(chan) 業(ye) 領域的人才需求與(yu) 發展趨勢，做好基礎調研、標準製定與(yu) 頂層設計工作。最後機製設計上，充分發揮市場機製作用，注重發揮頭部企業(ye) 在人工智能產(chan) 業(ye) 人才培育中主體(ti) 作用，精準對接產(chan) 業(ye) 實際需求，幫助企業(ye) 降低合作洽談的中的交易成本。 

三、結語 

作為(wei) 引領未來的戰略性技術，人工智能具有顯著的溢出效應，將進一步帶動其他技術的進步，推動戰略性新興(xing) 產(chan) 業(ye) 總體(ti) 突破。如何發揮人工智能企業(ye) 、高校、科研院所的網絡優(you) 勢，推進新型產(chan) 學研合作教育，為(wei) 人工智能產(chan) 業(ye) 培養(yang) 高質量人才，是當前一項重要而緊迫的任務。人工智能人才需求結構是金字塔型的，不同的人才梯隊有不同的知識需求和培養(yang) 模式。無論是何種產(chan) 學研合作教育模式，終歸還是要從(cong) 結構矛盾和質量矛盾入手，切實解決(jue) 產(chan) 學研合作教育過程中人才培育對接產(chan) 業(ye) 發展需求和人才質量滿足產(chan) 業(ye) 發展需要兩(liang) 大難題，並且確保在產(chan) 學研主體(ti) 間形成市場化、可持續的合作機製。所以，對於(yu) 人工智能產(chan) 學研合作教育，我們(men) 要區別對待不同的知識需求，深入思考產(chan) 學研合作模式，堅持互利協調的價(jia) 值取向，發揮市場的主體(ti) 作用，重視產(chan) 業(ye) 主管部門的統籌協調作用，精準對接產(chan) 業(ye) 需求。隻有如此，才能探索出符合當前我國人工智能發展需要的產(chan) 學研合作教育模式。