江湖林立，高手斗法。2018年的中国AI教育发展堪称“刀光剑影”。

回望2018年，50余所高校已经得到了教育部设立“智能科学与技术”本科专业的批准；政府主导、企业、院校参与的培训班开展得如火如荼；新东方等传统教育企业涉足AI培训的步伐堪称轰轰烈烈；BAT及多个独角兽公司也押注AI教育，深度参与中国高校AI教育布局……

可以看出，在人工智能爆发元年，“AI教育”绝对是热门中的热门。

关于“人工智能培训”“人工智能教育”的搜索，在2017年后迎来了飞速的增长。（来源：百度指数）

不过，越是大热门，越需要冷思考。

顶尖人才鸿沟、师资力量薄弱、教育体系不足……在弥补高达500万的人工智能人才缺口之前，中国的人工智能教育必须先跨过这些门槛，才有可能进入世界的第一梯队。

人工智能学院：YES OR NO？

为了跨越这些“门槛”，中国的AI教育开始不断地探索和尝试。

这期间，焦虑和阵痛如影随形。就连汇聚了大量智库精英、代表最高等教育水平的高校，也并未就一些基本问题达成一致。比如：AI本科教育该不该单独设系？

清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松认为，大学本科的重心应在通而不在专，AI专业不要着急从计算机学科中拆分。

而成立了人工智能学院的南京大学教授周志华则认为，现有学科培养体系下并不能达成AI人才培养的目标。

商汤科技创始人汤晓鸥的观点更为直白：

“我最怕中国的学校再成立个人工智能系。在中国经常干这个事儿，什么热就成立个什么系。”

话虽犀利，但却反映出诸多问题亟待厘清：人工智能建立一级学科是大势所趋，但时机到了吗？人工智能学院的纷纷设立到底是热潮泡沫还是深谋远虑？不考虑师资和配套，仅仅将计算机专业的老师重新组合就开设新学院，培养出的学生和计算机毕业生有什么区别？

在这些问题上，中国的高校显得有些手足无措。

中国的AI教育究竟该去向何处？回望刚刚过去的2018，关于高校人工智能人才培养存在着四大焦点问题，也许解决了这些问题，AI教育才能真正走上正轨，从0到1。

合格的师资哪里来？

要想成立真正意义上的人工智能学院，首先需要充足的师资。

但理想很丰满，现实很骨感。从表面上来看，与AI最为接近的计算机行业是AI师资力量的最佳后备军，可真正转型起来却异常艰难。

为什么？

由于人工智能与行业结合紧密，师资的缺乏关键不是理论知识的缺乏，而是教师对应用层面项目的实战教学能力的欠缺。

那么，实战和应用从哪里来？

一个仅仅为期三天却异常火爆的培训班，似乎从某种程度上揭开了这一问题的答案。

2018年12月，雁栖湖畔，由国科大和百度共同举办的新工科产学研联盟2018年第三期深度学习师资培训班开班。

一位参加了新工科产学研联盟2018年第三期深度学习师资培训班的青年教师说，AI教育工作者最缺乏的就是易于理解与操作的实例，而这些实例恰恰不在高校，而在企业中。

从课程表中可以看出，这个培训包含了丰富的前沿案例和实操。

这个以百度深度学习框架PaddlePaddle为基础的课程，提供了大量的案例和数据，正好弥补了高校的短板。所以，当一个能完美契合高校教师需求的培训班出现时，自然会让教师们趋之若鹜。

“春江水暖鸭先知”，曾有人这么评价产业界在AI领域的地位。

对AI发展来说，最先尝到甜头、最先接触前沿领域也最有驱动技术发展动力的是产业界。也因着这种天然的优势，在解决中国高校AI师资力量匮乏的问题上，产业界是可以有所作为的。

产业界的“先知”正是高校所渴求的，也正是实战的最好来源。

盘点2018年，中国的AI培训领域涌现了不少“跨界”组合，其中不少具备官方背景，比如教育部、创新工场、北京大学等在4月启动的2018高校教师人工智能培训班，邀请国际AI顶尖大师对在全国筛选的100名老师进行培训；再比如由教育部、工信部、新工科产学研联盟、国科大、北航、百度等举办的多期深度学习师资培训班，通过组织一流师资、结合企业案例、提供开源平台等多项举措，对几百位高校教师进行了系统培训……

这样的培训，似乎成为了当下AI教育趋势的一个典型缩影。确实，从实用性、针对性等多个维度来看，拥有海量实例和前沿技术的企业，无疑会成为高校师资培养的推进器。

实用的课程和教材怎么改？

对于高校而言，比起“人工智能是否要设立一级学科”这个宏大的问题，推出更加实用、更加专业的高校人工智能课程和教材似乎是更为迫切的一项基础性工作。

当下，中国高校AI教育的课程设置颇有些群雄逐鹿的意味。比如国科大AI学院的课程包括了模式识别、脑认知与智能医学、智能人机交互等等；南大的AI课程则包括机器学习、自然语言处理、多智能体系统等等……而其余的院校基本都是向这些头部院校看齐。

但它们仍有共通点——在课程设置和教材编写中，大都可以看到企业的影子。

重庆邮电大学就是个典型的例子。2018年，该校与科大讯飞合作成立了人工智能学院。科大讯飞除了提供项目资源教学、工程师参与授课，还共同打造了人工智能智慧学习平台。

这样做的好处显而易见。对于人工智能专业而言，作为一个需要实时更新的动态学科，还有什么比“闭门造车”更糟糕呢？

一个更为典型的例子，体现出了校企合作带来的“大能量”：

河北科技大学信息学院计算机系的实验室里100多台电脑搭载了PaddlePaddle，可供学生进行实验操作。

2018年，河北科技大学计算机系副教授许云峰用4个月的时间开设了一门人工智能课。他在百度AI Studio研发人员的协助下，开发出了基于PaddlePaddle的实验系统，为自己的学生寻求到了最实用的教材和平台。

四川师范大学计算机学院的苏菡教授也是受益者。2018年12月，她收到了一本由百度和国科大培训团队共同编纂的厚达277页的培训教材，以及32课时的课件、实验案例和代码。这本基于PaddlePaddle深度学习框架的教材，包括了原理、实例甚至上机操作指南。

人工智能是一个不断蓬勃发展的学科，课程设置和教材编纂始终保持在发展前沿，自然能为人才培养输入源源不断的生命力。

学生的创造力如何激发？

优秀的AI学生，仅仅在课堂上的培养是远远不够的。通俗来说，社会需要的是真正能发挥作用的人才，而高校培养出的可能仅仅只是纸上谈兵的学霸。

怎么办？

我们需要真正建立起深度融合模式，将社会需求和深度知识融合到一起，让学生通过实操的方式来学习知识，这才是培养新型复合型人才的关键。

而最好的实操，就是让初出茅庐的“嫩芽”通过真刀真枪的比拼来显露锋芒。

那么这个练武场在哪里？技术竞赛的优势一览无余。

理论储备、实践能力、创新精神……技术竞赛考验着全方位的技能，也在短期内最大程度地激发着人的潜力。

如今，各种企业主导的技术竞赛已遍地开花，不断影响着高校的传统人才培养模式。上海交通大学、厦门大学等等开设了专门的ACM班，通过专业的老师讲授竞赛课程来提升学生的能力；由企业提供技术支持的大赛相关培训也越来越多，如中国高校计算机大赛人工智能创意赛集训营等等，动辄就是上千人的规模。

2018首届中国高校计算机大赛人工智能创意赛集训营，由教育部三大教指委、全国高等学校计算机教育研究会牵头主办，百度和浙江大学、德清县人民政府承办。

技术竞赛创造了一个平台，促进学生跟技术的发展建立更加紧密的联系，更构建出了一个高校、企业与社会互相促进的生态圈。以圈内知名度较高的百度之星大赛为例，十几年中产生了诸多计算机界的后起之秀；2018年甚至有超过13000人参加，覆盖近900所高校，仅开发者大赛就有超过1300支队伍报名参赛。

2018年百度之星大赛决赛现场

试想一下，这些通过技术竞赛的磨练而脱颖而出的年轻人，未来将会给AI领域带来怎样的蝴蝶效应？

难以估量。

人工智能学科的生命力在哪里？

没有人会否认，人工智能技术只有在跨行业的实践应用场景中才有意义。

比如腾讯的“腾讯觅影”，就是利用AI医学影像分析辅助医生进行疾病的早筛。当然，这也符合大多数人对AI的想象：利用AI，我们可以在辅助医疗、无人驾驶、智慧零售等与人类密切相关的领域得到极大便利。

但大多数人可能并未想过，AI不仅能在有限领域大展身手，它还有着更加广泛的生命力，比如与“冷门”的传统学科结合。正如北京林业大学智能感知实验室主任孙钰所做的——用AI拯救中国的森林。

孙钰（右一）在实验室指导学生进行AI识虫项目的模型调试。

2018年，他主导的基于百度PaddlePaddle深度学习框架的AI识虫项目原型机研发完成，开创了中国林业研究领域的先河。他的尝试，让大批需要常年翻山越岭的林业工作者可以坐在办公室“体面”地完成工作。

也许在不少人看来，只有无人驾驶等大热门才有美好的发展前景，但对于不同的高校来说，AI学科的差异化发展才是一条可持续之路。毕竟，不是所有高校的AI学科都与国科大、南大的培养目标一致，不是吗？

更何况AI还肩负着更大的责任：用技术填补飞速发展的社会与传统学科之间的鸿沟。

让每个开发者都能平等便捷地获取AI能力——这是孙钰在与百度合作时让他印象深刻的一句话。他的愿望与这句话不谋而合：让每个传统领域都能平等便捷地享受技术红利。

要知道，只有找到甚至创造出更多的应用场景，与更多的学科结合，人工智能学科才有可能展示出强大的生命力。

预测：

中国高校人工智能教育的必由之路

可以预见，从2018的元年到2019的腾飞，中国高校人工智能教育将迎来大爆发。

2018年的诸多实践证明，想培养真正的AI人才，产学研融合是一条可行之路，也是必由之路。甚至可以说，人工智能产业的高速发展正在倒逼高校人工智能学科的建设。

得出这样的结论并非空穴来风。

在中国科学院大学党委副书记高随祥看来，人工智能专业是应用性很强的专业，仅仅学一些理论、会几个算法是远远不够的。学界和业界应该教学相长。

其实，这个教学相长也是双赢的过程。高校可以从企业界得到最前沿的资源和数据；企业则可通过一系列的措施进行人才储备、产业布局、技术迭代等等，从而占得发展先机。

这也就可以解释为什么中国像BAT、科大讯飞等企业如此重视与高校的合作，或推出一站式开发平台，或向高校输送企业导师、进行教材编纂……虽然这些举措对于企业来说显得有些“不务正业”，但从某种程度上来说，这些企业的眼光才是真的长远。

以处在中国AI力量第一梯队的百度为例，据了解2019年将在AI教育和校企合作方面采取一系列的措施：上线百度AI Studio教育版、开启百度之星和C4-AI大赛、继续深度学习师资培训、打造线上AI学习者生态……之所以布局这样的一盘大棋，也正是看重了一点：在人工智能发展的“风口”上，高校对AI教育教学、AI实验平台的需求会愈加庞大。此时，无论是高校还是企业，如果能更好地抓住产学研融合的机遇，势必能站在潮头，引领赛道。

百度 AI Studio 平台

在时代浪潮滚滚向前中，总有那么一些关键的人、关键的事起到了决定性的作用。这种作用往往在一开始时并不明显，甚至像是泥牛入海，但就是在这样的厚积薄发中，在润物细无声中，慢慢掀起滚滚巨浪——时间最终会告诉我们答案。

而中国的AI教育，最终会在高校和企业不懈的的努力、深入的合作之下开花结果，从0到1，从起步到腾飞。