原標題：人工智能人才培養與教育政策的全球新走向

人工智能(AI)作為新一輪產業革命的核心驅動力，已成為各國科技競爭的新焦點。人工智能競爭，關鍵是人才數量和質量的競爭，核心是人才培養能力和集聚能力的競爭。截至目前，全球已有超過40%的國家和地區發布或將發布人工智能戰略、產業規劃文件等，普遍將人才培養和儲備作為戰略和規劃重點；全球已有45個國家451所高校開設人工智能專業課程，其中美國、德國和英國高校數量分別占全球的31.9%、10.4%和8.0%。日本開設人工智能課程的高校數量較少，但日本人工智能工程和數據工程研究人員數量增長較快。這些國家立足本國優勢領域，加強人工智能教育體系建設和人才培養，積極謀劃搶占全球人工智能技術主導權。

美國：全面推進多元化人工智能人才隊伍建設

美國作為全球科技強國，人工智能、機器學習、云計算等領域一直處于世界領先地位。為維持美國在人工智能領域的優勢地位，2016年美國政府將人工智能發展上升為國家戰略，先后發布《國家人工智能研究和發展戰略計劃2016版》《為人工智能的未來做準備2016》《人工智能、自動化與經濟》《人工智能白皮書2017》《國家人工智能研究和發展戰略計劃：2019更新版》《美國人工智能倡議首年年度報告》《最終報告》《國家人工智能研究和發展戰略計劃：2023更新版》等相關政策文件，重點支持人工智能人才培養，全方位培養一批多元化人工智能人才隊伍。

健全政產學研協調互動機制，強化人工智能跨學科人才培養。美國政府不斷加強人工智能人才發展頂層設計，多主體互動協調推動人工智能人才跨部門和跨領域合作，探索完善人工智能政策激勵和機制創新。2016年美國國家科學技術委員會（NSTC）分別組建人工智能特別委員會、機器學習與人工智能委員會、人工智能研發跨部門工作組，負責對接產學界和其他利益相關部門，協調人才發展方面的相關事項。2023年美國國家科學基金會（NSF）與美國國家標準與技術研究院（NIST）、美國農業部等聯邦機構，馬里蘭大學、加州大學圣巴巴拉分校、卡內基梅隆大學等高等教育機構，以及IBM等企業合作，成立7家國家人工智能研究所；美國能源部成立關鍵和新興技術辦公室，匯集能源部下設的17個國家實驗室和眾多大學研發力量，加強頂級人工智能研究人員跨部門和跨學科合作。2024年，美國政府還成立人工智能安全研究聯盟（AISIC），聯合人工智能企業、高校、用戶、政府、行業研究機構、民間組織等相關研究人員，支持他們跨領域合作，開展安全可靠人工智能項目的開發和部署。

將人工智能納入國民教育體系，推動人工智能教育全學段覆蓋。2016年、2019年和2023年，美國白宮先后發布《國家人工智能研究和發展戰略計劃》，均提出要為人工智能研發人員創造更好的發展空間，培養一支專業的人工智能研發人才團隊。在2023年更新版中，進一步提出要為各學習階段制定人工智能教學材料研發策略，獎勵和支持人工智能領域的高等教育從業者，培訓和再培訓勞動力，探索開展多元化和多學科專業知識教學，發展區域人工智能專業知識，識別和吸引世界上最優秀的人才，以加強聯邦人工智能人才儲備。2019年美國計算社區聯盟（CCC）和人工智能促進協會（AAAI）發布《未來20年美國人工智能研究路線圖》，建議制定各學習階段人工智能課程、授予高級別研究生學位補助金并實施人才留存計劃、激勵開展跨學科人工智能研究、支持構建開放人工智能平臺，以重組和培訓全能型勞動力隊伍。2021年美國國家人工智能安全委員會（NSCAI）發布的《最終報告》中，主要措施包括對改革課程進行立法，分別在初高中開設統計學和計算機科學原理必修課并納入考試范圍。加大從幼兒園到12年級的基礎教育投資和技能再培訓投資，增加STEM（科學、技術、工程和數學）和人工智能校外課程和暑期學期項目資助，加強基礎教育中STEM和人工智能教師招聘和在崗培訓。創建STEM獎學金（計劃設立25000名本科生、5000名碩士研究生和500名博士生獎學金）。

多渠道開展數字技術正式和非正式培訓，提升全民數字素養。2018年美國人工智能促進協會（AAAI）和計算機科學教師協會（CSTA）成立AI4K-12人工智能工作組，將人工智能中小學教育劃分成4個學段，分別是幼兒園-2年級、3-5年級、6-8年級、9-12年級，并啟動了基礎教育學段人工智能教育行動，不僅制定了中小學人工智能國家教學指南，還推動形成基礎教育學段人工智能資源開放社區，促進人工智能教學資源的交流和共享。美國非營利組織AI4ALL推出的AI4ALL開放學習項目，在線免費提供人工智能相關課程，旨在幫助高中生中的弱勢群體（如低收入家庭等）接觸和學習人工智能知識。2019年發布的《未來20年美國人工智能研究路線圖》也建議提升少數群體和弱勢群體人工智能學習和培訓的參與度。《國家人工智能研究和發展戰略計劃》2016年版、2019年和2023年更新版均提出發展用于人工智能訓練和測試的共享公共數據集和環境，以支持更廣泛和更多元化的社區開展人工智能相關研究。2021年美國政府設立“數字服務團”，對政府相關人員進行數字技術培訓，并幫助政府擴大數字人才招聘渠道。美國政府還組建數字服務學院，為聯邦政府和機構培養數字專業人才。2024年初美國國土安全部也將聘請50名人工智能技術專家組建“人工智能團隊”，負責國土安全部人工智能人才培訓和項目開展。

英國：強化人工智能高等級人才培養和集聚

英國是人工智能之父圖靈的誕生地，也是全球人工智能技術和人才的主要集聚地之一。自2017年開始，英國從產業戰略和國家戰略層面推動人工智能行業發展，先后發布《在英國發展人工智能》《人工智能行業協議》《人工智能路線圖》《國家人工智能戰略》等政策文件，以加強人工智能人才的培養和集聚，助力英國成為全球人工智能中心。

政產學研聯合推動人工智能高等教育建設。2017年英國政府發布的《在英國發展人工智能》報告，提出將高等教育與人工智能技術相結合的發展策略，建議在英國知名大學中增設200個人工智能博士學位，工業企業每年贊助至少300名學生修讀人工智能碩士學位，鼓勵不同學科背景學生在人工智能領域深造，以此吸引世界各地人才集聚。鼓勵高校設立線上人工智能課程和持續專業技能培訓，幫助具有STEM資格的勞動力掌握人工智能相關知識。打造國家級艾倫·圖靈研究所、英國工程與物理科學研究委員會（EPSRC）人工智能研究所，并與科學技術設施委員會（STFC）和聯合信息系統委員會（JISC），以及牛津大學、劍橋大學、帝國理工學院、倫敦大學學院等建立協同合作，共同聚焦人工智能研究和人才培養等。

加大人工智能人才培養資金投入力度。2017年英國政府宣布斥資2億英鎊建立新技術學院，提供高技能水平的人工智能培訓。同時又撥款2.7億英鎊支持英國大學和商業機構研究人員開展石油開采、核能、航天等領域的人工智能技術研究等。2018年英國政府發布《人工智能行業協議》承諾向人工智能生態系統投入10億英鎊，旨在吸引更多的人才、企業和研究機構參與到人工智能創新和商業應用中。2021年英國政府發布《國家人工智能戰略》，計劃投資超過10億英鎊支持人工智能人才培養和發展，啟動國家人工智能研究和創新計劃，促進研究人員之間的協調和合作。啟動人工智能聯合辦公室（OAI）和英國研究與創新計劃（UKRI），鼓勵研究人員聚焦能源和農業等領域的人工智能技術應用。2024年初英國政府又宣布投入9000萬英鎊啟動9個新人工智能研究中心，重點支持研究人員開展醫療保健、化學和數學等領域的人工智能應用研究。

德國：強化高等教育和職業教育

德國自20世紀70年代開始發展人工智能，1988年成立的德國人工智能研究中心（DFKI）是德國頂尖人工智能研究機構，也是世界上最大的非營利人工智能研究機構。2014年德國將人工智能納入國家戰略并加強部署，2018年起，著力推進聯邦政府人工智能戰略，德國的人工智能戰略高度重視教育和專業人才培養。

重視人工智能學術和專業人才培養。2016年德國各州文教部長聯席會議（KMK）發布《數字世界中的教育》戰略，將教育作為實現人工智能發展的重要途徑。在聯邦政府的推動下，目前德國已形成較為系統的中小學人工智能課程體系。2021年德國聯邦政府出臺《聯邦—州聯合促進高等教育領域人工智能發展的指導意見》，將人工智能相關知識和技術作為高校學術研究人員的必備能力，并鼓勵高校教師運用人工智能技術改善高校人才的培養質量等，以加強人工智能人才培養。2018年德國聯邦政府發布《聯邦政府人工智能戰略》，2020年進一步更新戰略，強化學術型和職業型人才培養。主要措施包括加強對青年研究人員的資助，為優秀國際博士和博士后提供具有吸引力的工作條件。依托“卓越大學計劃”和“終身教職計劃”，新增人工智能教授席位，并提高教授工資水平。開展人工智能挑戰賽，設立人工智能獎項“人工智能德國造”，資助基于人工智能和大數據的高校教育數字化創新，促進人工智能學術人才培養。構建職業教育人工智能在線技能提升網站，開展“職業教育數字平臺”的創新挑戰賽，構建數字繼續教育空間等。

打造具有高水平人才吸引力的人工智能研究中心。德國聯邦教育及研究部（BMBF）共資助成立6個人工智能研究中心。2022年7月起，聯邦政府和大學所在州政府每年為柏林學習和數據基礎研究所（BIFOLD）、慕尼黑機器學習中心（MCML）、萊茵-魯爾機器學習能力中心（ML2R）和德累斯頓/萊比錫可擴展數據分析和人工智能中心（ScaDS）5個研究中心資助5000萬歐元資金，培養和吸引人工智能專業人才，加快人工智能研究和應用轉化。德國人工智能研究中心（DFKI）也獲得聯邦教育及研究部每年提供的1100萬歐元資金。6個研究中心共同構成德國人工智能網絡，促進科研人員在網絡內交流研究成果。2022年德國聯邦教育及研究部又計劃出資2400萬歐元，支持達姆施塔特工業大學、德累斯頓工業大學、慕尼黑工業大學及其合作機構成立3所人工智能康拉德·楚澤學院（Konrad Zuse School），旨在加強人工智能碩士和博士的培養力度，吸引全球優秀人工智能人才集聚。

日本：搭建多層級教育體系

日本是人工智能技術發展水平較高的國家之一，在人工智能醫療、工業機器人智能化、人工智能芯片制造等方面一直保持著世界領先地位。2015年日本首次在國家科技戰略層面引入人工智能概念，2017年起開始制定國家戰略推動人工智能技術發展。日本的人工智能戰略倡導數理科學、數據科學和人工智能融合的教育模式，注重多層級、復合型人才培養。

構建多層級人工智能人才培育體系。2017年日本政府發布《人工智能技術戰略》，重點部署人才相關戰略和措施。2019年日本政府又發布《人工智能戰略2019》，建立包含素養教育、應用基礎教育、專家型人才培養的多層級人才培養體系。素養教育要求中小學、成人教育、大專和大學學生通過課程掌握初級水平人工智能知識；應用基礎教育要求大學入學考試重點遴選具有數理、數據和人工智能應用基礎的學生，并在大學和大專院校開展應用基礎水平數理、數據和人工智能課程；人工智能專家教育是推動產學研合作，培養和集聚日本國內優秀工程師、人工智能研究人員、數學和信息學研究人員等領域精英。2022年日本政府發布《人工智能戰略2022》，提出將數理科學、數據科學、人工智能教育作為“社會5.0時代”的基礎教育內容，從早期教育階段開始強化數理科學，完善各級學科信息通信基礎設施，提高學生數理應用的能力。日本計劃每年培養數據科學和人工智能領域專業人才25萬，挖掘和培養該領域創新人才2000人、全球頂尖人才100人，每年開展相關領域在職培訓社會人員100萬人。日本政府發布的《統合創新戰略2023》，進一步提出以實現“社會5.0”為目標加強教育和人才培養，強化探索式教育、STEM教育和創業教育，支持大學和高職院校改革。開展5年1萬億日元人力資源投資計劃，鼓勵企業和大學開展再教育活動。

政產學研合力強化人工智能尖端人才和應用型人才培養和集聚。2015年和2016年日本產業技術綜合研究所和理化學研究所與企業合作分別設立人工智能研究中心（AIRC）和革新智能統合研究中心（AIP），招募和集聚日本頂尖人工智能專家，開展人工智能領域研究、開發和應用。日本《人工智能戰略2019》倡導官民合力共促人工智能發展，打造世界頂級人工智能研究基地，培養和吸引世界高素質研究人員。《人工智能戰略2022》也提出構建國際化的人工智能研究教育、社會基礎網絡，并以研發尖端人工智能技術為目標，建設一批吸引全球優秀人才的人工智能研究基地。2020年東京大學和軟銀公司成立超越人工智能研究所，計劃從東京大學和世界各地大學招募150名人工智能相關領域研究人員，開展人工智能基礎研究和應用研究。2021年日本文部科學省實施了“數學科學、數據科學、人工智能高等教育認證計劃”（MDASH），鼓勵大學、大專院校開設人工智能課程，制定人工智能專業人才培養計劃，推進產教融合，重視高端人才和應用型人才培養。2023年日本政府發布的《統合創新戰略2023》中進一步提出制定區域官民合作中長期發展路線圖，推進區域核心和特色大學產學合作和開放創新，建立核心基地培養人才等。

（作者崔丹系中國科學技術信息研究所助理研究員；李國平系北京大學首都發展研究院院長。該研究系北京市社會科學基金規劃項目：人才高地建設助推新時代首都發展的階段性研究成果）