正在阅读:

AI人才成稀缺资源,高校与企业正探索共同培养模式

扫一扫下载界面新闻APP

AI人才成稀缺资源,高校与企业正探索共同培养模式

在AI人才培养的校企合作模式中,企业更加看重AI人才在创造商业应用价值方面的作用。

图片来源:视觉中国

记者 | 司雯雯

根据腾讯研究院两年前发布的《全球人工智能人才白皮书》,全球AI领域人才储备约为30万人,但市场需求已达到百万量级。解决这一缺口已成为人工智能领域发展的当务之急。

企业与高校合作正成为AI人才培养的热门模式。自2017年起,知名投资机构创新工场开始举办DeeCamp人工智能训练营,面向AI相关专业在校学生开放。在2019年,共600名学生参与了由12位学术导师及21位科技企业导师共同授课的训练营,22家制造、科技、食品等行业公司提供50个AI相关课题及数据案例。

在2019年DeeCamp的结营仪式上,创新工场董事长兼CEO李开复发言称,AI技术应用已经进入为传统行业赋能的阶段,要求AI技术人才要把技术带到真实世界中,与行业需求对接,带来用户价值和商业价值。针对于此,校企合作的人才培养正在变得尤为重要。“这并非在每一所高校都能学到,也不是在企业中可以学到的。”李开复强调。

创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚在接受采访时表示,许多高校目前还无法提供将理论知识和产业应用结合起来的资源环境,而企业与高校的合作可以增强学生对产业的适应性、帮助企业扩大人才储备。

据公开资料显示,阿里巴巴、百度、京东、华为等科技企业已开始加强与高校的合作,为在校学生提供技术与数据支持。以百度为例,其目前已与超过6所高校就人工智能人才培养签署合作协议,进行资源共享。

在AI人才培养的校企合作模式中,企业更加看重AI人才在创造商业应用价值方面的作用。人工智能产品企业创新奇智CTO张发恩在会上表示,企业所渴求的人才不能仅仅停留在算法层面,需要和产业的一线需求相结合,实现商业落地。

在香港科技大学教授、创新工场科研合伙人张潼看来,随着高校与企业的深度合作,可以帮助学生更加了解产业的真正需求,进行更具针对性的学习,有利于实现产学研的正循环效应。

但与此同时,张潼也认为高校不应仅将目标放在应用端。根据他的观察,国内高校整体的人工智能教学已相对偏重实用性。但长期来看,随着AI技术的发展,可实现技术产品化的应用型人才逐渐增多,更稀缺的是从事尖端理论和基础算法研究的人才。

“高校需要平衡产业和学界的关系,不能只是为了产业做服务,还要注重创新型人才和尖端人才的培养”。张潼表示。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

评论

暂无评论哦,快来评价一下吧!

下载界面新闻

微信公众号

微博

AI人才成稀缺资源,高校与企业正探索共同培养模式

在AI人才培养的校企合作模式中,企业更加看重AI人才在创造商业应用价值方面的作用。

图片来源:视觉中国

记者 | 司雯雯

根据腾讯研究院两年前发布的《全球人工智能人才白皮书》,全球AI领域人才储备约为30万人,但市场需求已达到百万量级。解决这一缺口已成为人工智能领域发展的当务之急。

企业与高校合作正成为AI人才培养的热门模式。自2017年起,知名投资机构创新工场开始举办DeeCamp人工智能训练营,面向AI相关专业在校学生开放。在2019年,共600名学生参与了由12位学术导师及21位科技企业导师共同授课的训练营,22家制造、科技、食品等行业公司提供50个AI相关课题及数据案例。

在2019年DeeCamp的结营仪式上,创新工场董事长兼CEO李开复发言称,AI技术应用已经进入为传统行业赋能的阶段,要求AI技术人才要把技术带到真实世界中,与行业需求对接,带来用户价值和商业价值。针对于此,校企合作的人才培养正在变得尤为重要。“这并非在每一所高校都能学到,也不是在企业中可以学到的。”李开复强调。

创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚在接受采访时表示,许多高校目前还无法提供将理论知识和产业应用结合起来的资源环境,而企业与高校的合作可以增强学生对产业的适应性、帮助企业扩大人才储备。

据公开资料显示,阿里巴巴、百度、京东、华为等科技企业已开始加强与高校的合作,为在校学生提供技术与数据支持。以百度为例,其目前已与超过6所高校就人工智能人才培养签署合作协议,进行资源共享。

在AI人才培养的校企合作模式中,企业更加看重AI人才在创造商业应用价值方面的作用。人工智能产品企业创新奇智CTO张发恩在会上表示,企业所渴求的人才不能仅仅停留在算法层面,需要和产业的一线需求相结合,实现商业落地。

在香港科技大学教授、创新工场科研合伙人张潼看来,随着高校与企业的深度合作,可以帮助学生更加了解产业的真正需求,进行更具针对性的学习,有利于实现产学研的正循环效应。

但与此同时,张潼也认为高校不应仅将目标放在应用端。根据他的观察,国内高校整体的人工智能教学已相对偏重实用性。但长期来看,随着AI技术的发展,可实现技术产品化的应用型人才逐渐增多,更稀缺的是从事尖端理论和基础算法研究的人才。

“高校需要平衡产业和学界的关系,不能只是为了产业做服务,还要注重创新型人才和尖端人才的培养”。张潼表示。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。