人才培养要敢于“炒冷饭”

　　时至今日 ， 作为新一轮科技革命和产业变革驱动力量的人工智能 ， 依旧没有摆脱人才稀缺的发展短板 。 人工智能公司ElementAI发布的《2019年度全球AI人才报告》指出 ， 全球人工智能人才的数量不断攀升 ， 但顶级人才仍然供不应求 。

　　日前在天津大学举行的“2019全国博士后人工智能发展与应用”论坛上 ， 来自中科院、清华大学以及中科曙光等人工智能领域的知名专家、学者和企业家们 ， 为人工智能快速发展到底该培养什么样的人才问题 ， 展开了热烈的讨论 。

　　把眼下最炙手可热的AI ， 谐音成两个字——“爱”和“唉” ， 这是水下机器人研发生产企业、天津深之蓝海洋设备科技有限公司战略总监韩猛 ， 对技术给这个时代带来的机遇和挑战的解读 。

　　据报道 ， 截至2019年6月 ， 中国人工智能企业超过1200家 ， 位居全球第二 。 根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》 ， 中国人工智能人才缺口超过500万 。

　　“现在AI在工业界太火爆了 ， 导致人工智能的研究大部分是应用驱动 ， 很多学生因此不愿意去做原创性的、本质性的工作 。 ”西交利物浦大学教授黄开竹注意到 ， “很多学生做研究都以毕业后能找到好工作、拿到更多钱为导向 。 ”

　　正处在风口上的人工智能 ， 引得众多企业蜂拥而至 ， 这种浪潮也直接冲进了校园 ， 影响了不少高校学生研究方向的选择 ， 很多人一窝蜂地涌向容易产出论文、收效快的领域 ， 很难再沉下心来做真正的学问 。

　　清华大学2018年6月发布的《中国人工智能发展报告》显示 ， 中国的论文总量和高被引论文数量都排名世界第一 。 但是 ， 数量上的优势并不意味着质量上的价值 。 中国的顶级人工智能人才在全球排在第六名 ， 前面分别是美国、英国、德国、法国、意大利 。

　　“现在很多研究只是在前人成果基础上的重复训练 ， 没有多少意义 。 ”清华大学自动化系长聘副教授刘烨斌认为 ， 必须要去关注一些“更本质、更重要的问题” 。

　　他回想起自己当年硕博连读的经历 ， 连续6年没有发表文章 ， 也没有选择当时看起来比较“容易毕业”的研究方向 ， 而是一门心思跟着导师钻研前人没有做过的新项目 。 那段吃苦的经历成就了后来的他 ， “现在的研究就是基于当时的成果 ， 我因此申请了很多国家项目 ， 发现了很多值得深入研究的点 。 ”

　　黄开竹认为 ， 高校的人才培养应该和工业界有所区别 。 对于从事高水平研究的学生来说 ， 应该敢于研究工业界目前还没有特别需求的东西 ， “否则要高校做什么？”

　　如何让具体技术问题落地 ， 实现“人工智能应用最后一公里” ， 是眼下众多人工智能企业的首要目标 。 在中科曙光大数据首席科学家宋怀明博士看来 ， 工业界面临的场景很多 ， 对于企业来说 ， 需要的人才一方面要有扎实的基本功 ， 应对整个知识体系比较了解 ， 但同时又必须具有转化和创收的能力 ， 要能应对各方面不同的需求 。

　　中国工程院院士、天津大学医学部主任顾晓松则认为 ， 高校与企业应该更好的联手攻克一些难题 。 他建议 ， 国家要继续完善相关政策 ， 推动学科发展和专业人才队伍建设 ， 打通专业人才壁垒 。 高校应该更多的结合国家、科研院所以及学校的政策 ， 与大型企业对接 ， 校企强强合作 。

　　与会专家和企业家的一个共识是 ， 沉下心钻研问题的能力 ， 是如今高校和企业对于人才培养的共同需求 。 目前一些高校已经不再把论文发表作为博士毕业的硬标准 。 刘烨斌认为 ， 如今高校不“唯论文”的人才评价方式的转变 ， 更有利于推动学生去从事回归本质、更加重要、甚至有点冷门的研究本身 ， “研究是一个一步步积累的过程 ， 独立科研的能力尤为重要 。 ”