3 月 3 日，教育部官方網站更新了「關於公佈 2019 年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知」。各高校新增備案專業 1672 個、審批專業 181 個（含 130 個國家控制布點專業和 51 個目錄外新專業），調整學位授予門類或修業年限專業 47 個，撤銷專業 367 個。
其中，新增人工智能專業的高校達到了 180 所，也是本次新增備案專業數量較多的學科。新增數據科學與大數據技術專業的學校也佔到了 100 多所；智能製造、機器人工程、智能科學與技術等專業也都有數十所學校通過審批。
以下是本次新增人工智能專業的高校名單，其中教育部直屬高校有 15 所，此外山東（14 所）、江蘇（11 所）、河南（10 所）、安徽（10 所）、湖南（9 所）等人口教育大省新增人工智能專業的院校數量居於前列。
蓬勃發展的人工智能相關學科建設
自 2017 年國務院印發《新一代人工智能發展規劃》以來，部分「雙一流」建設高校相繼成立人工智能學院、研究院，或通過其他創新機制，將人工智能相關學科建設列為重要建設任務。
2018 年 4 月，教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》，這份文件指出，到 2020 年，國內應基本完成適應新一代人工智能發展的高校科技創新體系和學科體系的優化佈局。到 2030 年，高校成為建設世界主要人工智能創新中心的核心力量和引領新一代人工智能發展的人才高地，為我國躋身創新型國家前列提供科技支撐和人才保障。
2019 年 3 月，教育部批准 35 所高校新增「人工智能」本科專業，是人工智能本科專業在國內第一次大規模獲批。
人工智能是典型的交叉學科，涉及數學、計算機科學、邏輯學、語言學等不同領域的知識，未必每個學校都有足夠的師資支撐起這樣一個專業的系統培養。
而且，人工智能可能是一個非常「燒腦」的專業。以南京大學為例，該校的人工智能專業特別注重培養學生的數學基礎，課表包含高等代數、數學分析、離散數學等諸多數學基礎專業。該校人工智能學院院長周志華教授曾在採訪中表示，人工智能面臨的問題千變萬化，解決問題涉及到多種數學工具，高水平人才必須有好的數學基礎。
在談到與傳統計算機科學專業在數學教學方面的差別時，周志華表示，傳統計算機學科的數學教學情況是：微積分和線性代數課程的內容很淺，通常不開設矩陣論；概率論與數理統計課程的內容僅是蜻蜓點水；最優化方法課程一般不開設；數理邏輯課程一般是選修。這造成學生在學習人工智能核心課程時有很大障礙。
最後，大眾對人工智能的認知與當前人工智能的發展現狀之間可能存在一定的差距。很多人認為「人工智能」幾乎是「無所不能」，這種「強人工智能」目前還停留在概念階段。而現階段的人工智能只是「弱人工智能」，只能完成一些相對簡單的任務，因此，有此認識誤區的同學還需要重新瞭解一下當前人工智能的發展現狀。
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