導語：AI人才培養校企合作已經從技術共研轉向到更加註重科技創新和產業發展的深度融合
4月初，百度、中國科學院大學承辦的2019全國高校深度學習師資培訓班第一期，在中國科學院大學雁棲湖校區結束。
這已不是百度第一次通過師資培訓的方式對接高校智能化變革的需求了。百度的悄然發力，其實並不令人意外。除了百度，BAT中的另外兩大巨頭騰訊和阿里，也都在發力與高校聯手培育AI人才。在商業競爭之外，BAT巨頭戰場早已從業界向學界延伸。
隨著在中國"智能+"賽道上AI技術的外溢效應越發明顯，在高校這段跑道上，BAT等巨頭也各展所長，激烈交鋒。在中國高校的AI人才培養中模式進化史中，BAT正在扮演著越來越重要的角色，校企合作已經從技術共研轉向到更加註重科技創新和產業發展的深度融合。
2019年第一期師資培訓在中國科學院大學舉辦，來了90名老師
AI人才短缺，BAT開始與高校聯手
BAT與高校聯手培育AI人才，與目前中國人工智能人才發展需求不謀而合。
智研諮詢發佈的《2017-2022年中國人工智能行業深度調研及投資戰略研究報告》顯示，截至2017年，我國人工智能市場規模已達到了217億元，同比增長超過52.7%。全球AI領域30萬左右的人才儲備，在市場需求面前單薄無力。
供需嚴重失衡，讓AI領域的畢業生成了"香餑餑"，但AI領域的教育產出壓力也很大：全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，但每年AI領域的畢業生只有2萬人左右。
國內高校人工智能教育可以追溯到2003年，北京大學創辦國內第一個"智能科學與技術"本科專業。到今年3月，全國35所高校獲批成立首批人工智能專業，可以說AI人才教育賽道的選手從熱身到開跑用了整整16年。
但是，高校想單獨啃下人工智能教育這塊硬骨頭可不容易。首先就是師資問題，全球30萬人才儲備，只有10萬人在高校，中國更是少之又少。重慶郵電大學副校長陳前斌曾表示，"高校主要希望有博士學位以上的人工智能領域的人才，但的確很少，而要引進這方面的師資又相當困難"。
其次，是人工智能的複雜性。它以計算機科學為基礎，包括知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統等內容，大部分課題只能在研究生階段開展，變相增加了相關人才的教育成本。
再次，目前人工智能處於第三次發展高潮期，以機器學習特別是深度學習為核心，相當依賴數據和算力，偏偏這兩項資源在各大高校都極為稀缺。
在國內，從資源、生態、落地來看，人工智能頭部集團當為BAT三家。隨著BAT等人工智能大廠急需AI人才，高校的AI人才培養又面臨困難，企業和高校聯手育才的需求，比以往任何時候都迫切。在這樣的背景下，BAT等人工智能大廠開始與高校聯手，探索AI人才培養的新模式，以彌補人才梯隊建設上的短板。
BAT的AI人才培養佈局：百度深入，阿里開放，騰訊緊跟
隨著校企合作越發頻繁，BAT在AI人才培養上的佈局也逐漸明晰——百度深入，阿里開放，騰訊緊跟。
百度在AI人才培養校企合作的落實上是最為迅速的。從廣度而言，百度目前已經形成了囊括師資培訓、課程共建、教材出版以及學生賽事等多個維度產學融合生態；從深度來看，百度則又超出一般校企在師資、資金等形式的泛化合作，沿著高校和產業的痛點進行實質性突破。
僅針對高校師資缺口這一問題，百度自2018年5月起，就已連續舉辦4期深度學習師資培訓班，累計培訓教師超過400人次，內容涵蓋學術交流、課程構建、實驗實訓、平臺應用等教學環節。
深度學習作為一類機器學習方法，是實現人工智能的重要基礎。我國高校深度學習教育的現狀是——開課高校相對較少，缺乏實踐場景。於是，百度在師資培訓中以自主研發的深度學習框架PaddlePaddle為基礎，通過機器學習、PaddlePaddle入門和卷積神經網絡、圖像處理和深度學習的理論學習等課程，輔以大量實踐訓練，確保老師掌握通過深度學習來解決問題的思路和方法。
除了"軟件"，百度還試圖解決"硬件"問題。在前幾期的培訓中，百度洞察到高校開展人工智能教學的障礙：算法的訓練過程經常需要使用價格高昂的GPU卡或雲計算資源。有的學校經費有限，實驗室條件有限，很多項目根本跑不動，更別提大量學生同時實驗；有的老師最怕軟件安裝步驟繁瑣、配置環境複雜苛刻，幾十臺實驗機器一個步驟弄錯就得從頭再來……
基於種種現實訴求，百度在3月初上線了AI Studio 教育版，免費提供給高校使用。它是一個在線的、一站式的AI實訓平臺，集合了AI教程、代碼環境、樣例工程和數據集，併為用戶提供在線雲計算編程環境，不需要下載安裝軟件、環境配置和依賴包等複雜步驟，就可以開展深度學習教學項目。這背後,是價值超過千萬人民幣的數百張GPU卡, 全部免費提供給學習者使用。
百度AI技術生態部總經理喻友平表示，"百度致力於發現一個問題解決一個問題，對高校痛點進行定點突破。針對高校在師資、平臺、算力、實踐機會方面的短板，百度師資培訓、AI Studio教育版以及各類AI競賽的作用就體現出來了。用切實的方法，為高校提供實際的助推力，培養出與社會需求相匹配的AI人才，是百度正在做的事情。"
目前，已有多所高校通過百度開源平臺開設了人工智能課程。從實效來看，百度已經在校企協同、共建AI教育體系上領先了一步。長遠來看，對於整個中國AI人才的梯隊建設，也大有助益。
阿里在校企合作培養人工智能人才方面，與不同高校採用不同的"開放"形式。比如，和清華的合作更多強調多學科、跨專業的合作；在南洋理工大學，則開放豐富的應用場景及數據，把人工智能、雲計算、區塊鏈、IoT等技術場景引入新加坡高校。
2017年是阿里學術活動的元年。這一年間，阿里巴巴分別與浙江大學、清華大學、南洋理工大學新加坡聯合研究院等高校合作，成立實驗室、研究基地。至2018年9月，又宣佈攜手新加坡南洋理工大學、新加坡經濟發展局，正式啟動博士生培養計劃。
阿里參與的校企合作，更側重學術及研究，將真實的業務場景和全球院校的科研實力結合，是阿里校企合作的最大特色。這一策略更加傾向於對前沿領域的探索，對當下的燃眉之急效果有限。
騰訊校企合作培養人工智能人才的佈局，在某種程度上與阿里類似，相對偏向AI科研和資源供給。比如騰訊針對大學發起的犀牛鳥計劃，與清華大學、北京大學、中科院計算所、新加坡南洋理工大學等成立聯合實驗室，並通過課程內容、實驗實訓、職前培訓、認證考試體系、競賽賽事等活動拓展人才培養體系。就目前來看，騰訊對AI人才培養的規劃較為完善，在落實上卻不及百度迅速。
AI教育校企合作升級，頭部企業與高校疊加聚變
隨著BAT紛紛入局AI人才培養校企合作，這條賽道上也發生了新形勢、新變化，頭部企業與高校疊加聚變，已經成為大勢所趨。
可以看到，校企合作已經從技術共研轉向到更加註重科技創新和產業發展的深度融合。相較於過往，這種關係的升級主要體現在兩點。其一，校企步調空前一致，改變長期以來高校人才培養滯後於產業界需求的現狀。其二，企業技術賦能在高校研究中起到推動作用，助力產學研融合落到實處。
舉例而言，在課程設置方面，騰訊多以產業為驅動，將產業人才需求聯合高校轉化為專業設置，將企業職業標準轉化為課程內容，將企業生產開發過程通過實訓項目轉化為教學過程。簡單來講，其實就是培養以應用型為導向的AI人才。與之相對的，高校也在迎合企業的人才培養需求，浙江工業大學已與多家人工智能企業合作，成立"模擬企業"。
一貫秉持開放策略的百度也將"賦能"模式延伸到學界，為高校提供師資、算力、平臺。百度"野心"還不止於此。去年11月，廣西科技大學、柳州源創電噴技術有限公司在百度的協助下，利用百度EasyDL研發了一套噴油嘴智能檢測設備，提升了生產線的質檢速度和準確率，每年可為企業節省人力成本60萬元。許多高校和廣西科技大學一樣，與企業建立深度合作。百度希望藉由高校觸角，徹底將人工智能的"產學研"三方打通，形成技術成果轉化落地應用的無縫連接。
基於校企合作誕生的智能檢測設備，改變了一家企業的生產線
企業以培養應用型人才為核心，是契合現實需求，但從宏觀角度來看，互聯網公司在AI教育方面的佈局，已不再停留於單純的人才儲備，而是轉為協助高校構建起完備的AI教育體系，並推動這一領域的前沿探索後繼有人。
AI人才培養功在當代、利在千秋，企業和高校不僅共同負擔起這份責任，也將受益於這場技術革命。儘管這一路將風雨兼程，但可以預見的是，隨著BAT等巨頭深度佈局校企合作，正在讓中國的AI人才培養模式不斷進化，也讓中國的AI未來可期。（文改自作者：歪道道）
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