人工智能是當前人類所面對的為重要的技術變革，國家實力的提升來源于科技企業(yè)創(chuàng)新。面對這一革命性的技術浪潮襲來，各個國家也都加快了人工智能的研發(fā)進程。

就目前而言，在人工智能領域，美國以實力處于地位。與此同時，一大批中國企業(yè)也在蓄勢待發(fā)。但不得不說的是，從多各維度來看，我國人工智能發(fā)展卻遠遠落后于美國。

建立人才培養(yǎng)機制：AI時代仍需“以人為本”

眾所周知，美國和我們一樣都把人工智能當作未來戰(zhàn)略的主導，從國家戰(zhàn)略層面進行整體推進。然而從目前的情形來看，兩國人工智能發(fā)展卻有不小差距。

“從企業(yè)數(shù)量來看，據(jù)有關資料顯示，人工智能企業(yè)總數(shù)達到2542家，其中美國擁有 1078家，占據(jù)42%；中國其次，擁有592家，占據(jù)23%。中美兩國相差486家。

從人工智能領域的研究來看，算法是人工智能的核心要素，我國雖然也處于人工智能領域研發(fā)的梯隊，但在基礎算法和理論研究方面，與美國還有相當大的差距。而且美國在算法、芯片和數(shù)據(jù)等產(chǎn)業(yè)核心領域，積累了強大的技術創(chuàng)新優(yōu)勢，綜合實力全面中國。

在筆者看來，任何技術領域方面的競爭說到底是人才和知識儲備的競爭，人工智能也不例外。只有投入更多的科研人員，不斷加強基礎研究，才會獲得更多的智能技術。而這也是造成中美人工智能領域差距的關鍵。

據(jù)有關資料顯示，美國1078家人工智能企業(yè)約有78000名員工，中國592家公司中約有39000位員工，約為美國的50%。在人才結構方面，中國資深人工智能人才數(shù)量與美國差距明顯，十年從業(yè)者僅占38.7%，遠低于美國的71.5%，從數(shù)量上看，則為美國的三十分之一。這些數(shù)據(jù)都充分證明兩國在人工智能人才方面的差距。

AI發(fā)展如饑似渴，人才供給卻顯得力不從心。事實也的確如此，美國的人工智能萌芽開啟較早，經(jīng)過長時間的發(fā)展，美國人工智能人才培養(yǎng)體系已經(jīng)相當完善，研究型人才優(yōu)勢顯著。在基礎學科建設、專利及論文發(fā)表、研發(fā)人才等關鍵環(huán)節(jié)上，美國形成了能夠持久的格局。

“反觀國內，人工智能人才供求失衡相當嚴重，供求比例接近一比十，不少企業(yè)紛紛考慮在海外，特別是在北美本地招募開發(fā)、研究人員，很多初創(chuàng)公司更是面臨著招募不到人工智能人才的窘?jīng)r。

由此可見，人才問題已經(jīng)成了制約我國人工智能發(fā)展的大障礙，AI時代仍需以人為本，如何破局儼然成為發(fā)展的當務之急。

破傳播門檻：AI教育大眾化或成破局關鍵

有道是知不足，然后能自反也；知困，然后能自強也。令人欣慰的是，無論是國家層面還是企業(yè)層面都清醒的認識到造成中美兩國人工智能發(fā)展差距的關鍵所在。

“國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，其中明確指出人工智能成為國際競爭的新焦點，應逐步開展全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智能相關課程、逐步推廣編程教育、建設人工智能學科，培養(yǎng)復合型人才，形成我國人工智能人才高地。

響應政府號召，很多企業(yè)以及教育機構也開始想盡辦法促進人工智能的人才培養(yǎng)。那么問題來了，我們到底需要的是什么樣的人才培養(yǎng)機制呢？

在筆者看來，人工智能輻射領域廣泛，未來將涉及各個領域，讓人工智能教育大眾化，讓每個人都可以接受人工智能領域頂 尖的專家課堂，這將從根本上對我國人工智能領域人才的培養(yǎng)起到極大地促進作用。就目前而言，AI教育大眾化的推動中已經(jīng)有了顯著進展。

而且基于傳統(tǒng)教育模式培養(yǎng)AI人才的周期相對較長，在線教育的發(fā)展使得學習這一行為打破了時間空間的障礙。現(xiàn)在整個在線教育發(fā)展得非常迅速。而且當下用戶時間碎片化特征明顯，這也為人工智能人才培養(yǎng)方式提供了新的思路。

“可以想象，隨著AI教育大眾化的不斷深入，在高質量的人工智能教育下,未來中國會涌現(xiàn)出越來越多的人工智能人才，這將為我國人工智能的發(fā)展奠定堅實的基礎。