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教育部出手,這項改革將影響新一代高校培養人工智能創新人才

近日, 教育部正式印發了《高等學校人工智能創新行動計劃》(以下簡稱《計劃》), 《計劃》提出3大類18項重點任務, 引導高校瞄準世界科技前沿, 到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心, 不斷提高人工智能領域科技創新、人才培養和國際合作交流等能力,

為我國新一代人工智能發展提供戰略支撐。

《計劃》部署了3個階段的目標:到2020年, 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布局, 基礎理論和關鍵技術研究等方面取得新突破;到2025年, 高校在新一代人工智能領域科技創新能力和人才培養質量顯著提升, 取得一批具有國際重要影響的原創成果;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。

以下為文件全文

高等學校人工智能創新行動計劃

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人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。 為貫徹落實《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》(國發〔2017〕35號)和2017年全國高校科技工作會議精神, 引導高校瞄準世界科技前沿, 強化基礎研究, 實現前瞻性基礎研究和引領性原創成果的重大突破,

進一步提升高校人工智能領域科技創新、人才培養和服務國家需求的能力, 特制定本行動計劃。

一、總體要求

(一)基本態勢

隨著互聯網、大數據、云計算和物聯網等技術不斷發展, 人工智能正引發可產生鏈式反應的科學突破、催生一批顛覆性技術, 加速培育經濟發展新動能、塑造新型產業體系, 引領新一輪科技革命和產業變革。 我國正處于全面建成小康社會的決勝階段, 人民對美好生活的需要和經濟高質量發展的要求, 為我國人工智能發展和應用帶來廣闊前景。

人工智能具有技術屬性和社會屬性高度融合的特點, 是經濟發展新引擎、社會發展加速器。 大數據驅動的視覺分析、自然語言理解和語音識別等人工智能能力迅速提高, 商業智能對話和推薦、自動駕駛、智能穿戴設備、語言翻譯、自動導航、新經濟預測等正快速進入實用階段,

人工智能技術正在滲透并重構生產、分配、交換、消費等經濟活動環節, 形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求、新產品、新技術、新業態, 改變人類生活方式甚至社會結構, 實現社會生產力的整體躍升。 同時, 加快人工智能在教育領域的創新應用, 利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革、教育治理能力的提升, 構建智能化、網絡化、個性化、終身化的教育體系, 是推進教育均衡發展、促進教育公平、提高教育質量的重要手段, 是實現教育現代化不可或缺的動力和支撐。

高校處于科技第一生產力、人才第一資源、創新第一動力的結合點, 在人工智能基礎理論和自然語言理解、計算機視覺、多媒體、機器人等關鍵技術研究及應用方面具有鮮明特色, 在人才培養和學科發展等方面具有堅實基礎。 面對新一代人工智能發展的機遇,

高校要進一步強化基礎研究、學科發展和人才培養方面的優勢, 要進一步加強應用基礎研究和共性關鍵技術突破, 要不斷推動人工智能與實體經濟深度融合、為經濟發展培育新動能, 不斷推動人工智能與人民需求深度融合、為改善民生提供新途徑, 不斷推動人工智能與教育深度融合、為教育變革提供新方式, 從而引領我國人工智能領域科技創新、人才培養和技術應用示范, 帶動我國人工智能總體實力的提升。

(二)指導思想

全面貫徹黨的十九大精神, 以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導, 貫徹創新、協調、綠色、開放、共享的新發展理念, 圍繞科教興國、人才強國、創新驅動發展、軍民融合等戰略實施, 加快構建高校新一代人工智能領域人才培養體系和科技創新體系, 全面提升高校人工智能領域人才培養、科學研究、社會服務、文化傳承創新、國際交流合作的能力,

推動人工智能學科建設、人才培養、理論創新、技術突破和應用示范全方位發展, 為我國構筑人工智能發展先發優勢和建設教育強國、科技強國、智能社會提供戰略支撐。

(三)基本原則

堅持創新引領。 把創新引領擺在高校人工智能發展的核心位置, 準確把握全球人工智能發展態勢, 進一步優化高校人工智能領域科技創新體系, 把高校建成全球人工智能科技創新的重要策源地。

堅持科教融合。 全面落實立德樹人根本任務, 牢牢抓住提高人才培養能力這個核心點, 推動人才培養、學科建設、科學研究相互融合;發揮科研育人在高等教育內涵式發展和高質量人才培養中的重要作用, 并通過創新型人才的培養不斷提升國家自主創新水平, 構筑持續創新發展的優勢。

堅持服務需求。 深化體制機制改革, 強化高校與地方政府、企業、科研院所之間的合作,加快人工智能領域科技成果在重點行業與區域的轉化應用,提升高校服務國家重大戰略、服務區域創新發展、服務經濟轉型升級、服務保障民生的能力。

堅持軍民融合。準確把握軍民融合深度發展方向、發展規律和發展重點,發揮高校在基礎研究、人才培養上的優勢和學科綜合的特點,主動融入國家軍民融合體系,不斷推進軍民技術雙向轉移和轉化應用。

(四)主要目標

到2020年,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布局,高校在新一代人工智能基礎理論和關鍵技術研究等方面取得新突破,人才培養和科學研究的優勢進一步提升,并推動人工智能技術廣泛應用。

到2025年,高校在新一代人工智能領域科技創新能力和人才培養質量顯著提升,取得一批具有國際重要影響的原創成果,部分理論研究、創新技術與應用示范達到世界領先水平,有效支撐我國產業升級、經濟轉型和智能社會建設。

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。

二、重點任務

(一)優化高校人工智能領域科技創新體系

1.加強新一代人工智能基礎理論研究。聚焦人工智能重大科學前沿問題,促進人工智能、腦科學、認知科學和心理學等領域深度交叉融合,重點推進大數據智能、跨媒體感知計算、混合增強智能、群體智能、自主協同控制與優化決策、高級機器學習、類腦智能計算和量子智能計算等基礎理論研究,為人工智能范式變革提供理論支撐,為新一代人工智能重大理論創新打下堅實基礎。

2.推動新一代人工智能核心關鍵技術創新。圍繞新一代人工智能關鍵算法、硬件和系統等,加快機器學習、計算機視覺、知識計算、深度推理、群智計算、混合智能、無人系統、虛擬現實、自然語言理解、智能芯片等核心關鍵技術研究,在類腦智能、自主智能、混合智能和群體智能等領域取得重大突破,形成新一代人工智能技術體系;在核心算法和數據、硬件基礎上,以提升跨媒體推理能力、群智智能分析能力、混合智能增強能力、自主運動體執行能力、人機交互能力為重點,構建算法和芯片協同、軟件和硬件協同、終端和云端協同的人工智能標準化、開源化和成熟化的服務支撐能力。

3.加快建設人工智能科技創新基地。圍繞人工智能領域基礎理論、核心關鍵共性技術和公共支撐平臺等方面需求,加快建設教育部前沿科學中心、教育部重點實驗室、教育部工程研究中心等創新基地;以交叉前沿突破和國家區域發展等重大需求為導向,促進高校、科研院所和企業等創新主體協同互動,建設協同創新中心;加快國家實驗室、國家重點實驗室、國家技術創新中心、國家工程研究中心、國家重大科技基礎設施等各類國家級創新基地培育;鼓勵高校建設新型科研組織機構,開展跨學科研究。

4.加快建設一流人才隊伍和高水平創新團隊。支持高校承擔國家重大科技任務,培養、造就一批具有國際聲譽的戰略科技人才、科技領軍人才;支持高校組建一批人工智能、腦科學和認知科學等跨學科、綜合交叉的創新團隊和創新研究群體;支持高校依托國家“千人計劃”“萬人計劃”和“長江學者獎勵計劃”等大力培養引進優秀青年骨干人才;加強對從事基礎性研究、公益性研究的拔尖人才和優秀創新團隊的穩定支持。

5.加強高水平科技智庫建設。鼓勵、支持高校牽頭或參與建設人工智能領域戰略研究基地,圍繞人工智能發展對教育、經濟、就業、法律、國家安全等重大、熱點、前瞻性問題開展戰略研究與政策研究,形成若干高水平新型科技智庫。

6.加大國際學術交流與合作力度。支持高校新建一批人工智能領域“111引智基地”和國際合作聯合實驗室,培育國際大科學計劃和大科學工程,加快引進國際知名學者參與學科建設和科學研究;支持舉辦高層次人工智能國際學術會議,推動我國學者擔任相關國際學術組織重要職務,提升國際影響力;支持我國學者積極參與人工智能相關國際規則制定,適時提出“中國倡議”和“中國標準”。

專欄1:前沿創新

1.強化人工智能基礎理論研究。在自主學習、直覺認知和綜合推理等方面取得重要進展,突破邏輯推導、知識驅動和從經驗中學習等人工智能方法的難點問題,建立解釋性強、數據依賴靈活、泛化遷移能力強的人工智能理論新模型和方法,形成從數據到知識、從知識到決策的能力。

2.加強人工智能核心關鍵技術研究。圍繞知識計算、跨媒體分析推理、群體智能、混合增強智能、自主無人系統等核心技術攻關,推進人工智能專用芯片、軟件和硬件之間的協同,形成終端和云端之間協同的人工智能服務能力。

3.促進人工智能的技術體系構建。在類腦智能、自主智能、混合智能和群體智能等核心技術取得突破的基礎上,重點提升跨媒體推理能力、群智智能分析能力、混合智能增強能力、自主運動體執行能力、人機交互能力,促進以算法為核心、以數據和硬件為基礎的穩定成熟的人工智能技術體系的構建。

4.加強人工智能協同創新和戰略研究。在人工智能基礎理論、多元空間安全、知識服務、互聯網金融、減災防災、社會精細管理、健康保障與疾病防護、科學化脫貧等方面推進協同創新;建設若干高水平人工智能科技智庫,支持開展重大科技戰略與政策研究,為社會經濟發展提供理論支撐和戰略指導,回應社會熱點關切。

(二)完善人工智能領域人才培養體系

7.完善學科布局。加強人工智能與計算機、控制、量子、神經和認知科學以及數學、心理學、經濟學、法學、社會學等相關學科的交叉融合。支持高校在計算機科學與技術學科設置人工智能學科方向,推進人工智能領域一級學科建設,完善人工智能基礎理論、計算機視覺與模式識別、數據分析與機器學習、自然語言處理、知識工程、智能系統等相關方向建設。支持高校在“雙一流”建設中,加大對人工智能領域相關學科的投入,促進相關交叉學科發展。

8. 加強專業建設。加快實施“卓越工程師教育培養計劃”(2.0版),推進一流專業、一流本科、一流人才建設。根據人工智能理論和技術具有普適性、遷移性和滲透性的特點,主動結合學生的學習興趣和社會需求,積極開展“新工科”研究與實踐,重視人工智能與計算機、控制、數學、統計學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合,探索“人工智能+X”的人才培養模式。鼓勵對計算機專業類的智能科學與技術、數據科學與大數據技術等專業進行調整和整合,對照國家和區域產業需求布點人工智能相關專業。

9.加強教材建設。加快人工智能領域科技成果和資源向教育教學轉化,推動人工智能重要方向的教材和在線開放課程建設,特別是人工智能基礎、機器學習、神經網絡、模式識別、計算機視覺、知識工程、自然語言處理等主干課程的建設,推動編寫一批具有國際一流水平的本科生、研究生教材和國家級精品在線開放課程;將人工智能納入大學計算機基礎教學內容。

10.加強人才培養力度。完善人工智能領域多主體協同育人機制。深化產學合作協同育人,推廣實施人工智能領域產學合作協同育人項目,以產業和技術發展的最新成果推動人才培養改革。支持建立人工智能領域“新工科”建設產學研聯盟,建設一批集教育、培訓及研究于一體的區域共享型人才培養實踐平臺;積極搭建人工智能領域教師掛職鍛煉、產學研合作等工程能力訓練平臺。推動高校教師與行業人才雙向交流機制。鼓勵有條件的高校建立人工智能學院、人工智能研究院或人工智能交叉研究中心,推動科教結合、產教融合協同育人的模式創新,多渠道培養人工智能領域創新創業人才;引導高校通過增量支持和存量調整,穩步增加相關學科專業招生規模、合理確定層次結構,加大人工智能領域人才培養力度。

11.開展普及教育。鼓勵、支持高校相關教學、科研資源對外開放,建立面向青少年和社會公眾的人工智能科普公共服務平臺,積極參與科普工作;支持高校教師參與中小學人工智能普及教育及相關研究工作;在教師職前培養和在職培訓中設置人工智能相關知識和技能課程,培養教師實施智能教育能力;在高校非學歷繼續教育培訓中設置人工智能課程。

12.支持創新創業。鼓勵國家大學科技園、創新創業基地等開展人工智能領域創新創業項目;認定一批高等學校雙創示范園,支持高校師生開展人工智能領域創新創業活動;在中國“互聯網+”大學生創新創業大賽中設立人工智能方面的賽項,積極推動全國青少年科技創新大賽、挑戰杯全國大學生課外學術科技作品競賽等開展多層次、多類型的人工智能科技競賽活動。

13.加強國際交流與合作。在“絲綢之路”中國政府獎學金中支持人工智能領域來華留學人才培養,為沿線國家培養行業領軍人才和優秀技能人才;鼓勵和支持國內學生赴人工智能領域優勢國家留學,加大對人工智能領域留學的支持力度,多方式、多渠道利用國際優質教育資源;依托“聯合國教科文組織中國創業教育聯盟”,加大和促進人工智能創新創業的國際交流與合作。

專欄2:人才培養

1.加快人工智能領域學科建設。支持高校在計算機科學與技術學科設置人工智能學科方向,深入論證并確定人工智能學科內涵,完善人工智能的學科體系,推動人工智能領域一級學科建設。

2.加強人工智能領域專業建設。推進“新工科”建設,形成“人工智能+X”復合專業培養新模式,到2020年建設100個“人工智能+X”復合特色專業;推動重要方向的教材和在線開放課程建設,到2020年編寫50本具有國際一流水平的本科生和研究生教材、建設50門人工智能領域國家級精品在線開放課程;在職業院校大數據、信息管理相關專業中增加人工智能相關內容,培養人工智能應用領域技術技能人才。

3.加強人工智能領域人才培養。加強人才培養與創新研究基地的融合,完善人工智能領域多主體協同育人機制,以多種形式培養多層次的人工智能領域人才;到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心,并引導高校通過增量支持和存量調整,加大人工智能領域人才培養力度。

4.構建人工智能多層次教育體系。在中小學階段引入人工智能普及教育;不斷優化完善專業學科建設,構建人工智能專業教育、職業教育和大學基礎教育于一體的高校教育體系;鼓勵、支持高校相關教學、科研資源對外開放,建立面向青少年和社會公眾的人工智能科普公共服務平臺,積極參與科普工作。

(三)推動高校人工智能領域科技成果轉化與示范應用

14.加強重點領域應用。實施“人工智能+”行動。支持高校在智能教育、智能制造、智能醫療、智能城市、智能農業、智能金融、智能司法和國防安全等領域開展技術轉移和成果轉化,加強應用示范;加強與有關行業部門的合作,推動在教育、文化、醫療、交通、制造、農林、金融、安全、國防等領域形成新產業和新業態,培育一批人工智能技術引領型企業,推動形成若干產業集群和示范區。

15.推進智能教育發展。推動學校教育教學變革,在數字校園的基礎上向智能校園演進,構建技術賦能的教學環境,探索基于人工智能的新教學模式,重構教學流程,并運用人工智能開展教學過程監測、學情分析和學業水平診斷,建立基于大數據的多維度綜合性智能評價,精準評估教與學的績效,實現因材施教;推動學校治理方式變革,支持學校運用人工智能技術變革組織結構和管理體制,優化運行機制和服務模式,實現校園精細化管理、個性化服務,全面提升學校治理水平;推動終身在線學習,鼓勵發展以學習者為中心的智能化學習平臺,提供豐富的個性化學習資源,創新服務供給模式,實現終身教育定制化。

16.推動軍民深度融合。以信息技術為重點,以人工智能技術為突破口,面向信息高效獲取、語義理解、信息運用,以無人系統、人機混合系統為典范,建設軍民共享人工智能技術創新基地,加強軍民融合人工智能創新研究項目培育,推動高校相關技術創新帶動軍事優勢、信息優勢,做到“升級為軍,退級為民”。

17.鼓勵創新聯盟建設和資源開放共享。鼓勵、支持高校聯合企業、行業組 強化高校與地方政府、企業、科研院所之間的合作,加快人工智能領域科技成果在重點行業與區域的轉化應用,提升高校服務國家重大戰略、服務區域創新發展、服務經濟轉型升級、服務保障民生的能力。

堅持軍民融合。準確把握軍民融合深度發展方向、發展規律和發展重點,發揮高校在基礎研究、人才培養上的優勢和學科綜合的特點,主動融入國家軍民融合體系,不斷推進軍民技術雙向轉移和轉化應用。

(四)主要目標

到2020年,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布局,高校在新一代人工智能基礎理論和關鍵技術研究等方面取得新突破,人才培養和科學研究的優勢進一步提升,并推動人工智能技術廣泛應用。

到2025年,高校在新一代人工智能領域科技創新能力和人才培養質量顯著提升,取得一批具有國際重要影響的原創成果,部分理論研究、創新技術與應用示范達到世界領先水平,有效支撐我國產業升級、經濟轉型和智能社會建設。

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。

二、重點任務

(一)優化高校人工智能領域科技創新體系

1.加強新一代人工智能基礎理論研究。聚焦人工智能重大科學前沿問題,促進人工智能、腦科學、認知科學和心理學等領域深度交叉融合,重點推進大數據智能、跨媒體感知計算、混合增強智能、群體智能、自主協同控制與優化決策、高級機器學習、類腦智能計算和量子智能計算等基礎理論研究,為人工智能范式變革提供理論支撐,為新一代人工智能重大理論創新打下堅實基礎。

2.推動新一代人工智能核心關鍵技術創新。圍繞新一代人工智能關鍵算法、硬件和系統等,加快機器學習、計算機視覺、知識計算、深度推理、群智計算、混合智能、無人系統、虛擬現實、自然語言理解、智能芯片等核心關鍵技術研究,在類腦智能、自主智能、混合智能和群體智能等領域取得重大突破,形成新一代人工智能技術體系;在核心算法和數據、硬件基礎上,以提升跨媒體推理能力、群智智能分析能力、混合智能增強能力、自主運動體執行能力、人機交互能力為重點,構建算法和芯片協同、軟件和硬件協同、終端和云端協同的人工智能標準化、開源化和成熟化的服務支撐能力。

3.加快建設人工智能科技創新基地。圍繞人工智能領域基礎理論、核心關鍵共性技術和公共支撐平臺等方面需求,加快建設教育部前沿科學中心、教育部重點實驗室、教育部工程研究中心等創新基地;以交叉前沿突破和國家區域發展等重大需求為導向,促進高校、科研院所和企業等創新主體協同互動,建設協同創新中心;加快國家實驗室、國家重點實驗室、國家技術創新中心、國家工程研究中心、國家重大科技基礎設施等各類國家級創新基地培育;鼓勵高校建設新型科研組織機構,開展跨學科研究。

4.加快建設一流人才隊伍和高水平創新團隊。支持高校承擔國家重大科技任務,培養、造就一批具有國際聲譽的戰略科技人才、科技領軍人才;支持高校組建一批人工智能、腦科學和認知科學等跨學科、綜合交叉的創新團隊和創新研究群體;支持高校依托國家“千人計劃”“萬人計劃”和“長江學者獎勵計劃”等大力培養引進優秀青年骨干人才;加強對從事基礎性研究、公益性研究的拔尖人才和優秀創新團隊的穩定支持。

5.加強高水平科技智庫建設。鼓勵、支持高校牽頭或參與建設人工智能領域戰略研究基地,圍繞人工智能發展對教育、經濟、就業、法律、國家安全等重大、熱點、前瞻性問題開展戰略研究與政策研究,形成若干高水平新型科技智庫。

6.加大國際學術交流與合作力度。支持高校新建一批人工智能領域“111引智基地”和國際合作聯合實驗室,培育國際大科學計劃和大科學工程,加快引進國際知名學者參與學科建設和科學研究;支持舉辦高層次人工智能國際學術會議,推動我國學者擔任相關國際學術組織重要職務,提升國際影響力;支持我國學者積極參與人工智能相關國際規則制定,適時提出“中國倡議”和“中國標準”。

專欄1:前沿創新

1.強化人工智能基礎理論研究。在自主學習、直覺認知和綜合推理等方面取得重要進展,突破邏輯推導、知識驅動和從經驗中學習等人工智能方法的難點問題,建立解釋性強、數據依賴靈活、泛化遷移能力強的人工智能理論新模型和方法,形成從數據到知識、從知識到決策的能力。

2.加強人工智能核心關鍵技術研究。圍繞知識計算、跨媒體分析推理、群體智能、混合增強智能、自主無人系統等核心技術攻關,推進人工智能專用芯片、軟件和硬件之間的協同,形成終端和云端之間協同的人工智能服務能力。

3.促進人工智能的技術體系構建。在類腦智能、自主智能、混合智能和群體智能等核心技術取得突破的基礎上,重點提升跨媒體推理能力、群智智能分析能力、混合智能增強能力、自主運動體執行能力、人機交互能力,促進以算法為核心、以數據和硬件為基礎的穩定成熟的人工智能技術體系的構建。

4.加強人工智能協同創新和戰略研究。在人工智能基礎理論、多元空間安全、知識服務、互聯網金融、減災防災、社會精細管理、健康保障與疾病防護、科學化脫貧等方面推進協同創新;建設若干高水平人工智能科技智庫,支持開展重大科技戰略與政策研究,為社會經濟發展提供理論支撐和戰略指導,回應社會熱點關切。

(二)完善人工智能領域人才培養體系

7.完善學科布局。加強人工智能與計算機、控制、量子、神經和認知科學以及數學、心理學、經濟學、法學、社會學等相關學科的交叉融合。支持高校在計算機科學與技術學科設置人工智能學科方向,推進人工智能領域一級學科建設,完善人工智能基礎理論、計算機視覺與模式識別、數據分析與機器學習、自然語言處理、知識工程、智能系統等相關方向建設。支持高校在“雙一流”建設中,加大對人工智能領域相關學科的投入,促進相關交叉學科發展。

8. 加強專業建設。加快實施“卓越工程師教育培養計劃”(2.0版),推進一流專業、一流本科、一流人才建設。根據人工智能理論和技術具有普適性、遷移性和滲透性的特點,主動結合學生的學習興趣和社會需求,積極開展“新工科”研究與實踐,重視人工智能與計算機、控制、數學、統計學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合,探索“人工智能+X”的人才培養模式。鼓勵對計算機專業類的智能科學與技術、數據科學與大數據技術等專業進行調整和整合,對照國家和區域產業需求布點人工智能相關專業。

9.加強教材建設。加快人工智能領域科技成果和資源向教育教學轉化,推動人工智能重要方向的教材和在線開放課程建設,特別是人工智能基礎、機器學習、神經網絡、模式識別、計算機視覺、知識工程、自然語言處理等主干課程的建設,推動編寫一批具有國際一流水平的本科生、研究生教材和國家級精品在線開放課程;將人工智能納入大學計算機基礎教學內容。

10.加強人才培養力度。完善人工智能領域多主體協同育人機制。深化產學合作協同育人,推廣實施人工智能領域產學合作協同育人項目,以產業和技術發展的最新成果推動人才培養改革。支持建立人工智能領域“新工科”建設產學研聯盟,建設一批集教育、培訓及研究于一體的區域共享型人才培養實踐平臺;積極搭建人工智能領域教師掛職鍛煉、產學研合作等工程能力訓練平臺。推動高校教師與行業人才雙向交流機制。鼓勵有條件的高校建立人工智能學院、人工智能研究院或人工智能交叉研究中心,推動科教結合、產教融合協同育人的模式創新,多渠道培養人工智能領域創新創業人才;引導高校通過增量支持和存量調整,穩步增加相關學科專業招生規模、合理確定層次結構,加大人工智能領域人才培養力度。

11.開展普及教育。鼓勵、支持高校相關教學、科研資源對外開放,建立面向青少年和社會公眾的人工智能科普公共服務平臺,積極參與科普工作;支持高校教師參與中小學人工智能普及教育及相關研究工作;在教師職前培養和在職培訓中設置人工智能相關知識和技能課程,培養教師實施智能教育能力;在高校非學歷繼續教育培訓中設置人工智能課程。

12.支持創新創業。鼓勵國家大學科技園、創新創業基地等開展人工智能領域創新創業項目;認定一批高等學校雙創示范園,支持高校師生開展人工智能領域創新創業活動;在中國“互聯網+”大學生創新創業大賽中設立人工智能方面的賽項,積極推動全國青少年科技創新大賽、挑戰杯全國大學生課外學術科技作品競賽等開展多層次、多類型的人工智能科技競賽活動。

13.加強國際交流與合作。在“絲綢之路”中國政府獎學金中支持人工智能領域來華留學人才培養,為沿線國家培養行業領軍人才和優秀技能人才;鼓勵和支持國內學生赴人工智能領域優勢國家留學,加大對人工智能領域留學的支持力度,多方式、多渠道利用國際優質教育資源;依托“聯合國教科文組織中國創業教育聯盟”,加大和促進人工智能創新創業的國際交流與合作。

專欄2:人才培養

1.加快人工智能領域學科建設。支持高校在計算機科學與技術學科設置人工智能學科方向,深入論證并確定人工智能學科內涵,完善人工智能的學科體系,推動人工智能領域一級學科建設。

2.加強人工智能領域專業建設。推進“新工科”建設,形成“人工智能+X”復合專業培養新模式,到2020年建設100個“人工智能+X”復合特色專業;推動重要方向的教材和在線開放課程建設,到2020年編寫50本具有國際一流水平的本科生和研究生教材、建設50門人工智能領域國家級精品在線開放課程;在職業院校大數據、信息管理相關專業中增加人工智能相關內容,培養人工智能應用領域技術技能人才。

3.加強人工智能領域人才培養。加強人才培養與創新研究基地的融合,完善人工智能領域多主體協同育人機制,以多種形式培養多層次的人工智能領域人才;到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心,并引導高校通過增量支持和存量調整,加大人工智能領域人才培養力度。

4.構建人工智能多層次教育體系。在中小學階段引入人工智能普及教育;不斷優化完善專業學科建設,構建人工智能專業教育、職業教育和大學基礎教育于一體的高校教育體系;鼓勵、支持高校相關教學、科研資源對外開放,建立面向青少年和社會公眾的人工智能科普公共服務平臺,積極參與科普工作。

(三)推動高校人工智能領域科技成果轉化與示范應用

14.加強重點領域應用。實施“人工智能+”行動。支持高校在智能教育、智能制造、智能醫療、智能城市、智能農業、智能金融、智能司法和國防安全等領域開展技術轉移和成果轉化,加強應用示范;加強與有關行業部門的合作,推動在教育、文化、醫療、交通、制造、農林、金融、安全、國防等領域形成新產業和新業態,培育一批人工智能技術引領型企業,推動形成若干產業集群和示范區。

15.推進智能教育發展。推動學校教育教學變革,在數字校園的基礎上向智能校園演進,構建技術賦能的教學環境,探索基于人工智能的新教學模式,重構教學流程,并運用人工智能開展教學過程監測、學情分析和學業水平診斷,建立基于大數據的多維度綜合性智能評價,精準評估教與學的績效,實現因材施教;推動學校治理方式變革,支持學校運用人工智能技術變革組織結構和管理體制,優化運行機制和服務模式,實現校園精細化管理、個性化服務,全面提升學校治理水平;推動終身在線學習,鼓勵發展以學習者為中心的智能化學習平臺,提供豐富的個性化學習資源,創新服務供給模式,實現終身教育定制化。

16.推動軍民深度融合。以信息技術為重點,以人工智能技術為突破口,面向信息高效獲取、語義理解、信息運用,以無人系統、人機混合系統為典范,建設軍民共享人工智能技術創新基地,加強軍民融合人工智能創新研究項目培育,推動高校相關技術創新帶動軍事優勢、信息優勢,做到“升級為軍,退級為民”。

17.鼓勵創新聯盟建設和資源開放共享。鼓勵、支持高校聯合企業、行業組