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作為粵港澳大灣區(qū)的第一AI盛會，全球人工智能與機器人大會（GAIR）自2016年首屆以來已跨越五個春夏秋冬，留下眾多精彩紛呈的瞬間。

今年的大會延續(xù)了以往的豪華陣容，包括1場主旨論壇、2場行業(yè)峰會、9場高峰論壇，涵蓋自動駕駛、安防、集成電路、醫(yī)療、元宇宙、碳中和、隱私計算、新消費等熱門領(lǐng)域。

12月9日，GAIR 2021在深圳正式開幕，140余位產(chǎn)學(xué)領(lǐng)袖、30位Fellow聚首，從AI技術(shù)、產(chǎn)品、行業(yè)、人文、組織等維度切入，以理性分析與感性洞察為軸，共攀人工智能與數(shù)字化的浪潮之巔。

其中，由5位高校院長組成的圓桌論壇就是一個值得記錄與回味的場景，在這里聽眾和院長們的思想激烈碰撞，一起探討AI產(chǎn)學(xué)研的發(fā)展方向。此次院長論壇也是國內(nèi)人工智能學(xué)術(shù)界關(guān)于未來人才培養(yǎng)和發(fā)展的一次少有的頂級討論。

當(dāng)下，人工智能學(xué)科的專業(yè)領(lǐng)域研究工作進展迅猛，AI也逐漸走向千行百業(yè)的落地前沿，學(xué)界、業(yè)界對AI人才的需求也悄然發(fā)生改變。

在「35歲焦慮」和「AI商用難」等論調(diào)中，新一代AI人才何去何從、怎樣提升自身競爭力，學(xué)院間如何聯(lián)動合作，構(gòu)建復(fù)合型的人才培養(yǎng)體系，值得深入展開討論。

大會首日的院長論壇，就立足于「育人育才」這一永恒話題，邀請到5位高校院長，圍繞AI創(chuàng)新與人才培養(yǎng)進行交流，就人才的培養(yǎng)心得和計劃進行討論，為我國人工智能人才培養(yǎng)工作獻計獻策。

這5位院長分別是：澳門大學(xué)科技學(xué)院院長、IEEE Fellow須成忠，哈爾濱工業(yè)大學(xué)人工智能研究院院長、IEEE Fellow劉劼，深圳理工大學(xué)計算機學(xué)院院長、美國醫(yī)學(xué)與生物工程院院士潘毅，南方科技大學(xué)斯發(fā)基斯可信自主系統(tǒng)研究院執(zhí)行院長兼計算機科學(xué)與工程系主任、IEEE Fellow姚新，以及主持人AIRS研究院執(zhí)行院長杜子德。

院長論壇：AI創(chuàng)新與人才培養(yǎng)

杜子德院長，香港中文大學(xué)（深圳）校長顧問。曾任中國計算機學(xué)會(CCF)秘書長17年，推動CCF的全面變革。他還是全國青少年信息學(xué)奧林匹克NOI主席，并曾參與創(chuàng)建了中國計算機學(xué)會青年計算機科技論壇YOCSEF。他也是本次AI院長論壇的組織者與主持人。

須成忠院長，國家科技部智慧城市與物聯(lián)網(wǎng)重點研發(fā)專項首席科學(xué)家，曾在美國韋恩州立大學(xué)任教18年，發(fā)表近400篇會議期刊論文，多次獲國際頂尖學(xué)術(shù)會議最佳論文獎，并獲120多項PCT及國內(nèi)專利授權(quán)。

劉劼院長，曾任微軟研究院首席研究員、公司合伙人，作為ACM杰出科學(xué)家、國家級高層次引進人才、物聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)工信部重點實驗室主任，曾拿下微軟金星獎、伯克利蔡紹棠獎、2021年IEEE TCCPS杰出領(lǐng)導(dǎo)力獎等多個獎項。

潘毅院長，則曾入選全球前2%頂尖科學(xué)家榜單、世界頂尖1000名計算機科學(xué)家榜單，目前是美國醫(yī)學(xué)與生物工程院院士、烏克蘭國家工程院外籍院士、英國皇家公共衛(wèi)生院院士、聯(lián)合國科學(xué)院院士、廣東院士聯(lián)合會會員、長江學(xué)者。

姚新院長，曾任IEEE計算智能學(xué)會主席（2014-2015）。2003-2008年擔(dān)任IEEE TEVC主編。目前已在國際頂級學(xué)術(shù)會議及雜志發(fā)表論文850余篇，谷歌總引用超過52000次，也是IEEE-Frank-Rosenblatt獎歷史上第一位華人獲獎?wù)摺?/p>

在此次論壇中，五位院長從自身教學(xué)及科研經(jīng)驗出發(fā)，不吝分享了各自在AI人才培養(yǎng)上的心得體會：

• 須成忠教授認為，"從人工智能的概念和歷史來看，它的教學(xué)核心不應(yīng)該叫人工智能，數(shù)據(jù)科學(xué)會更加貼切、更加準確。"

• 潘毅教授表示："AI要樹立「頂天、立地」的教學(xué)觀，「頂天」就是要發(fā)明新理論證明人工智能的優(yōu)勢，而「立地」則是要讓人工智能真正落地應(yīng)用。"

• 劉劼教授覺得，"人工智能要強調(diào)交叉學(xué)科屬性，人工智能要往下走，必須跟領(lǐng)域知識結(jié)合，解決實際問題，這樣才有未來、才有發(fā)展。"

• 姚新教授表示："人工智能的人才培養(yǎng)到底是強調(diào)能力，還是強調(diào)知識，培養(yǎng)人工智能人才和培養(yǎng)計算機人才有什么不同，或許更值得大家思考。"

• 杜子德教授表示："人工智能和很多專業(yè)領(lǐng)域密切相關(guān)，比如醫(yī)學(xué)、汽車、金融等等。AI人才不應(yīng)局限于自身，而要多和行業(yè)專家合作去解決問題。"

接下來讓我們重溫當(dāng)天的精彩瞬間：

作為熱場，在論壇開始之初，四位院長分別介紹了各自的工作和所在學(xué)院。隨后，大家就目前所遇到的AI人才培養(yǎng)教學(xué)和產(chǎn)業(yè)研究的困難如火如荼地展開了討論。

近年來，AI學(xué)科的專業(yè)領(lǐng)域研究工作進展迅猛，AI逐步從研究走向落地，學(xué)界和業(yè)界對AI人才的需求也悄然生變。在這種形勢下，人工智能學(xué)院以及相關(guān)的研究院如雨后春筍般涌現(xiàn)。

因此，杜子德院長率先提出的問題是：現(xiàn)在的人工智能專業(yè)學(xué)院教育與傳統(tǒng)的計算機科學(xué)技術(shù)有何不同之處？

對于這個問題，四位院長見仁見智，其中，須成忠教授認為人工智能專業(yè)與傳統(tǒng)的計算機、控制學(xué)科最大的不同就是——它是交叉學(xué)科。

在他看來，人工智能潮起潮落六十年突然間火爆起來，實際上離不開背后的技術(shù)支撐——數(shù)據(jù)驅(qū)動，而數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的應(yīng)用就是交叉。簡而言之，核心關(guān)鍵是交叉學(xué)科，從數(shù)據(jù)到人工智能，計算機科學(xué)也參與其中。

潘毅教授也就此問題表達了一些個人看法，他認為人工智能專業(yè)涉及一些計算機的編程知識，但著重于其專有的算法和應(yīng)用。

潘教授認為，人工智能一旦應(yīng)用到具體的學(xué)科上，比如生物、化學(xué)、制藥等，導(dǎo)向至少為「AI+X」。他結(jié)合自身的深刻體會表示：“人工智能空想不好弄，問題一定要來源于實踐并且回到實踐。所以我們培養(yǎng)人才的方向一定要是「AI+專業(yè)知識」。”

不同于以上兩位院長，姚新教授則認為人工智能和計算機科學(xué)與工程沒有區(qū)別，隨之解釋道：因為商業(yè)應(yīng)用的熱度，目前大家把人工智能研究和教學(xué)的精力大都放在了應(yīng)用環(huán)節(jié)。但人工智能就像一個漂亮的房子，計算機科學(xué)與工程是地基。大家一窩蜂去蓋房子，是否有可能某一天突然發(fā)現(xiàn)地基會塌掉？

依姚新教授之見，要想做好人工智能及其應(yīng)用，必須打牢計算機科學(xué)與工程的基礎(chǔ)。就人才培養(yǎng)而言，即使做應(yīng)用也需要有計算思維和邏輯思維能力，不應(yīng)過度強調(diào)人工智能應(yīng)用的特殊性。

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姚新教授

劉劼教授所在的哈工大是資深的計算機科學(xué)基地，多年來積累了深厚的教學(xué)經(jīng)驗。在他看來，計算機是人工智能不可或缺的基礎(chǔ)和工具，即計算機是實現(xiàn)「智能」的工具。但「智能」二字不是由計算機定義的，放大來說這是哲學(xué)問題，例如基因編輯的方式也可以實現(xiàn)所謂的「智能」。

所以，計算機只是當(dāng)前實現(xiàn)人工智能的一個手段，現(xiàn)在的計算機科學(xué)是目前能解決最復(fù)雜工程問題的核心手段，因此用計算機的方法實現(xiàn)人工智能的理念這個方向是對的，但計算機本身有其獨特的發(fā)展方向和前沿，不一定是圍繞人工智能發(fā)展。

從上述院長的發(fā)言中，我們知道至少能總結(jié)出一點：人工智能與計算機科學(xué)的發(fā)展是相輔相成的。那么，這個問題的相關(guān)討論告一段落，緊接著，杜教授提出了一個看似簡單的問題——計算機學(xué)院最核心的課程是什么？

關(guān)于這個問題，在座的四位院長都沒列舉出確切的課程名稱，更多談到的是各自的培養(yǎng)方向和教學(xué)理念。

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劉劼教授

 劉劼教授表示哈工大最近正好在做下一步培養(yǎng)方案的修訂，雖然具體課程還沒定，但主要是圍繞系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、人工智能和信息安全這些大方向。

須成忠教授則表示澳門大學(xué)的人工智能學(xué)科是完全交叉的，學(xué)生必須在七個方向中至少選擇一個主攻方向，但這個方向不是計算機。

須教授所在的科技學(xué)院的課程有四門課是核心關(guān)鍵，即計算機的通識，另外四門是應(yīng)用工具，還有四門是各專門領(lǐng)域的應(yīng)用。雖然學(xué)科是完全交叉的，但學(xué)位是各自獨立的。

而潘毅教授在制定計算機科學(xué)教學(xué)計劃時也面臨矛盾，大家都知道基礎(chǔ)很重要，而計算機里最重要的就是硬件系統(tǒng)、操作系統(tǒng)和算法，但如果把這些基礎(chǔ)課打得很扎實，很多人工智能課程比如機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、概率知識等就安排不上，四年本科教學(xué)時間從而變得捉襟見肘。

最后，姚新教授認為，要真正想把計算機科學(xué)和人工智能學(xué)好的話，本科應(yīng)該設(shè)置為八年學(xué)制而不是四年學(xué)制，然而八年制的本科教育是不現(xiàn)實的。因此南科大的計算機系做了取舍，他們強調(diào)的不是知識的傳輸而是能力的培養(yǎng)，此外還有系統(tǒng)的培養(yǎng)。因為光懂一個算法對學(xué)生而言用處不大。

同時，姚新教授還表示，他對人工智能能否落地這個問題本身就感到很疑惑，“為什么今天人工智能不落地？人工智能本來就不能落地，人工智能只是一個手段，落地的應(yīng)該是應(yīng)用。”

人工智能是一個不斷發(fā)展的學(xué)科，但萬變不離其宗，不管將來是做研究還是就業(yè)，學(xué)生的思維能力和邏輯能力都尤其重要。

因此，討論完學(xué)科劃分、課程制定，接下來就是大家最關(guān)心的就業(yè)問題了。人工智能專業(yè)的就業(yè)前景究竟怎樣？

對于這個問題，須成忠教授做過調(diào)研，他發(fā)現(xiàn)先具備某一專業(yè)領(lǐng)域（比如醫(yī)學(xué)）的知識，然后再學(xué)習(xí)人工智能的人才，相比計算機系畢業(yè)后再去學(xué)領(lǐng)域知識的人才，在就業(yè)中受到的歡迎度更高。當(dāng)然領(lǐng)域知識也可以進入行業(yè)后再學(xué)習(xí)，但有點為時已晚。

須成忠教授

姚教授也觀察過其學(xué)院畢業(yè)生的去向，他認為計算思維和邏輯思維的能力，對學(xué)生來說，無論將來是做應(yīng)用還是就業(yè)都非常有用。這也符合南科大一直強調(diào)的能力培養(yǎng)，而不僅是知識傳輸。

無獨有偶，哈工大的校訓(xùn)叫「功夫到家」，沒有華麗的詞藻，樸實至極。但是幾十年以來，哈工大的人才輸出能力毋庸置疑。因此，相信在座的觀眾和杜教授一樣很好奇，哈工大的學(xué)生有何特別之處？他們的核心能力在哪？

劉劼教授表示，哈工大向來很注重培養(yǎng)學(xué)生的能力，而且培養(yǎng)得很扎實。特別是由老先生傳下來的課程，知識的講授非常扎實，對動手能力的要求也比較高，而且結(jié)合了國際化的教學(xué)體系。從這個角度來說，學(xué)校對學(xué)生基礎(chǔ)的培養(yǎng)和教學(xué)非常重視，這得益于教學(xué)體系。

另一方面，學(xué)生群體，包括哈爾濱這座城市，沒有特別多的雜念和干擾，能夠踏實做研究或者學(xué)習(xí)。劉劼教授表示，他在哈工大這兩三年里接觸到的老師和學(xué)生都非常踏實，這跟城市的風(fēng)格多少有點關(guān)系，比較務(wù)實，不講花架子，也不過分追求新概念、時髦名詞，更多是想把基礎(chǔ)打好。

就人工智能和基礎(chǔ)教育的關(guān)系來說，劉劼教授覺得未來的計算機教育會是兩個分支：系統(tǒng)編程能力和數(shù)據(jù)思維能力。目前計算機已經(jīng)深入各行各業(yè)，這本身是很重要的能力，而人工智能更多體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)思維能力。

“人工智能方向的畢業(yè)生更多選擇進入公司，基本上是圍繞數(shù)據(jù)分析。他們有一定的系統(tǒng)分析能力，但更偏重數(shù)據(jù)能力，這正是前幾年大家所欠缺的?，F(xiàn)在大家攢數(shù)據(jù)的能力提高了，那么能從數(shù)據(jù)里發(fā)掘出有用信息的人才，需求量就變大，也造成了人工智能人才供不應(yīng)求的現(xiàn)象。直到最近這股熱潮才有些回落，因為大家意識到，「數(shù)據(jù)有用」跟「真正從數(shù)據(jù)里挖掘價值反哺企業(yè)」是兩回事。”

潘教授所在的學(xué)院目前還沒開始招收本科生，但他也分享了一些個人觀點。在他看來，學(xué)生畢業(yè)后進入公司、繼續(xù)學(xué)術(shù)研究和當(dāng)技術(shù)員是三個不同的培養(yǎng)方案，比如學(xué)生畢業(yè)后去公司開發(fā)軟件的話，對理論的要求相對來說沒那么高。但目前的做法是把所有學(xué)生都往一個方向推，今后怎么進行合理分流是一個問題。

因此，潘教授認為，對于學(xué)生未來不同的發(fā)展方向，高校應(yīng)該制定不同的培養(yǎng)體系，此為「因材施教」，這也是我們今后要做的工作。

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潘毅教授

討論完上述三大問題后，杜子德院長提出了他對現(xiàn)今人工智能研究院的顧慮，他覺得，"現(xiàn)在各地建設(shè)的人工智能研究院已經(jīng)不下幾十個，但除了發(fā)一些文章，實際的產(chǎn)出都比較有限，在這種情況下，其生存能力比較堪憂。"

對此，須成忠教授表示，我們現(xiàn)在談?wù)摰娜斯ぶ悄芨嗍菙?shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能，核心是數(shù)據(jù)科學(xué)，不一定完全是計算機科學(xué)，所以有的學(xué)校也創(chuàng)建了數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科或者院系，因為這才是核心。

但是，「數(shù)據(jù)科學(xué)」聽起來似乎不太時髦，在熱潮涌動下，人們有一股跟風(fēng)心理，一定要把它和「人工智能」扯上關(guān)系。所以，從以前的邏輯思維到數(shù)據(jù)驅(qū)動再加上知識誘導(dǎo)，計算機科學(xué)的整個內(nèi)涵毫無疑問還在往前發(fā)展。

潘毅教授從自身經(jīng)驗出發(fā)，認為人工智能學(xué)院或者研究院不該總是想著依賴國家支持，還可以從業(yè)界尋找滋養(yǎng)。研究院要想獲得持續(xù)發(fā)展的能力，肯定不只是單純發(fā)論文，而是要生根落地，除了落地一系列的技術(shù)以外，還要孵化企業(yè)、產(chǎn)生經(jīng)濟效益。

因此，不管是學(xué)院還是研究院，都要積極和各領(lǐng)域的科學(xué)家以及企業(yè)家合作，推動產(chǎn)學(xué)研結(jié)合。

而劉劼教授表示，哈工大有悠久的機器人和人工智能科研和人才培養(yǎng)經(jīng)驗，無論是研究院的科研產(chǎn)出，還是生存，最終都要回歸到人，所謂「鐵打的人，流水的營盤」。只有把人留得住，人才繼續(xù)研究，整個團隊才能繼續(xù)發(fā)展。

“現(xiàn)在AI很熱，大家都習(xí)慣提「人工智能」，我相信以后可能會有變化。但只要團隊留得住，領(lǐng)域就會繼續(xù)往前走。”

可見，劉劼教授和須成忠教授的觀點有異曲同工之妙，雖然現(xiàn)在人們習(xí)慣將計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)稱為「人工智能」，但整個領(lǐng)域并沒有被割裂，從本質(zhì)上來說是隨時間不斷發(fā)展的。

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杜子德教授

最后，對于此次院長論壇，杜子德院長總結(jié)道：人工智能本質(zhì)是一個應(yīng)用領(lǐng)域，而不是基礎(chǔ)學(xué)科。計算機科學(xué)與人工智能之間是系統(tǒng)和應(yīng)用之間的關(guān)系。

“中國真正做計算機系統(tǒng)的高校非常少，因為開發(fā)先進的計算裝置（包括芯片、體系結(jié)構(gòu)、總線、存儲等硬件和OS、編譯、語言、中間件等軟件）是一件很困難的事。”

人工智能和很多專業(yè)領(lǐng)域密切相關(guān)，比如醫(yī)學(xué)、汽車、金融等等。AI人才不應(yīng)局限于自身，而要多和行業(yè)專家合作去解決問題。

結(jié)合個人經(jīng)歷，杜院長表示，即使在人工智能時代，計算機科學(xué)基礎(chǔ)仍然很重要，特別是對于邏輯思維的鍛煉。我們當(dāng)前最缺乏的，依然是有批判性思維能力以及解決問題能力的人才。

因此，在這種新形勢下，傳統(tǒng)的計算機學(xué)院和新設(shè)立的人工智能學(xué)院以及相關(guān)的研究院等，應(yīng)該攜手合作，參與到人工智能人才培養(yǎng)中，共同開展人工智能領(lǐng)域的學(xué)歷教育和技能教育，順應(yīng)人工智能賦能的特點，構(gòu)建「AI+X」復(fù)合型人才并重的培養(yǎng)體系。

至此，在熱烈的掌聲中，2021 GAIR 院長論壇落下了帷幕。讓我們一起期待下一屆院長論壇。