人工智能时代的人才战略*——《高等学校人工智能创新行动计划》解读之三

王婷婷 任友群

(1.华东师范大学 教育学部 教育信息技术学系；2.华东师范大学 课程与教学研究所，上海 200062)

随着互联网、大数据、云计算和物联网等技术不断发展，机器学习和深度学习逐渐成熟，计算机计算能力大幅提升，海量数据集逐渐形成，新一轮人工智能浪潮正在全球兴起。斯坦福大学发布的《2030年的人工智能与生活》报告指出：“人工智能已在多个领域快速发展应用，如，交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐”[1]。本轮人工智能的发展被誉为全球第四次工业革命的关键动力，正引发技术的深刻变革[2]。

未来已来，人工智能的走向仍不确定，但人们对具核心的竞争是人才，已达成共识。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将“加快培养聚集人工智能高端人才”列为重点任务，并指出“把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重”[3]。

然而，我国人工智能人才供不应求。2017年11月，高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告指出，中国在人工智能项目的数量已超美国，但人才储备方面却远远落后[4]。根据腾讯研究院2017年12月发布的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，“全球人工智能领域的顶尖高校基本在美国。每年人工智能领域的毕业生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求”[5]。中国人工智能领域的人才培养，已处于箭在弦上、不得不发的阶段了。

为在新一轮国际科技竞争中掌握主动权，世界主要发达国家纷纷加强谋划部署。面对新一代人工智能的重大发展机遇，教育部于2018年4月颁发了《高等学校人工智能创新行动计划》，将完善人工智能领域的人才培养体系作为三大重点任务之一，强调“要完善学科布局、加强专业建设、加强教材建设、加强人才培养力度、开展普及教育、支持创新创业，全方位综合性地提出指导高校人工智能领域人才培养的指导方针”[6]。因此，如何培养人工智能领域的人才，成为现阶段的热门话题。本文将探讨如何构建人工智能人才培养体系、培养综合发展的人工智能人才，以期为我国人工智能领域的发展提供人力支撑，推动我国占据人工智能科技的制高点。

一、人工智能教育：兴起、实践和影响

（一）人工智能引发全世界热议，正在深度融入教育领域

1956年，美国达特茅斯会议上提出的“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）术语，标志人工智能的正式诞生[7]。随着云计算、大数据等计算资源的技术突破，21世纪人工智能进入快速发展阶段，其核心是深度学习[8]。2011年，IBM具备自然语言问答的人工智能系统 “沃森”（Watson） 在美国 “危险边缘”（Jeopardy！）智力竞答游戏电视节目中，战胜两位人类冠军，引起了全球对自动问答人工智能的热议[9]；2016年，美国佐治亚州理工大学（Georgia Institute of Technology）艾休克·戈尔（Ashok Goel）教授尝试用聊天机器人作为课程助教，以帮助回答在线课程中学生的提问。由于这一基于IBM沃森（Watson）技术的聊天机器人回答问题的准确率高达97%，使得学生在一个学期内都没有注意到，原来和他们聊天的助教是个机器人[10]。谷歌（Google）于 2015年发布开源人工智能框架TensorFlow，极大推动了深度学习在各行业中的应用；2017年5月，谷歌DeepMind团队开发的AlphaGo在中国乌镇战胜世界排名第一的围棋选手柯洁，更掀起了人工智能的讨论热潮[11]。随后，清华大学和科大讯飞联合研发的“智医助理”机器人，以超分数线96分的成绩，在全国53万考生中以较高水平通过了2017临床执业医师综合笔试评测，成为全球首个通过国家临床执业医师综合笔试测试的机器人[12]。可见，在当今人工智能足以帮助教师传授知识、批改作业、答疑解惑的时代，未来的教育将进入人工智能与教师“协作共存”的局面，教师将转变传统的教学角色，育人的角色将愈来愈重要[13]。

伴随人工智能与教育的深度融合，人工智能在基础教育、职业教育、高等教育各学段的作用与功能日益显现，这意味着，人工智能教育已成为当前国内外社会各界共同关注的焦点。

（二）人工智能教育在国内各学段的实施现状

1.基础教育阶段

2016年，国家出台了“信息技术学科高中核心素养框架”，框架中强调了“信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面”[14]。2017年，国家颁布新一版《普通高中信息技术课程标准》，将 “人工智能初步”列为选择性必须课程的第4模块，作为综合素质评价的内容之一[15]。希望借模块4“人工智能初步”的学习，让学生了解人工智能的发展历程及概念，了解典型人工智能算法的实现过程；通过搭建简单的人工智能应用模块，充分体验人工智能系统的基本过程与方法，从而培养学生利用人工智能技术服务人类发展的使命感和责任感。

2018年4月，商务印书馆、华东师范大学出版社联合商汤科技和华东师范大学，共同推出了首部《人工智能基础（高中版）》教材。华东师范大学二附中、上海交通大学附中、清华大学附中、上海市市西中学等40所全国著名中学，成为首批“人工智能教育实验基地学校”。商汤为该教材提供人工智能实验室平台，“可配合教材完成课堂实验、课后作业、科创竞赛及其他学生自主创新项目，实验过程和结果可视化，与教材有机结合，以培养学生理论与实践相结合的能力”[16]。

人工智能开始进入基础教育，注重于中小学生的自主学习与探究学习能力的发展，鼓励学生积极探究、大胆实践，激发学生的创新思维。

2.高等教育阶段

随着人工智能教育的不断推进，全国著名高校纷纷设立人工智能专业或学院。2017年，北京航天航空大学宣布设立全国首个人工智能专业[17]。中山大学深圳校区投入巨资的“新工科”，正针对人工智能、智能制造、机器人、云计算等新型产业专业进行重点布局[18]。东南大学建设了我国首个“机器人工程”本科专业，探索中国智能制造[19]。2018年4月28日，中国人工智能学会联合中国科学院大学主办了首届“全国高校人工智能学院院长/系主任论坛”，来自中国科学院大学、北京大学、清华大学、浙江大学、南京大学、百度公司、360公司等高校和企业的百余位专家齐聚一堂，深入探讨人工智能学科建设、人才培养体系与产业人才需求匹配等亟需解决的问题[20]。

高等教育阶段的人工智能教育，重在通过人工智能一级学科建设，建立人工智能教学的课程体系，联合科技企业共同协作与推动人工智能教育的发展。

（三）推进人工智能教育对我国当前教育体系的影响

展望人工智能教育的发展趋势和国内实施现状，我们可以看到，推进人工智能教育，将对我国当前教育体系产生深远影响：

1.人工智能教育将影响教学内容的深刻变革

在基础教育阶段，随着首部高中教材的发布，全国40所著名中学主动成为试验基地。人工智能教育师资将大规模开展培训，以期能适应中小学人工智能教育的发展需要。人工智能实验室、智慧校园、智慧课堂、在线辅导、个性化辅导APP、电子书包等，已涌入中小学校园，走进了家长、学生，正在从各个方面影响和改变着基础教育。在高校现有的学科体系下，人工智能相关关键技术——计算机图形学、机器学习、自然语言处理、语音识别，大多是在计算机应用技术、软件工程、电子通信工程等一级学科中学习，人工智能尚未形成自己独特的课程体系。中国人工智能学会常务副理事长、北京邮电大学杨放春教授2017年7月在接受《光明日报》采访时指出：“人工智能专业课程存在着高开低走、碎片化、低水平重复的问题”[21]。而随着国内各高校纷纷设立人工智能学院或专业，人工智能一级学科的建设正在逐步推进完善中。

2.人工智能教育将引起教学过程的深刻变革

基础教育以传授知识为主，重点考察学生对各门学科知识点的掌握，采用传统的分科制；而人工智能是一门具有高度综合性和交叉性特色的学科，传统的学科教学方法已不能适应人工智能教学。另外，人工智能目前已逐渐替代教师完成阅卷和批改作业等日常工作，将教师从机械的日常事务中解放出来。鼓励教师将重心转移到更具挑战和智慧的教学内容设计、教学方法变革、教学手段提升、教学评价智能化中，以适应人工智能与教育的深度融合。

3.人工智能教育将促进个性化学习从理念走向实践

个性化学习不仅需要因材施教，还需要因时、因地施教。人工智能将为学习者刻画画像，做出研判，精准推送个性化学习内容，提高学习者的学习效率和效能。人工智能通过构造形象的学习场景，促进学习者理解抽象难懂的知识点，以提高学习效率。例如，百度教育推出“AR知识点解析”，利用图像识别、AR等技术衍生了多个教育应用场景。再如，“安培定律”可利用AR技术使学生感知虚拟的“真实世界”。由此，帮助学习者更好地理解和掌握所学内容[22]。

综上，人工智能教育将引起当前教育体系的深刻变革，其核心和关键在于人才这个要素。因此，引进和培养人才成为人工智能教育的重中之重。

二、人工智能人才战略的国际背景和挑战

（一）人工智能人才战略的国际背景

美国政府于2016年10月发布了 《为人工智能的未来做准备》（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）和 《国家人工智能研发战略规划》（The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan）两份报告。报告指出“人工智能的快速发展，大幅提升了对拥有相关技能的人才需求”，由此，“人工智能相关教育培训，愈发成为联邦政府STEM教育计划强调的重点”[23]。报告进而指出人工智能的发展需要强大的研究团队，“要更好地了解目前和未来人工智能领域对人才的需求，以确保有足够的人工智能专家应对上述规划中概述的战略研发领域”[24]。

英国政府于2017年10月发布的《英国人工智能产业报告》中提出了18条建议，其中多条建议与人工智能人才培养相关。如：第5条建议“企业应资助设置人工智能硕士课程，初期为300人”，第7条建议“政府和大学应在英国名列前茅的高校里增加至少200个人工智能博士学位，并且应逐年增加”[25]。日本计划自2020年起，“将编程列入中小学必修课程；从企业选派专家到大中小学上课，促进产学研合作；对在职员工接受社会培训予以更高的学费补贴”[26]。

2017年11月，中国科技部发布了“新一代人工智能发展规划”，提出：“沿着五个主力方向——大数据智能、跨媒体智能、混合增强智能、群体智能、自主智能系统，进行系统和前瞻任务进行布局。针对自动驾驶、城市大脑、医疗影像和智能语音四大人工智能领域，依托聚集国内人工智能人才的百度、阿里云、腾讯和科大讯飞四家公司，建设国家级新一代人工智能开放创新平台”[27]。

2018年3月，教育部遴选612个高校项目入选首批“新工科”研究与实践项目，涵盖了包括人工智能类、大数据类等热门“新工科”在内的19个项目群。其中包含：“高层次人才培养探索项目群、协同育人与实践教育改革项目群、个性化培养模式改革项目群等”[28]。升级传统工科专业，为人工智能制造人才培养提前布局。

2018年4月3日，教育部、创新工场人工智能工程院、北京大学共同启动“中国高校人工智能（AI）人才国际培养计划”，邀请中科院外籍院士、图灵奖获得者约翰·霍普克罗夫特（John E.Hopcroft）、创新工场创始人李开复等中美人工智能领域著名专家担任导师，计划在5年内培训500名教师和5000名学生。今年，将选拔来自全国重点计算机高校的100名教师和300名学生参加首次培养计划，以“探索中国人工智能高等教育的人才培养模式，培养人工智能产业的应用型人才”[29]。

（二）当前中国人工智能教育人才培养面临的机遇与挑战

中国人工智能教育人才培养既逢机遇：国务院将“人工智能”年年写入政府工作报告，《新一代人工智能发展规划》提出要在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的硕博招生名额[30]。但同时又面临着诸多挑战：

1.融合与衔接：多层次教育体系如何衔接，人工智能教育如何融入教与学

我国基础教育阶段的人工智能教育尚在起步阶段，基于分科教育体系的特点，使得人工智能教育作为信息技术的一个选择性必修模块之一，设为高中的一门选修课。人工智能教育尚未全面融入基础教育各学科的教与学之中。而高中毕业生升入大学之后，如修读人工智能专业，则需从基础理论和实践技术开始学习。如何有效融入，有待深入研究。

2.投入与公平：人工智能教育学习环境需要资本投入，易引发教育不公平

人工智能教育对传统教学设计和教学形式带来冲击，教学不仅局限在一本或多本教材中，而是基于人工智能实验室平台、智能教室、智慧校园，均需大量基础设施建设，需要资本的大量投入。而依靠教育经费建设人工智能基础支撑平台，显然易造成地区性的差异和教育不公平。

3.师资与人才：师资力量明显不足，高端人才难以吸引

人工智能教育核心竞争是人才问题，而背后的深层次原因则是师资难以满足人工智能教育的需要。教师工资与人工智能企业人才的收入差距较大，难以吸引高端人才全职投入人工智能基础教育，甚至高等教育的人工智能师资还往企业倒流。

4.标准与机制：人工智能教育尚需完善标准规范，体制机制保障尚需落实落细

人工智能教育在2017年进入新修订的普通高中信息技术课程标准中；在高等教育阶段的一级学科建设仍在推进过程中，尚未形成完善的课程体系、培养计划、教材建设。人工智能教育相关的实验支撑平台，尚无标准规范。企业与人工智能教育合作共建的机制尚未建立，因此，企业与学校如何在合作中实现共赢？校企合作中的进程如何规范？知识产权如何归属？双方的合法权益如何保障？这些，都是推进人工智能教育快速发展亟需解决的一系列现实问题。

三、人工智能人才的需求分析

美国总统办公室发布的一份重要报告 《为人工智能未来做好准备》中指出，人工智能的从业者具有多样性特点：“包括人工智能研究人员——直接推动相关技术的进步；大量的技术专家——决定解决某些特定问题的人工智能程序；数量更加庞大的应用者——负责在特定的条件设置下操作程序”[31]。

根据人工智能人才战略的国际背景与目前面临的机遇、挑战分析，我们将人工智能人才的社会需求分为三类（如图1所示）：基础研究人才、技术研发人才和应用实践人才。其中，基础研究型人才是人工智能发展的核心；技术研发型人才是推动人工智能发展的中坚力量；应用实践型人才则是人工智能实施和实践的根本基础。三者互相协同，共同构建了人工智能人才培养体系。

（一）基础研究型AI人才

人工智能的兴起，与机器学习、深度学习算法的突破密切相关。神经卷积算法将人工智能研究推进到一个新阶段。人工智能的三大要素——算法、算力和数据，其发展需要人类持之以恒地投入到算法基础研究中。

图1 人工智能人才需求分类

中国通信界龙头企业——华为公司将每年15%的研发投入，聚焦在主航道的基础研究和人工智能基础研究及应用研究[32]。华为还曾出资资助美国加州大学伯克利分校（University of California，Berkeley）研究“深度学习、强化学习、机器学习基础理论、自然语言处理、计算机视觉等人工智能热点课题的研究”[33]。腾讯人工智能实验室聚焦四大领域的基础研究，包括：计算机视觉、语音识别、自然语言处理与机器学习，力求全面覆盖并深层次拓展AI的前沿技术能力[34]。谷歌AI中国中心于2017年12月成立，工作重点是基础AI研究[35]。从上述案例可见，基础研究型人才，在人工智能领域中具有重中之重的作用，该基础型人才被“要求在计算机科学、数学和统计学等学科深厚积累，具备跨学科的综合能力”[36]，各大主流厂商纷纷投入巨资培养。但基础研究型人才数量仍不能满足行业产业的发展需求，处于人才社会需求的顶层。

（二）技术研发型AI人才

国务院发布《新一代人工智能发展规划》并列出六大重点任务，包括：构建开放协同的人工智能科技创新体系；培育高端有效的智能经济；建设安全便捷的智能社会；加强人工智能领域的军民融合；建设安全高效的智能化基础设施体系；前瞻布局新一代人工智能重大科技项目[37]。整体而言，该规则侧重于应用创新研究。国内百度、腾讯、阿里、科大讯飞等人工智能大厂商也多聚焦在人工智能的技术研发，如，腾讯聚焦四大业务场景中的人工智能应用能力：内容AI、社交AI、游戏AI和平台工具AI[38]。技术研发是人工智能前进的重要推力，技术研发型人才是人工智能人才培养体系中的中层，“通常强调需具备软件工程、计算机应用程序研发的相关背景”[39]。

（三）应用实践型AI人才

人工智能时代需要大量的应用型人才。人工智能正带来新一轮产业变革，急需一批掌握一定的人工智能应用技能，能胜任人工智能带来的新型职业要求，能满足新型工作岗位的技能需求的应用实践型人才。首先，人工智能的应用实践型人力资源培训，需要政府、学校、社会和企业等多方协作。例如，“学校要积极开展相关技能职业培训；政府和社会要完善继续教育和就业培训体系的政策制定和制度建设；企业要加强职工的从业培训与指导”[40]。其次，人工智能技术需要的一批批用于“人脸识别”、“自动驾驶”等标注好的数据，正是出自一群每天对着电脑工作的职业学校学生——他们是广大 “人工智能背后的人工”。应用型人才处于人工智能人才体系的底层，人数却是最大，是人工智能实践必不可少的根基，“熟悉人工智能技术，才能够熟练应用相关的人工智能技术”[41]。

综上所述，人工智能的突飞猛进，必将带来人才培养的深刻变革。人工智能的人才培养，不仅仅是教授人工智能相关的知识和技术，而应培养适应社会需求的综合性全面发展的人工智能人才。美国政府提出全民学习计算机科学行动计划（Computer Science for All），从基础教育开始培养公民计算机科学素养[42]，可为我国人工智能的人才培养提供借鉴。从小学习计算机科学和数学，打下深厚的数理基础，培养艺术和社会科学素养，这一切均需从源头抓起，即做好中国的基础教育，需要从小培育学生的计算思维和智能思维，方能在人工智能人才培养高地中扎根和发展。

四、构建中国人工智能人才培养体系的行动建议框架

中国人工智能人才培养，应基于中国学生发展核心素养：具备深厚的文化底蕴和拥有计算思维的科学精神、学会智能学习、享受智能健康生活、重视智能伦理原则、乐于探索智创实践这六大素养。应从国家层面制定相关的人才战略和政策，完善体制机制，为构建人工智能的人才培养体系提供支持和保障。为此，我们构建了中国人工智能人才培养体系的行动建议框架，如图2所示：

图2 人工智能人才培养行动建议框架

（一）顶层设计：重视理论研究，推动教与学的变革，促进人工智能教育与学科整合

中国应从小培养学生的计算思维和人工智能创新思维，以便在全球数字经济竞争中掌握主导权。应加强建设人工智能基础教育，建设基础教育阶段的人工智能课程体系，培养新一代“人工智能原住民”。

着眼顶层设计，探索人工智能课程融入基础教育各学段的教与学之中的路径，绝非仅仅开设一门“人工智能”课程可解决的，而应全面培养学生的人工智能素养，提升学生解决问题与探究实现的能力：一要从基础知识教学入手，让学生了解学科前沿，科学普及人工智能教育；二要让学生掌握一定的智能工具和技术，感知日常生活中的人工智能应用；三是要分学段实施不同层次的计算机编程教学，学习用编程解决实际问题，培养计算思维、创新思维等信息时代的基本素养。

要求系统的静态速度误差系数Kv≥50 s-1，γ≥40°，wc≥10 rad/s。试应用MATLAB Simulink进行滞后—超前校正。

（二）制度保障：完善政策保障，加强学科建设，推动科学普及，促进教育公平

完善政策保障、构建基础教育、职业教育和高等教育的多层次教育体系，为人工智能教育发展提供政策支持。完善法律法规，为研究人工智能营造平等、安全、隐私保护等环境，并提供法律依据。成熟的法律政策是保障和引导人工智能行业健康发展的必要条件，强化知识产权保护是建设人工智能技术创新体系的重中之重。以美国校企合作中的知识产权保护为例，美国早在1980年通过拜杜法案 （Bayh Dole Act），制定了一套合理的规则，使政府、科研单位、企业三方有效合作，加快技术创新成果转化为商业应用[43]。另外，美国对校企合作中的各个环节均制定规范，既保护了学校科研工作者的合法权益又调动了企业的合作积极性，更有利于促进双方的合作。人工智能技术的校企合作，将为人才培养提供良好的平台基础。

加强学科建设，构建人工智能一级学科课程体系，将有助于形成完善的培养循环体系，让人才培养更加系统高效，保证人才培养的质量与水平。应积极探索实践“新工科”，将学生的兴趣和社会需求结合起来，将人才培养模式与国家重大发展需求结合起来。通过人工智能与教育的深度融合、大力推进交叉学科发展，进一步提升人工智能技术的科创能力和人才培养模式转换。

建设人工智能课堂，构建智慧教学环境，为学习者刻画个性化学习画像，提供针对性的教与学服务，促进个性化学习推广与实践。推动科学普及，鼓励校企合作模式，通过高新技术企业和发达地区学校的合作共建等方式，探索对非发达地区学校的人工智能教育远程协助模式，促进教育公平。

（三）人力支撑：加强师资力量建设，双聘高端人才参与人工智能教育

人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，要坚持自主培养和引进人才相结合的策略，尤其要加强高端人才储备和梯队建设，形成我国人工智能人才高地。当前，人工教育师资的不足体现在两个方面：现有的教师不具备教授人工智能教育的水平；外界高端人才无法吸引到师资队伍中。因此，亟需培育一批具有示范引领作用的高水平人工智能创新师资和团队。北京大学联合创新工场、科大讯飞等高校或企业，均意识到人工智能发展的短板在于师资严重不足，纷纷开设了人工智能师资培训，以快速培养一批人工智能师资，促进人工智能在教育中的推进。

双聘高端人工智能人才进校园。鼓励具有技术优势的互联网公司，为人工智能领域的人才培养贡献力量；汇聚高端人才，培养一批贯通人工智能理论、方法、技术等的复合型人才。鼓励企业派驻导师到校园，将最新、最及时的人工智能技术发展趋势，带入一线教学中，激发学生创新实践，培养学生智能素养，推动人工智能人才培养的综合全面发展。

（四）建立标准：规范引领、注重伦理、科学发展、开放创新

其一，人工智能教育的标准到了亟需制定规范的阶段，层出不穷的“人工智能+教育实验平台”需要统一的标准，以便用户进行数据和功能交换、共享、迁移等，促进多平台融会贯通，提升人工智能教育新水平。国家已开始在行动：2018年1月，国家标准化管理委员会正式启动我国人工智能标准化工作，“计划拟定我国人工智能标准化规划、体系和政策，协调相关国家标准技术内容和技术归口，建立人工智能基础标准与行业应用标准的传导机制等”[44]。

其二，构建人工智能伦理指南，发挥引领作用，推动人工智能的良性发展。各国的人工智能发展战略也均强调了人工智能伦理，保障人类利益和遵守基本权利原则、安全性原则、透明性原则。2016年10月，英国下议院的科学和技术委员会（The House of Commons Science and Technology Committee）发布了《机器人和人工智能》（Robotics and Artificial and Intelligence）报告，系统阐述了英国将制定规范，保障机器人技术与人工智能系统的良性发展，以及应对其发展带来的伦理道德、法律和社会问题的解决措施[45]。我国也应积极探索，加强在人工智能人才培养中的伦理原则建设。

其三，积极探索人工智能教育创新示范试验，探索人工智能教育创新实践平台等方面的重点支持，推动产学研一体化和科学发展，促进人工智能教育辐射到中西部地区创新应用，形成可复制、可推广的经验，促进教育公平。

其四，加强开放创新，鼓励全社会共同参与建设。鼓励社会企业参与共建人工智能基础教育体系和高等教育一级学科建设，参与设置人工智能相应课程和教学计划，参与学校实验室平台与配套环境的搭建。鼓励企业为高校提供人工智能大数据，邀请师生一起参与企业项目，将业界经验有机融入到高校中，共同促进人工智能技术的发展。

五、结语

在2018年3月第三届“中美智慧教育大会”上，中国工程院院士潘云鹤指出：随着“智能城市、智能医疗和智能交通等社会新需求的爆发，以及互联网、移动计算、超级计算、穿戴设备、物联网和云计算等信息环境的巨变”[46]，人工智能即将迎来新的时代，即“人工智能2.0”。

尽管人工智能技术不断更迭，但人工智能人才培养却是一个长期的任务与过程。同样，教育体系、学科框架、教师教学方法和教育观念的转变也是一个较为漫长的过程。所以，我们认为应积极推动形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地，将人工智能嵌入到人才培养过程中，创造新的体系、新的模式、新的架构，以服务中国人工智能教育，构建新的人才培养体系。