人工智能系列：全球 AI人工智能 高等教育對比分析

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科技的發展核心之一在于研發人才的數量和水平，而這一條件取決于國家的人才培養體系，即教育系統。完善系統的教育體系能夠為科技發展強力續航，提供源源不斷，規模龐大的專業人員和研究人員。

全球 AI 高校分布：美國高校數量超中國 7 倍

目前，全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，AI領域的人才數量約有10萬人。其中，有6000多名AI領域的學者，以及7萬余名AI相關專業在讀碩博研究生以及其他。每年AI相關領域碩博畢業生約2萬名。

在這367所高校中，美國擁有168所，占據全球的45.7%，獨占鰲頭，加拿大、中國、印度、英國位于第二梯隊。

人工智能領域學術能力排在世界前20的學校中，美國占據14所；排名的前八個席位都為美國所占據。雄厚的學術研究實力，幫助美國在人工智能領域取得了首屈一指的地位。而其他國家，在學術能力上與美國差距巨大，如何發展AI教育，是值得思考的問題。

高校 AI 專業設置：中國起步晚，發展較弱

與人工智能領域相關的專業包括計算機科學、電子工程、自動化、軟件工程等，這些專業都隸屬于工學這個一級學科。國內許多高校的計算機系、電子系、自動化系等院系都進行人工智能領域的學術研究。

例如清華大學研究人工智能的教師主要都集中在計算機系、交叉信息研究院、軟件學院和自動化系等工程類院系，北京大學研究人工智能領域的院系主要有信息科學技術學院。我國設有人工智能研究方向的高校及其相關院系機構如下表所示。

與國內大學類似，國外大部分高校也將人工智能設在了計算機系、電子工程系或自動化系的專業方向中。其中麻省理工學院、康奈爾大學、斯坦福大學、卡內基梅隆大學、加州大學伯克利分校等高校還建有人工智能實驗室。然而國外也有些高校的人工智能專業與認知科學緊密聯系。例如在賓夕法尼亞大學，AI方向的學生可以學習計算機與認知科學的雙學位。在倫斯勒理工學院，人工智能學科是認知科學的一部分，著名的倫斯勒人工智能和推理實驗室也設立在這里。

比起國外高校，國內高校的AI起步相對較晚。

例如MIT的計算機實驗室創辦于1963年，人工智能實驗室創辦于1959年，兩個實驗室在2003年正式合并為MIT人工智能實驗室CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)。如今，它已經成為MIT最大的實驗室。斯坦福大學的人工智能實驗室成立于1962年，50多年來一直推動著人工智能教育。卡內基梅隆大學在1979年就成立了機器人學院，專門在機器人科技領域進行實踐和研究。而國內清華大學智能技術與系統國家重點實驗室正式成立于1990年，是國家第一批成立的國家重點實驗室之一,也是現在唯一以人工智能命名的國家重點實驗室。

在國外，有些高校還專門開設了人工智能相關專業，例如斯坦福大學計算機學院下的人工智能、人機交互專業，CMU計算機學院的計算機視覺、機器人科學專業。

而國內則鮮有以人工智能直接命名的專業。對此，國內可以增設人工智能領域一級學科和二級學科，以加快學科建設，增強人才培養。近期，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》就指出，要“完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設，盡快在試點院校建立人工智能學院，增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。”2017年，北京航空航天大學宣布在該校軟件學院設立全國首個人工智能專業，開國內之先河。

高校 AI 專業招生：應關注理科素質，綜合評判

● 國外：關注理科素質，綜合評判

國內外大學在本科招生時，會對學生高中時期的課程成績及類別提出要求，注重理科課程，例如數學、物理等。

以人工智能頂級院校卡內基梅隆大學的本科招生為例，需要學生在高中時期修過4年英語、4年數學、1年物理學、2年化學生物或計算機科學、2年外語以及3個選修課。國內大部分以高考成績為錄取標準，一般錄取理科考生，也有部分學生通過保送的方式入讀。

高校研究生招生時，更加看重學生的學術能力和實踐能力。

不同課程標準不同，例如工程碩士（國內專業型碩士）側重實踐運用，為就業做準備，而科學碩士（國內學術型碩士）和哲學博士更加側重學術研究能力。除了基本的成績要求外，大都要求學生有良好的實習經歷或者論文發表。而申請AI相關專業，大部分需要強硬計算機和數學相關背景，甚至對AI項目經驗都有所要求。

● 中國：分數成敗，欠缺實踐有失偏頗

國內大學本科招生時，主要是通過高考。光憑借考試分數去評判學生能力，對于能力傾向還未有一套明確的衡量篩選標準。

而對于研究生招生，我國也設有專業碩士和學術碩士之分，前者側重就業，后者側重科研。研究生招生途徑包括推薦免試和統考兩種。前者根據學生本科時的成績、獎項以及面試表現給予評定，后者通過文化課考試與面試決定是否錄取。但和國外評選標準仍有較大差距。

高校 AI 課程設置：計算機科學是基礎

● 國外：系統完善，學科交叉精耕細作

一般而言，涉及人工智能的專業有計算機科學、電子工程、自動化、軟件工程等，這些專業隸屬于工學大類。

對于本科來說，主要課程包括數學和計算機課程，例如基本的編程語言、算法設計、操作系統、數據結構、邏輯、概率論和數理統計等。同時為本科生提供一些AI領域的基礎課程可供選修。例如卡耐基梅隆大學的本科課程主要包括：計算機科學、 數學與概率論、工程與自然科學、人文社會科學這幾個方面。必修課程如下：

碩博方面的課程設置會更加專注細分領域。而且碩博課程一般比較靈活，學生可根據自己的情況制定自己的課程表。例如卡耐基梅隆大學的碩博課程包括人工智能、生物計算、計算機和網絡安全、人機交互、信息管理和分析、移動和互聯網計算、實踐計算、軟件理論、系統、理論計算機科學、機器人等。

● 國內：未成體系，師資力量嚴重欠缺

中國高校在AI領域一般設有計算機科學學院與軟件學院。

在培養方式上，前者軟硬件相結合，側重研究；后者以軟件為主，側用應用。兩者區別如下：

同時，二者在計算機技術領域互有交叉融合。

以北京大學為例，在人工智能領域的課程設計包括計算機技術、軟件工程、微電子、自動化等軟硬件等方向。但縱向來看，并沒有形成系統的課程培養體系，這對于學生的成長和學校的長遠發展都不利。