去年年底国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能与制造业融合发展白皮书2020》显示 ， 目前中国人工智能人才缺口已经达到了30万 。 加强本科教育与产学研联合人才培养 ， 是满足人工智能人才需求的核心方式 。
在这一强劲的时代需求引导下 ， 2018年4月 ， 教育部研究制定了《高等学校引领人工智能创新行动计划》 ， 并研究设立人工智能专业 。 2019年3月 ， 全国有35所高校获得了首批“人工智能”专业建设资格。 仅仅过去了两年 ， 目前全国已经有超过300所高校成立了人工智能专业或人工智能学院 。
“忽如一夜春风来”的规模化建设之后 ， 高校人工智能学院如何持续发展？产学研一体化如何推动AI技术前进？最新的AI技术成果如何与高校科研、教学结合？等等一系列问题有待于产学各界携手解答 。 10月23日 ， 全国30余所顶尖高校的40多名院长、专家、教授齐聚成都 ， 共同参加了华为云AI院长峰会 ， 探索如何加速人工智能前沿理论成果转化 ， 以及建设复合型人才培养和学科的新模式 。

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相比于众多产学结合方向的AI峰会 ， 这次活动具有很多显著不同 。 比如院长们与华为云的AI专家、企业负责人 ， 讨论的不仅仅是基础的产学合作、产学共建 。 而是更多聚焦于最前沿的AI技术和平台如何进入学校中深化发展 ， 推动AI人才培养与AI赋能科研应用的全面发展 。 比如盘古大模型、知识计算、AI求解器这些全新技术能力在高校与学术领域的落地应用与合作搭建 。
或许从中可以看出 ， AI领域的产学研合作已经来到了新的阶段 ， 合作正在逐步深化与立体 。 在这次峰会当中 ， 我们可以重新理解AI产学合作的一系列全新价值 ， 以及各方携手推动AI前进的大道维常 。
高校与产业 ，
携手共建AI的大势所趋
AI是时代机遇 ， 也是家国重器 。 从“新基建”体系到数字中国行动 ， AI技术与产业都被放在首屈一指的位置上 。 AI专业与AI学院在中国的高速建设 ， 足可见国家与社会对这一领域的极大重视 。
也正因为新一代人工智能的战略契机至关重要 ， 这一领域应该融会贯通各方力量 ， 确保发展效率与发展方向万无一失 。 只有各方统筹兼顾 ， 才能形成取长补短 ， 互通有无的战略格局 。
中国工程院院士、鹏城实验室主任、北京大学信息科学技术学院院长高文院士 ， 在峰会致辞中重申了中国AI发展的四个长板与四个短板 。
四个长板是中国有非常好的政府政策支持、丰富的数据资源、丰富的应用场景、大规模的青年人才群体；四个短板包括原创算法有差距、传感器方面较弱、缺乏有国际影响力的AI开放开源平台 ， 以及高端人才不足 。
想要实现中国AI的扬长避短 ， 就不可避免需要推动产学研高度结合 ， 高效配合 。 比如扬长方面 ， 青年人才群体需要高校来培养 ， 而企业能够提供数据资源与应用场景帮助人才培育；避短方面 ， 企业可以推动算法、平台方面的产业进步 ， 而这些能力汇聚于高校 ， 又可以推动高校人才教育、基础科研与高端人才培养能力的加强 。
这种视野下 ， 产学研各界的“一盘棋”思维是中国发展新一代人工智能体系的制胜所在 。 AI的出路在于将不同学科、不同行业、不同产学研区位的力量整合起来 ， 这也都需要不断加强高校与企业的合作与交流 。
浙江大学计算机学院教授、教育部人工智能协同创新中心主任庄越挺认为 ， 高校培养AI人才是义不容辞的责任 ， 也肯定是AI人才培养的主战场 。 浙江大学对AI人才培养设置了本科的人工智能专业；搭建了高端人才培养AI+X模式 ， 推动AI的交叉人才教育；同时也从科技产业中吸收来自应用的驱动力 。