admin 又到了学校招生季。用人单位发布的2026年春季校园招聘公告显示，许多企业和机构普遍在寻找人工智能（AI）和大数据等领域的技术人才。培养人工智能人才不仅是产业转型升级的迫切需要，而且可以有效打通创新链、产业链、人才链，为教育技术人才融合发展注入强劲动力。近年来，日本人工智能人力资源开发取得了显著成果。逐步形成“官、学、企”合作的教育格局，各地区、各学院的实践形式日趋多元化。例如，广东省主动启动中小学人工智能教育“2+1”计划。深圳职业技术学院科技大学与华为联合成立人工智能技术产业大学，形成“产业需求+技术攻坚”的特色模式。江西省31所高校开设了人工智能相关专业，5个省份建立了现代产业水平大学，8个专业入选国家一流大学专业，实现了人才供给与地方产业精准对接。辽宁省计划实施“创业与技能发展”行动，建设3至5个省级人工智能领域高技能人才基地，每年培养3万多名技术技能人才。据统计，目前全国有600多所高等院校、2200多所技工学校开设人工智能相关专业，人力资源开发规模和质量同时，情况也在改善。同时，随着《新一代人工智能发展规划》、《关于深化产教融合的若干意见》、《关于全面实施‘人工智能+’行动的意见》等一系列政策的出台，确立了人工智能人才培养的战略定位，建立了校企合作办学框架，完善了学校整体人才发展路径。培养人工智能人才已成为各国战略竞争的核心。 StatesUnidos走的是“全校渗透+跨学科融合+市场引领”的路径。人工智能教育贯穿整个学年。斯坦福大学、麻省理工学院等大学正在建立跨学科的人工智能研究机构。孔帕尼像谷歌和微软这样的公司积极参与课程设计和共同创建实验室。通过“问题导向”的项目体系，无缝对接市场需求和学术创新。我会附上它。德国深耕“双元制”传统，利用补贴政策鼓励企业参与，构建“大学理论教育+企业实践培训”双轨体系。西门子和博世等公司已与大学共同制定标准并开发课程，以培养完全符合工业 4.0 需求的劳动力。我国人工智能人才培养还存在一些有待解决的问题。例如，需求与供给适应脱节，课程体系升级滞后于大规模模型、多模态等技术迭代，理论教育与商业实践、前沿应用脱节等。基础设施建设滞后，人力资源综合供给不能适应产业发展的需要。又如学科壁垒尚未打破，人工智能与数学、计算机科学、生物学等领域融合不深，跨学科培养机制不完善，难以培养多学科视角的创新人才。此外，支撑体系薄弱，大学教授缺乏行业和前沿研发的实践经验，企业专业人员参与教育的动力不足，缺乏实践培训平台、计算资源和现实场景。人力资源考核“重作业、轻练习”，与整个学期衔接不顺畅。中小学人工智能认知情况人才队伍薄弱，人才早期培养机制不够。为了解决这些问题，政府、大学和企业必须共同努力，填补人工智能人才缺口。加强统筹协调，夯实制度基础。将人工智能人才发展纳入国家和地方特种部队规划，完善教育、科技、工业和信息化等部门协调机制，统筹教育资源与产业需求。对深度参与产教融合的企业给予税收优惠和研发补贴。设立人工智能人才发展专项基金，帮助学校和企业共同建设跨学科平台和实训基地。加快人才评价认证体系建设，发展人才制定智力人才能力标准，推动学历与职业资格联动，将伦理治理融入培养全过程。深化教育改革せ、人材教育における确实固たる地位を筑く。消除院系间壁垒，建设“人工智能+制造”、“人工智能+医学”等跨学科研究机构，推进本科、硕士、博士教育。新增大规模模型应用、多模态交互等前沿课程，收集动态“活页素材”，实现教育与技术进化的共振。深化校企合作，将行业场景、科研项目融入教育，共建共享实验室和算力平台。优化评价方向，降低学术出版物权重，纳入学术成果等将技术改造和产业服务纳入师生评价发展的基本指标，参与培训方案和课程设计的整体制定，灌输公司的标准和工作。课堂能力要求。向高校开放算力资源、应用场景和非敏感数据，共建联合研发中心，针对技术问题开展项目化重大问题教育。完善人才激励渠道，建立实习就业“中班列”、青年人工智能人才扶持计划、绩效转化奖励机制，构建可持续的“人才开发、利用、成长”生态系统。通过培养人工智能人才，共同促进教育与科技人才融合，我们将做出重要贡献。我们将解决我国在新一轮全球科技竞争中构筑持久优势的战略举措。 (この记事の出典：経済日报作者：金金彪周建华)
（编辑：胡峰）