国内35所名校设立 人工智能专业 附名单

AI人才缺口可以看做一个行业基本面，而在这背后，是AI科研体系的独特性，正在催动着AI人才更早与企业接触。这也间接促使AI本科生这个群体到来。

大家都在说，AI是一个高度产学研一体化的领域。但到底是怎么一体化的呢？

首先我们可以看到，今天的大多数AI应用是基于神经网络与算法达成创造性的。而神经网络的特点是结构延展。换句话说，AI的技术世界不是非此即彼，而是堆叠和嵌入的。回到人才端，这就让很多企业中的AI任务与工作，可以分派出来让独立小组完成。这让象牙塔中的师生走入企业有了绝佳的机会。而一些数据清洗、数据标记类的机器学习基础工作，更是非常适合交给“懂基础的实习生”来完成。

另外，根据相关统计，常青藤高校的AI研究成果，有超过75%最终得到了商业转化。这个比例在各学科中名列前茅。AI的特性决定了高校中的研究和企业中的研究相似度非常高，而师生的创造有很大比率可以被快速转化。这个机会对于老师、学校、学生，以及整个产业，是一个多方共赢的局面。那么第一步，还是让学生尽快进入AI的世界。

还有一个问题值得注意，今天的AI研究是要基于大量数据和算力支撑的。但是这些东西往往不存在于研究室当中，而是只见于科技企业内部。这也就要求实验室必须要到企业中去，给企业提供更多价值。而本科生的劳动和创造力，事实上是这个置换关系之一。

由这些理由，企业和学校都在期待更多学生快速组成产学研一体化的基础，让企业与学校间的循环圈层扩大。

这个意义上来说，本科生是AI前进中的必要动力。

给潜在AI本科生的一点建议

首先，综合来看今天AI的应用前景和就业基本面没有问题。但未来有不确定性，技术也在随时变化，一定要理性考虑谨慎选择。而且读了AI专业绝不意味着预定了高薪高职位。快速变化的AI可能把任何人摔下自己的马车。

其次，一定要警惕不靠谱的人工智能专业。AI的师资目前在国内是绝对的师资资源，如果你报考的学校本来在AI领域不强，也没有引进知名专家，却突然办起了AI专业，那么一定要小心为上——说不定老师还没有你懂得多。

接下来，关于AI要不要进本科的争论应该还会继续。而与此同时，关于AI要不要进高中的讨论，也已经开始进入公众视野……