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科技的发展核心之一在于研发人才的数量和水平，而这一条件取决于国家的人才培养体系，即教育系统。完善系统的教育体系能够为科技发展强力续航，提供源源不断，规模庞大的专业人员和研究人员。
目前，全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，AI领域的人才数量约有10万人。其中，有6000多名AI领域的学者，以及7万余名AI相关专业在读硕博研究生以及其他。每年AI相关领域硕博毕业生约2万名。
在这367所高校中，美国拥有168所，占据全球的45.7%，独占鳌头，加拿大、中国、印度、英国位于第二梯队。
人工智能领域学术能力排在世界前20的学校中，美国占据14所；排名的前八个席位都为美国所占据。雄厚的学术研究实力，帮助美国在人工智能领域取得了首屈一指的地位。而其他国家，在学术能力上与美国差距巨大，如何发展AI教育，是值得思考的问题。
与人工智能领域相关的专业包括计算机科学、电子工程、自动化、软件工程等，这些专业都隶属于工学这个一级学科。国内许多高校的计算机系、电子系、自动化系等院系都进行人工智能领域的学术研究。
例如清华大学研究人工智能的教师主要都集中在计算机系、交叉信息研究院、软件学院和自动化系等工程类院系，北京大学研究人工智能领域的院系主要有信息科学技术学院。我国设有人工智能研究方向的高校及其相关院系机构如下表所示。
与国内大学类似，国外大部分高校也将人工智能设在了计算机系、电子工程系或自动化系的专业方向中。其中麻省理工学院、康奈尔大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校等高校还建有人工智能实验室。然而国外也有些高校的人工智能专业与认知科学紧密联系。例如在宾夕法尼亚大学，AI方向的学生可以学习计算机与认知科学的双学位。在伦斯勒理工学院，人工智能学科是认知科学的一部分，著名的伦斯勒人工智能和推理实验室也设立在这里。
比起国外高校，国内高校的AI起步相对较晚。
例如MIT的计算机实验室创办于1963年，人工智能实验室创办于1959年，两个实验室在2003年正式合并为MIT人工智能实验室CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)。如今，它已经成为MIT最大的实验室。斯坦福大学的人工智能实验室成立于1962年，50多年来一直推动着人工智能教育。卡内基梅隆大学在1979年就成立了机器人学院，专门在机器人科技领域进行实践和研究。而国内清华大学智能技术与系统国家重点实验室正式成立于1990年，是国家第一批成立的国家重点实验室之一,也是现在唯一以人工智能命名的国家重点实验室。
在国外，有些高校还专门开设了人工智能相关专业，例如斯坦福大学计算机学院下的人工智能、人机交互专业，CMU计算机学院的计算机视觉、机器人科学专业。
而国内则鲜有以人工智能直接命名的专业。对此，国内可以增设人工智能领域一级学科和二级学科，以加快学科建设，增强人才培养。近期，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》就指出，要“完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快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博士、硕士招生名额。”2017年，北京航空航天大学宣布在该校软件学院设立全国首个人工智能专业，开国内之先河。
● 国外：关注理科素质，综合评判
国内外大学在本科招生时，会对学生高中时期的课程成绩及类别提出要求，注重理科课程，例如数学、物理等。
以人工智能顶级院校卡内基梅隆大学的本科招生为例，需要学生在高中时期修过4年英语、4年数学、1年物理学、2年化学生物或计算机科学、2年外语以及3个选修课。国内大部分以高考成绩为录取标准，一般录取理科考生，也有部分学生通过保送的方式入读。
高校研究生招生时，更加看重学生的学术能力和实践能力。
不同课程标准不同，例如工程硕士（国内专业型硕士）侧重实践运用，为就业做准备，而科学硕士（国内学术型硕士）和哲学博士更加侧重学术研究能力。除了基本的成绩要求外，大都要求学生有良好的实习经历或者论文发表。而申请AI相关专业，大部分需要强硬计算机和数学相关背景，甚至对AI项目经验都有所要求。
● 中国：分数成败，欠缺实践有失偏颇
国内大学本科招生时，主要是通过高考。光凭借考试分数去评判学生能力，对于能力倾向还未有一套明确的衡量筛选标准。
而对于研究生招生，我国也设有专业硕士和学术硕士之分，前者侧重就业，后者侧重科研。研究生招生途径包括推荐免试和统考两种。前者根据学生本科时的成绩、奖项以及面试表现给予评定，后者通过文化课考试与面试决定是否录取。但和国外评选标准仍有较大差距。
● 国外：系统完善，学科交叉精耕细作
一般而言，涉及人工智能的专业有计算机科学、电子工程、自动化、软件工程等，这些专业隶属于工学大类。
对于本科来说，主要课程包括数学和计算机课程，例如基本的编程语言、算法设计、操作系统、数据结构、逻辑、概率论和数理统计等。同时为本科生提供一些AI领域的基础课程可供选修。例如卡耐基梅隆大学的本科课程主要包括：计算机科学、 数学与概率论、工程与自然科学、人文社会科学这几个方面。必修课程如下：
硕博方面的课程设置会更加专注细分领域。而且硕博课程一般比较灵活，学生可根据自己的情况制定自己的课程表。例如卡耐基梅隆大学的硕博课程包括人工智能、生物计算、计算机和网络安全、人机交互、信息管理和分析、移动和互联网计算、实践计算、软件理论、系统、理论计算机科学、机器人等。
● 国内：未成体系，师资力量严重欠缺
中国高校在AI领域一般设有计算机科学学院与软件学院。
在培养方式上，前者软硬件相结合，侧重研究；后者以软件为主，侧用应用。两者区别如下：
同时，二者在计算机技术领域互有交叉融合。
以北京大学为例，在人工智能领域的课程设计包括计算机技术、软件工程、微电子、自动化等软硬件等方向。但纵向来看，并没有形成系统的课程培养体系，这对于学生的成长和学校的长远发展都不利。
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