中国高校人工智能专业建设状况如何？

总体而言，高校人工智能专业建设起步晚，底子薄，目前占全国普通高校总量比例三分之 一左右。

1.中国高校人工智能专业建设状况

迄今为止，我国共有 535 所普通高校成功备案人工智能本科专业。2023 年教育部公布全国 38 所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2022 年教育部公布全国 59 所普通高 校成功备案“人工智能”本科专业，2021 年教育部公布全国 95 所普通高校成功备案“人工 智能”本科专业，2020 年教育部公布全国 130 所普通高校成功备案“人工智能”本科专业， 2019 年全国 180 所普通高校成功备案“人工智能”本科专业，2018 年全国 35 所普通高校成 功备案“人工智能”本科专业。当前，我国高校人工智能专业建设工作处于稳步推进阶段。 但总体而言，高校人工智能专业建设起步晚，底子薄，目前占全国普通高校总量比例三分之 一左右。

2.中国高校人工智能专业培养目标

中国高校人工智能专业的培养目标主要集中在以下几个方面： （1）培养扎实的理论基础：高校致力于培养学生具备坚实的人工智能基础理论知识， 包括机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术领域，确保学生能够理解并掌握 AI 的 基本原理和技术框架。 （2）强化实践能力：通过实际项目和实验课程，培养学生的动手能力和工程实践能力。 高校与企业合作，提供实习和项目机会，使学生能够在真实环境中应用所学知识，解决实际 问题。 （3）提升创新思维：鼓励学生进行自主创新和研究，培养他们的创新思维和能力。通 过科研项目、创新竞赛和跨学科合作，激发学生的创造力，推动他们在 AI 领域提出新思路 和新方法。

（4）注重伦理和社会责任：AI 教育不仅关注技术层面，还强调伦理和社会责任，培养 学生在 AI 技术应用中的道德意识和社会责任感。确保学生能够考虑技术对社会的影响，做 出有益于社会的技术决策。 （5）培养国际视野：通过国际交流项目和合作研究，拓展学生的国际视野。使学生了 解全球 AI 技术的发展动态，提升他们在国际舞台上的竞争力和合作能力。 （6）培养复合型人才：高校采用“人工智能+X”的培养模式，结合学科交叉发展特点， 培养具备多学科知识的复合型人才。这样，学生不仅掌握 AI 技术，还能够在其他领域应用 AI，实现跨学科的创新和发展。

这些培养目标旨在为国家和社会培养具备理论基础、实践能力、创新思维、伦理意识和 国际视野的高素质人工智能人才，推动我国在 AI 领域的全面发展。 新质生产力发展的时代背景下，中国高校培养新质人工智能人才的核心目标在于帮助学 生铺设一条通往卓越职业生涯的坚实道路，确保每位学生都能拥抱高质量的就业机遇。我们 憧憬并实践着一种革命性的教育模式，鼓励在校大学生以 AI 为舟，以学习为帆，不仅深入 学习 AI 的精髓，更要在实践中驾驭 AI，勇于创新，探索“AI+”的无限可能。

高校需要精心打造的是一群拥有前瞻性思维与广阔视野的新时代“AI+”精英，他们不仅 精通人工智能的尖端技术，更具备重塑生产力格局的洞察力与创造力。这些未来的引领者， 将 AI 技术视为解锁各行业转型升级的金钥匙，他们深知如何将 AI 深度融入教育、医疗、制造、金融等各个领域，激发前所未有的价值创造，推动社会生产力向智能化、高效化飞跃。 高校培养的新质 AI 或 AI+人才，不仅是 AI 技术的驾驭者，更是跨界融合的推动者，他 们将站在时代的前沿，用创新的火花点燃行业变革的燎原之势，成为驱动产业升级、引领改 革创新的中流砥柱。在他们的努力下，一个更加智能、高效、可持续发展的未来图景正徐徐 展开，等待着被探索与实现。

3.中国高校人工智能专业课程体系建设

中国高校在人工智能专业的课程体系建设方面取得了显著进展，体现出多样化和系统化 的特点，具体情况如下： 核心课程设置：多数高校在人工智能专业中设置了一系列核心课程，涵盖了人工智能的 基础理论和技术应用。这些课程包括：（1）机器学习：教授基本算法和模型，强调数据驱 动的学习方法；（2）深度学习：重点介绍神经网络及其应用，如卷积神经网络（CNN）和循 环神经网络（RNN）；（3）自然语言处理：涉及语言模型、文本处理和语义理解等；（4） 计算机视觉：包括图像处理、目标检测和视觉识别等技术；（5）数据挖掘：教授如何从大 量数据中提取有价值的信息。 实践与项目课程：为了增强学生的实践能力，许多高校在课程体系中增加了实践和项目 课程。通过实际项目、实验课程和企业实习，学生能够在真实环境中应用所学知识，解决实 际问题。例如，南京大学的 AI 课程体系中包含多个实践课程，鼓励学生进行项目研究和创 新。

跨学科课程：一些高校采取“人工智能+X”的课程模式，结合其他学科的内容，培养复 合型人才。例如，部分高校开设了智能科学与技术、智能医学工程、智能制造工程等跨学科 专业课程。这种模式有助于学生将 AI 技术应用到其他领域，实现跨学科的创新和发展。 拓展学生国际视野的国际合作和交流项目的优化措施与建设进展：一些高校积极构建全 球合作网络，与多国顶尖学府和研究机构建立长期合作关系，为学生提供多元化的国际学习 与研究平台。同时高校积极实施双向交流计划，既邀请国际知名学者来华讲学，也派遣本国学生和教师赴海外交流学习。通过这些优化措施，中国高校在人工智能专业的国际视野与交 流方面取得了更为显著的进展，为学生和整个 AI 领域的发展带来了长远的影响。

以下是具 体的优化成果描述：  国际视野拓展： 学生通过参与国际项目和研讨会，不仅深入了解了国际 AI 技术的 发展趋势，还增强了跨文化交流和合作的能力。  科研合作加强： 教师和研究人员通过国际合作，共同发表了大量高水平的学术论 文，推动了 AI 技术的创新发展。  人才培养国际化： 培养出了一批具有国际视野和竞争力的 AI 专业人才，他们在国 际舞台上展现了出色的专业能力和沟通技巧。  资源共享与平台建设： 通过国际交流，高校共享了教育资源，建立了联合实验室 和研究中心，为学生和研究人员提供了国际化的学习和研究环境。

教师培训与资源建设：由于人工智能学科的迅速发展，高校还注重对教师的培训和资源 建设。许多高校通过教师进修、引进专家以及与企业合作等方式，不断提升师资力量和教学 水平。 中国高校在人工智能专业课程体系建设方面的努力，旨在培养具备扎实理论基础、强大 实践能力、创新思维和国际视野的高素质人工智能人才。这些课程体系的不断优化和完善， 将为中国在 AI 领域的全面发展奠定坚实基础。

4.中国高校人工智能专业教材建设

人工智能专业教材建设在高校教育中扮演着至关重要的角色。高质量的教材能够系统地 呈现人工智能领域的基本概念、核心理论和关键技术，帮助学生建立全面、系统的知识框架。 教材的规范化有助于不同高校在教学内容和质量上保持一致，从而提高整体教育水平。专业 教材结合最新的科研成果和技术发展，确保学生学习到前沿的知识和技能。这对于培养具备 国际竞争力的高素质人工智能人才尤为重要。通过教材更新和引进新技术，教师可以提供更 高质量的教育，满足快速发展的科技需求。高质量的教材不仅包含理论知识，还应包括丰富 的实践案例和项目示例，帮助学生将所学知识应用于实际问题中。这种理论与实践相结合的 教学方式，有助于培养学生的创新能力和解决问题的能力。

中国高校在人工智能专业的教材建设方面采取如下措施： （1）教材编写与出版：近年来，越来越多的高校教师和企业技术专家加大了人工智能 专业教材的编写队伍中，人民邮电出版社、清华大学出版社、高等教育出版社等陆续推出了 一系列的结合不同层次、不同区域高校教学的人工智能教材。例如焦李成编版《人工智能通 识基础》、莫宏伟版《人工智能导论（第 2 版）》、赵卫东版《机器学习（第 2 版）》、邓 建华的《深度学习——原理、模型与实践》、周庆国版《自然语言处理技术与应用》等一系 列的精品教材逐步成为高效课堂教学支撑。 （2）企业合作与资源共享：一些高校与企业合作，利用企业的技术优势和资源，共同 开发教材。例如，与大型科技公司合作，共同编写和发布的《计算智能》《脑科学导论等》人工智能教材，结合了最新的行业技术和实践经验，使学生能够接触到前沿的 AI 技术。

（3）数字化与在线资源：随着信息技术的发展，越来越多的高校开始利用数字化资源 和在线平台进行教材建设。例如，通过建立在线课程平台和资源库，学生可以访问丰富的学 习资料和实践案例。这种数字化教材的形式不仅方便了教学，也提高了学生的学习效果。 （4）标准化与统一性：尽管取得了一些成就，人工智能教材的标准化和统一性仍需加 强。目前，不同高校使用的教材在内容和质量上存在较大差异，部分教材内容还未能完全适 应快速发展的 AI 技术和应用需求。 （5）师资培训与教材更新：为了保证教材的质量和实用性，高校还需不断加强师资培 训和教材更新。通过定期的教师进修和培训，确保教师能够掌握最新的 AI 技术和教学方法。 同时，教材内容需要根据技术发展和行业需求及时更新，以保持其前沿性和实用性。 通过以上措施，中国高校在人工智能专业的教材建设方面取得了一定的进展，但仍需不 断努力，以培养符合社会需求的高素质人工智能人才。