导语：
信息的洪流势不可挡。
-2018年，人类创建、捕获、复制和消耗的数据总量为33 ZB。
-2020年，这一数字增长到59 ZB。
-2025年，预计将达到令人难以想象的175 ZB
我们在迎来数据量几乎是指数式增长的同时，进入了AI人工智能的大规模应用时代。如今的互联网原住民，尤其00后的人工智能时代原住民，他们与信息数据的关系就像是鱼和水，从小耳濡目染，浸润在线上生活中。
AI对于人类社会来说，是一场工作的革命。未来10年，会有千万家创业公司把人工智能融入传统行业，从而诞生一大批新的卓越企业，人工智能时代原住民将大有用武之地。
这意味着工作革命的背后，依赖于一场教育的改革来完成劳动力转型。
而AI人才市场既需要一线摸爬滚打的工程师，也要有能够开辟新的方向的高层次人才，这才能构成一个完整的AI人才良性循环的生态。对于产生人才的重要战地——高校而言，如何让老师和AI相遇，实现这条生命线的第一次交接？
在这个刚刚结束的暑假，百度作为国内AI企业头雁，在以往多次尝试和活动基础上，联合多所高校和相关机构开启了AI师资培训高校行活动，为高校培养、输送人工智能师资力量做了一个好的示范。
在即将到来的教师节之际，桃李财经将从数位老师的亲身体验，以及“1堂好课、2方老师、3端连接”三方面一一详说，也向这些持续探索AI教育之路的老师表示敬意。
桃李财经「产业观察」的第37篇。
主笔/ April
内容架构师/ 丹丹
出品/ 桃李财经
【一】
AI教师助手、AI人机共教、AI作业减负
未来三年，“AI+”教育市场的大爆发
库兹韦尔在《奇点临近》一书中提到：
“人类创造技术的节奏正在加速，技术的力量也正以指数级的速度在增长。指数级的增长是具有迷惑性的，它始于极微小的增长，随后又以不可思议的速度爆炸式地增长。”
如果以1956年的达特茅斯会议作为起点，AI并不算新生事物。但随着深度学习的兴起，爆炸式增长苗头的出现。围绕AI的战争，开始从科学探索转变为一场关于争夺时间窗口的较量。
一夜之间，AI成了最先进生产力的代表，甚至有媒体认为：“如果不升起人工智能的桅杆，就会错过本世纪最强劲的东风”。
这场角逐最直白的表现就是围绕AI人才展开的争夺。毕竟随着人工智能技术的快速发展，对相关人才的需求急剧飙升。全世界热门职位中，AI研究人员排名已经上升到第四，中国对该职位需求则在所有国家中排名第一。
即便作为最主要的人才净流入国，据2019年领英人才数据库统计，中国的AI人才总数仅为5万，而同一年，我国人工智能企业数量超过2600家，企业普遍反映缺乏人工智能人才，最缺乏的职位是AI研究人员和智能专家。
而在工业领域，存在一个正常人才结构比例“1:10:100”，即 1 个科学家、10 个工程师、100 个技能人才。如果按照这个模型去估算，有业内人士认为：国内各行业的AI人才缺口至少有百万。
“一才难求”，这显然是仅仅通过争夺现有资源无法解决的问题，培养产业型人才逐步被提上日程，推行AI教育势在必行。
近3年来，教育部批准了国内300多所大学的人工智能与大数据专业开设。相对于2015年，2018年清华大学AI相关课程注册人数3年增长了4倍。当然，这也符合在全球大学中的增长趋势，人工智能已迅速成为北美计算机科学博士学位学生中最受欢迎的专业，其学生人数是第二大最受欢迎的专业（安全/信息保障）的两倍。
政策的信号亮起，作为引领未来的战略性技术，未来三年，AI+教育将迎来市场应用爆发期。但从现实来看，AI人才的培养缺口之大和培养难度之高，让教育和市场需求之间还有很大的鸿沟需要跨越。
首当其冲的是AI教育的师资问题。一方面学校无法快速实现扩充，另一方面也面临着人才流失的窘境。2004年至2018年间，谷歌、DeepMind、亚马逊和微软从美国大学重金聘请了52名终身教授，其中，仅2018年就有41位人工智能教授选择离开校园。在新生力量中，在美国取得人工智能博士学位后返回中国的毕业生中，有40%选择了去私营公司。
这种趋势为AI教育指明了两个方向。第一，AI教学必须结合AI教师助手、AI人机共教等产品，放大教师的生产力；同时改造传统学科使之与AI技术尽早结合。第二，必须走产学研结合的道路，拉近学术环境和产业环境的距离，与具有人才优势、实践优势的科技企业联动，解决缺项目等问题。
“AI技术要看百度”。IT领袖峰会上，有行业大佬如是说。
2013年的百度深度学习研究院（IDL），其后的“all in AI”战略，在将近十年里给百度攒下不少本钱，也让其成为了最适合介入AI教育、尤其是高层次教育扮演连接产业端、校园端的的角色，符合国家产业战略方向。
在产学研结合的新尝试中，完全由企业牵头的并不多，潜在巨大市场空间的大背景下，百度出面攒局。面向高校进行专业共建、课程教材合作、案例分享，为高校师资提供人工智能培训，面向企业和社会开发者提供不同层次进阶式培训，丰富的AI竞赛“以赛促学”、各类奖学金和基金起到激励嘉奖作用……近年来，百度在AI人才培养上已积累了丰富的经验和资源。
不久前的百度世界大会上，百度CTO王海峰宣布成立百度松果学堂，正是对这些探索的梳理和升级。其中包括师资培训、AI基础课程、实践教学、技术竞赛、产业实训、科研基金等在内的各项人才培养举措，力图全方位保障各阶段开发者的 AI 学习与实践，新的AI人才生态图已徐徐展开。
为高校培养、输送人工智能师资力量，是为AI人才埋下的一颗颗火种。如何从师资入手解决高校学生求职难、企业招聘难的两难局面，如何面对全社会的AI人才培养，这个重担百度如何挑起？
【二】
1堂好课、2方老师、3端连接
培养多少学生，就要培养多少老师？
在中国做人工智能，没有人不知道百度飞桨（PaddlePaddle），它是国内首个自主研发、开源开放、功能丰富的产业级深度学习平台。
事实上，百度依托飞桨平台在今年推出了《AI人才产教融合培养方案》，在内容、合作、服务等层面展开了产学实践。这个夏天，百度飞桨联合哈尔滨工业大学、哈尔滨工业大学（威海）、天津大学、北京理工大学、上海交通大学、重庆大学、厦门大学、湖南师范大学7所高校进行暑期共探 AI 教学新模式的师资培训。这系列活动也是培养方案中的重要一环。
作为企业方，此次百度不仅拿出内部多位优秀的AI工程师，同时提供教学资源、课程、案例、培训平台和实践平台，为AI教育人才的推动提供了一个可以参考的范本。
桃李财经将从三个方面拆解百度的AI师资培养模式：
“1堂好课”：扎根人工智能专业，全新拥抱人文社科
高校的AI师资，是中国AI人才培训的生命线，这意味着一场双向奔赴：企业走到讲台前，老师回归课桌前。
上百所国内高校近几年纷纷开设AI和大数据专业为AI人才培养添砖加瓦，但AI教学经验、教材、实践平台稀缺等问题制约着高校开设AI相关专业与课程。把实验果实带回相关AI学科的高校实验室，是首要任务。
根据行动学习理论中的“721”原则，人要掌握一门技能，需要有10%的时间学习知识和信息，70%的时间练习和践行，还有20%的时间与人沟通和讨论。这是AI人才培养上的关键佐证。
“教学和科研中，对于AI项目来说，算法几乎是灵魂。”哈工大站活动的参训老师刘美玲表示，“学生在接触一个新领域的启蒙阶段，容易被复杂的理论打消学习的热情和积极性。现有实验的部分，过于笼统，实践操作全靠模仿。缺乏创造力和想象力。”
因此，刘美玲十分看重人工智能教学中的实践环节。此次高校师资培训恰好让她了解更多现有算法框架及其应用，特别是开设的自然语言理解处理方向的理论和实践课程，从另一个角度为她补足了急需的技术知识和平台实践。
有同样体会的，还有任教于哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院的老师苗世迪。他最近正在带领学生钻研智慧医疗，特别是关于癌症预测建模和癌症转移预测建模。苗世迪此行的目的非常清晰，在完成临床病例的结构化数据分析后，下一阶段需要攻克的就是图像识别。
“高校的学者、科研人员在了解前沿行业的发展状况、新技术的时候，非常需要和百度这样的AI企业多多接触。”像苗世迪一样的不少老师，都在努力学习更新、更深入的人工智能知识，完成自己的课题研究同时，更好地授课于学生，为了吸引更多人才扎根家乡。
湖南师范大学信息科学与工程学院人工智能系教师江沸菠，两年前就曾参与过教育部指导、信息技术新工科产学研联盟和百度等共同发起的全国高校深度学习师资培训。
从师资培训回去，江沸菠利用飞桨除了指导学生参与人工智能比赛收获好成绩，自己也从师资培训中生出更多教学灵感，与同事基于飞桨设计的「新冠肺炎背景下人工智能辅助疫情防控教学案例」，获得全国计算机类课程实验教学案例设计竞赛的二等奖。这场双向奔赴的课堂正在给更多的学校、老师看到AI教育中的想象力。
而在学科交叉日益复杂的今天，AI师资学习必然会进一步外延，这不仅包括计算科学背景的人才，更需要兼具计算科学和社会科学素养的人才。
在暑期的系列师资培训活动中，有一场极为特别：众多来自全国各地高校的人文社科教师，居然聚在一起学习决策树、知识图谱、Python语言。这就是今年7月，百度和兰州大学联合举办的“社会科学家的第一节人工智能课”—— 2021计算社会科学师资班，成为高校人文社科方面的全新尝试。
让AI更好地遇到人文社科，百度在课程设置上也做了针对性改造：聚焦机器学习、全程原理+实操、启发式分享+学员头脑风暴，并希望为人工智能在高校教育的深入与拓展提供全新思路和可能。
湖北大学新闻传播学院谷羽副教授是参加课程的青年教师之一，她认为：用理科的视角来看文科的问题，在梳理清晰逻辑的基础上，更容易推断出因果关系，也可以换一种视角去梳理自己的研究方法。
而在西南财经大学从事犯罪学研究的夏一巍副教授与辛晏毓副教授则举了一个例子：其目前正在开展的诈骗犯罪研究中，由于数据规模问题，单纯使用人工或普通文字处理的方式无法兼顾数据的准确性与处理的高效性。如何通过机器学习的方法识别诈骗手段和提取量刑相关信息，是研究的重要环节，对后续犯罪预防与量刑均衡评估意义重大。
从更大意义上开看百度的高校师资AI培训，一方面，是传统学科需要AI，来实现科研队伍人才结构和知识结构升级，另一方面，AI也需要人文的力量。
正如兰州大学哲学社会学院院长、中国哲学及宗教学教授陈声柏教授的观点：在科技和商业突飞猛进的时代，方法本身没有价值可言，我们需要在逐渐被“物化”和“技术化”的学术领域坚持警醒和思考。
“2方老师”：本校教师+百度工程师，双师联手
与以往高校深度学习师资培训不同，本次落地各高校的系列培训采用“本校教师+百度工程师”的教学方式，从理论和实操两方面提升高校教师们的AI水平。
以厦门大学的培训为例，在为期两天的授课中,来自厦门大学的教授负责人工智能理论课程,包括人工智能导论、深度学习入门、卷积神经网络结构与原理及卷积神经网络详解等；而百度工程师则参与实操环节的教学,指导学员们如何使用飞桨实现AI开发、部署。
在全部课程结束后，还将针对考评合格的学员颁发“全国高校人工智能系列课程高级研修班”结业证书，以示鼓励。
这种强强联手，不仅覆盖一线前沿的技术进展，也将大热的产业实践技术经验融入学校老师中教学，先培养老师，再让老师培养学生，实现人才培养和企业需求的精准对接。
在此基础上，百度还从内容层面联合高校出版套系教材、系列课程，开放百度及生态合作伙伴输出的产业级案例与数据集，夯实内容基础；服务层面，提供包含师资培训、AI Studio教学平台、算力支持等六大项体系化支持；此外，百度还与高校达成多类专项合作，以满足高校AI教学与实践中的多元化需求。
“3端连接”：企业+学校+学生，实现三方互通
正如图灵奖获得者约翰·霍普克罗夫特所言：当人工智能教育的“量”有了一定的发展，接下来就要注重教育的“质”。
百度在这一领域持续投入有目共睹。在面向高校的AI人才培养体系中，百度所做的事情核心功能之一就是链接：围绕学习、就业、认证、实践、比赛等环节，将企业、学校、学生连接在一起，构建一套产教融合的AI人才培养体系。
从2018年到今天，中国已经开展AI专业的高校数量已有300多所。众多高校都存在人工智能领域的办学时间短、师资力量薄弱、人工智能实践的条件缺乏等现实情况。
百度AI人才培养想要解决的，就是从量到质的跨越。在教学内容、专项合作、服务层面都与AI领军企业接轨，学生在本科阶段能在这样的平台上起步，其工程能力、实践能力，以及对产业最新动向的跟踪，都是和行业的律动一致的，也能够帮助高校培养、积累高校里的高层次师资。
培养多少学生，就要培养多少老师，这才是一个完整的AI生态。
可以说，百度系列举措，在全球AI人才培训、教育、交流等方面范，都具有启蒙、示范意义。从长期来看，对国内AI业务和技术实现产教融合，促进校企优势互补，重启人才教学培养新局面具有战略先导优势。
【三】
AI人才培养需要良性正循环
师资是第一道接力棒
在AI人才生态塑造里，师资力量是第一道接力棒。具体而言，百度发力AI师资教育剑指以下三个目标。
● 夯实人工智能布局的“基建层”
许多人都使用过百度地图语音交互导航、百度翻译、小度智能音箱等产品和服务，这些产品和业务背后都是百度AI技术能力在支持。
而在满足自身业务需求的同时，百度也看到了周围各个产业面临智能升级的节点，这也成为其布局AI基础设施的一大出发点。以飞桨等AI平台出发，赋能给各行各业的智能化转型。
想要构筑智能时代的重要基础设施，一定离不开高质量师资的源头活水。唯有以师资为起点，才能实现AI人才培养的良性正循环，夯实百度人工智能布局的基建层。
● 学术环境+产业环境的资源与人才“共享”
学术环境能够给学生前沿的理论、思考方法。产业环境能通过项目实践，让学生接触第一手的产业信息，想要培养产业人才两者不可或缺。
但无论是打造环境还是产业环境都离不开“共享”二字。
一方面，当下AI研究开放度还严重不足。据统计，只有15%的AI论文发布者会开源自己的代码，这一指标自从2016年以来，几乎没有改善。尚未发布所有代码的学术团体包括OpenAl和DeepMind。对于大型科技公司，代码通常与其私有的基础结构交织在一起，开放度比学术团体更低。
另一方面，AI不是一个仅仅集中于计算机领域单一的学科，而是涉及到多学科的生态系统，在研究层面和应用层面都具有明显学科交叉的特点。例如，正在经历“AI时刻”的生物研究，仅2020年，就有超过21,000篇相关论文发表。
在这种情况下，如果没有一个足够开放的姿态，那么对师资的培养无疑是巨大的阻碍，进而影响整个AI从技术向科学转化、向应用转化。
资源的共享，是推动“产学研”深度融合的一种突破。它打破了常规课堂教授方式，形成了以校企合作为基础，平台为载体，以企业实操商业项目为依托的教学新模式，为推动课堂教学改革提供了新思考方向的同时，也体现了企业人才培养的战略意义。
● 得人才者得天下，缩小人才供需“时间差”
高盛2017年11月发布的《全球人工智能产业分布》报告显示，2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只占5%左右。
“人工智能人才培育与业界需求的时间差，不只是在中国发生，全世界都正在发生，而且落差很大。”图灵奖获得者约翰·霍普克罗夫特表示。
从现实来看，高速发展的人工智能行业与长时间人才培养的矛盾愈发明显，成为行业最大的短板，也产生了时间差。
还是那句老话，得人才者得天下，那么如今的策略不只是瓜分市场现有人才，百度开始启动多项AI人才培养举措，用来缩短人工智能人才培育与业界需求的时间差。
这样的快速反应，让百度势头更足。开放资源、主导培训、进入高校等一系列做法，已培训了2900多位教师，共计覆盖近七百所高校，支持开设学分课的已达到200多所高校；学生在老师开课后积极参与竞赛和开发实践，为学业深造和就业打下坚实基础，甚至回到学校反哺AI教育、进入企业从事AI工作后与学校寻找AI合作的新可能……
再观产业，开源开放的产业级深度学习平台飞桨作为AI人才培养的核心，目前已经形成了繁荣的生态：创建了超过40万个AI模型，拥有开发者超过360万，服务了13万家企事业单位。
对百度来说，AI教育已经成为其新科技护城河，对中国来说显然也是。
【四】
桃李财经的思考
100+政府机构、1000+院校、10w+企业：AI的联盟效应
《第三次浪潮》的作者艾尔温·托夫勒说过一句名言：“21世纪的文盲将不再是不会读写的人，而是那些不知道如何 learn、unlearn，和 relearn的人”。
人工智能时代，这句话并非危言耸听。
上升到国家层面，AI战争中比拼的不是人才存量和科技存量，而是人才生产能力和生产体系搭建的速度。一分钟一辆坦克下生产线的国家能够打赢二战，而在培养“新物种”的AI战争中，衡量赢家的指标依然是更好、更强、更快、更早。
培养新物种需要新生态。当下，AI 技术创新活跃、产业应用规模不断扩大，各行各业需要大量的、不同层次的开发者。
百度CTO 王海峰认为，人才培养是一件需要长期投入的事。百度主办的面向高校教师专门安排对口的AI师资培训,也是百度松果学堂中的一部分。
百度松果学堂是源于产业实践的AI人才培养平台，集百度各项AI人才培养举措为一体并进行丰富和升级，受众更丰富立体，体系化加速500万AI人才培养，实现“人人皆可成为AI开发者”，提升产业造血能力。
面向中小学生，提供多类AI 课程内容、科普书籍、趣味竞赛；面向大学生提供对应 AI 课程、技术竞赛、共建的高校实训室和产业学院等；面向高校教师专门安排对口的 AI 师资培训，并提供大量算力资源辅助一线老师教学；面向不同企业开发者，不仅提供与产业紧密结合的阶段性 AI课程，还有自动驾驶、智能云、区块链等相关细分领域的培训内容。
总体来说，百度松果学堂准备了面向各类人群的AI配套教材、AI技术应用竞赛、多领域学习社区和丰富的学习基金，计划与10+学会、100+政府机构、1000+院校、100000+企业共同携手,打造AI人才培养新生态。
相信在这些技术与思想的加持下，会有更多的AI人才诞生，在这块尚未完全开发的领域里，依靠兴趣和好奇心驱动自我前行，前赴后继地去探索没人做过的事。
有人说，人工智能对人类最大的意义在于帮助我们反思‘何为人’；而教育的意义正在于帮助我们‘成为人’。或许，不是AI用在教育，AI本身就是教育，搭建体系，才是AI保持长久生命力的源泉。
参考资料：
《百度开课，助力高校AI教育上轨道》
https://mp.weixin.qq.com/s/6s9tgxEIMz4d1Mrd95lTVw
《湘江脚下AI教育是如何薪火相传的》
https://new.qq.com/omn/20210721/20210721A0B4AM00.html
《道术之间：人文社科教师为什么要学习AI？》
https://mp.weixin.qq.com/s/L0GnFnDdsHgWvvLOYEU4_w
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