采写／陈纪英
／万天南
五一前夕，吉林外国语大学老师宋小华，走到了讲台之下，当起了学生。
听说在学业上要求严苛的宋老师，如今也要像他们熬通宵“赶作业”，学生们“幸灾乐祸”起来。
宋小华参加的这场培训，是正当风口的“深度学习”。
今年3月，又有130所中国高校拿到了教育部的审批通行证，新增了人工智能与大数据相关专业，吉林外国语大学就是其一。
到了9月，宋小华作为授课老师，就将走上人工智能专业课的讲台。而在此前，他还在琢磨课程的教学大纲该怎么写。
虽然学校为此筹备了近两年，但宋小华的心里却还有点忐忑，“人工智能变化实在太快了，而且，我们老师对于人工智能的了解也仅限于某一或者某几个领域。”
这一次，宋小华和其他9位同事，浩浩荡荡一起参加了培训，“学院也是积极鼓励大家去参与培训。”
那些已经开授过相关课程的老师，同样压力不小。“上课最多讲一些原理，与实践应用距离远，学生学了之后做不出来，安装框架、布置环境这些学生不知道怎么去做,因为没有平台。”海军航空大学老师刘凯很是困惑。
新增的130所高校，加上此前全国开设人工智能专业的共三百多所院校，是人工智能生力军培养孵化的一线阵地，承担着弥补中国AI人才巨大缺口的重任。
要育人，先育师。2019年前瞻产业研究院发布的《2019年中国人工智能行业市场分析：人才缺口超500万，未来三大方面补齐短板问题》显示，目前全球共有30万AI人才储备，但只有不到1/3在高校，中国高校界更是少之又少。
因此，为高校培养、输送人工智能师资力量，是打好AI人才军备赛的首要一步。
一
缺 口
全国高等院校争相开设人工智能专业，是看到了AI人才的供不应求和长远前景。
AI人才供不应求的现实之下，人工智能人才薪资也随之水涨船高。浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室章国锋教授曾透露，过去三年间，他的学生毕业年薪从30万一路上涨到现在的40万，优秀人才更是上不封顶。
在此背景下，目前已经有300多所院校已经或者打算开设人工智能专业。
但从0到1开设新专业，对所有尝鲜的院校，既是机会，也是挑战。
宋小华感同身受，机会在于“人工智能专业的核心基础课程要重新构建，所有东西都从零开始，没有什么太多要顾虑的瓶瓶罐罐。”
压力在于，第一，师资力量不足。最近两年，宋小华和同事忙不迭参与各种培训，其次则在于招生压力。
已经有300多所高校已经或者正在开设人工智能专业，仅长春都有6所。“虽然人工智能这个专业比较火，其实我们心里没底有多少学生愿意报考”。
山东信息职业技术学院老师张磊也正在面临困惑。他所在的高职院校，于2019年开设了人工导论课程。
但难点在于，高职院校学生理论基础较少，教学目的在于应用实践而非理论研究，与此同时，教授人工智能导论的专业老师知识相对陈旧，与人工智能产业应用实践脱节。
此外，学校相关预算有限，如果从0到1搭建人工智能的实验室或者教育项目，预估需要数百万元投入，学校难堪重负。
宋小华和张磊面临的困境并非孤例，而是上述300多所高校面临的普遍痛点：AI技术更新快，备课难度大；实践性学科机房要求高；资源门槛高，实验准备难等等。
全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会主席蒋宗礼对此有所洞察。他在近期举行的全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会会议上透露，当前各大高校都在推进人工智能专业建设，但部分高校办学时间短、师资力量薄弱、人工智能资源贫乏，导致专业学生对真正知识获取甚少，难以解决实际问题。
为此，蒋宗礼的建议是，学校需要联合AI龙头企业，利用企业资源，助力高校人才培养。
二
补 “课”
面对高校人工智能教育的短板，互联网企业开始主动走到台前。
宋小华走进的课堂，就是第14期百度全国高校深度学习师资培训班。
最近几年，互联网巨头与高校开展产学研合作的案例越来越多，比如谷歌先后与普林斯顿大学、清华大学、复旦大学在AI人才培育上达成合作等，Facebook则陆续牵手哈佛大学、纽约大学等。
与上述巨头仅仅牵手“名校”不同，百度的视野则更为宽泛，其启动的项目更具有普适性和普惠性。
2018年，在教育部指导下，百度与各大院校联合发起了全国高校深度学习师资培训班，其目的在于提升中国高校人工智能教学师资水平，助力人工智能领域高端人才培养，进而推动中国人工智能行业发展。
过去两三年间，百度已经与北航、中科大、国科大、浙大、西交大、中南大学、大连理工大学和电子科大八所院校合作，联合举办了十四期线下线上培训班，覆盖了500多普通院校和高职高专院校，共培训近2000位专业AI教师，支持200余所高校开设AI学分课程。
最新一期的培训，定在百度总部内一个数百平米的球形会议室内举办。无人车在楼下来往，仿佛在给一百多名老师护航。
四天的培训结束后，各位老师的收获不同。
闫文君是从0到1的“补课”。
2015年博士毕业，来到海军航空大学教书后，闫文君发现，专业与人工智能技术的结合是大趋势。“未来各行业都是越来越趋向于智能化”。于是，闫文君在2019年开设了人工智能导论的课程。
但闫文君求学期间从未接触人工智能，“半路出家”带来的知识短板越来越凸显，“我们自学的人工智能不够系统，给学生也讲不清楚。”
人工智能发展日新月异，教学所需的内容、资源、平台也在不断更新中。闫文君意识到自己急需充电。在同事的推荐下，他参与了此次的师资培训。
四天的培训课堂上，由浅入深从人工智能导论、深度学习基础、深度学习入门的理论教学,再到实践课程，让闫文君对人工智能教学有了全面、系统的认知。
此外他还有一个特别考量，“百度飞桨是中国自主可控的平台”，满足了他对技术安全性的高要求。
而2019年参加完培训后，一度困扰刘凯的AI实践平台和算力数据问题也迎刃而解。百度飞桨与人工智能学习与实训社区AI Studio，可以很方便地进行学习资源和代码实践等操作。
回到学校后，他在课堂上使用起了AI Studio进行教学演示,学生们的理论知识也终于有了用武之地，将学习重点放到代码和模型的设置上，“我们作为老师,管理学生的代码、实验也更加方便,学生也可以根据自己提交的记录调节参数,把模型性能越提越高,很有成就感。”
来自山东信息职业技术学院的张磊，更为看重“应用”和“实践”的价值，“高职学院和普通院校不一样，实践、简单、通用，就够了”。
而百度飞桨平台已经封装好了相关算法模型，老师和学生无需自己搭建系统，就可轻松调用，“学生学起来也轻松了许多”。
上完四天的培训课后，张磊还有点意犹未尽，“安排时间有点紧，全是干货。有点囫囵吞枣的感觉，如果培训时间适当加长一点就好了。”
三
启 蒙
培训结束了，老师在人工智能领域的教育探索还在持续。
与其他受训老师大多来自高校不同，王璋是唯一一位来自K12领域的老师。
早在2017年，国务院下发的《新一代人工智能发展规划，就明确指出，未来要在中小学阶段设置人工智能相关课程。
王璋所在的江苏丹阳高级中学，则是这一领域的先行者。该学校名列2020年度“全国青少年人工智能活动特色单位”，也多次在全国信息学奥林匹克竞赛中夺得金牌。
尽管学校没有充足预算去购买先进的人工智能设备，但王璋在课堂上，用手机现场编写的APP，调用百度飞桨的应用接口，然后就能识别各种物体，还能演奏音乐等等。
“这个过程，我可以把它从零到有展示在学生的面前。学生觉得非常神奇。”
学校的不少学生，后来都在高考报考时选择了人工智能专业，还有几个学生，被清华大学姚班挑中，“这些影响是潜移默化的。”
即便是没有开设人工智能专业的高校，也越来越离不开人工智能的辅助作用，比如医学，来自北京协和医学院的老师杨啸林对此有过切身体会。
杨啸林还在求学时，生物学领域发生了一件里程碑事件。当时中、美、英、法、德、日等国家联手，耗资30亿美金，历时13年，直到2003年4月14日，终于完成了人类基因组计划的测序工作。
现在，赖于人工智能等技术，要完成一个人的基因测序，仅需耗费不到1000美元、花费几天时间，但是，如何更进一步解码基因组数据并促进广泛的临床应用，人工智能是必不可少的助力。
不仅如此，人工智能还能应用于新药研发领域，“依赖于大规模的基于计算机的药物的筛选，时间缩短几十倍，成功率提高几十个百分点。”杨啸林感叹。
尽管北京协和医学院并没有直接开设专门的人工智能课程，但是在教学中，与专业结合的人工智能应用，或深或浅都会涉及。而且，过去10年间，医学院学生对于人工智能知识体系的兴趣也越来越浓厚。
“10年前，学生可能只是浅显了解人工智能的工具如何调用，但现在，很多学生一入学，就掌握了包括Python在内的编程方法，在课余时间以及实践实验中也会主动学习、应用人工智能。”杨啸林总结。
这次培训中，杨啸林也收获了不少新知，用于优化教学。
其一，此次培训，帮助杨啸林洞察了前沿的技术细节，比如如何一层层搭建深度学习的算法模型，如何调节参数校对结果等等，对于图像处理等技术在生物医学领域的应用，有了更为细致的了解。
其次，她在信息学课程教学设计上也得到不少启发。百度专门针对AI学习者开发的人工智能学习与实训社区AI Studio，实践了“以学生为中心”的现代教学理念，线上线下、课堂内外、理论与案例深度融合，充分调动学生自主学习的能力，对学习过程进行全链路追踪，为信息学课程教学实践提供了一个范例。
而闫文君则对本期培训涉及的无人车相关技术很为关注。
在他的课程规划中，五月将开设无人车相关课程，“很多培训内容可以直接移植到我的课程里面，我看了一下框架应该是差不多的。”
四
接 轨
其实，在高科技领域，教育与技术、产业的脱轨是个老问题，人工智能领域也不例外。
哈尔滨工业大学姚鸿勋教授对此有过犀利点评，他认为，现阶段高校人才培养，一方面，研究型人才不善于提出思考新的科学问题，人云亦云；另一方面，与行业需求相适应的技术型人才不够落地接轨。
如姚教授所言，企业助力高校人工智能教育，归根结底，是要完成三个接轨。
第一，与最前沿技术的接轨。
大学注重基础理论研究，而企业通常更偏好前沿技术，一方面，企业的前沿研究可以沉淀为方法论，落地到课堂上，另一方面，高校又为企业源源不断的输送研发人才，双方联手的乘法效应明显。
因此，百度在这一领域，不舍重金，持续投入，除师资培训外，百度还面向高校提供了全套教学资源包、亿元算力支持，并与高校共建课程体系，促进跨学科人才培养等。
于是，去年10月，李彦宏提出了在未来5年内，为全社会培养超过500万AI人才的目标。师资培训便是其中一个长效举措。
其次，与AI相关应用实践的接轨。
美国卡耐基梅隆大学人工智能本科项目负责人里德·西蒙斯曾提醒，人工智能是一门跨学科专业，学生应该广泛地接触人工智能的各个应用场景，“而不仅仅是关注某些狭窄的领域，比如深度学习。”
无独有偶，人工智能企业云从科技联合创始人姚志强表示，当前的AI人才知识和经验不够丰富，实际业务场景往往需要多个技术一起用，而且需要比较强的工程能力。
第三，人才培养与就业的接轨。
高校培养的人工智能人才，仅有一小部分留校走上科研道路，大多数学生，还是将选择一线就业。
因此，作为哈工大人工智能专业的负责人，姚鸿勋教授期待“能与企业进行良好的人才需求对接，让企业真实场景进入学生培养的环节，更加适应未来的职业发展。”
而百度等企业作为人才需求方，对未来AI人才培养的方向把脉更为精准，可以助力高校因需施教。
知识有限，但教育无涯，创造无界，AI教育的价值不仅仅在于当下，更是如同埋下了一颗颗AI火种，等待燎原千里，代代薪火相传。
