張　蘇

習近平總書記在主持中共中央政治局第二十次集體學習時指出，“人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，深刻改變人類生產生活方式”，強調要充分發揮新型舉國體制優勢，堅持自立自強，突出應用導向，推動我國人工智能綜合實力整體性、系統性躍升。基于人工智能對新一輪科技革命和產業變革的驅動作用，及其本身具有的明顯創新特質和典型技術特征，發展人工智能尤其需要聚焦教育、科技、人才三個關鍵要素的對應性賦能作用，以發展人工智能教育、推動人工智能創新、培養人工智能人才的實踐實效，促進我國人工智能領域加快形成系統性“硬實力”。

一、夯基賦能：推進人工智能全學段教育布局

教育是培養人工智能專業人才、推動人工智能普及應用的基礎性載體平臺。今年4月，教育部等九部門印發《關于加快推進教育數字化的意見》，就“統籌推進大中小學人工智能教育一體化”作出部署。人工智能教育的全學段布局、一體化實施，強調以學校教育為核心，整體謀劃、銜接推進。既要堅持系統觀念，將“一體化”理念融入各學段教育進程，建立教育目標貫通確立、教育制度銜接設計、教育資源協同共享的“共同體”機制，確保大中小學人工智能教育整體性推進；又要遵循教育規律，結合各學段學生的認知水平，完善循序漸進、由淺入深的教育路徑設計，確保在“一體化”框架下體現不同學段教育內容的側重點、教育方法的針對性，實現大中小學人工智能教育層次化銜接。

推進人工智能全學段教育，重在建立各學段貫通銜接、協同共享的縱向聯系機制，以課程體系為依托、場景應用為切入點，構建適應未來發展的教育體系。小學階段突出“體驗性”，重在思維啟蒙，及時帶領學生進入人工智能場景，體驗和認識學習生活中的人工智能，激發他們對人工智能的好奇心和探索欲。初中階段突出“認知性”，積極引導學生了解人工智能的基本概念和基本原理，學會利用人工智能技術提高學習效率、解決實際問題。高中階段突出“實踐性”，構建“高中＋高校＋企業”協同培養機制，打造研學實踐體系、大中貫通課程，組織開展綜合實踐活動，培養他們的人工智能應用能力和創新潛質。大學階段突出“專業性”，統籌高等職業教育和普通高等教育人工智能相關學科專業建設，分類培養適應人工智能產業發展的技術技能人才和掌握人工智能理論與工程技術的拔尖創新人才。

二、創新賦能：推進人工智能全領域科技攻關

科技是人工智能發展的關鍵因素，人工智能發展離不開科技創新驅動。當前，在原創能力持續增強、信息環境快速發展、社會需求強力拉動的復合作用下，人工智能創新成果不斷涌現，以DeepSeek等大模型為代表的生成式人工智能技術在模型架構、訓練效率、推理能力等方面取得了重大創新突破，開啟了通用人工智能深度探索的新篇章。與此同時，隨著深度學習技術的興起，多模態融合技術快速發展，從圖像、文本、音視頻到傳感器數據等，多類信息源的整合極大促進了人類對復雜問題的理解和處理能力的提升。從語言大模型到人形機器人，從虛擬世界的算法突破到實體產業的深度融合，人工智能的“具身化”正在重塑數字與物理界限，人工智能的應用場景和能力邊界得以進一步拓展。

面對新一代人工智能技術快速演進的新態勢，習近平總書記指出，“人工智能領域要占領先機、贏得優勢，必須在基礎理論、方法、工具等方面取得突破”。基于人工智能多學科交叉融合特征和技術科學特性，推進人工智能全領域創新，一是增強原創能力，推動關鍵共性技術、前沿引領技術、現代工程技術、顛覆性技術領域的攻關，集中力量攻克高端芯片、基礎軟件等核心技術，牢牢掌握人工智能發展主動權；二是推動方法創新，從邏輯推理、神經網絡模擬和環境交互的角度探索人工智能的實現路徑，聚焦機器學習、深度學習、知識表示與推理等核心方向，加快形成多維度交叉融合的技術體系；三是加強應用開發，聚焦經濟社會發展需求，推動人工智能技術與各個行業領域、具體業務場景有機結合，開發滿足實際需求的應用程序或解決方案，促進人工智能創新產品不斷涌現、應用服務提質增效。

三、聚智賦能：推進人工智能全體系人才培養

人才是推動人工智能發展的核心要素，是連接理論與實踐、創新與應用的重要橋梁。在人工智能領域，從頂層設計到布局實施，從基礎研究到應用開發，從技術創新到產業推廣，各階段、各環節都有賴于高素質人才的支撐。基于人才鏈與創新鏈、產業鏈的匹配性，我國人工智能的基礎層、技術層、應用層仍存在關鍵性人才缺口：基礎理論研究、算法設計、數據分析等核心環節的領軍人才比較缺乏，能夠駕馭復雜神經網絡與算法優化深度學習的工程技術人才依舊緊缺，既懂技術又懂應用的復合型人才仍然短缺。有關機構的研究報告顯示，到2030年，我國人工智能各類人才缺口預計達400萬左右。加大人工智能領域人才供給、補齊人才短板，尤其需要圍繞創新鏈、產業鏈做強人才鏈。

推動人工智能全體系人才培養，要堅持問題導向、分類施策。一是加強源頭創新人才培養，夯實數學、物理學等人工智能“底座”學科，打造交叉學科集群和跨學科創新平臺，建立“揭榜掛帥”機制，引導研究人員致力于前沿算法與核心理論創新突破，著力提升領軍人才的引領高度和青年人才的儲備厚度；二是加強技術開發人才培養，聚焦人工智能的應用驅動新態勢，引領工程技術人員響應行業需求、創新應用探索，推動基礎科學理論與實際工程應用相連接，著力培養能夠以科學方法推動技術創新、具備人工智能解決方案設計和實施能力的卓越工程師；三是加強復合應用人才培養，實施“人工智能＋”行動，建立各類業務主體協同共享機制，推動政府治理、社會民生、產業升級等場景應開盡開，以場景應用為牽引，著力培養善于將人工智能引入行業場景、既懂人工智能技術又懂行業業務流程的復合型人才。

（作者系福建師范大學副研究員）