近年來，受益于大數據、類腦科學、量子計算等新理論、新技術的突破，人工智能獲得了新發展。美英等國紛紛制定人工智能國家戰略規劃，并將其提升至國家重大發展戰略高度。我國也于2017年制定了《新一代人工智能發展規劃》，正式將人工智能納入國家重大戰略。

人工智能的競爭歸根結底是人才的競爭，因此，率先培育高素質的人工智能人才成為了能否贏得競爭的關鍵。2020年3月3日，教育部、國家發展改革委與財政部聯合印發文件，指出具備優質高等教育資源優勢的“雙一流”建設大學應加快人工智能領域研究生的培養，為國家人工智能發展戰略夯實拔尖人才基礎。

那么，人工智能領域研究生培養有何特性？其面臨的關鍵障礙是什么？厘清上述問題方能有的放矢地培育人工智能拔尖人才。

全流程體現學科交互特性

人工智能屬于典型的交叉學科，一般的交叉學科多是兩個學科交叉的產物，人工智能則跨越了多個學科。對于 “雙一流”高校而言，實現相關學科的深度融合是培養人工智能領域拔尖創新研究生的保障，其培養模式也需要逾越學科界限。然而，此類高校雖然具備開展相關人才培養的優勢與潛力，但也面臨一個關鍵制約因素——學科之間深度交互障礙。

究其根源，還在于大學內部既有的學科組織結構。這種結構往往以單一學科作為組織建制基礎，一個學院通常對應一個學科，學科間存在森嚴的組織壁壘。學科猶如“學術部落”一般，擁有各自領地，學科間彼此孤立。

因此，“雙一流”建設高校要跨學科培養人工智能領域研究生，須首先突破既有的學術組織結構的框定，消除與既有學科組織結構相伴生的理念、組織和制度障礙。

同時，由于人工智能的多學科交融特性，導致其人才培養的全流程都應體現這種學科交互特性，最終以培養具備人工智能領域跨學科能力的研究生為目標。

這要求高校在學生遴選階段，就要注重學生的跨學科研究旨趣和學科背景的多元化，對人工智能近緣學科與遠緣學科的學生兼容并收，打造具有多元學科背景的人工智能跨學科學習團隊。

培養過程中，高校應建立以問題解決為導向的科研訓練機制，圍繞人工智能前沿議題設定研究項目，借助項目制對研究生進行跨學科科研訓練，以解決相關重大前沿問題及其轉化應用為導向，同時實現多領域應用。

在輸出端，高校應以培養人工智能跨學科人才為旨歸。人工智能跨學科人才不應僅對人工智能所涉多學科知識與方法有所了解，而應形成整合式的人工智能知識體系與研究方法。

創新教學組織形式

傳統上，基于單一學科組建的學術組織仍是大學學術組織形式的主體，而要打破這種組織形式，創設適合于人工智能交叉學科發展及研究生培養的組織環境，需要從兩方面入手。

一方面，可整合高校內部資源創建人工智能跨學科組織。其具體形式可分三種：一是設立獨立建制的人工智能組織機構，開展人工智能研究及研究生培養，如人工智能實驗室、人工智能研究院/研究中心等；二是跨學院聯合設立人工智能項目，從而有效整合校內如計算機學院、軟件學院等人工智能相關學院的資源，聯合培養人工智能領域研究生；三是對原有學術組織機構進行重構，使其成為具有跨學科屬性的學術組織，如對傳統的工程學院進行改組，設立人工智能方向。

另一方面，高校應與外部人工智能企業、科研院所協同共建人工智能研發機構，跨界融合培養人工智能領域高端人才。借此，高校、企業、科研院所可互利共贏，實現人工智能產學研用一體化。

構建跨學科師資聘任機制

當前，高水平大學的教師聘任制度仍基于學科，教師受聘于某學院，其學術晉升之路亦是基于所屬學科內取得的科研成就和教學貢獻。而人工智能領域研究生的培養需要改變這種聘任模式，建立靈活多樣的跨學科師資聘任機制，并健全與之匹配的跨學科學術晉升制度。

一是采用虛擬集群聘任機制。該模式適用于設立多個全校性的人工智能項目組，校內招募相關師資參加人工智能項目組（集群），共同開展跨學科研究和研究生培養。

該模式下，教師仍歸先前所在院系管理，僅形式上參與人工智能項目組，無需設置實體化的組織機構。這種模式有助于靈活吸納全校多學科教師資源，避免增設更多崗位。

二是采用聯合聘任機制。該模式適用于多學院合作培養研究生，通常可由具有人工智能教育優勢的學院作為發起方，招募其它學院教師共同參與跨學科人才培養，參與教師由所在學院和項目發起學院聯合聘任。

三是外部延聘專任教師機制，即為人工智能學科專門從全球范圍延聘“新”教師。較之前兩種模式，該模式能從全球招攬人工智能優質師資，組建高水平、專職化人工智能師資隊伍。

搭建跨學科課程體系

當社會出現新職業需求時，我國高校的慣常做法是將校內課程拼湊起來，直接新建某個專業并進行招生。這種“拼盤化”的課程設置模式培養的學生往往難以契合行業企業的現實需求。因此，人工智能領域研究生的培養應尤其重視課程體系建設，避免簡單拼盤。

首先，通過整合校內學科優勢、引入外部優秀師資等形式構建人工智能核心知識課程體系，開設一批與計算機科學、物理學、數學等學科交叉融合的人工智能基礎課程。

其次，吸納高科技創新企業人員加入課程研制團隊，共同開發一批應用模塊課程。組建由內外部利益相關者參與的課程建設咨詢委員會，根據人工智能領域的最新進展，定期對課程內容進行優化更新。

再次，將創業教育融入人工智能研究生教育。人工智能具有廣泛的產業應用轉化前景和外部溢出效應（跨界性）。因此，在開展研究生教育的同時，應將創業教育融入其中。

當前，我國高校創業教育存在的突出問題是專業教育與創業教育彼此分離，導致學生創新創業能力不足。人工智能領域研究生培養應著力提高其與創業教育的融合度，比如在制定人才培養目標時，將具備人工智能創業素養和創業能力納入目標群。再如，通過校企合作，與人工智能相關高科技創新企業聯合共建創業實踐平臺。

總之，培養人工智能領域拔尖研究生是籌謀人工智能時代競爭優勢的高端人才戰略。高水平大學需在充分認清自身學科優勢與障礙的基礎上，通過理念、組織與制度的變革，跨學科培養人工智能拔尖研究生。

（作者系華南理工大學高等教育研究所副研究員；本文為廣東省研究生教育創新計劃項目〈2019JGXM07〉成果）