几个月前，重庆高考生陈鹏想报考浙江某“双非”高校的人工智能专业，但他发在社会化媒体上的求助帖收到的多是劝退建议。许多“过来人”表示，人工智能专业刚兴起，自带热点和经营销售属性，高校培养质量参差不齐。如果不打定主意读博深造，很可能本科毕业即失业，更别提“百万年薪”了。
自2018年国内首批35所高校开设以来，人工智能专业开始扎堆出现。2019年，有179所高校成功申报，2020年有130所。2024年3月，教育部公布了新一批38所高校备案人工智能本科专业名单，它们将于2024年秋季开始招生。截至目前，国内超过500所高校获批开设人工智能专业。除了顶尖名校外，这些学校中不乏“双非”、专科类院校。
今年8月，教育部高教司组织的AI领域“101计划”工作推进会在北京召开。会议成立了AI领域“101计划”建设委员会，“101计划”首批确定了15门人工智能主干核心课程、10门核心课程拓展、2门综合实验课程，旨在推广优秀的人工智能本科专业培养方案，提升拔尖创新人才教育培训质量。
一面是高校人工智能专业热，一面是学生培养中面临的诸多问题，人工智能专业的下一步怎么走？多位受访专家这样认为，人工智能专业学什么、怎么教、培养什么人才，这样一些问题仍有待回答。
2022年，徐俐入学浙江某“双非”一本院校，报考专业是计算机科学与技术。彼时，她所在的学院还叫计算机与控制工程学院。仅仅一年后，学院与相邻的数据科学学院合并，成为了现在的计算机与大数据学院。就在这一年，徐俐所在学校的人工智能本科专业获批了。
徐俐和记者说，入学时，学院内除了数据科学与大数据技术专业的学生，包括自己在内的其他学生都经由计算机专业大类招生，到大二才细分专业方向。大二时，人工智能专业开设，周围同学一拥而上报名。徐俐脑子一热，觉得AI是新兴专业，且听上去很有前途，于是也“随大流”，成为该校人工智能本科专业的首届学生。
对一些非计算机专业的学生而言，想要全身心追赶AI，就得转专业。李维是江西某“双非”一本院校2020级的本科生，大一入学时，他的专业是金属材料工程。大二时由于年级排名靠前，且参加过全国大学生数学建模竞赛，接触过AI算法，因此顺利申请转到了电子信息工程专业，选择了人工智能方向。
2020年，李维所在学校开始开设人工智能本科专业，但是二本招生。他转专业时，电子信息工程专业的转入名额为10人。等到他今年毕业时，该专业的转入名额增长到了20人，规模增加了近一倍，绝大多数学生转入是因为人工智能方向。
陈鹏终究是选择了他心仪学校的人工智能专业。他坦言，其中难免有赶潮流的成分。另一个重要原因是，他的高考分数正好卡在该校人工智能专业往年的调档线上，而这一分数线比该校计算机专业的调档线分，“分数不用就浪费了”。
吴飞是浙江大学计算机科学与技术学院教授，也是该校人工智能研究所所长。他注意到，近两年许多顶尖高校的人工智能专业在浙江省的收分都已超越了传统计算机专业。原因很简单。吴飞向记者分析，目前的共识是，人类正在迈入智能社会时代，而 “无AI不智能”。以ChatGPT为代表的大语言模型展现出与人类相仿的语言交互能力。面对一个“不会AI就被淘汰”的未来，学生的“本领焦虑”是自然的。更多学力强劲的学生涌向人工智能专业，分数也水涨船高。
求学热度的背后，是国家对AI的格外的重视。2017年，国务院印发《新一代AI发展规划》，明确了到2030年的AI发展“三步走”战略布局。2021年，国家“十四五”规划将AI列入八大前沿领域的首位。各地也在围绕重点行业的智能化应用进行布局。
2022年，教育部发布《研究生教育学科专业目录》，智能科学与技术正式成为交叉学科门类中的一级学科。目前，人工智能尚未被列为一级学科，列在电子信息专业目录下，与智能科学与技术专业多有重叠。多位受访专家这样认为，这只是暂时的，未来二者有整合的可能性。清华大学计算机科学与技术系副教授刘知远对记者称，此前，软件工程、互联网空间安全等专业已从计算机专业中分离出来，成为一级学科，人工智能专业成为一级学科“只是时间早晚的问题”。这在课题申报上可见一斑。2018年，国家自然科学基金委为人工智能专业设立了独立的申报方向，拥有一级申请代码，下设10个二级代码，包含不同研究分支。
专业尚未完全“独立”，这给许多学生一种“不知道在学什么”的感觉。徐俐谈起自己的专业，有些后悔。学了一年她才发现，人工智能、信息安全、物联网大数据等专业的学生，学的东西基本一样，涵盖了计算机基础课程，以及少量的机器学习、深度学习等人工智能进阶课程。人工智能专业的大部分课程是从自动化、计算机、电气专业的课程拼凑而来，有些连课程名称都没有变。作为首届学生，徐俐感觉自己“被敷衍了”。
记者搜索多所二、三本院校的培养方案发现，其新开设的人工智能专业的培养方案与原有的计算机、电子信息、数据科学等专业极其雷同，多数仅有一两门课程的区别。
“计算机专业涉及面更广泛，经典领域包括体系架构、图形绘制等，它并非模拟人的智能，而是对现实世界场景的呈现和刻画。人工智能则要求模拟人的行为。虽然二者有区别，但没有必要划分得非常清晰。”吴飞说，人工智能本就是计算机的一种终极应用形态，与计算机专业本就关联密切。
学校定位不同，人工智能专业的培养目标也不同。吴飞将“双一流”高校的培养目标形容为“勇闯无人区”，也就是培养一流科学技术创新人才。而有些高校会以某一领域的应用或者技术革新为导向，在已有学院开设人工智能专业。吴飞认为，学生会用自己的表现给专业“投票”。如果学生反馈不佳、出路受限，专业会自然消亡。互联网出现后，网络专业也经历了类似的历程。
然而，人工智能专业“学什么”不是一个可以敷衍的问题。500多所高校，要不要一个培养方案的通解？
由于控制工程是其所在学校的传统优势专业，人工智能专业的培养方案也被染上了“控制”色彩。大二学年，她需要完成数字电子、模拟电子、自动控制等传统的控制工程专业课程，每周都被不同实验占去大量时间。作为人工智能专业学生，她以后想走算法工程、开发的路线，却无暇学习软件知识。她的困惑是，兼顾专业课的同时，又要把软件学到科班状态，否则很难有出路，这样的培养方案真的合理吗？
赵燕有着完全不同的体验。她是四川某“双一流”高校的2020级人工智能本科专业的学生，也是该专业的首届学生。她大学四年几乎只学算法，例如机器学习、图像处理与分析、计算机视觉、自然语言处理等，硬件课程根本没学过。
“想要在AI领域有所突破，软硬都要抓。”西南大学人工智能学院副院长陈枫教过信息论、机器学习、计算机视觉等本科课程。他和记者说，学校早在1993年就成立了人工智能研究所，2018年设立了人工智能学院。2022年人工智能本科专业正式招生前，学校电子信息、数据科学与大数据技术等专业和AI在专业课程上多有交叉。除了计算机经典基础课程和人工智能算法课程外，学院也提供机器人控制、模拟电子技术等课程，力求将算法应用到实际，软硬结合。
培养方案也是动态变化的。陈枫表示，学校在课程设置方面会更多考虑行业应用，根据实际情况对培养方案、教学大纲进行修改，参与者除了专家学者外，还有行业知名企业的高级工程师。从2019年人工智能专业正式获批以来，培养方案已进行过几次大修，减少了总课时，增加了实践课程占比。
清华大学交叉信息研究院于2022年发布公告，合并该院院长姚期智开设的计算机科学实验班（即“姚班”）、人工智能班（即“智班”）与量子信息班，此后统称计算机科学实验班。刘知远称，合并后的班级，在大一、大二阶段基本上都沿用“姚班”的计算机核心课程。虽然清华大学于今年4月成立了人工智能学院，但目前学院只招收人工智能方向的研究生。“本科阶段需要打好宽厚的学科基础，因为你不知道创新会发生在哪个领域里，交叉学科尤其如此。”刘知远说。
为了提升国内计算机领域的基础科研创新能力，2021年底，教育部计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（即“101计划”）正式启动，意在建设《人工智能引论》《软件工程》等12门一流核心课程。所有核心课程由计算机本科专业拔尖的33所高校自行申报，最终确定对应的负责高校。吴飞是《人工智能引论》课程的负责人。他指出，全国500多所高校的人工智能本科专业，每一门课程大纲都不同，培养出的学生质量也参差不齐，因此急需国家级别的教学大纲来统一授课内容，也就是所谓的“通解”。
建设《人工智能引论》核心课程时，吴飞和团队参考了美国计算机学会等学术组织制定的培养体系。从1962年美国普渡大学设立世界上第一个计算机本科专业以来，美国计算机学会每隔10年更新一次培养体系，AI在其中从未缺位，一直是核心课程。团队还结合新一代人工智能特点，广泛搜集专家意见，最终形成了10个模块、63个知识点的课程体系，从基础理论、技术手段到系统构成，再到应用和伦理，逐层扩展。
陈枫将专业的学习脉络看作一条线，而机器学习、深度学习等相关课程内容就像一个个小珍珠，如果学生没有从头将其完全理解，就很难将珍珠制作成漂亮的工艺品。只有对每个技术环节有足够的掌握，实践中才能自然而然地意识到，哪一块知识能够更好地解决问题，最后串的项链有多美，取决于真正学懂、理解、应用了几颗珍珠。
目前，计算机领域“101计划”的12门课程已全部建设完毕，吴飞团队编写的核心教材《人工智能引论》也于今年6月出版，正式投入使用，填补了此前人工智能系统性入门教材的空白。但吴飞指出，并非所有高校都要按照该教材授课。此外，所谓“通解”规范的是“学什么”，至于“怎么教”的问题，高校有自己选择的权利，教师可以根据现有教材和自己的理解，自行编写讲义。
正如同引论的抛砖引玉，“通解”只迈出了规范化培养的第一步。吴飞强调，目前人工智能本科专业的其他课程尚未统一，仍在摸索和建设中。这有待前述人工智能领域“101计划”来完成。
孟宇本科毕业于某“双一流”高校信息工程专业，之后前往澳大利亚学习计算机视觉，博士毕业后回国，在福建某“双非”一本院校信息学院任教至今，教计算机视觉理论。计算机视觉是人工智能的一个应用领域。他坦言，只有排名最靠前的几所计算机顶尖强校，才有配套师资和优秀学生的学力支撑人工智能本科专业的学习，学生报考时应慎重选择。
在他看来，人工智能专业的核心还是计算机和数学，对一般学生而言，在大学四年学好其中之一已非常不易，而学好人工智能，需要超出一般工科专业学生的数学基础，还要经历计算机工程、AI算法、应用场景等领域的反复训练。想要在本科完成以上训练非常困难，每个环节都容易浅尝辄止，弄成四不像，这也是大部分人工智能专业学生迷茫的原因。
迷茫是李维本科时期的常态。大三开设的机器学习属于讨论性质的课程，没有实操，李维觉得毫无获得感。他发现，培养方案里没有专门讲授编程语言Python的课，仅在机器学习课程里用一节课讲了一点基础知识。如果没有编程知识，后续开设的深度学习、自然语言处理等课程将会越来越难。于是，他从大三开始自学Python。“还好机器学习等领域的知识开源程度高。网上有很多名牌大学教授的公开课，比学院课程强多了。”李维说。
多位学生向记者表示，教师水平低是限制课堂获得感的重要因素。徐俐称，由于人工智能专业课的老师基本是计算机专业兼任的，很多没有受过人工智能专业训练，他们隔三岔五就需要去北京等地的高校进行培训，“学会了就回来教，学不会就直接在课上播放教学视频，让学生自学”。
ChatGPT火了之后，孟宇被学院要求在课程中加入相关内容。他在读研期间接触过生成式模型的知识，但不多，和计算机视觉是两个方向。虽然他能弄懂基本原理，但对于讲授没有底气，就像“中学老师教高数”，不是老师自己完全没学过高数知识，而是无法在刚理解完一个新东西后，就立刻知道怎么传授。“后者需要一个长期消化的过程。”孟宇说。
人工智能领域日新月异，教师“现学现卖”是常见现象。陈枫举例称，2010年左右，深度学习掀起的一波人工智能浪潮来临后，语音识别、人脸识别迅速占领各大手机应用。但这种层次的识别还无法支撑复杂的语义理解，比如导航可以理解“去中关村”，但不能理解“去一家北京最值得去的餐馆”。后者在2022年ChatGPT兴起后，成为现实。这意味着，相比学生，人工智能专业对老师的挑战更大。
由于大模型很快成为国内外人工智能人才培养的重中之重，高校教师也在不断调整课程内容。刘知远在清华计算机系讲授自然语言处理课程，这是一门面向计算机系研究生开设的英文课程。ChatGPT方一兴起，刘知远就开始将整门课的授课内容向大模型倾斜。他指出，培养方案中的专业核心课程相对稳定，但前沿动态需要快速反映到课程内容中。
除了教师自身精进之外，师资来源的视野也应打开。西南大学人工智能学院在引进国家级人才、青年教师的同时，也引进了具有产业经验的双师型教师，更好面向产业应用，培养学生实践能力。
既然人工智能需要软硬结合，学院为学生提供的实践平台也至关重要。刘知远所在计算机系有一门经典的必修课程，叫计算机组成原理，课程大作业要求“奋斗20天，造台计算机”。这门课有个专门的实验台，供学生亲手制造计算机。浙江大学今年发布了新一代“智海平台”，吴飞介绍，这是一个实践平台，面向各类人工智能学习场景，包含许多开源代码和开放案例，能让学生独立实现场景编程。
同样是实践，换一所学校也许就会变成花拳绣腿。李维参加全国大学生数学模型竞赛时，做过简单的花卉、猫狗、人脸识别，负责带队的老师讲原理很含糊，说“跑通代码就行”。
李维大四时没有参加校招，直接选择考研。往届学生告诉他，人工智能相关岗位只招硕士以上的毕业生，对“双非”本科生“看都不会看一眼”。同专业的同学找工作虽然比较顺利，但岗位和AI没有太大关系。许多在省内就业的同学，月薪只有5000—7000元，远远低于李维的预期。
李维今年考研上岸，将前往湖北某“双一流”高校读电子信息专硕。他回忆，复试时由于自学人工智能算法和参赛经历，给面试官留下了不错的印象。专硕后，李维不想再深造，希望找到算法工程师的工作，因为听说薪资很高，在他老家安徽，硕士毕业的最低年薪是40万元。
去年11月，求职招聘平台脉脉发布的《2023人工智能人才洞察报告》显示，2023年1—8月，人工智能行业的人才供需比为0.39，相当于5个岗位竞争2个人才，算法类人才需求最大。而求职招聘平台猎聘数据显示，今年一季度，大模型算法岗位人才供需比仅为0.17，相当于6个岗位争夺1个人才。
在刘知远看来，人工智能未来一定会引发各行各业的智能化转型，因此会有非常大的人工智能人才缺口。从国家层面来看，设置人工智能专业是必要的，人工智能与计算机类似，既要有高水平创新，也需要快速实现应用的实践型人才。
此外，大模型的加入将会拉大人才间的差距。刘知远分析说，同等编程能力情况下，学习能力强、愿意主动拥抱AI工具的人一定更具竞争力。大模型使计算机变得更聪明，这意味着高端从业者将增值，低端从业者则会贬值。
一位不愿具名的北京某互联网大厂产品经理向记者表示，高薪岗位对于学历、论文数量、实习经历都有极高的要求，且争抢的都是顶尖院校的研究生，是真正带项目、出成果的岗位，属于极少数。一般意义上的算法工程师，其工作内容很可能只是调用模型或数据包、根据项目要求调整参数，门槛低，可替代性强，这种岗位将会很快饱和。
在孟宇所熟悉的计算机视觉领域，高端人才短缺、普通工程师过剩已成为现实。虽然互联网、生物医药、汽车安防等行业都会有计算机视觉岗位，但大部分本科毕业生只能算入门水平。许多毕业生的情况是，在校或者自学过机器学习、深度学习课程，读了几篇计算机视觉方向的文章，了解了一下经典模型，然后找开源代码和数据集跑一下结果，就认为自己已经入行了。
孟宇认为，实际应用中，计算机视觉非常关注图像底层信息，如果要真正掌握，不能越过根基直接去搭建模型。计算机视觉的提升在于不断优化、改进模型，这方面的训练至少在本科阶段还是普遍欠缺的。
赵燕大四考研时选择了转向数字经济，这是该校的传统强势学科。她同届的人工智能专业同学，除了几个继续在高校读研，十多个在互联网大厂就职，大部分人选择了直接考公，或者进入互联网小厂工作、准备辞职考研。赵燕感到，人工智能的就业门槛还没有下沉到普通人，“双非”硕士也很难找到对口的工作。“下限不保，容错率低”，是许多“过来人”对人工智能本科专业的定位。
学历依然是硬通货。在西南大学，人工智能专业本科生选择深造的比例约有50％，陈枫认为这一数字还会继续增加。吴飞也希望本科生能深挖自己感兴趣的领域，目前浙江大学人工智能专业本科生的深造比例达到七成。刘知远发现，清华大学许多计算机系的本科生大二就已开始联系课题组，参加科研训练，深造意愿非常强。但这不意味着本科出来不能就业。探讨理论突破的整体上依然是少数，更多学生将利用人工智能解决应用领域的问题。
今年9月起，AI在浙江大学将成为通识课程。不久前，北京市教委也宣布，9月起，所有市属公办高校将全覆盖开设人工智能通识课。人工智能本科专业还在生发与变革的初期。在吴飞看来，人工智能本科专业的培养目标有三个：“从0到1，提出人工智能新的理论和范式；从1到N，利用人工智能技术撬动各行各业的应用革命；从1到X，改变其他专业的研究范式，建设智能教育、智能司法、智能农业等新业态。”
吴飞认为，专业不必画地为牢，未来AI将与水和电类似，成为社会必需品，掌握AI将成为必备能力，而非额外能力。人工智能专业的本科教育首先要解决教材问题，接下来，应着手解决师资、实训环境和培养手段的问题。
