当前，全球人工智能教育领域较发达的国家和地区都已逐渐将人工智能人才的培养规划到了国家的顶层战略之中。近日，由亿欧智库发布的《2021全球人工智能教育落地应用研究报告》（以下简称报告）显示，全球从事AI人才培养的教育企业数量来看，排名前四位的依次是美国、中国、欧洲地区以及印度。目前，基本上所有的发达国家以及较大的发展中国家都已经提出了相关的人工智能产业政策，在产业政策大多对AI人才的培养进行了部署，AI人才培养已经被放到了一个新的高度。
各国AI人才培养渐成体系
人工智能产业发展的核心动力在于人才，一方面随着人工智能产业的发展会带动培养出更多的人工智能人才，另一方面人才的培养可以进一步反哺人工智能产业的发展。报告指出，人工智能产业人才可根据稀缺程度分为几个层面，最为稀缺的是科学家人才，其次是算法人才和应用型人才，第三为数字蓝领人才，他们大多数分布于其他产业，通过培养可以转化为人工智能产业人才。各国广泛开展科学素养培养，探索形成完整的人才培养体系。
中国：AI人才培养体系逐步形成，高校先行
高校是中国培养人工智能产业人才的主要场所，据不完全统计，截至2020年12月，已有145所高校设立了人工智能学术组织，包括人工智能学院96所，人工智能研究院66所，其中19所高校同时设立了人工智能学院和人工智能研究院，亦有院校设立了两个人工智能研究院。
近年来，随着中国对人工智能的重视程度不断提高，人工智能课程逐步延伸到中小学阶段。2017年8月，中共中央、国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，其中明确提出应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程并逐步推广编程教育，2018年1月，教育部印发了《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》（简称《新课标》），《新课标》中增加了数据与计算等必修课内容以及数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI相关选修课内容。报告分析指出，当前阶段，中小学校人工智能教育主要以信息技术/创客课程的形式或专门的人工智能课程形式展开。
美国：AI人才培养体系相对健全，本土培养与外部人才引进并重
美国人工智能发展较早，产业人才相对充裕，尤其是高校人才培养。根据QS全球computer science& information systems专业综合排名看，2020年全球开设计算机科学与信息系统相关专业的高校共收录了601所，其中美国占据了212所，对于计算机领域人才向人工智能的转化具有极大的优势。
报告指出，从企业培养角度来说，美国企业开展人工智能研究和培养的时间也要早于中国企业，谷歌、微软、IBM等企业10年前已在布局人工智能。美国AI人才培养重视对国际人才的引进，为从事特定技术领域（其中包括AI领域）的高精尖人才提供移民签证途径。据公开资料显示，美国最大的AI人才库中有一半以上是外国人。
德国：AI人才对于产业的适应性更强，人才培养措施较为全面、完善
德国常以职业教育闻名，其职业教育体系全球领先。在德国一般同龄人中20%为大学毕业生，将近80%接受的是职业教育，通过这种方式培养了大量的技术型人才，为其工业腾飞奠定了扎实的基矗随着人工智能的战略性地位逐渐提升，德国近年来也开始在教育领域加大对人工智能领域人才的培养。2018年11月，德国的联邦政府首次发布《联邦政府人工智能战略》，2020年12月进行了更新，重新确定了专人人才培养等5个方面的措施，人才培养方面，主要通过高等教育和职业教育来培养更多人才。
据亿欧整理的德国联邦政府网站显示，德国《联邦政府人工智能战略》人才政策主要有：增加对青年研究人员的资助和资助计划；开展人工智能挑战赛，设立德国人工智能奖项“人工智能德国造”；资助基于人工智能和大数据的高校教育数字化创新；将人工智能作为课程内容促进学术人才的培养；基于人工智能，构建职业教育在线技能提升网站；开展关于“职业教育数字平台”的创新挑战赛，构建数字继续教育空间；与各州协商提高人工智能教授的工资水平；设立针对青年女性的人工智能教育计划。
印度：信息技术产业发达，但本土AI人才培养资源有限，人才外流严重
印度是世界上人口第二大的国家，也是世界上贫困人口最多的国家。根据2018年印度发布的《人工智能国家战略：全民人工智能》报告，小学辍学率达49.6%，中学为29.3%。但就是辍学率如此之高的一个国家，印度的信息技术产业却位于世界前列，甚至培养出了世界上顶尖的计算机人才，比如谷歌、微软的CEO都是印度裔。
报告分析显示，印度顶尖人才的培养得益于其拥有跻身世界一流的高校，如世界闻名的印度理工学院，培养了大量的计算机相关领域人才，流入硅谷和世界各地。近年来，印度政府在国家层面发布人工智能报告并专门对人工智能在教育领域的应用进行了规划。且在2015年就成立了国家转型研究院，可见其对人工智能的重视程度。在近10年间CSRankings AI 领域世界排名前两百高校中，印度7所理工学院均在其中，均在100150名左右，本土的AI人才培养实力不容小觑。
各国加大产学合作
报告指出，从各国的AI人才培养体系可见，要建设一套完整的AI人才培养体系需要时间和各方面资源的配合，还要考虑到各国不同的教育体系和理念。
各世界顶尖大学是高精尖AI人才培养的主战地。根据斯坦福大学2020年面向全球覆盖美国、中国、德国、英国、俄罗斯、加拿大、瑞士等国家的18所世界顶尖大学的调查结果表明，在过去的4个学年中，计算机科学系在实用人工智能课程上投入了大量资金。在18所大学中，教授学生建立或部署实用人工智能模型所需技能的本科课程数量增加了102.9%，研究生课程数量则增加了141.6%。
从课程类型上来看，美国和欧洲地区课程类型较为丰富，中国仍以学士和硕士课程为主。随着课程类型和细分学科的丰富，AI人才培养所需的教师资源越来越多，如何扩大教师规模吸引人才留用也将成为人才培养下一步需要解决的难题。
高精尖的特点决定了AI人才培养的时间更长，而对适应性的关注则是能在短期内为人工智能相关产业提供大规模的人才供给。报告认为，AI人才的数量和质量决定了人工智能应用及产业的发展规模，且应用人才和数字蓝领人才的需求量大，基础性岗位更多，仅依靠高校的培养供给无法满足人工智能产业的职位需求，而从各国在校内和校外培养中都会发现，不管是校内培养中共建学科、实验室、创新合作平台等方式，还是职业培训、企业内部培养，企业都在应用型人才培养上扮演了极为重要的角色，通过输送师资力量、产业技术、产业实践经验来实现自身的技术突破和人才储备。
据Elsevier Scopus数据库显示，从20152019年间产学界合作、合著的同行评审AI出版物数量来看，美国、欧洲地区以及中国有明显优势。
各国学术界和产业界之间的研发合作变得越来越重要，产学研中心数量激增，企业对大学研究的贡献也逐渐增多。业内人士分析指出，当前，基于应用实践的人工智能创新生态正在各国逐渐形成，未来，全球人工智能技术研究在产、学两界的分界线可能会愈加模糊，由高校和企业合作完成的创新优化型和阶跃型技术突破不断增多，企业级人工智能研究院的重要性正在逐步显现。
目前，全球科学素养培养体系逐渐完善，由于AI是一门跨学科领域的技术，科学素养的培养较为综合，各国均在探索完善适应各国国情的科学素养培养体系。科学素养的培养方式也愈加多元，课程教学、科学实验、科创比赛、资格认证等培养方式让学习效果外化，结合理论与实践多方面掌握知识。
报告统计显示，越来越多人工智能人才培养相关的教育产品通过游戏化的互动课程，增加学习者的体验感和趣味性。
此外，在当今世界各国AI人才短缺的情况下，AI人才培养的教育企业是除高校和企业外的人才有力培养途径，既为企业输送了应用型人才，也通过针对青少年的科学素养培养储备了大量潜在的AI人才。
