随着中美贸易战的升级，以美国为首的西方国家对我国以人工智能和集成电路为代表的高技术研发、高技术企业和高技术人才境外培养的遏制和封锁逐渐加剧。在这些领域，高层次人才自主培养成为一个急迫的问题。
人才培养是一个全链条过程，大体可以分为四个阶段：基础教育培养阶段、高等教育阶段、职业早期阶段和职业成熟期阶段。在这四个阶段中，需要提供不同的条件和环境。本文聚焦人工智能、集成电路两个重点领域从高等教育阶段起的高层次科技人才的培养。
一、重点领域高层次科技人才发展现状
（一）重点领域科技人才现状
在人工智能领域，我国取得重要进展，但同发达国家相比，我国人工智能的基础研究和产业发展，尤其是在核心技术研发人才、原始创新人才方面，仍有较大差距。清华大学人工智能研究院、清华-中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2020》显示，从人工智能高层次学者国家分布看，美国人工智能高层次学者的数量最多，有1244人，中国排在美国之后，位列第二，但只有196人，相差甚远。知名人工智能领域机构Element AI发布的2020年《全球AI人才流动报告》指出，美国仍然占据着AI领域的霸主地位。
在集成电路领域，人才已经成为制约我国集成电路产业可持续发展的主要瓶颈，特别是人才供需对接，以及人才培育的实战性、针对性、专业性等方面还有明显不足。中国电子信息产业发展研究院联合中国半导体行业协会等单位共同发布的《中国集成电路产业人才发展报告（2020—2021年版）》显示，2020年我国直接从事集成电路产业的人员约为54.1万人，同比增长5.7%。预计到2023年前后全行业人才需求将达到76.65万人左右，人才缺口约20万。
（二）重点领域的科技人才培养政策
在集成电路领域，国务院发布的《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展若干政策》（国发〔2020〕8号）、教育部等七部门发布的《教育部等七部门关于加强集成电路人才培养的意见》（教高〔2016〕1号），均提出要建立健全与集成电路产业发展相适应的本专科、研究生教育和在职培训人才培养体系，加快推进集成电路一级学科设置。在人工智能领域，教育部、国家发展改革委、财政部联合印发的《关于双一流建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》、科技部出台的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》（国科发规〔2019〕298号），都提出要加速人才培养。
二、不同阶段高层次人才培养的主要问题
（一）高等教育阶段
一是起步晚。与美国相比，我国在高等教育阶段对人工智能和芯片领域的人才大规模培养起步晚了很多年。美国自20世纪50年代以来在人工智能的研发与应用方面，一直保持着主动性与前瞻性，特别是在人工智能、芯片研发、算法攻关和顶尖人才培养等关键环节，始终占据全球领先位置。为了持续保持在人工智能领域的竞争力，美国非常注重人工智能人才的培养，在多份人工智能战略报告中提及人工智能人才的培养问题。
二是差距大。我国高等教育培养体系与新时期学科发展的要求存在较大差距。有学者从国内第一批开设人工智能本科专业的35所高校里选择5所代表性高校（清华大学、南京大学、中山大学、华中科技大学和哈尔滨工业大学），对人工智能领域研究生培养情况进行跟踪研究后发现（李君等，2021）：人才培养的定位偏于保守，基本上是在原有的相关专业（如计算机、自动化等）人才培养目标的基础上进行修订确立；在学科设置上，还存在着重应用技术，轻数、理、化等基础学科等问题；人工智能交叉学科尚未建立清晰的专业设计思路。
三是师资缺。与美国相比，我国在人工智能和集成电路等领域缺乏一批水平高、多元化、具有高校和企业多重经历的跨界教师做引路人。大量能够做产品研发的教授在考核压力下，都以做课题写论文为主，缺少对一线产品研发的前沿研究，无法把行业急需紧缺的先进技术传授给学生。此外，因为专业归并和设置等原因，半导体物理与器件专业等重点领域基础研究方向的人才规模较小，从事半导体理论研究的人员屈指可数。
四是产研疏。科研院所和企业参与学生培养的程度过低。当前我国超过90%的研究生由高校培养，不到10%的研究生由科研院所培养。已故华裔科学家张首晟认为，整个人工智能领域里面需要学界和产业界做紧密的联系，产业界有丰富的数据，在学界有最好的物理、最好的数学和算法的发现和发明。ChatGPT的训练语料库达到近1万亿单词。海量数据、昂贵的芯片软件、实验设备和耗材等超出大多数高校的承受能力，而软硬件设施较好的研究院所和新型研发机构缺乏研究生招生名额。
（二）职业早期阶段
硕士和博士研究生毕业后走向科研岗位，无论是在高校、科研院所还是在企业，便开始转换身份，成为职业早期阶段的青年科技人才。在这一阶段，高层次人才培养主要面临以下问题。
一是转行率高，导致后备力量不足。由于各种原因，本就数量不多、培养成本很高的卡脖子技术领域的毕业生在择业时，很多没有进入卡脖子的科研岗位，导致这些领域的青年科技人才更加稀缺。《中国集成电路产业人才发展报告（2020—2021年版）》显示，2020年，我国集成电路相关毕业生规模在21万左右，其中只有13.77%的集成电路相关专业毕业生选择进入本行业从业。与2018年相比，情况没有改变。更多的相关人才流到互联网、金融等挣快钱的行业或出国。
二是重使用轻培养。目前，高校的青年教师和科研院所的青年科技人才主要通过申请各类项目来开展各自的研究。不论是竞争择优还是定向委托，从整体上来看，国家重大科研项目多由本领域公认的权威人士和团队来承担，年轻科研人才在这些项目中话语权较低，多扮演配角。即便有可以独自承担的研究项目，很多青年科技人才习惯于自由探索、以职称晋升为导向，缺乏在国家重大需求任务的创新链上开展系统培养和长期锻炼。
三是企业对青年科技人才培养的参与度较低。在美国硅谷芯片产业发展中，仙童等龙头企业及领军人物在行业人才培养中扮演着重要角色。目前，像华为这样长期进行大量研发投入，造就一批顶尖芯片设计师的中国企业还太少。同时，一些创新型企业重使用、轻培养，导致业内35岁天花板现象严重，影响了青年科技人才向高层次人才跃迁。
四是过度流动不利于人才培养。一旦成为科研骨干，就会被优势区域和单位围猎。科技公司正在不断从各大名牌高校用高薪招募顶尖教师和学生，导致各大高校遭遇了人才的大举流失。多位人工智能领域高校教师都很担心一个问题：大学也许会有一天没有足够数量的教务人员去培养未来研究者。2022年8月9日，美国总统拜登签署了《芯片与科学法案》，之后一段时间，国内芯片开发人才薪资呈井喷式增长，各大同类型企业之间纷纷挖人，高层次人才跳槽频繁，不利于潜心研发攻克关键核心技术。
（三）职业成熟期阶段
目前，关注青年科技人才成长的研究较多，关注职业成熟期或者中年人才培养的较少。中年人才是科研的中坚力量，是传帮带的中坚力量，他们自身也面临着成长为主要科技领域的领跑者、新兴前沿交叉领域的开拓者、战略科学家等更高层次人才的压力。此外，成熟期的高层次人才多是身兼数职，既要从事科研，又有社会活动，既要带团队带研究生，又要照顾老人，从而导致真正能够用于科研的时间和精力都不够。如何有计划地培养和支持一批长期从事一线科研的中年高层次人才，提升他们的前瞻性判断力、跨学科理解能力、大兵团作战组织领导能力，让他们终成大器，是目前人才培养政策不容忽视的问题。
三、高层次人才自主培养的建议
1945年，范内瓦·布什在《科学：无尽的前沿》中写道：要造就顶级的科学研究者，要选择一个相对宽泛的范围来对高级人才进行选拔，然后不断地进行筛选。没有人能从底层直接选择出顶级人才。我国拥有世界上规模最大的高等教育体系，受教育人群基数大，如果有完善的培养体系和良好的培养措施，完全能够源源不断培养造就出大批优秀的人才队伍。
（一）高等教育阶段的人才培养
一是加强数理基础学科的旗杆式教育。钱学森先生曾提出要立足于旗杆式而非金字塔式的人才培养之道。所谓旗杆式，即在加强理论基础教育的同时，把学生直接带到学科的最前沿（舒歌群，2021）。中国科学技术大学在2021年《钱学森纪念专集》里明确指出：要贯彻和发扬钱学森的人才培养之道，即持续强化学生数理基础，进一步推行和完善数学、物理的分类教学，实行因材施教、按需培养；开设计算思维课程，提升学生计算思维、工程思维、设计思维和交互思维。
二是设立拔尖学生的专门选拔和培养机制。可借鉴哥伦比亚大学诺贝尔化学奖得主Joachim Frank为高中生开设的量子化学课夏季周末班的方式，在大学为高中学生开设人工智能和集成电路的课程，旨在发现有天份的高中生并吸引他们进入本校。建议在中国科学技术大学、清华大学、西安交通大学、浙江大学、北京大学等高校的钱学森班竺可桢班等理科班中增加人工智能和集成电路领域的专业课程，并在院士、知名学者的指导下在本科阶段就开展科研实践。
三是加强短板学科的高等教育。应加大对卡脖子领域的专业建设力度，建议设立人工智能、芯片等领域研究生培养专项计划，扩大相关院系的招生指标，提供研究生专项奖学金，吸引更多优秀学生选择就读这些专业。
四是设置交叉学科、增加人文社科课程。人工智能领域的应用场景众多，例如医疗图像处理、语言认知计算、太空机器人等，都要求学生具备相应交叉领域的知识储备，因此设置交叉学科和增加人文社科课程是一种现实的要求。建议利用不同学校特色资源和课程，建立资源共享、学分共认等机制，同时引导学生使用国内外一流名校的慕课平台，指导教师做好辅导，以弥补师资和教学课程的不足。
五是加强科教融合和产教融合。产教融合是解决人工智能领域创新型人才巨大缺口的重要方式，应有规划地引导我国龙头企业和重点高校向着未来能够提升我国全面竞争力的方向共同培养高层次人才，特别是培养一批人工智能、芯片领域的卓越工程师，缩减我国与先进国家的差距。
（二）对于职业早期科技人才的培养措施和建议
一是设立合理的分类评价体系。针对很多青年科技人才反映的人才评价不合理的现状，建议根据卡脖子技术领域的特点，开展人才分类评价。对于需要十年磨一剑的研发项目，提供稳定支持，减少考核频率，注重个人评价和团队评价相结合，充分认可团队中不同成员的贡献，凝聚合力，解决关键核心问题。对于科研成果评价方面，要看是否真正在国家重大应用中解决问题，满足国家需求，或者在国际上产生足够强大的学术影响力，而不是以帽取人。
二是敢于给优秀青年科技人才压担子。克服论资排辈倾向，对本土人才和海归人才一视同仁。敢于选用优秀青年科技人才承担国家重大科技创新任务，明确青年人才参与重大科研项目的比例要求，支持青年人才勇闯从0到1的无人区，在科研一线发现新问题、解决新问题，产生原创性、前沿性、变革性的科技创新成果。
三是为青年科技人才提供更多的合作与交流平台。支持国内的科研人员参加国际学术会议和国际学术组织的活动，与国际同行保持紧密的学术联系，随时掌握学科前沿。对部分科研人员开放谷歌学术搜索等平台，以便他们能够更方便地与国际同行进行学术交流。
四是为企业青年科技人才的培养提供切实服务。鼓励企业与大学建立联合培养机制。通过科研项目合作、建立人才培养实训基地和专业课程学习等方式，提升企业在职青年科技人才的学术研究能力和前沿视野。同时，鼓励科研院所和高校青年科技人才参加科技人员服务企业专项行动等活动，发现企业创新遇到的真问题，树立解决真问题的决心。促进高校院所和中小企业共享人才培养资源。
（三）职业成熟期的高层次人才自主培养措施和建议
一是开展多渠道的高层次人才培训。面对国家重大需求，对成熟期的高层次人才，需要开展多渠道培训，有针对性地提升他们的专业能力以及综合能力和战略视野等。通过国家实验室、国家科研机构、高水平研究型大学、科技领军企业等平台，资助他们牵头召开顶级国际会议和国际标准的制订。鼓励他们积极参加一流的国际学术组织和国际学术会议，争取更多的话语权和更高的职务。
二是充分保障成熟期高层次科技人才有更多时间开展科研。建议采取措施减少他们的社会活动，简化项目管理流程，为其团队配备专职科研助理，让他们能够有更多的时间开展科研。各种评估、评价，如学科评估、大学排名、实验室考核验收等，尽可能地让第三方评价机构利用现有的各类大数据平台采集数据，减少科研人员的人工填报内容，减少对被评价单位人员的干扰和影响。
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转自丨科技中国
作者丨段黎萍，龙开元，李强
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