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在人工智能的發(fā)展過程中，人才儲備無疑是重要的一環(huán)。人工智能應是一種可以深埋于任何產業(yè)中的底層技術，與醫(yī)療結合可以提升影像資料的檢閱效率，與工業(yè)結合可以提升分揀速度……在未來，或許每家企業(yè)都會配備一個AI部，正如目前每家公司都配備IT部一樣。

AI和每一項科技主導的產業(yè)都一樣，發(fā)展的關鍵在于人才的密度與高度。有報道稱，目前全球AI人才存量僅僅30萬，而市場需求卻在百萬起步。人才爭奪已經成為了各個國家AI戰(zhàn)略布局的關鍵，如今中國和美國作為世界級AI的兩大巨頭，兩者各有優(yōu)勢，中國擁有更龐大的數(shù)據流量，美國擁有更強大的研發(fā)實力。相較之下，人才儲備幾乎成為了雙方最大的差距。

把美國稱為全球AI人才儲備最完善的國家一點都不夸張，除了圖中所示的高校數(shù)量優(yōu)勢，美國有14所學校擠進世界人工智能領域學術能力20強，且包攬前八名。2006年至今，在人工智能領域頂級會議發(fā)表超過30篇論文的204位學者中，有60%來自美國。

為了彌補短板，中國采取了多端齊發(fā)的人工智能人才戰(zhàn)略，一方面提供優(yōu)越的政策薪資引進和留住人才，另一方面在教育中培養(yǎng)未來人才。

中國已經下發(fā)了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，并給出了不同建設階段的具體的時間表。但和美國相比，中國AI人才儲備更弱的一環(huán)其實在少兒教育方面。

AI預備軍從孩子抓起，中國為什么抓不起？

去年，國務院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出在中小學階段設置人工智能相關課程、逐步推廣編程教育，但即便如此，從中小學建立AI預備軍的想法實施起來依然困難重重。

和更擅長于學科教育的中國不同，歐美國家通常實行STEAM教育，比如少兒編程、機器人編程這類重實操和思維方式培養(yǎng)的領域。像比爾蓋茨、喬布斯都從小就接受過編程教育，當時他們使用過的語言可能早就退出歷史舞臺了，但人們認為他們如今的成就，和自小接觸編程培養(yǎng)起的邏輯思維不無關系。

就拿少兒編程來說，一方面中國缺乏師資，少兒編程需要跨學科知識，既懂得教育學又懂得計算機科學。如今我國IT開發(fā)人才基本都集中于互聯(lián)網和科技企業(yè)中，而這些人又對教育一無所知。最終導致編程教育缺乏可靠的師資，甚至整體行業(yè)以銷售和加盟為導向。

另一方面大多數(shù)家長也不理解少兒編程。在一二線城市之外，可能很多家長對于編程所知甚少，更別提了解可視化編程、硬件組裝、樹莓派等等之間的區(qū)別，只能依賴于可能并不專業(yè)的少兒編程教師。

最終的結果，就是中國在培育人工智能人才時缺乏基礎，學生進入高校時并不具備編程、機器人等等方面的基礎知識，接觸相關高等教育的門檻更高，效率卻更低。無法從小培養(yǎng)起工程思維，也會讓人才在進行多領域學習時遇到困難。

先鑒者的蹤跡：我們能從美國的AI人才培養(yǎng)中學到什么？

想要改變這一現(xiàn)狀，或許我們可以把目光看向人才儲備最成熟的美國，從中找到以下兩個解決方案。

第一種是快速推行行業(yè)標準。

美國成立了CSTA，用以發(fā)布K12計算機科學標準，并要求不管是各州學校還是商業(yè)化培訓機構，都要根據標準制定課程。同時，招攬大量企業(yè)界合作伙伴，如谷歌、微軟、甲骨文等，用其的先進經驗提升行業(yè)整體的教學水平。

多方角色的加入讓少兒編程和其他少兒計算機教育一起迅速標準化，減少了教學內容魚目混珠、教師資源無法可持續(xù)發(fā)展等等的可能性，推使少兒編程走向一種更為健康的產業(yè)化狀態(tài)。