来源：环球时报
【环球时报记者 杨沙沙 陈子帅 环球时报驻德国特约记者 昭东】编者的话：人工智能（AI）已经成为全球科技竞争与产业变革的核心驱动力，而AI人才则是各国构筑未来优势的战略基石。各国在AI人才培养上路径各异，特色与挑战并存。作为AI强国的中美以及被视为欧洲技术创新标杆的德国，其高校AI专业都有什么特点？面临哪些瓶颈？AI专业学生的就业情况如何？本文将为您详细介绍。
中国：规模速度优势明显VS构建者能力培养不足
2018年，中国教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出到2030年，将中国高校打造为“建设世界主要AI创新中心的核心力量和引领新一代AI发展的人才高地，为中国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障”。这一年，我国首批35所大学获批开设了AI本科专业。截至今年6月，全国已有超过620所院校提供AI相关学位。
我国教育部2023年制定了一项计划，旨在新设一批适应新技术、新产业、新业态、新模式的学科专业，因此清华大学、武汉大学和上海交通大学等高校纷纷宣布了扩大AI及相关跨学科领域招生的计划，例如AI与医学相结合专业的招生。
有学者介绍说，国内AI专业不再局限于科学和工程领域，已经与大学通识教育融合。中国人民大学信息学院讲师张绍磊近期在接受《环球时报》记者采访时表示，今年该校一些基础课程将融入更多AI相关内容，“比如说，我教一门Python（计算机编程语言）的课程。除了讲授编程基础外，还会带领学生学习如何使用AI技术，以及了解支撑大模型运行的底层算法”。
香港高校的AI教育也在全球位居前列。香港科技大学首席副校长郭毅可对《环球时报》记者表示，校方没有把AI专业放在计算机系，而是将其与多个专业结合，例如生物+AI、化学+AI、机械+AI等。学校一直提倡任何专业学生都可以辅修AI课程。
香港科技大学电子与计算机工程系教授谭平的研究领域是计算机视觉和图形学。据他介绍，香港科技大学的AI课程设置目前更偏重技术内容学习，如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。谭平称，香港科技大学很多学生都在企业有实习经历，学校也鼓励学生去相关企业实习。
经过多年的发展，中国大学的AI专业已经取得不小的成绩。根据QS2025年世界大学学科排名，在数据科学与人工智能领域，位于内地的上海交通大学、哈尔滨工业大学、复旦大学，以及来自香港的香港科技大学、香港大学、香港中文大学、香港理工大学、香港城市大学，都位居全球前50位。
据香港《南华早报》近期报道，清华大学在近期发布的全球计算机科学（CS）学术机构排名“CS Rankings”中击败长期霸榜的美国卡内基－梅隆大学，荣登榜首。该排名涵盖了全球范围高校的计算机专业，以高校和研究机构在计算机科学领域顶级学术会议上发表的论文数量为参考依据，仅统计计算机科学四大领域（AI、系统、理论、交叉）中被认可的顶级会议论文。在此次排名中，上海交通大学、浙江大学和北京大学分列第三、四、五名。
深圳市人工智能与机器人研究院具身智能中心主任刘少山在接受《环球时报》记者采访时称，中国的AI高等教育在规模、速度和与国家战略的贴合度上具备明显优势。过去几年，高校几乎同步完成了从教材、师资到研究方向的快速扩展，使得中国在短时间内形成了全球少有的大规模AI人才培养体系。同时，中国的教育路径呈现强烈的应用导向，许多院校将智能制造、具身智能等国家重点产业场景直接纳入培养体系，这是与欧美以“理论—工程—科研”传统路径推进AI教育所不一样的本土化特点。
不过，刘少山认为，中国高校AI教育的“场景导向”更多停留在讲授与案例层面。在当前高校环境下，学生往往只有理解场景的机会，却缺乏在这些场景中长期沉浸、深入打磨系统能力的条件。此外，中国学生的学习路径整体上以就业为导向，企业当下需要什么技能，他们就迅速学习什么技能。这样的模式确实提升了短期就业效率，但学习往往停留在应用层面，也就是学会使用工具，而不是发明工具以及理解工具为何如此设计。由于缺乏参与底层系统、软件框架、芯片架构或机器人操作系统的长期任务，学生更多是在使用者的维度接受训练，而非从构建者的维度培养能力，这在一定程度上限制了底层创新。
美国：实践机会多VS高等教育覆盖面小
据英国《泰晤士高等教育》杂志报道，美国卡内基－梅隆大学2018年推出了美国第一个AI学士学位课程。在接下来的5年里，美国高校AI项目的招生人数每年增长45%。《纽约时报》近期称，在过去两年里，数十所美国大学和学院宣布设置AI专业，增加相关的辅修课程以及跨学科项目等。
据美国“商业内幕”网站今年6月报道，该国提供AI理学学士学位的大学包括卡内基－梅隆大学、宾夕法尼亚大学、伊利诺伊理工大学等。提供AI或机器学习专业硕士学位的美国学校包括：加州大学洛杉矶分校、康奈尔大学、佐治亚理工学院、莱斯大学、斯坦福大学等。一些不能颁发专门AI学位的学术机构也会提供AI或机器学习的专业或辅修课程。
美国东北大学教授李向明目前是AI和人形机器人研究领域的专家。他向《环球时报》记者介绍说，在美国，学生对AI以及人形机器人的研究主要分成两个方向：一部分学生对AI技术比较感兴趣，学习人形机器人的开发，包括硬件和软件开发；还有一部分群体对AI伦理感兴趣，探讨人形机器人是否会侵犯人类隐私、破坏人类生活等。
以实践和就业为中心是美国高校教学非常重要的特点之一。李向明称，美国东北大学有一个著名的合作教学模式，每学年3个星期，学生必须到企业去带薪实习，学校会帮助联系对接实习企业，这一模式能将理论知识和实践操作相结合。
刘少山表示，美国顶尖大学的优势并不体现在追逐热点，而体现在稳固扎实的基础课体系、深厚的系统教育传统以及丰富的项目实践机会。美国学生从本科阶段就能进入科技公司、实验室或工程团队实习，直接接触工业级的数据管线、机器人平台、芯片体系结构等。这种长期在真实场景中的工程训练，使他们不仅能用工具，更能理解工具背后的原理与结构，从而具备底层创新能力。
不过，英国《泰晤士高等教育》杂志援引美国高等教育营销和研究公司“验证见解”的一份报告称，美国民众对AI培训的兴趣正在飙升，但该国高等教育只能满足一小部分需求。这份报告显示，美国有近5700万人对学习AI技能感兴趣，目前约有870万人在学习，但只有7000人通过高等教育机构学习AI。
德国：集群正在形成VS应用领域开发不足
2018年，德国慕尼黑工业大学首次开设“机器人、认知、智能”硕士课程，将机械制造、电子技术与信息学结合，用德语和英语授课。当时，德国大学的AI学位课程还很少见。如今，AI热潮席卷了德国高等教育领域。据德国《经济周刊》报道，该国有30多所大学至少提供一门AI学士学位课程。此外，提供至少一种AI硕士学位课程的大学也有30多所。
柏林工程应用技术大学开设的“人形机器人”本科专业在德国引人注目。在这里，学生可以学习如何设计机器人，以及给它们的行为和学习能力编程。此外，他们还会学习使用机器人所涉及的伦理、法律等方面的内容。代根多夫应用技术大学不仅提供AI学士学位课程，还提供3种硕士学位课程，包括AI与数据科学、数字化生产管理中的AI应用、智能传感器和执行器的AI。
据《环球时报》驻德国特约记者观察，该国双元制教育模式也进入AI高等教育中。根据宝马集团官网介绍，该企业设立了AI学士学位课程。该课程涵盖自动驾驶、机器人技术、编程模块、人机交互等。学生一边学习理论，一边在宝马汽车公司实习。完成课程后，学生一般可以直接入职，加入创新项目团队，开展自动驾驶领域的研发等。
24岁的帕特里克目前在巴伐利亚州一所大学攻读AI硕士学位。他告诉《环球时报》特约记者，AI在德国是最热门的专业之一，因此录取率很低。他表示，在德国，学习AI既可以选择AI应用课程，也可以选择计算机科学、数据科学、媒体信息学或机器人技术等相关学科方向。这些课程以实践为导向，涵盖编程、机器学习、深度学习以及AI伦理问题等内容。
值得一提的是，德国的AI集群也正在形成。这些集群由著名的AI研究机构、大学及企业组成。大学生毕业后，可以进入这些集群，寻找研究方向。像德国AI研究中心在凯泽斯劳滕、萨尔布吕肯和不来梅设有研究机构，有200余家企业及机构参与。
多位德国大学AI专家及学生向《环球时报》特约记者表示，德国大学AI教育目前很热，但与中美相比仍存在明显短板。他们认为，最大的问题在于德国在AI应用上明显不如中美，仍主要处于实验室阶段。此外，德国双元制教育也很难在AI教育上发挥其在机械制造等传统行业的优势，这是因为德国AI大企业太少了，只有宝马等一些公司在有限的领域招聘双元制教育的学生。
“什么时候学习AI技能都没有坏处”
有行业报告显示，到2030年，中国可能面临400万AI专业人员的短缺。智联招聘的一项调查显示，今年2月，无人机工程师、算法工程师和机器学习职位的招聘信息同比增长了约40%。
据美国《福布斯》杂志网站今年11月报道，该国高薪求职网站Ladders分析了200多万份招聘启事后发现，AI技能作为招聘要求，提及率在一年内增长了近7倍——从2024年的0.87%增长到2025年的5.7%。Ladders首席执行官塞内德拉认为，目前的变化速度非常快，在两年内（2027年至2028年之间），一半的高收入白领岗位将在某种程度上需要AI技能。
美国CNBC网站称，今年7月发布的一项新研究发现，许多公司没有用AI工具取代员工，而是聘用能够使用AI工具的员工。此外，要求应聘者拥有AI技能的职位薪资更高。上述研究还显示，不同领域的工作对求职者AI技能的要求不同。尽管许多工作需要很高的AI技术专长，但大部分工作要求的AI技能都类似，比如熟练使用ChatGPT等。
美国管理和信息咨询机构埃森哲新加坡公司人力关系主管布里奇特·王表示，在一个人的职业生涯中，什么时候学习AI技能都没有坏处。中国教育科学研究院研究员储朝晖对《环球时报》记者表示，AI技术发展迅速，相关毕业生可能会拥有短暂优势，但如果想要在AI行业继续工作，必须持续学习新内容，跟上行业发展脚步，否则就会落后或被淘汰。