原创 吕栋 观察者网
► 文 观察者网 吕栋
“我们要实现现代化，关键是科学技术要能上去。发展科学技术，不抓教育不行。靠空讲不能实现现代化，必须有知识，有人才。没有知识，没有人才，怎么上得去？科学技术这么落后怎么行？”1977年5月，十一届三中全会前夕，邓小平在同部分中央同志谈话时，着重强调了人才对中国科技发展的重要性。
四十多年过去，随着人口红利对经济发展的影响减弱，促进人口红利向人才红利转变，更成为中国政策制定的重点。2021年7月，“十四五”规划建议提出，要加强创新型、应用型、技能型人才培养，壮大高水平工程师和高技能人才队伍。
得益于对人才的重视，改革开放以来，中国科技实力正从量的积累迈向质的飞跃。“嫦娥五号”实现地外天体采样返回、“天问一号”开启火星探测、北斗导航全球组网、C919首飞成功，这些重大科技成果的实现，无一不是依靠人才的力量。
人才不足是中国AI发展最大瓶颈
当前，在全球新一轮热点前沿科学研究中，中国也正迅速崛起，人工智能（AI）便是其中之一。中国科学技术信息研究所的数据显示，截至2021年3月，中国人工智能企业数量位居全球第二，融资规模全球最大，专利申请量世界第一。
毋庸置疑，人工智能将成为未来科技的制高点，海外多国已就人工智能领域的长期发展制定了多项发展、扶持、行动策略。叠加严峻的外部环境，凸显出中国人工智能自主创新、关键技术自主可控的重要性。
目前，中国在AI应用落地方面虽然走在世界前列，但劣势也十分明显。例如，在人工智能算力领域，中国在高端AI处理器方面与国外相比仍存在短板；在人工智能算法领域，主流开源基础算法框架仍由国外互联网巨头主导，呈现出谷歌TensorFlow与脸书Pytorch双寡头并驱态势等。
技术和生态短板的背后，中国人工智能产业最大的瓶颈还是人才不足。
国内并不缺少像昇腾AI基础软硬件平台等由中国企业主导的算力基础设施，也不乏昇思MindSpore、百度飞桨（PaddlePaddle）、清华计图（Jittor）等深度学习框架，最紧缺的恰恰是AI开发者生态。就像国家多项政策中所提到的，要做到科技自主，人才是重中之重。AI产业化和产业AI化，均离不开AI人才的培养，更离不开AI开发者队伍的壮大。
人社部2020年4月发布的报告显示，中美AI人才数量差距悬殊，我国AI人才缺口超过500万，国内供求比例为1：10，供需比例严重失衡。如果不加强人才培养，采取“规模化生产”的人才模式，到2025年人才缺口将会突破1000万。
高层次人才数量更加紧缺。清华大学发布的《人工智能发展报告2011-2020》显示，美国AI高层次学者的数量最多，全球占比62.2%，是排名第二的中国的6倍以上，仅谷歌一家公司的AI高层次人才数量，就几乎与中国全国持平。加强人工智能人才培养，补齐人才短板，显然已成为中国的当务之急。
人工智能领域高层次学者数量TOP10国家
作为社会人才的资源池，教育领域早已展开行动。2019年3月，教育部将人工智能专业列入新增审批本科专业名单。截至2020年2月，全国范围内获得人工智能专业首批建设资格的共有180所，相比2018年的35所，增加414%。
但培养足够的AI人才只依靠高校力量远远不够。
四川质量发展研究院高级研究员、数字化转型专家熊节告诉观察者网，高校对计算机、人工智能基础知识的普及可能会起到一定作用，但是由于远离产业一线，高校在怎么做开发、怎么开展工程活动方面，对人才的培养效果并没有那么好，部分高校教师甚至由于长期脱离实践，都已无法跟上最前沿的技术发展。
熊节认为，从AI人才培养的角度来看，产教融合无疑是一个高效的方式。如果有能力、有意愿的大型科技企业，可以将高校、中小企业中的开发者汇聚起来，给他们提供技术支持和培训，邀请他们深度参与一线软件开发，这对批量识别和培养优秀的人工智能人才，应该更加有效。
昇腾AI提出“三个新”开发者价值理念，助力AI人才培养
纵观业界，一直在计算产业坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的华为，无疑是最有能力也最有意愿去帮助AI产业培养人才的企业之一。
早在2019年，华为创始人任正非在对话国外人工智能专家时就曾指出，人工智能是影响和塑造国家的核心变量，国家会因为人工智能而发生天翻地覆的变化。他认为，未来加大各国人工智能发展差距的是教育及人才的培养。因此，中国首先要抓基础教育，要抓基础研究，才能具有和世界同轨的能力。
作为华为人工智能产业的落地者，昇腾AI长期以来在培养开发者人才方面有着诸多规划、行动措施和实践成果，愿景是汇聚业界技术中坚，通力合作，加速丰富昇腾AI基础软件生态，同时为AI产业培养优秀人才。
目前，昇腾AI已出版多本相关教材，陆续在国内100余所高校开设昇腾相关课程试点，并基于“智能基座”产教融合协同育人基地，让昇腾成为高校理工科相关专业学生的必备技能。2020年启动的众智计划，进一步让高校学生走出课本和实验室，发挥他们的基础研究能力，帮助他们深度参与到AI应用场景中，这也在无形中打通了人才培养的闭环。
其实，有潜力的开发者不仅存在于高校中，也存在于众多中小科技企业中，他们都是AI人才生态的基础力量。昇腾AI也一直站在开发者的角度，去思考他们真正需要什么和希望得到什么，希望能在他们成长的道路上助一份力，同时尽到为社会培养AI人才的责任。
刚刚过去的周末（4月23日），昇腾计算业务总裁张迪煊在昇腾AI开发者创享日首站（西安站）上提出，昇腾AI将围绕为开发者提供新技术、新体验、新机会的价值创造理念，不断探索和实践，为开发者提供原创的AI新技术，打造极简易用AI开发新体验，提供成长和获益的机会。
在新技术方面，昇腾AI全栈软硬件技术平台可提供包括端边云基础软硬件、异构计算架构CANN、全场景的AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX及一站式开发平台ModelArts等，帮助伙伴和开发者高效使用AI能力。例如，异构智能架构CANN提供了智能计算的调度以及IOA，可支撑常规的模型性能提升30%以上；MindSpore作为超大模型，通过8个纬度的自动并行，可将大模型开发和训练效率提升60%。
事实上，相对于国外科技巨头，华为入局人工智能的时间相对较晚，作为后来者的昇腾AI为何有底气称之为新技术？一个重要原因是到目前为止，昇腾AI是全球唯一一个全栈AI基础软硬件的技术平台。
除充沛算力之外，对于新进入AI领域的开发者或者是拥有经验的老手来说，AI开发平台的体验同样至关重要，这关系到新手能否快速上手以及开发效率的高低。
在新体验方面，昇腾AI目前在训练应用开发、性能调优和推理部署等各个环节，从开发者的角度开发了多种创新技术和工具，如在训练阶段通过昇思MindSpore提供函数式的编程，自动编写的技术大幅度提升训练效率，应用开发阶段通过行业知识积累，通过SDK的开发方式，可以提升应用开发效率；基于昇腾AI的人工智能计算中心可为企业、科研机构、高校的开发者提供普惠算力服务；昇腾人工智能生态创新中心的FAE的专家团队，可为开发者的AI迁移、算子开发、模型和应用开发提供支持服务等。
目前，市场上能提供AI算力支持和开发工具的不止昇腾，开发者最终选择昇腾看重的肯定也不止新技术和新体验，还有昇腾可为开发者提供的大量机会。
在新机会方面，昇腾众智计划2022已正式发布，今年计划投入2亿人民币激励基金，推出超过4000个任务，除传统算子、模型开发任务外，还将包含系列创新应用、应用案例等，而且首届昇腾AI创新大赛也已正式启动，大赛设立15大赛区，涵盖全国主要省、市，并包含应用和昇思MindSpore两大赛道，总奖金池超千万。
在个人能力提升和荣誉获得之外，很多开发者也希望能将开发成果商业化变现，这一点自然也在昇腾的考虑之中。
2022年，昇腾社区将推出生态市场功能平台，为开发者提供商业变现的平台，昇腾ISV、IHV、整机伙伴可以在生态市场申请入驻、发布和交易，平台为软件产品和解决方案，为模型算法提供展示、推广和销售的功能支持。除此之外，昇腾还将通过构建昇腾专家成长体系，为有志于从事昇腾AI领域的研究创新和开发者群体提供成长的通道，并设置了相应的权益体系，对专家进行激励。
总体来看，昇腾提出的新技术、新体验、新机会，无疑可以进一步帮助昇腾AI丰富生态，但同时也需要看到，“三新”不只是技术、体验和机会的创新，也提出了聚集优秀AI开发者的新方法，更是快速弥补国内AI人才短板的新思路。
熊节向观察者网分析称，在人才培养方面，华为提出“三个新”是一种值得期待的模式。目前，国内存在大量的AI人才缺口，这不仅代表着一个个空缺的岗位，还有旺盛的AI落地需求无法被满足。在高校和中小企业存在技术局限性的情况下，华为提出AI开发者培养的“三新”模式，充分体现出该公司的社会责任感。
目前，昇腾AI合作伙伴已经超过500家，共同孵化联合解决方案900多个，开发者数量已超过70万，相关课程已经覆盖100所高校的超过10万名学生。
展望未来，践行“长期主义”的华为和昇腾AI产业无疑还会持续加大对开发者和人才培养的投入，因为这不仅是赋能开发者的需要，同时是关乎未来中国AI科技发展制高点、占据全球优势的需要，也是关乎中国AI核心技术后继有人、保持源源不断创新前进的源动力，更是发展中国自主创新人工智能产业的关键。
原标题：《中国AI科技何以昇腾，人才培养是关键》