在人工智能如此蓬勃发展的今天，我们中国学者到底扮演了什么样的角色？

从论文数目的角度以及学者总数的角度来讲，中国都已经走在了世界的前列。但是，如果聚焦在高被引论文的占比，与世界同行相比，中国的学者还是有一定的差距。此外，2023年，国际开放测评委员会举办了“AI 100”评测活动，评选出了人工智能80年发展历程中最具影响力的100项研究工作。这100项工作中，有华人学者参与的只有17项，而真正在我们中国本土完成的工作只有4项。从这些数字可以看到，在领军人才培养的道路上，中国还有很长的道路要走。

那么，如何培养更多人工智能领域的领军人才，帮助我们国家在未来的人工智能发展之路上占据更多的战略先机？

说到人工智能领军人才，我们脑子里马上会浮现出一些代表人物，比如OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever，被称为“ChatGPT之父”。他早在17岁时，就已经埋下了AGI梦想的种子，他想到了用端到端统一模型来解决各式各样的问题，并且在他日后的发展道路上逐步把这个梦想变成了现实。

另外一位典型的领军人才是Demis Hassabis——DeepMind的创始人、2024年诺贝尔奖获得者，他同样少年成名，怀揣“用人工智能解决复杂科学问题”的梦想，创立了DeepMind，领导了AlphaGo、AlphaFold等前沿研究，并且今天仍然在不断探索着人工智能的前沿。

这些领军人才有一些共性特点。他们不能用简单的“科学家”或“技术人才”的标签来定义——他们有着非常宏大的志向，有着全局性、前瞻性的视野，他们既是科学家又是工程师，还是创业者、企业家、投资人、战略家，因此才能领导OpenAI、DeepMind这样的创新组织走向巨大成功。

对照这些领军人才的特质，我们发现国内传统的教育体制仍有很大的提升空间。

比如说课程设计——人工智能领域日新月异，每三个月知识体系可能就会发生重大迭代。但大部分情况下，传统高校的课程开发和更新缓慢，要编撰教材，提前一个学期或一年，为32学时、48学时的大课做准备。因为开发周期长，成本高，这样的课程往往要连续讲几个学期——这样的节奏很难跟上人工智能快速发展的脚步。

再比如学科交叉——人工智能和各行各业都会发生深度融合。所谓“AI+”或者“AI×”，其实是AI赋能千行百业、各个学科的过程。目前普通高校的学科划分过于细致，学科交叉成本很高。其他的，如评价准则、科研组织、科研项目、实践教学、培养体系，也都存在有待提升的问题。

面对这些挑战，北京中关村学院一直在思考：如何才能帮助国家去做一些前沿性的探索，通过一场“中关村的实验”，在以上各方面进行一些先行、先试，探寻和开辟人工智能领军人才培养的路径？

我简单介绍一下北京中关村学院在领军人才培养方面所做的一些实验。

首先，我们在课程体系方面进行了大胆尝试。在北京中关村学院，我们倡导8-12学时的前沿短课程，鼓励老师们把心中对学术前沿的理解，通过非常短的周期，变成同学们可以理解、掌握某一研究方向的快速迭代渠道。同时，每周我们会邀请若干位来自各个行业的顶尖学者或企业家跟同学们交流思想，展示前沿进展与需求。希望通过这种新型课程设计，提高同学们知识的深度、广度和更新度。

其次，我们也对导学关系进行了改革。人工智能领域对于学科交叉要求非常高，如果一个同学只跟着一位单一学科背景的导师进行学习，很难应对如此纷繁复杂的AI世界。所以在北京中关村学院，我们建立了多对多的导学关系，为一组同学设立了一个导师组，包含不同背景的导师，有AI导师、自然科学导师、社会科学导师，企业导师、创业导师、项目管理导师等等，为同学们提供丰富而多元的指导。在选择导师的时候，我们也有一些新的标准，希望这些导师能够胸怀大志，打破传统体制的桎梏，共同为AI领军人才培养贡献力量。

第三，北京中关村学院没有学科，只有项目；我们强调用以终为始的心态，利用人工智能技术解决真正重要的实际问题。学院设立了很多项目，有的来自企业，有来自国家重大专项，也有同学、导师自主立项。我们的目标是培养AI领军人才，我们不希望同学们只是跟随国际前沿，希望他们能够有颠覆式的思想，能够有能力创造新的前沿。因此，在北京中关村学院我们提出了“极基础、极应用”的研究理念，要求同学们比普通高校的同学想得更深入一些、走得更远一些：深挖AI理论，以釜底抽薪的方式去改变今天AI的格局；深入了解各行各业的核心痛点，量身定造全新的人工智能解决方法，而不是拿着已有的人工智能大锤到处找钉子敲。“极基础”和“极应用”看似是研究方向的两极，但其实是密切相连的：任何一个真正有价值的极应用问题，最后都会牵引出一系列的基础研究。而任何真正有影响力的极基础问题，都不是凭空臆想，往往是受到实际应用的启发。

在极基础、极应用的思想指导下，我们设立了一系列的科研项目。这里举几个例子：一是用 AI 颠覆工业仿真软件，旨在解决产业软件的技术瓶颈，借助 AI 缩短复杂软件的开发周期。二是 AI 改造光合作用酶，旨在解决中国的粮食安全问题，若光合作用酶的工作效率提高 10%，就可多养活10 亿人口。三是人工智能赋能微创手术，这是学院颇具特色的学生自立项目。我们坚信人工智能是年轻人的舞台，即便二十多岁的年轻人，只要怀揣远大梦想，我们就全力托举他们实现梦想。在北京中关村学院，我们鼓励同学们三五成群，向学院提出自己的设想。一旦通过专家团评定，学院就会给予这组同学一定的科研经费和算力支持，助力他们实现理想，并为其配备指导导师，引领他们不断前行。

第四，在开展颠覆性研究的同时，我们也相信人工智能的领军人才需要有产学研创投全链条的体验。我们希望构建一套新的平台，在这个平台里，人才可以在不同的环节流动进行锻炼。北京中关村学院在海淀区的支持下，在教育部、教委、科委的指导下，深度参与了高校人工智能区域技术转移转化中心的建设，旨在打造一个既有市场属性，又有培养属性的新平台，让学院师生得到更全面的锻炼。

最后一点，北京中关村学院在努力建设全学段的人才培养平台。我们刚刚成立了北京少年人工智能学院，目前还在筹建北京产业人工智能学院，打通基础教育、高等教育、继续教育的全链条，让人工智能领军人才培养不仅局限在博士阶段，而是能够早发现、早培育，在基础教育阶段就埋下种子；同时，也为千行百业的企业领袖注入新的人工智能的基因，让他们在自己的产业决策里面能够体现出人工智能的思想。

希望通过以上这些努力，通过北京中关村学院的实验，探索一条行之有效的人工智能领军人才培养之路。我们知道这条路充满挑战，所以也诚挚地向教育界、企业界的同仁们发出邀请，大家共同努力，共同建设，一起为培养中国人工智能领域的领军人才贡献力量。