导读：近年来，人工智能正以前所未有的速度深刻地重塑着生产、生活、学习方式，推动人类社会进入智能时代。教育作为面向未来的事业美国读人工智能博士，也携手人工智能QS200名校留学，共同形塑着教育新范式和新形态。据统计，目前全球范围内已有45个国家的451所高等教育机构设立了人工智能相关专业课程，这一数据充分体现了世界各国对于人工智能教育的高度重视与前瞻性布局。在探索人工智能教育的道路上，美国、英国、德国和日本作为科技教育领域的先行者，各自展现了独特的策略与成就。今天，一读EDU（ID：）带您深入了解这四个国家如何构建和完善人工智能教育体系，以及他们培养人才的做法。相信这些详尽的内容梳理能够为您提供启示与思考。

人工智能(AI)作为新一轮产业革命的核心驱动力，已成为各国科技竞争的新焦点。人工智能竞争，关键是人才数量和质量的竞争，核心是人才培养能力和集聚能力的竞争。截至目前，全球已有超过40%的国家和地区发布或将发布人工智能战略、产业规划文件等，普遍将人才培养和储备作为战略和规划重点；全球已有45个国家451所高校开设人工智能专业课程，其中美国、德国和英国高校数量分别占全球的31.9%、10.4%和8.0%。日本开设人工智能课程的高校数量较少，但日本人工智能工程和数据工程研究人员数量增长较快。这些国家立足本国优势领域，加强人工智能教育体系建设和人才培养，积极谋划抢占全球人工智能技术主导权。

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美国：全面推进多元化人工智能人才队伍建设

美国作为全球科技强国，人工智能、机器学习、云计算等领域一直处于世界领先地位。为维持美国在人工智能领域的优势地位，2016年美国政府将人工智能发展上升为国家战略，先后发布《国家人工智能研究和发展战略计划2016版》《为人工智能的未来做准备2016》《人工智能、自动化与经济》《人工智能白皮书2017》《国家人工智能研究和发展战略计划：2019更新版》《美国人工智能倡议首年年度报告》《最终报告》《国家人工智能研究和发展战略计划：2023更新版》等相关政策文件，重点支持人工智能人才培养，全方位培养一批多元化人工智能人才队伍。

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健全政产学研协调互动机制，强化人工智能跨学科人才培养。美国政府不断加强人工智能人才发展顶层设计，多主体互动协调推动人工智能人才跨部门和跨领域合作，探索完善人工智能政策激励和机制创新。2016年美国国家科学技术委员会（NSTC）分别组建人工智能特别委员会、机器学习与人工智能委员会、人工智能研发跨部门工作组，负责对接产学界和其他利益相关部门，协调人才发展方面的相关事项。2023年美国国家科学基金会（NSF）与美国国家标准与技术研究院（NIST）、美国农业部等联邦机构，马里兰大学、加州大学圣巴巴拉分校、卡内基梅隆大学等高等教育机构，以及IBM等企业合作，成立7家国家人工智能研究所；美国能源部成立关键和新兴技术办公室，汇集能源部下设的17个国家实验室和众多大学研发力量，加强顶级人工智能研究人员跨部门和跨学科合作。2024年，美国政府还成立人工智能安全研究联盟（AISIC），联合人工智能企业、高校、用户、政府、行业研究机构、民间组织等相关研究人员，支持他们跨领域合作美国读人工智能博士，全球报告！一文读懂AI人才培养与教育政策新走向（附下载）｜一读·有料，开展安全可靠人工智能项目的开发和部署。

将人工智能纳入国民教育体系，推动人工智能教育全学段覆盖。2016年、2019年和2023年，美国白宫先后发布《国家人工智能研究和发展战略计划》，均提出要为人工智能研发人员创造更好的发展空间，培养一支专业的人工智能研发人才团队。在2023年更新版中，进一步提出要为各学习阶段制定人工智能教学材料研发策略，奖励和支持人工智能领域的高等教育从业者，培训和再培训劳动力，探索开展多元化和多学科专业知识教学，发展区域人工智能专业知识，识别和吸引世界上最优秀的人才，以加强联邦人工智能人才储备。2019年美国计算社区联盟（CCC）和人工智能促进协会（AAAI）发布《未来20年美国人工智能研究路线图》，建议制定各学习阶段人工智能课程、授予高级别研究生学位补助金并实施人才留存计划、激励开展跨学科人工智能研究、支持构建开放人工智能平台，以重组和培训全能型劳动力队伍。2021年美国国家人工智能安全委员会（NSCAI）发布的《最终报告》中，主要措施包括对改革课程进行立法，分别在初高中开设统计学和计算机科学原理必修课并纳入考试范围。加大从幼儿园到12年级的基础教育投资和技能再培训投资，增加STEM（科学、技术、工程和数学）和人工智能校外课程和暑期学期项目资助，加强基础教育中STEM和人工智能教师招聘和在岗培训。创建STEM奖学金（计划设立25000名本科生、5000名硕士研究生和500名博士生奖学金）。

《最终报告：如何维持美国在人工智能领域的统治地位》，后台回复【人工智能报告合集】，获取报告全文

多渠道开展数字技术正式和非正式培训，提升全民数字素养。2018年美国人工智能促进协会（AAAI）和计算机科学教师协会（CSTA）成立AI4K-12人工智能工作组，将人工智能中小学教育划分成4个学段，分别是幼儿园-2年级、3-5年级、6-8年级、9-12年级，并启动了基础教育学段人工智能教育行动，不仅制定了中小学人工智能国家教学指南，还推动形成基础教育学段人工智能资源开放社区，促进人工智能教学资源的交流和共享。美国非营利组织推出的开放学习项目，在线免费提供人工智能相关课程，旨在帮助高中生中的弱势群体（如低收入家庭等）接触和学习人工智能知识。2019年发布的《未来20年美国人工智能研究路线图》也建议提升少数群体和弱势群体人工智能学习和培训的参与度。《国家人工智能研究和发展战略计划》2016年版、2019年和2023年更新版均提出发展用于人工智能训练和测试的共享公共数据集和环境，以支持更广泛和更多元化的社区开展人工智能相关研究。2021年美国政府设立“数字服务团”，对政府相关人员进行数字技术培训，并帮助政府扩大数字人才招聘渠道。美国政府还组建数字服务学院，为联邦政府和机构培养数字专业人才。2024年初美国国土安全部也将聘请50名人工智能技术专家组建“人工智能团队”，负责国土安全部人工智能人才培训和项目开展。

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英国：强化人工智能高等级人才培养和集聚

英国是人工智能之父图灵的诞生地，也是全球人工智能技术和人才的主要集聚地之一。自2017年开始，英国从产业战略和国家战略层面推动人工智能行业发展，先后发布《在英国发展人工智能》《人工智能行业协议》《人工智能路线图》《国家人工智能战略》等政策文件，以加强人工智能人才的培养和集聚，助力英国成为全球人工智能中心。

《人工智能路线图》，后台回复【人工智能报告合集】，获取报告全文

政产学研联合推动人工智能高等教育建设。2017年英国政府发布的《在英国发展人工智能》报告，提出将高等教育与人工智能技术相结合的发展策略，建议在英国知名大学中增设200个人工智能博士学位，工业企业每年赞助至少300名学生修读人工智能硕士学位，鼓励不同学科背景学生在人工智能领域深造，以此吸引世界各地人才集聚。鼓励高校设立线上人工智能课程和持续专业技能培训，帮助具有STEM资格的劳动力掌握人工智能相关知识。打造国家级艾伦·图灵研究所、英国工程与物理科学研究委员会（EPSRC）人工智能研究所，并与科学技术设施委员会（STFC）和联合信息系统委员会（JISC），以及牛津大学、剑桥大学、帝国理工学院、伦敦大学学院等建立协同合作，共同聚焦人工智能研究和人才培养等。

加大人工智能人才培养资金投入力度。2017年英国政府宣布斥资2亿英镑建立新技术学院，提供高技能水平的人工智能培训。同时又拨款2.7亿英镑支持英国大学和商业机构研究人员开展石油开采、核能、航天等领域的人工智能技术研究等。2018年英国政府发布《人工智能行业协议》承诺向人工智能生态系统投入10亿英镑，旨在吸引更多的人才、企业和研究机构参与到人工智能创新和商业应用中。2021年英国政府发布《国家人工智能战略》，计划投资超过10亿英镑支持人工智能人才培养和发展，启动国家人工智能研究和创新计划，促进研究人员之间的协调和合作。启动人工智能联合办公室（OAI）和英国研究与创新计划（UKRI），鼓励研究人员聚焦能源和农业等领域的人工智能技术应用。2024年初英国政府又宣布投入9000万英镑启动9个新人工智能研究中心，重点支持研究人员开展医疗保健、化学和数学等领域的人工智能应用研究。

《国家人工智能战略》，后台回复【人工智能报告合集】，获取报告全文

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德国：强化高等教育和职业教育

德国自20世纪70年代开始发展人工智能，1988年成立的德国人工智能研究中心（DFKI）是德国顶尖人工智能研究机构，也是世界上最大的非营利人工智能研究机构。2014年德国将人工智能纳入国家战略并加强部署，2018年起，着力推进联邦政府人工智能战略，德国的人工智能战略高度重视教育和专业人才培养。

《数字世界中的教育》，后台回复【人工智能报告合集】，获取报告全文

重视人工智能学术和专业人才培养。2016年德国各州文教部长联席会议（KMK）发布《数字世界中的教育》战略，将教育作为实现人工智能发展的重要途径。在联邦政府的推动下，目前德国已形成较为系统的中小学人工智能课程体系。2021年德国联邦政府出台《联邦—州联合促进高等教育领域人工智能发展的指导意见》，将人工智能相关知识和技术作为高校学术研究人员的必备能力，并鼓励高校教师运用人工智能技术改善高校人才的培养质量等，以加强人工智能人才培养。2018年德国联邦政府发布《联邦政府人工智能战略》，2020年进一步更新战略，强化学术型和职业型人才培养。主要措施包括加强对青年研究人员的资助，为优秀国际博士和博士后提供具有吸引力的工作条件。依托“卓越大学计划”和“终身教职计划”，新增人工智能教授席位，并提高教授工资水平。开展人工智能挑战赛，设立人工智能奖项“人工智能德国造”，资助基于人工智能和大数据的高校教育数字化创新，促进人工智能学术人才培养。构建职业教育人工智能在线技能提升网站，开展“职业教育数字平台”的创新挑战赛，构建数字继续教育空间等。

《联邦政府人工智能战略》2018，后台回复【人工智能报告合集】，获取报告全文

打造具有高水平人才吸引力的人工智能研究中心。德国联邦教育及研究部（BMBF）共资助成立6个人工智能研究中心。2022年7月起，联邦政府和大学所在州政府每年为柏林学习和数据基础研究所（）、慕尼黑机器学习中心（MCML）、莱茵-鲁尔机器学习能力中心（ML2R）和德累斯顿/莱比锡可扩展数据分析和人工智能中心（ScaDS）5个研究中心资助5000万欧元资金，培养和吸引人工智能专业人才，加快人工智能研究和应用转化。德国人工智能研究中心（DFKI）也获得联邦教育及研究部每年提供的1100万欧元资金。6个研究中心共同构成德国人工智能网络，促进科研人员在网络内交流研究成果。2022年德国联邦教育及研究部又计划出资2400万欧元，支持达姆施塔特工业大学、德累斯顿工业大学、慕尼黑工业大学及其合作机构成立3所人工智能康拉德·楚泽学院（ Zuse ），旨在加强人工智能硕士和博士的培养力度，吸引全球优秀人工智能人才集聚。

《人工智能行动计划》2023，后台回复【人工智能报告合集】，获取报告全文

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日本：搭建多层级教育体系

日本是人工智能技术发展水平较高的国家之一，在人工智能医疗、工业机器人智能化、人工智能芯片制造等方面一直保持着世界领先地位。2015年日本首次在国家科技战略层面引入人工智能概念，2017年起开始制定国家战略推动人工智能技术发展。日本的人工智能战略倡导数理科学、数据科学和人工智能融合的教育模式，注重多层级、复合型人才培养。

构建多层级人工智能人才培育体系。2017年日本政府发布《人工智能技术战略》，重点部署人才相关战略和措施。2019年日本政府又发布《人工智能战略2019》，建立包含素养教育、应用基础教育、专家型人才培养的多层级人才培养体系。素养教育要求中小学、成人教育、大专和大学学生通过课程掌握初级水平人工智能知识；应用基础教育要求大学入学考试重点遴选具有数理、数据和人工智能应用基础的学生，并在大学和大专院校开展应用基础水平数理、数据和人工智能课程；人工智能专家教育是推动产学研合作，培养和集聚日本国内优秀工程师、人工智能研究人员、数学和信息学研究人员等领域精英。2022年日本政府发布《人工智能战略2022》，提出将数理科学、数据科学、人工智能教育作为“社会5.0时代”的基础教育内容，从早期教育阶段开始强化数理科学，完善各级学科信息通信基础设施，提高学生数理应用的能力。日本计划每年培养数据科学和人工智能领域专业人才25万，挖掘和培养该领域创新人才2000人、全球顶尖人才100人，每年开展相关领域在职培训社会人员100万人。日本政府发布的《统合创新战略2023》，进一步提出以实现“社会5.0”为目标加强教育和人才培养，强化探索式教育、STEM教育和创业教育，支持大学和高职院校改革。开展5年1万亿日元人力资源投资计划，鼓励企业和大学开展再教育活动。

《人工智能战略2022》，后台回复【人工智能报告合集】，获取报告全文

政产学研合力强化人工智能尖端人才和应用型人才培养和集聚。2015年和2016年日本产业技术综合研究所和理化学研究所与企业合作分别设立人工智能研究中心（AIRC）和革新智能统合研究中心（AIP），招募和集聚日本顶尖人工智能专家，开展人工智能领域研究、开发和应用。日本《人工智能战略2019》倡导官民合力共促人工智能发展，打造世界顶级人工智能研究基地，培养和吸引世界高素质研究人员。《人工智能战略2022》也提出构建国际化的人工智能研究教育、社会基础网络，并以研发尖端人工智能技术为目标，建设一批吸引全球优秀人才的人工智能研究基地。2020年东京大学和软银公司成立超越人工智能研究所，计划从东京大学和世界各地大学招募150名人工智能相关领域研究人员，开展人工智能基础研究和应用研究。2021年日本文部科学省实施了“数学科学、数据科学、人工智能高等教育认证计划”（MDASH），鼓励大学、大专院校开设人工智能课程，制定人工智能专业人才培养计划，推进产教融合，重视高端人才和应用型人才培养。2023年日本政府发布的《统合创新战略2023》中进一步提出制定区域官民合作中长期发展路线图，推进区域核心和特色大学产学合作和开放创新，建立核心基地培养人才等。

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来源｜《光明日报》

作者 |崔丹 李国平

美国读人工智能博士，这些美国名校的AI人工智能大牛，你知道几个？

CS专业被US News评为就业TOP 100职业第一名、STEM职业第一名、技术类职业第一名。 AI人工智能，随着GPT的横空出世已成为最热门的CS专业。“深度学习”和“神经网络”等是新一代人工智能的重要代表，如今在面部识别、语音输入、基因医疗等重要领域被广泛应用。

计算机专家曾说过：人工智能是关于自动化一切。人工智能是计算机科学的最终目标。有机构将500多个功能各异的插件接入AI，基本可以实现快速应用，包括翻译、写代码、绘图等技术性极强的工作美国读人工智能博士，这些美国名校的AI人工智能大牛，你知道几个？，都可以通过AI快速实现。

在未来，人工智能驱动的产业将会是一个巨大的市场。据美国人工智能学会（the for ）的预测，人工智能相关行业将创造超过230万的就业岗位。

美国大学是人工智能发展与学习领域的领先者。他们以超高的AI研究质量吸引着全世界的顶级人才。你如果想在人工智能领域发展，一定想了解美国大学人工智能专业顶级名校和AI领域技术大牛！

卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学和加州大学伯克利分校是美国人工智能专业排行榜Top 4。下面是我们整理的一份这四个名校人工智能领域的顶级名师，希望你有机会进入这些名师的课堂，学习最前沿的AI专业技能。

1. 卡内基梅隆大学

卡内基梅隆大学可谓是CS与AI专业的先驱者美国读人工智能博士，也是这两大领域当之无愧的老大哥。卡内基梅隆大学计算机科学学院下属部门包括：机器人学院、软件工程学院、人机交互学院、语言技术学院等。2017年6月，卡内基梅隆大学推出一项 CMU AI 的新计划，联合大学各个院系和学科的人工智能研究，组成了世界上规模最大、经验最丰富的 AI 研究团体。

卡内基梅隆大学AI名师：

Moore：计算机学院院长 J. ：机器学习教授、微软蒙特利尔研究院研究总监 ：教授、德州扑克AI“冷扑大师”发明人 ：机器学习系副教授、苹果AI主管Eric P. Xing（邢波）：教授，研究方向为机器学习、计算生物学、统计方法等 ：教授、数据挖掘领域大师 ：机器学习系负责人、自主机器人领域专家Tai-Sing Lee：计算机科学学院和认知神经基础中心教授 2. 麻省理工学院

2019年，麻省理工学院耗资10亿美元打造施瓦茨曼计算学院，这是美国学术界对AI领域最大的投资。施瓦茨曼计算学院是麻省理工学院在计算和人工智能领域的一项战略性举措，旨在探索计算机科学、人工智能、数据科学和相关领域的跨学科研究。

麻省理工学院AI名师：

Rus：CSAIL负责人Frédo ：电气工程与计算机科学系教授、微观影像专家 T. ：研究兴趣为计算摄影、视觉学习等 ：MIT-IBM AI 实验室负责人、计算机视觉和机器学习专家 ：NLP领域大牛 3. 斯坦福大学

斯坦福大学同样是北美计算机强校，是一所私立研究型大学。斯坦福大学在机器学习、人工智能等领域实力深厚，著名的斯坦福人工智能实验室（SAIL）成立于 1962 年，是全球最顶级的人工智能研究机构之一。目前 SAIL 聚集了多个领域专家，覆盖计算机视觉、机器学习、图像处理、传感器网络、自然语言处理、机器人技术等多个领域。

斯坦福大学AI名师：

Thrun：斯坦福大学终身教授、创始人、 X 实验室创始人 Ng（吴恩达）：斯坦福大学副教授、人工智能实验室主任、 联合创始人 ：斯坦福大学教授、 联合创始人Fei-Fei Li （李飞飞）：斯坦福大学计算机系终身教授，斯坦福人工智能实验室和斯坦福视觉实验室主任、谷歌云首席科学家 ：斯坦福大学计算机科学和语言学教授Dan ：斯坦福大学计算机科学系和语言学系教授、语言学系主任 ：斯坦福大学副教授、 首席科学家 4. 加州大学伯克利分校

加州大学伯克利分校的人工智能研究(BAIR)实验室汇集了伯克利计算机视觉、机器学习、自然语言处理、规划、控制和机器人领域的研究人员。大学的机器人和智能机器实验室英国G5院校留学，致力于用机器人复制动物的行为。该校的自动化科学和工程实验室从事更广泛的机器人功能的研究，如机器人辅助外科手术和自动化制造。

加州大学伯克利分校AI名师：

I. ：电机工程与计算机系和统计学系教授、机器学习奠基者 ：人工智能系统中心创始人、计算机系教授 ：教授、机器人与强化学习领域大牛Peter L. ：研究方向为机器学习、学习理论 Malik：教授、研究方向为计算机视觉 ：机器学习教授、计算机视觉领域大牛 Efros：副教授、研究方向为计算机视觉

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美国博士读完大概多少岁，纳米AI搜索，新一代智能答案引擎

一、美国博士研究生年龄情况 – 平均入学年龄：美国各大学博士生的平均入学年龄大约在25岁到30岁之间。对于中国学生而言，大部分人会在22岁左右完成本科教育，他们进入美国博士项目时通常是在24岁至28岁之间。 – 不同专业的影响 – 在科学、技术、工程和数学(STEM)领域，较年轻的申请者往往被视为充满活力且具备最新知识储备；而在人文学科或社会科学领域美国博士读完大概多少岁，纳米AI搜索，新一代智能答案引擎，成熟度和生活经验则可能成为重要考量因素。例如工程专业，许多学校鼓励具有一定工作经验的人申请，因为这能为研究带来实践视角。 – 毕业年龄：美国博士生的平均毕业年龄通常在27到30岁之间。但不同学科和学位类型有所差异，如自然科学和工程领域的博士通常需要5年时间来完成美国藤校留学，毕业生平均年龄大约是32岁左右；医学博士通常需要4年时间，平均年龄大约是28 – 29岁；法学博士一般需要3年时间，平均年龄大约是29岁；文学博士通常需要5年时间美国博士读完大概多少岁，平均年龄大约是34 – 35岁。并且实际情况会根据个人情况(如是否同时进行硕士学习、研究进度、是否转换学分等)有所不同，有些学生可能在25岁之前获得博士学位，而有些则可能超过35岁。 二、中国博士研究生年龄情况 – 正常升学情况：正常的大学生在大学毕业的时候，年龄普遍在22岁左右，如果经过三年的研究生再读博士（博士研究生正常3 – 5年），能够顺利毕业的人，普遍年龄都会在30岁左右。按正常的教育流程（7岁读小学一年级，6年后升入初中，读3年初中再读3年高中，读完高中正常是18周岁，然后是4年大学，3年硕士研究生，4年博士研究生），拿到博士学位正常年龄为29周岁，但我国博士毕业生平均年龄是33.17岁，这里不包含神童跳级、本硕博连读、硕博连读的情况。 – 特殊情况影响 – 本硕博连读或硕博连读：这会使就读博士的年龄相对正常升学情况有所提前。 – 工作后再深造：有些人会选择先工作几年再去攻读博士学位，这样入学年龄就会偏大，毕业年龄也会相应增大。