此前杭州电子科技大学部分教师收到了一份“年度教学成绩单”，同时还配有一封来自AI（人工智能技术）的信。据了解，这个“教师教学成绩单AI写信开发小组”是由研究生、本科生开发的，其中基础数据包括教学态度、师生交流、教学效果、助教态度、助教手段等当中还加了一些预测算法，用于预测教师教学的潜在态势，以作为新学期排课参考。

人工智能不断为教学和学习提供新的解决方案，也亟待新鲜血液注入。当人工智能浪潮来袭，各国的人工智能教育情况如何？

人工智能的兴起使产业结构、经济增长动力都发生了深刻变化。随着互联网、大数据、云计算和物联网等技术不断发展，人工智能正引领新一轮科技革命和产业变革。为了迅速跟上这轮变革步伐，中国自2017年开始相继发布《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》《高等学校人工智能创新行动计划》等策略，以支持人工智能技术的发展，促进我国人工智能总体实力的提升。

在各项政策和行动计划的指引下，自2018年以来，众多高校纷纷设立人工智能相关专业，人工智能研究院也如雨后春笋般涌现。这显示出在国家的战略布局和政策指导下，高校推动人工智能技术相关人才培养的踊跃性和决心。2021年3月，斯坦福大学以人为本人工智能研究院发布了《人工智能指数2021年度报告》，或可帮助我们对世界各国的人工智能教育，特别是对北美、欧盟地区的人工智能教育情况有所了解。

据介绍，《人工智能指数2021年度报告》跟踪、整理、提炼与可视化人工智能相关的数据，其使命是“为政策制定者、研究人员、高管、记者和普通公众提供公正的、经过严格审核的、来源于全球的数据，以形成对人工智能这一复杂领域的直观感知”。

该报告包括“研发”“技术性能”“经济”“人工智能教育”“人工智能应用的伦理挑战”“人工智能的多样性”“人工智能政策和国家战略”等七个章节，本次我们重点关注“人工智能教育”这一章节。在该章节，报告对高校人工智能教育现状进行了分析，并基于美国计算研究协会（CRA）Taulbee年度调查的计算机科学本科及博士研究生毕业去向，探讨了人工智能相关专业的去向问题。最后一部分是利用欧盟委员会联合研究中心（JRC）的统计数据，探讨欧洲人工智能教育的趋势。

报告称，来自18所大学反馈的数据显示，大学增开了人工智能课程，同时增加了主要研究人工智能的教职工的数量。这些人工智能课程教授学生如何建立和部署实用的人工智能模型。

通过评估教授学生建立或部署实用人工智能模型所需技能的课程趋势、入门级人工智能和机器学习课程及招生统计数据，斯坦福以人为本人工智能研究院对本科阶段的课程设置进行了调查。由于多数人工智能课程设置于原本的计算机科学系，调查结果表明，在过去四个学年，计算机科学系在实用人工智能课程上投入了大量资金。在18所大学中，教授学生建立或部署实用人工智能模型所需技能的本科课程数量翻倍（增加了102.9%），从2016—2017学年的102门增加到了2019—2020学年的207门。

注：2020年11月至2021年1月，斯坦福大学以人为本人工智能研究院通过互联网分三次向73所大学分发了调查问卷。其中，有18所大学完成，回收率为24.7%。这18所大学分别是比利时卢文凯索利克大学，加拿大麦吉尔大学，中国上海交通大学、清华大学，德国慕尼黑路德维希马西米兰大学、慕尼黑工业大学，俄罗斯高等经济学院、莫斯科物理技术学院，瑞士洛桑埃科尔理工学院，英国剑桥大学，美国加州理工学院、卡内基·梅隆大学（机器学习系）、哥伦比亚大学、哈佛大学、斯坦福大学、威斯康星大学麦迪逊分校、得克萨斯大学奥斯汀分校、耶鲁大学。

学习人数方面，在过去的四个学年，注册或尝试注册人工智能入门课程和机器学习入门课程的本科生人数增加了近60%。在过去四个学年，欧盟高校的入门级课程注册人数增加了165%，而美国的此类注册人数在上一个学年出现了明显的下降。在接受调查的8所美国大学中，有6所表示人工智能和数学基础入门课程的报名人数在2020年有所减少。

一些大学认为，人数下降的主要原因是新冠肺炎疫情期间有部分学生休假。另一些大学则提到，造成人数下降的原因是入门级人工智能课程设置的结构性变化。例如，2020年因开设了数据科学入门课程，这可能会使得学生放弃传统的人工智能和机器学习入门课程而去选择数据科学入门课程。

本调查同时还关注了研究生或更高学历级别的课程设置，特别是教授学生建立或部署实用人工智能模型所需技能的研究生课程。报告显示，在过去四个学年，教授学生建立或部署实用人工智能模型所需技能的研究生课程增加了41.7%，从2016—2017学年的151门课程增加到了2019—2020学年的214门课程。

另外，由于课程数量的增加，在过去四个学年，参与此次调查的大学的主要研究人工智能的终身教职教师人数显著增长，与人工智能课程和学位课程需求的增长相一致。主要研究人工智能的教师人数增长了59.0%，从2016—2017学年的105人增长到了2019—2020学年的167人。

通过前文数据我们了解到，无论是人工智能课程数量，还是学习人数、教师数量均呈现增长态势。那么，哪些专业备受追捧？增加的人工智能专业毕业生最终去了哪里？对此，该报告也有展示。美国计算研究协会（CRA）年度Taulbee调查揭示的是美国和加拿大能够授予计算机科学（CS）、计算机工程（CE）或信息学（I）博士学位的学术单位的学生入学率、毕业率、毕业生就业和教师工资的变化趋势。基于此，我们也能了解人工智能专业毕业生的人数和去向。

北美地区大多数人工智能课程都是本科阶段计算机科学课程的一部分。报告数据显示，在过去十年，北美地区具有博士学位授予资质机构的计算机科学本科毕业生人数稳步增长。2019年，超过28000名本科生完成了计算机科学学位，比2010年高出约三倍。

另外，在2019年美国毕业的所有计算机科学博士中，人工智能/机器学习（22.8%）、理论与算法（8.0%）和机器人/视觉（7.3%）专业的毕业生数量位居前列。人工智能/机器学习是过去十年最受欢迎的专业。此外，机器人/视觉专业的毕业生人数增长迅速，排名从2018年的第八名跃升至2019年的第三名。在过去十年，与其他18个专业相比，人工智能/机器学习和机器人/视觉是计算机科学专业博士毕业生人数中增长最为显著的。2020年，人工智能/机器学习专业计算机科学博士毕业生在所有新计算机科学博士中的比例比2010年高出8.6个百分点，其次是机器人/视觉专业博士学位，高出2010年2.4个百分点。相比之下，计算机科学博士学位在网络（-4.8个百分点）、软件工程（-3.6个百分点）和编程语言/编译器（-3.0个百分点）等专业的人数占比较2010年出现了负增长。

注：2019年按特殊性分列的美国新计算机科学博士生专业共包括20个：人工智能/机器学习、理论与算法、机器人/视觉、数据库/信息检索、安全/信息保证、图形/可视化、网路、其他、软件工程、人机交互、操作系统、信息学：生物医学/其他科学、硬件/架构、高性能计算、编程语言/编译器、社会计算/社会信息学/CSCW、计算教育、科学/数值计算、信息系统、情报学。

2010年至2019年间，人工智能/机器学习专业博士毕业生的数量增长了77%，而这些新博士在所有计算机科学博士毕业生中的占比较2010年则增长了61%。人工智能/机器学习和机器人/视觉博士毕业生的数量在2019年达到历史最高水平。

新毕业的AI专业博士选择在哪里工作？根据美国计算研究协会（CRA）Taulbee年度调查，在过去十年，北美地区新毕业的AI专业博士选择进入产业界工作的人数持续增长，其比例从2010年的44.4%增加到2019年的65.7%。相比之下，进入学术界的新毕业的AI专业博士比例下降了44%，从2010年的42.1%降至2019年的23.7%。这些变化在很大程度上反映了这样一个事实，即进入学术界的博士毕业生人数在过去十年基本保持不变，而大幅增加的新毕业博士主要都进入了产业界。这说明产业界对人工智能人才的需求和吸引力均较大。

“人工智能教育”章节同时还介绍了欧盟委员会联合研究中心对欧盟国家人工智能教育的研究结果。研究显示，欧盟绝大多数专门的人工智能学术课程都在硕士及以上水平的课程中开设，从而帮助学生提升工作能力。德国在提供最专业的人工智能项目方面领先于其他成员国，其后是荷兰、法国和瑞典。法国在提供硕士水平人工智能项目的数量方面名列榜首。

在欧盟短期课程、学士、硕士三个层次的专业人工智能课程中，哪些类型的人工智能技术最受欢迎？数据表明，迄今为止，机器人技术和自动化是专业学士和硕士课程中最常开设的课程，而机器学习在专业短期课程中占主导地位。随着短期课程越来越受到已经工作的专业人士的青睐，机器学习已成为人工智能专业发展和实施的关键能力之一。

人工智能伦理和人工智能应用也非常重要，这两方面在三个层次课程教学中都占有相当大的份额。人工智能伦理包括安全、功能安全、问责）和可解释性的相关课程，占课程总数的14%，而人工智能应用的课程，如大数据、物联网和虚拟现实课程，所占份额也类似。