教育部 国家发展改革委 财政部印发《关于 “双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》的通知

教学研究[2020]4号

各省、自治区、直辖市教育厅(教委)、发展改革委、财政厅(局)、*生产建设兵团教育局、发展改革委、财政局，有关部门(单位)教育厅(局)，有关高等院校:

根据国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，教育部、国家发展和改革委员会、财政部制定了《关于建设“双一流”大学促进人工智能领域学科融合、加快研究生培养的若干意见》，现予印发。请认真执行。

教育部、国家发展和改革委员会、财政部

2020年1月21日

建设“双一流”大学促进学科整合

加快人工智能研究生培养的几点建议

人工智能是引领新一轮科技革命、产业转型和社会转型的战略性技术。它正在对经济发展、社会进步和国际政治经济格局产生重大而深远的影响。培养和聚集具有创新能力和合作精神的高层次人才是高校的重要使命。与发达国家相比，我国在人工智能基础理论、原始算法、高端芯片和生态系统等方面还有很大差距。跨学科整合有待深化，人才培养方向有待加强。为落实党*、国务院关于加快发展新一代人工智能的重要部署，推进高校“双一流”建设，努力建设赶上和超越世界先进水平的人工智能人才培养体系，加快培养勇于“无人区”的高层次人才，现提出以下意见。

一、一般要求

(一)指导思想

在新时期*中国特色*的指导下，我们将全面贯彻党的十九大和党的十九届二中、三中、四中全会精神。依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，构建基础理论型人才和“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，探索学科建设和人才培养深度融合的新模式，努力提高人工智能领域研究生培养水平，为中国抢占世界科技前沿、实现领先原创成果的重大突破提供更加充分的人才支撑。

(2)基本原则

需求导向和应用驱动。以解决人工智能重大理论和实际应用问题为牵引，推进人工智能基础理论研究，加快重点行业人工智能领域科技成果的转化和应用。以人工智能在工业领域的应用为导向，拓展核心技术和创新方法，实现人工智能对相关学科的赋权和转化，形成“人工智能+X”的复合发展新模式。

项目牵引和多重支持。服务和支持国家重大项目和重大发展计划的任务要求，规划和布局产学研结合的创新平台和跨学科基础理论、算法、软件和集成电路设计方向的人才培养基地。充分发挥*财政投资的导向作用、政策支持和市场在资源配置中的决定性作用，鼓励企业和社会增加投资，形成金融资本、金融资本和社会资本共同支持人工智能相关学科发展和高层次人才培养的新格局。

跨境融合与精准养殖。深化人工智能与基础科学、信息科学、医学、哲学社会科学等相关学科的交叉融合，不断丰富和完善人工智能的主干知识体系和跨学科核心知识体系，培育新的学科生长点和特色方向。掌握人工智能人才的培养规律，学以致用，加强实践。创新高层次人才培养机制，面向领域和应用方向，培养学生掌握不同学科的概念体系、方法和工具等方面的知识。加强产学结合，建设自主创新和人才培养共同体。

第二，扩大高层次人才队伍。

(3)培养高层次创新人才。加大对优秀人才特别是青年人才的支持力度，大力培养具有发展潜力的人工智能领军人才。建设一支多类型、高素质、结构合理的人才队伍，包括理论、方法、工具和系统研究，以及将人工智能技术应用于产业创新、社会治理和国家安全的人才。加强人工智能研究的伦理教育。鼓励人工智能龙头企业根据工业技术的最新发展和人才培养的最新需求，提供实验实践环境，培养大学教师。

(4)有序推进人工智能高端人才建设。培养和吸引人工智能前沿的优秀人才和高水平创新团队，以及具有发展潜力的优秀青年人才，注重人才学科背景的多样性和互补性，实施个性化支持政策，实现不同学科背景人才的系统整合。通过双就业等灵活就业方式，吸引企业和科研院所的优秀人才到高校进行科研和人才培养。各种资源的综合利用将为人才流动、创新创业提供有利条件。

第三，构建高层次的开发平台

(5)完善人工智能领域的学科布局。加强人工智能、机器学习、计算机视觉和模式识别、自然语言处理、知识处理和挖掘、智能芯片和系统、数据分析和大数据系统、认知心理学和神经科学的基础理论建设。鼓励高校集中各类资金，支持人工智能相关学科建设，逐步形成学科主导特色，促进人工智能向更多学科渗透和融合。

(6)建立产学研结合的创新平台。依托“双一流”高校建设，建设全国人工智能生产与教学一体化创新平台，在人工智能发展的重大问题和突破方向上，实施联合科研与一体化教育，强化课程体系、计算平台、实验环境等条件。鼓励企业参与共建，在资金、项目等方面给予优先支持。

(7)校企紧密合作。支持高校、科研院所、产业联盟和重点企业、新研发机构合作建设人工智能开放创新平台、应用场景平台、联合实验室(技术研发中心)和重大研究方向或重点行业应用培训基地，共同建设示范人工智能学院或研究所。鼓励企业参与研究生培养计划的制定，组织开展人工智能高层次人才创新创业和技能竞赛，引导学生根据企业实际问题开展创新创业实践。

四、创新高层次人才培养机制和模式

(八)建立研究生专项任务培训机制。以解决多学科重大问题的特殊任务为研究生研究的主要来源和培养载体，以高水平科学研究为支撑，培养高水平人工智能人才，支持高校自主确定研究生培养规模，制定个性化培养方案，完善承担重大科研任务的人才培养成本分配机制。对于承担重大科研任务的博士生，高等学校应参照科研人员管理的有关规定，制定具体措施，保障和改善博士生的相关待遇，保护博士生的合法权益。

(九)加强博士生的交叉复合培养。聚焦人工智能的新一代基础理论算法、关键技术和核心应用，加强面向问题的跨学科博士生培养，提高博士生整合和创新不同学科、科学前沿和企业实践的理论和方法的能力。支持人工智能领域的大学和重点企业、产业基地和地方*建立联合人才培养计划，建立任务驱动的跨行业和跨学科导师团队，促进科研合作创新和博士生联合培养。完善工程博士培养标准，提高工程实践在培养计划中的比重，联合企业开展人才职业能力认证培训。鼓励企业向博士生开放课程、数据、案例、工具和培训平台。

(十)加强课程体系建设。面对整个产业链和社会发展的需要，科学设计多学科交叉的课程体系，避免简单的“平台化”。我们将重点关注理论进化和关键领域的核心技术，构建人工智能核心知识课程体系，重点建设一批与数学、物理、计算机、控制、神经科学和认知科学、心理学等学科交叉融合的人工智能基础课程。以重大科技前沿和产业应用创新需求为导向，创建人工智能相关知识课程体系，鼓励高新技术创新企业参与建设一批“情景驱动”应用型模块课程。加快将人工智能领域最新研究成果转化为教学内容，建设一批有影响力的教材和国家精品在线开放课程。

(十一)加强国际交流与合作。瞄准人工智能国际前沿和国内发展短板，加大对国内外人工智能相关领域博士生联合培养的支持力度。积极鼓励高层次人才开展国际交流，扩大合作深度和广度。举办具有国际影响力的人工智能学术会议和论坛，创办高水平学术期刊。建设一批人工智能国际合作研究平台和基地，加强国际高端人才的培养和培训。鼓励高等院校发起和组织国际人工智能大科学计划，建立国际学术组织和大学合作联盟。促进人工智能领域相关国际标准和道德规范的制定。大力培养国际人才参与人工智能全球治理。

五、加大支持和组织力度

(十二)完善学科设置机制。完善以人工智能基础理论和产业发展需要为导向的学科专业结构动态调整机制。有条件的高等院校可以根据经济社会发展和人才培养的需要，自主试点、先到先得的方式，自主设置人工智能交叉学科。

(十三)完善学科评估机制。完善以人才培养、知识创新和应用成果为核心的学科评价体系，探索有利于新兴交叉学科深度融合和发展的评价方法，给予相对宽松的建设和评价周期。鼓励高校开展自我评估，支持社团和行业协会开展第三方评估，合理借鉴国际评估。我们将建立综合评估机制，鼓励跨学科研究人员的动态流动，承认他们对源学科和跨学科整合的双重贡献，以及论文、专利和软件版权等成果的形式。

(十四)扩大研究生培养规模。人工智能将纳入“国家重点领域急需高层次人才培养专项招生计划”的支持范围。综合考虑高水平教师、国家科研平台、重大科研项目和重点研究任务、产教结合、合作教育效果等情况，安排研究生特别是博士生特殊增量。积极引导高校通过实施常规增量倾斜和存量调整方法，有效优化招生结构，准确扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。

(十五)完善学位质量保证机制。鼓励高等院校在人工智能相关学科设立教学指导小组委员会，开展多元化教学评估。学位评定委员会成立了人工智能专门工作组，负责制定高层次的人工智能人才培养方案、学位标准和管理标准，并承担学位评定相关工作。完善硕士生和博士生的衔接培养、分流和退出机制。成立跨学科评估专家组，设立专门的评估要素，对人工智能领域的论文进行抽查，适时对人才培养质量进行专项检查。

(十六)加强对资本投资的引导。鼓励高等院校统筹财政投入、科研收入等资源，加大对研究生培养的支持力度，开展基础前沿研究和关键共性技术研究。加强与重点企业的合作，利用天使投资、风险投资、风险投资基金和资本市场融资等渠道，引导社会资本参与高校重大人工智能项目的实施，加大对人才培养、应用研究、基地平台建设和成果转化的支持力度。

(十七)加强组织实施。教育部加强了政策措施的协调，成立了人工智能高级人才培养专家委员会，指导高校实施特殊人才培养计划，并及时总结和推广可复制的经验和做法。地方教育行政部门和高等院校应加强人工智能相关学科建设和人才培养计划，制定切实可行的实施方案，完善人才培养质量监控和评价机制。