我们提起国内高校的AI大牛，似乎每个名字和他们所在的学校与研究机构都让人感觉熟悉。换句话说，大部分国内高校对于AI这东西是相当陌生的。现在的人工智能研究，目前仅仅是小部分学校与大牛的“专属”，而一旦各种地方院校，甚至资质不佳的合办院校要争取AI风口。那么很可能强行设置一批师资和科研项目，这对于整个AI学术是有害无益的。

归根结底一句话，头部学校准备好了开AI本科，但后面茫茫多的学校，真的有老师和研究力量去支撑本科的AI教学吗？

而AI这块滚热的蛋糕，随便想想就知道是不能放弃的。如果AI本科教育突然袭来，如何抵制跟风者扰乱AI教育，这个问题似乎还没有答案。

正方观点A：人才缺口，真的已经很大很大了

以上两种反对观点，很大程度上是出于对AI未来的怀疑与不信任。但支持AI快速成为本科专业的声音，则更多着眼于AI的现在。

AI的今天，一个最基本的情况，就是缺的人真的太多太多太多了。

去年校招季，在北京招一个刚毕业没有任何成果的AI研究生，就需要年薪30万的代价。这当然有风口的加持，但AI岗位缺人的状况也可见一斑。

根据相关报告统计，到2017年年底，中国AI人才缺口已经超过了百万级，而在今年这个缺口开始进一步拉大。

事实上，AI人才的缺口不仅限于中国，即使是硅谷，也在每天经历着AI岗位需求的扩大。李开复曾经提出：“在硅谷，做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿到年薪200万到300万美元的录用通知，三大公司(谷歌、脸书和微软)都在用不合理的价钱挖人。”同样在欧洲、印度，加快培养AI人才，尤其是中低端人才都是国家教育体系的重要任务之一。

在巨大的人才缺失之下，是限行AI人才培养效率有点慢。一般来说，一个学计算机的本科生，在大三大四时候才能在某些选修课中接触人工智能。而如果想要攻读人工智能方向要到研究生之后。再加上研究生学习中往往没有经历过算法应用的实践，毕业到企业后还需要经历一到两年的再培养。这也意味着，一个AI人才一般要到27岁之后才能上岗，这显然无法供给今天AI产业的发展速度。

事实上，AI产业是一个金字塔型架构。不仅需要高端的逻辑与算法人才，还需要完成大量应用型，甚至是数据型工作。这些工作很大一部分都可以给本科生作为实习机会，而且企业往往欢迎导师带队的本科生入驻实习。

这样一些简单的AI工作，入职者可以从27岁提前到20岁左右，这对于整个AI产业的劳动力供给是效能巨大的。

同时，高收入和高就业率也在吸引着学生的目光，让他们辛苦绕一圈才能进入AI，这好像也有点残忍。

正方观点B：产学研一体化，强烈期待AI本科生

AI人才缺口可以看做一个行业基本面，而在这背后，是AI科研体系的独特性，正在催动着AI人才更早与企业接触。这也间接促使AI本科生这个群体到来。

大家都在说，AI是一个高度产学研一体化的领域。但到底是怎么一体化的呢？