正在（zài）蓬勃发展的人工智能（AI）技术（shù），需要大（dà）量（liàng）的AI人（rén）才，这让AI专业（yè）也（yě）成为（wéi）了当下最火热的专业。根据教育部近日（rì）公（gōng）布的2019年度（dù）普通高等（děng）学校本科专（zhuān）业备案和审批结果，有180所高校新增了人（rén）工智能专业，是今年新增最多的备案专（zhuān）业（yè）。

与此同时，AI等国家战略需求专业也是扩招的热门专业（yè）。今（jīn）年3月（yuè），教育部等有（yǒu）关部门提出加快人工智能领域研究生培养。据悉（xī），2020年教育部计（jì）划今年扩招硕士研究生18.9万名，并明（míng）确将继续扩大相应招（zhāo）生规模。对于那（nà）些AI专业（yè）的研究生（shēng），大都会关心市场到底（dǐ）需要什么样的AI人才（cái）？

对（duì）于AI人才培养，中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁接（jiē）受雷（léi）锋网采访时（shí）表（biǎo）示（shì）：“人工智能（néng）专业的高等教育，应（yīng）当（dāng）培养AI系统或（huò）者子系统的研究者、设计者和制造者（zhě），只有实（shí）现这（zhè）个目标（biāo），才能源源（yuán）不断地全面支撑我们（men）AI的产业（yè）和研究。”

图片来（lái）自（zì）newtonx

AI基础人才比例偏（piān）低

2013年10月，陈（chén）云霁（jì）等写了一篇（piān）题为《神经（jīng）网络计算（suàn）机的涅槃》的文章，这篇文章（zhāng）中有（yǒu）这样一段话：“也许有一天，每款手（shǒu）机（jī）上都有一个神经（jīng）网络（luò）计算机（或者说加速器），人们用它方便地（dì）进行语音输入、理解照片；也许有一天，每台（tái）云服务（wù）器上都有（yǒu）一个神经网络（luò）计（jì）算机，人们用它快（kuài）速（sù）地搜索视频、分（fèn）析数据、挖掘信息。”

7年后的今（jīn）天（tiān），大部分（fèn）智能手机都已经集成了（le）NPU，服务器上都有（yǒu）神经（jīng）网络计算机也初步（bù）达成（chéng）。陈云霁说：“我们2013年才把这些想法写出（chū）来，并不代（dài）表我们2013年才（cái）这么想。实际（jì）上（shàng）从2008年开始我们就在（zài）这样（yàng）想（xiǎng），怎（zěn）么把人工智能（néng）和芯片设计结（jié）合起来。有了这个目标，才（cái）有后来（lái）智能（néng）芯（xīn）片到智（zhì）能服（fú）务器（qì）的（de）工（gōng）作。”

“我们“就是陈云霁和他弟弟陈天石。陈（chén）云霁本科（kē）学（xué）的是（shì）计算机，研究（jiū）生时主攻计（jì）算机体系结构的处理器设计方向（xiàng）。机缘巧合，主（zhǔ）要研究AI算法的陈（chén）天石博士（shì）期间到中科院计算所访问，兄弟俩就产生了（le）将芯（xīn）片设（shè）计和人工智能（néng）研究交叉的想法。

当时，AI的关注度很低，两（liǎng）人的（de）想法不被主流学术界认同，并且AI和芯片设计的交（jiāo）叉研究（jiū）本（běn）身就有巨大的挑战，困难重重，但是他（tā）们坚持了下来，并且获得ASPLOS和MICRO等计算机体系结构顶级国际会议最佳论文奖（亚洲迄今仅有的两次）。陈云霁被Science杂志（zhì）刊文评价为（wéi）深度学习处理器研究的“先（xiān）驱”和“引领者”。

2016年，AlphaGo在围棋对决中战胜了人类顶级选手。2017年，AI迎来（lái）了新一波（bō）的浪潮，曾经冷门的AI人才，瞬间成了众人争抢的对象（xiàng）。火热（rè）程度（dù）从AI职位（wèi）丰厚的薪（xīn）水就能反应出来。

图片（piàn）来自《智能计算系（xì）统》

但（dàn）企（qǐ）业（yè）高薪聘请（qǐng）的AI人才，很多都是做算（suàn）法的（de）。对（duì）AI算（suàn）法如（rú）何调用编程（chéng）框架（jià）、编程框架如何与操（cāo）作系统打（dǎ）交道，编程框架（jià）中（zhōng）的算子如何在芯片中运行，许（xǔ）多（duō）人没有清晰全面的理解。

中国工程院院士李国杰曾指（zhǐ）出，“我国人工智（zhì）能基（jī）础层、技术层和应用（yòng）层（céng）的人（rén）才数量占比分别为3.3%、34.9%和61.8%，基础人（rén）才比（bǐ）例严（yán）重偏低（dī）”。如果放任这样的（de）不平衡，智（zhì）能计（jì）算软硬（yìng）件系统能（néng）力的（de）缺失最终一定会拖上层应用和算法发展（zhǎn）的后腿。

陈（chén）云（yún）霁接受（shòu）采访（fǎng）时表示（shì），“几年前，我国（guó）没有任何（hé）高校开设（shè）智能计算系统相关（guān）的课程。不给学生任（rèn）何的智（zhì）能计算系统（tǒng）的教（jiāo）育，指望他们毕业以（yǐ）后（hòu），在工（gōng）作中自己摸索成长为这方面的（de）大师，显然（rán）是不现实的。因（yīn）此，我们应当从人才教育方面（miàn）入手（shǒu），主动作为，才有（yǒu）可能改变现状。”

AI人才（cái）为什么需要系（xì）统性（xìng）思维？

如今，全国众多（duō）高校（xiào）都开（kāi）设了AI专（zhuān）业，但在（zài）实际课程体系建设中，很多（duō）还是采用（yòng）了“纯算（suàn）法+应用”的教学（xué）思路。

“各个（gè）高校都（dōu）不（bú）乏有识（shí）之士，在课程设计中绕开系统课程往往是受制于三大客观困难（nán）：一是国内还（hái）没有太多智能计（jì）算系统课程（chéng）可供参考；二是国（guó）内（nèi）缺乏智（zhì）能计算系统（tǒng）课程的师资（zī）；三是国际上也都缺乏（fá）智能计算系统课程的教材。”陈（chén）云霁（jì）表示。

“我最开始在国科大开设《智能计算系统课程》的（de）时候也没有教材（cái），之所以开（kāi）设这门课程，就是（shì）希望（wàng）能培养同学们对智能（néng）计算完整软硬（yìng）件技术栈（包（bāo）括基础智（zhì）能算法、智能计算（suàn）编程框架（jià）、智能计算编程语言（yán）、智能芯片体系结构等）的（de）融会贯通的理解。”

系统性思（sī）维（wéi）是（shì）指（zhǐ）从整体（tǐ）的角度，对技术栈各（gè）个环节进行全局思考的思维（wéi）方式，它的重要性在于，缺（quē）乏（fá）系统知识和系统思维，学到（dào）的知识点就是零（líng）碎的，没有打通“任督二脉”。

比如说，缺乏系统性思维很容易陷入精（jīng）度（dù）的牛角尖中（zhōng），把科（kē）研当成体（tǐ）育（yù）比赛来搞（别人做了97%的精度，我就要做98%；别（bié）人（rén）做了98%，我就（jiù）要做99%），最后研究的道路越走（zǒu）越窄。

一（yī）个完整的智能计算（suàn）系统涉及芯片（piàn）、系统结（jié）构、编程环境、软件等诸多方面，评（píng）价智能的标准远（yuǎn）不（bú）止精度一个维度，速度、效（xiào）能、成本都是重要的维度。

陈云霁的团（tuán）队是天（tiān）然传承了系统（tǒng）思（sī）维。中国科学院计算技术研究所从1956年成立起就一（yī）直从事（shì）计算机（jī）系（xì）统研究。1990年依托中（zhōng）科院计算所成立的国家智（zhì）能（néng）计（jì）算（suàn）机研究开发中（zhōng）心继承了计算所的学术传统，既（jì）做系（xì）统结构研（yán）究，又做人工（gōng）智能理（lǐ）论、算（suàn）法和（hé）应用研究。

国家教育部也很早就（jiù）意（yì）识到（dào）系统思（sī）维的重要性，自2008年（nián）开始，教育部计（jì）算机类（lèi）专业（yè）教学指（zhǐ）导委员会就组（zǔ）织专家（jiā）组（zǔ）开展计（jì）算机（jī）系统能力培养的研究、实践和推广，注（zhù）重计算系统硬（yìng）件与软件有机融合、强化（huà）系（xì）统设计与优化能力，并取得了很好的成就。

只是，在（zài）人工（gōng）智能这（zhè）个领（lǐng）域，国内系统人才还十分短缺（quē）。

运用系统性思维，也能更好地设计对AI系统至关（guān）重要的AI芯片。陈云（yún）霁说（shuō），把（bǎ）算法、芯片、编程的团队有机地组织起（qǐ）来，组（zǔ）成一个互为输入互（hù）为（wéi）约束的整（zhěng）体（系（xì）统），在芯片设计（jì）的时（shí）候，针（zhēn）对应用和算法的需求，调整架构；在编程写算子的时候，结合芯片架构特点，有针对性地优化算法。

如（rú）何（hé）成为AI市场的（de）宠儿（ér）？

更（gèng）进一步，用系统性思维才（cái）能将软硬件更（gèng）好（hǎo）地（dì）融合，去解决AI芯片面临（lín）的技（jì）术挑战（zhàn）。作为AI发（fā）展的底层驱（qū）动力，提（tí）高AI和（hé）算力和能（néng）效是业（yè）界近年来持续努（nǔ）力的方向。但是，传统（tǒng）架构让AI芯片面临存（cún）储墙（qiáng）问（wèn）题——芯片算力高，但存储（chǔ）及数（shù）据搬运（yùn）效率不够；同时大算力也会带来高功耗的问（wèn）题。

计（jì）算机性（xìng）能（néng）的提（tí）升（SPECintCPU）

我们也看到，AI芯片的创新架构（gòu）越来越多（duō）。2017 年图灵奖得主John L. Hennessy 和（hé） David A. Patterson在去年的一篇长篇报告（gào）中就说：“计算机体系结构领域，将迎来又一个（gè）黄金十年。”他（tā）们提（tí）出这样的观点是认为，在摩尔定律走（zǒu）向终点的同时，体系结构正（zhèng）在闪耀（yào）新（xīn）的活力——以TPU为（wéi）代表（biǎo）的领域（yù）特（tè）定架（jià）构 (Domain Specific Architectures, DSA) 兴起，但CPU、GPU、FPGA仍然有用（yòng）武之地，新的架构（gòu）设计（jì）将会（huì）带来更低的（de）成本，更优的能（néng）耗、安全和性能。

这充分说明，未来的十（shí）年业界（jiè）对新架构会更加（jiā）包容，体系结构领（lǐng）域也将迎来更多机遇和挑（tiāo）战。

具备系统思维的陈云霁团队研发的第一代深度学习处（chù）理器芯片，就（jiù）针对存储墙问题进行了改进，并（bìng）设计出了有针（zhēn）对（duì）性的指令集。这是否意（yì）味着（zhe）创新的（de）芯片架（jià）构设计（jì）需要（yào）匹配相应的指（zhǐ）令集？陈云（yún）霁说：“正如图灵奖得（dé）主（zhǔ）说的那样，软件设计也能（néng）为计算机硬件架（jià）构带（dài）来（lái）灵感，改善软硬件接口（kǒu）能为架构创新带来机遇。”

至于（yú）最终哪一种架构会成（chéng）为主（zhǔ）流，陈云（yún）霁和图（tú）灵奖得主持（chí）相同的观（guān）点，“最终，市场会决定胜（shèng）者。”

市场也（yě）决定着（zhe）什么样的人才更有竞争力。算法和应用人才（cái），是前几年应（yīng）聘市场上的宠儿（ér），但随着市场的调整（zhěng），从去（qù）年（nián）开（kāi）始，就业市场上（shàng）就已经呈现算法工程师供大于求的（de）局面。如何能够成为智能时（shí）代更具竞（jìng）争力的人才？

陈云霁（jì）指出，人才培（péi）养的成（chéng）本（běn）太高（gāo），AI过去（qù）不是大学教育的必修（xiū）课（kè），培养人工智（zhì）能专（zhuān）业的人才需要本科毕业后再花3～6年（nián）时间攻读硕士或博士才行，大（dà）学专业培养方案的调（diào）整（zhěng）和产（chǎn）业发展之间有一定（dìng）的时差，所以如何（hé）更好地为学生提供前沿（yán）研究与（yǔ）技（jì）术实践相结合的课程，成为人才（cái）培养（yǎng）的关（guān）键。