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在人工智能的发展过程中，人才储备无疑是重要的一环。人工智能应是一种可以深埋于任何产业中的底层技术，与医疗结合可以提升影像资料的检阅效率，与工业结合可以提升分拣速度……在未来，或许每家企业都会配备一个AI部，正如目前每家公司都配备IT部一样。
AI和每一项科技主导的产业都一样，发展的关键在于人才的密度与高度。有报道称，目前全球AI人才存量仅仅30万，而市场需求却在百万起步。人才争夺已经成为了各个国家AI战略布局的关键，如今中国和美国作为世界级AI的两大巨头，两者各有优势，中国拥有更庞大的数据流量，美国拥有更强大的研发实力。相较之下，人才储备几乎成为了双方最大的差距。
把美国称为全球AI人才储备最完善的国家一点都不夸张，除了图中所示的高校数量优势，美国有14所学校挤进世界人工智能领域学术能力20强，且包揽前八名。2006年至今，在人工智能领域顶级会议发表超过30篇论文的204位学者中，有60%来自美国。
为了弥补短板，中国采取了多端齐发的人工智能人才战略，一方面提供优越的政策薪资引进和留住人才，另一方面在教育中培养未来人才。
中国已经下发了《高等学校人工智能创新行动计划》，并给出了不同建设阶段的具体的时间表。但和美国相比，中国AI人才储备更弱的一环其实在少儿教育方面。
AI预备军从孩子抓起，中国为什么抓不起？
去年，×××在《新一代人工智能发展规划》提出在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育，但即便如此，从中小学建立AI预备军的想法实施起来依然困难重重。
和更擅长于学科教育的中国不同，欧美国家通常实行STEAM教育，比如少儿编程、机器人编程这类重实操和思维方式培养的领域。像比尔盖茨、乔布斯都从小就接受过编程教育，当时他们使用过的语言可能早就退出历史舞台了，但人们认为他们如今的成就，和自小接触编程培养起的逻辑思维不无关系。
就拿少儿编程来说，一方面中国缺乏师资，少儿编程需要跨学科知识，既懂得教育学又懂得计算机科学。如今我国IT开发人才基本都集中于互联网和科技企业中，而这些人又对教育一无所知。最终导致编程教育缺乏可靠的师资，甚至整体行业以销售和×××为导向。
另一方面大多数家长也不理解少儿编程。在一二线城市之外，可能很多家长对于编程所知甚少，更别提了解可视化编程、硬件组装、树莓派等等之间的区别，只能依赖于可能并不专业的少儿编程教师。
最终的结果，就是中国在培育人工智能人才时缺乏基础，学生进入高校时并不具备编程、机器人等等方面的基础知识，接触相关高等教育的门槛更高，效率却更低。无法从小培养起工程思维，也会让人才在进行多领域学习时遇到困难。
先鉴者的踪迹：我们能从美国的AI人才培养中学到什么？
想要改变这一现状，或许我们可以把目光看向人才储备最成熟的美国，从中找到以下两个解决方案。
第一种是快速推行行业标准。
美国成立了CSTA，用以发布K12计算机科学标准，并要求不管是各州学校还是商业化培训机构，都要根据标准制定课程。同时，招揽大量企业界合作伙伴，如谷歌、微软、甲骨文等，用其的先进经验提升行业整体的教学水平。
多方角色的加入让少儿编程和其他少儿计算机教育一起迅速标准化，减少了教学内容鱼目混珠、教师资源无法可持续发展等等的可能性，推使少儿编程走向一种更为健康的产业化状态。
第二种是打造适用于少儿的编程教育产品。
在教育行业中，能否打造出一款合适的教育产品，有时甚至会影响一代人的教育成果。目前网易教育就已经独家引进美国知名的游戏化编程教育产品CodeCombat，其中文名为《极客战记》。
极客战记之前在美国已经有了一定的应用累积，其推行的编程游戏也大受欢迎。通过把编程教育可视化，设置出背景故事和一个个关卡，让少儿在游戏的过程汇中感知编程教育，养成编程逻辑思维。虽然中美少儿教育基础不同，但面对游戏中奖惩系统，同样会受到吸引，让少儿更容易接受编程这一看似枯燥的学科。
而且和大多数图形化编程、拖动积木写代码的编程游戏不同，极客战记还原了真实的Python编程语言学习环境，将编程知识系统化地分配至各个关卡中，让青少年可以直接学习到Python这门在人工智能领域应用最广的语言，让编程学习落到实处。
另一个优点是极客战记无需依赖教师教学，任何一个无编程经验的教师都可轻松上手授课。目前全球注册用户超过500万，美国有13000多所学校，超过31000名老师都在使用这款编程教育游戏进行教学。
同时，网易教育正在从学校端、教育机构端寻找机会，除了提供极客战记的汉化平台，还提供教学管理、教师培训、定制教案等教学服务。这样一来就完美闪避了中国师资不足的最大短处，让学生和老师一起快速上手编程教育。
最后，极客战记给出了一个标准考核线，成功学会python、JavaScript、CoffeeScript和Lua四大通用编程语言的学习课程后，学生可以达到Advanced Placement（美国预科）的编程要求。行业中出现了考核标准，自然也就不再会出现无从考察教学状况的尴尬。
当然，面对中国在人工智能人才储备的落后，仅仅引进一款海外编程教育产品是完全不够的。但提升各个年龄段的科学教育补充、快速建立起行业内标准一定是人工智能人才培养的必备基础。中国的人工智能人才现状，其实和我们一直崇尚学科理论、崇尚应试教育却忽略了工程化教育基础有关。如今的中国，正在一步步的赶上那些曾经落下的路程。
没有一座楼阁能凭空而立，AI从娃娃抓起虽然看似是一句玩笑话，实际蕴含的却是人工智能人才培养的另一种可能，越早开放出知识的传输和获取，就能越早让知识在一代人中得出成果。
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