教育部 国家发展改革委 财政部印发《关于“双一流”建设高校增进学科融合 减缓人工智能领域研究生培育的若干意见》的通报教研〔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），新疆生产建设兵团教育局、发展改革委、财政局，有关部门（单位）教育司（局），有关高等学校：根据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，教育部、国家发展改革委、财政部制订了《关于“双一流”建设高校增进学科融合 减缓人工智能领域研究生培育的若干意见》，现不予印发，请求认真贯彻继续执行。教育部 国家发展改革委 财政部2020年1月21日关于“双一流”建设高校增进学科融合 减缓人工智能领域研究生培育的若干意见人工智能是引导新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术，正在对经济发展、社会变革、国际政治经济格局等方面产生根本性深远影响的影响。培育和汇集具备创新能力与合作精神的高层次人才，是高校的最重要愿景。

与发达国家比起，我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较小差距，学科交叉融合亟需深化，人才培养导向性亟需强化。为贯彻落实党中央、国务院关于减缓发展新一代人工智能的最重要部署，推展“双一流”建设高校着力建构领先于世界先进设备水平的人工智能人才培养体系，减缓培育浪子“无人区”的高层次人才，现明确提出如下意见。一、总体拒绝（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面秉持党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，相结合“双一流”建设，深化人工智能内涵，建构基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才锐意的培育体系，探寻深度融合的学科建设和人才培养新模式，着力提高人工智能领域研究生培育水平，为我国守住世界科技前沿，构建引导性原创成果的重大突破，获取更为充份的人才承托。

（二）基本原则市场需求导向、应用于驱动。以解决问题人工智能根本性理论和实践中应用于问题为机车，增进人工智能基础理论研究，减缓人工智能领域科技成果在重点行业领域的转化成应用于。

以产业行业人工智能应用于为导向，扩展核心技术和创意方法，构建人工智能对涉及学科的赋能改建，构成“人工智能+X”的填充发展新模式。项目机车、多元反对。服务承托国家重大项目、根本性发展规划的任务市场需求，专责布局多学科交叉的基础理论、算法、软件及集成电路设计等方向的产教融合创意平台和人才培养基地。

充分发挥政府财政投入、政策反对的引领起到和市场配备资源的决定性起到，希望企业、社会增大投放，构成财政资金、金融资本、社会资本合力反对人工智能涉及学科发展和高层次人才培养的新格局。跨界融合、精准培育。深化人工智能与基础科学、信息科学、医学、哲学社会科学等涉及学科的交叉融合，不断丰富完备人工智能主干科学知识体系和跨学科核心科学知识体系，培育新的学科生长点和特色方向。

做到人工智能人才培养规律，学用融合，增强实践中。创意高层次人才培养机制，面向领域和应用于方向培育学生掌控有所不同学科的概念体系、方法工具等方面的科学知识。增强产教融合，建构自主创新和人才培养共同体。二、发展壮大高层次人才队伍（三）培育高水平创新型人才。

增大对优秀人才尤其是青年人才的平稳反对力度，大力培育具备发展潜力的人工智能领军人才。建构多类型、高质量、结构合理的人才队伍，涵括理论、方法、工具、系统研究，以及将人工智能技术应用于产业创意、社会管理、国家安全性等方面的人才。

强化人工智能科研伦理教育。希望人工智能龙头企业根据产业技术的近期发展和对人才培养的近期市场需求，获取试验实践中环境，对高校教师积极开展培训。

（四）有序推展人工智能高端人才队伍建设。培育和更有人工智能前沿领域优秀人才和高水平创意团队，以及具备发展潜力的优秀青年人才，侧重人才学科背景的多样化、互补性，实施个性化反对政策，构建有所不同学科背景人才的系统性统合。

以双聘等灵活性聘请方式更有企业和科研院所优秀人才到高校积极开展科学研究和人才培养。专责利用各类资源，为人才流动和创意创业获取良好条件。三、打造出高水平发展平台（五）完备人工智能领域学科布局。

强化人工智能基础理论、机器学习、计算机视觉与模式识别、自然语言处置、科学知识处置与挖出、智能芯片与系统、数据分析与大数据系统、理解心理学和神经科学等涉及方向建设。希望高校专责各类资金，反对人工智能涉及学科建设，渐渐构成学科优势特色，推展人工智能向更加多学科渗入融合。（六）成立产教融合创意平台。

相结合“双一流”建设高校，建设国家人工智能产教融合创意平台，在人工智能发展根本性问题和突破方向上，实施牵头科研研制成功和融合育人，增强课程体系、计算出来平台、实验环境等条件建设。希望企业参予资源共享，在资金、项目等方面优先反对。（七）紧密校企合作。

反对高校、科研院所、产业联盟和骨干企业、新型研发机构等合作建设面向根本性研究方向或重点行业应用于的人工智能对外开放创意平台、应用于场景平台、牵头实验室（技术研发中心）和实训基地，资源共享示范性人工智能学院或研究院。希望企业参予制订研究生培育方案，的组织积极开展人工智能高层次人才创意创业和技能竞赛，引领学生以企业实际问题积极开展创意创业实践中。四、创意高层次人才培养机制和模式（八）奠定专项任务培育研究生机制。

以多学科交叉解决问题根本性问题的专项任务作为研究生课题主要来源和培育载体，以高水平科学研究承托人工智能高层次人才培养，反对高校在分担的根本性科研任务中，自律确认研究生培育规模，制订个性化的培育方案，完备人才培养成本分摊机制。对分担根本性科研任务的博士生，高校不应参考科研人员管理的有关规定，制订确保和提升博士生涉及待遇的具体办法，维护博士生的合法权益。（九）增强博士生交叉填充培育。

探讨新一代人工智能基础理论算法、关键技术和核心应用于，增强问题导向的多学科交叉博士生培育，提升博士生将有所不同学科理论与方法、科学前沿与企业实践中展开统合缔造新的能力。反对高校与人工智能领域骨干企业、产业化基地和地方政府成立人才牵头培育项目，创建任务驱动的跨行业跨学科导师团队，增进科研协同创意发展和博士生牵头培育。

完备工程博士培育标准，增大工程实践中在培育方案中的比重，牵头企业积极开展人才职业能力证书培训。希望企业向博士生对外开放课程、数据、案例、工具和实训平台。（十）强化课程体系建设。

面向仅有产业链和社会发展市场需求，科学设计多学科交叉融合的课程体系，防止非常简单“拼盘化”。以理论沿革和关键领域核心技术居多腊，打造出人工智能核心科学知识课程体系，重点建设一批与数学、物理学、计算机、掌控、神经和认知科学、心理学等学科交叉融合的人工智能基础课程。

以根本性科技前沿和产业应用于创意市场需求为导向，打造出人工智能关联科学知识课程体系，希望高科技创意企业参予建设一批“场景驱动”的应用型模块课程。减缓推展人工智能领域近期研究成果转化成为教学内容，建设一批有影响力的教材和国家精品在线对外开放课程。

（十一）强化国际交流合作。射击人工智能国际前沿和国内发展短板，增大国内外牵头培育人工智能涉及领域博士生的反对力度。大力希望高层次人才积极开展国际交流，扩展合作的深度和广度。举行具备国际影响力的人工智能学术会议与论坛，创立高水平学术期刊。

建设一批人工智能国际合作科研平台和基地，强化国际化高端人才培养和培训。希望高校发动和的组织人工智能国际大科学计划，创设国际学术的组织和大学合作联盟。推展制订人工智能领域涉及国际标准和伦理规范。

大力培育参予人工智能全球管理的国际化人才。五、增大反对与的组织力度（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市场需求为导向的学科专业结构动态调整机制。有条件的高校可根据经济社会发展和人才培养必须，以自律试点、先行先试方式，自律设置人工智能交叉学科。

（十三）完备学科评价机制。完备以人才培养、科学知识创意、应用于效益为核心的学科评价体系，探寻不利于新兴交叉学科深度融合发展的评价办法，给与比较严格的建设和评价周期。希望高校积极开展自我评估，反对学会、行业协会积极开展第三方评价，合理糅合国际评估。

建构鼓舞学科交叉研究人员动态流动的填充评价机制，接纳其对来源学科和交叉融合学科的双重贡献，以及论文、专利、软件著作权等成果形式。（十四）不断扩大研究生培育规模。将人工智能划入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招收计划”反对范围，综合考虑到有关高校高水平师资、国家级科研平台、根本性科研项目和研制成功任务，以及产教融合、协同育人效益等情况，决定研究生特别是在是博士生招收计划专项增量。大力引领高校通过实行常规增量弯曲和存量调整办法，贯彻优化招收结构，精准不断扩大人工智能涉及学科高层次人才培养规模。

（十五）完善学位质量保障机制。希望高校在人工智能涉及学科成立教学指导分委员会，积极开展多样化教学评价。

高校学位审定委员会成立人工智能专门工作组，负责管理人工智能高层次人才培养方案、学位标准和管理规范制订，分担学位评审涉及工作。完备硕博全线贯通培育和分流解散机制。

成立跨学科评议专家组，设置专门的评议要素，主动展开人工智能领域学位论文抽查和人才培养质量专项检查。（十六）强化资金投入引领。

希望高校专责财政投入、科研收益等各种资源，增大反对研究生培育、积极开展基础前沿研究和关键共性技术研制成功的力度。强化与骨干企业的合作，利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引领社会资本参予高校人工智能重大项目实行，增大对人才培养、应用于研究、基地平台建设和成果移往转化成的反对力度。（十七）强化的组织实行。

教育部强化政策措施专责协商，正式成立人工智能高层次人才培养专家委员会，指导高校实行人才培养专项计划，及时总结推展可拷贝的经验和作法。各地教育行政部门和高校要强化人工智能涉及学科建设与人才培养规划，制订切实可行的实行计划，完备人才培养质量监测评估机制。

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