正在蓬勃发展的人工智能（AI）技（jì）术，需要大量的AI人才，这让AI专业也成为了当下最火热的专业（yè）。根（gēn）据教育部（bù）近日公布的2019年度（dù）普通高等学校本科专（zhuān）业备案和审批结果，有（yǒu）180所高校（xiào）新（xīn）增了人工智能专业，是（shì）今年新增最多的备案专业。

与（yǔ）此同时，AI等国家战（zhàn）略需求专业（yè）也是扩招（zhāo）的（de）热门专业。今年3月，教育（yù）部等有关部门提出加快（kuài）人工智能（néng）领域研究生培养。据悉，2020年教（jiāo）育部计划今年扩招硕（shuò）士研究生18.9万名，并（bìng）明确将继续扩大相应招生规模（mó）。对于那些AI专业的研究生，大都会关心市场到底需要什（shí）么样（yàng）的（de）AI人才？

对（duì）于AI人才（cái）培（péi）养，中（zhōng）国科学院计（jì）算技术研究所研究员陈云霁接受雷锋（fēng）网采（cǎi）访时表（biǎo）示：“人工智能专业的高等教育（yù），应当培（péi）养AI系统或者子系统（tǒng）的研究者、设计者（zhě）和制造者，只有实（shí）现这个目标，才能源源（yuán）不断地全面支撑我们AI的产（chǎn）业和研究。”

图片来自newtonx

AI基础人才比例（lì）偏低（dī）

2013年（nián）10月，陈（chén）云霁等写了一篇题为《神经网络计算机的涅槃（pán）》的文章，这篇文章中有这样一（yī）段话：“也许有一天，每款手机上都有一个（gè）神经网络计算（suàn）机（或者说加（jiā）速（sù）器），人们用它（tā）方便地进（jìn）行语音输入（rù）、理解照片；也许有一天，每台云（yún）服务器上都有一（yī）个神经网（wǎng）络计算机，人们（men）用它快速地搜索（suǒ）视频、分析数据、挖掘信息（xī）。”

7年后（hòu）的（de）今天（tiān），大部分智（zhì）能手（shǒu）机都（dōu）已（yǐ）经集成了NPU，服务器上都（dōu）有（yǒu）神经（jīng）网络（luò）计算（suàn）机也（yě）初步达成。陈云霁（jì）说：“我们2013年才把这些想法写出来（lái），并不代表我们（men）2013年才这么想。实际上从2008年（nián）开始我们就在（zài）这样想，怎么把人工智能和芯（xīn）片设计结合起来。有了（le）这个目标，才有后（hòu）来（lái）智能芯片到智能服务器的工作。”

“我们“就是陈（chén）云（yún）霁（jì）和他弟弟陈天石。陈（chén）云（yún）霁本科学的是（shì）计（jì）算机，研（yán）究生时主攻计算机体系结构（gòu）的（de）处理器设计方（fāng）向。机缘巧合，主要研究AI算（suàn）法的陈（chén）天石博（bó）士期（qī）间到中科院计（jì）算所访问，兄弟俩（liǎng）就（jiù）产生了将芯（xīn）片（piàn）设计和（hé）人工智能研究交叉的想法。

当时，AI的关注度很（hěn）低，两人的想法不被主流学（xué）术（shù）界认同，并且AI和芯片设计的交（jiāo）叉研究本身（shēn）就有巨（jù）大的挑战，困难重（chóng）重，但是他们坚持了下来，并且获得ASPLOS和MICRO等（děng）计算机体系结（jié）构（gòu）顶级国际会议最佳论文奖（亚洲迄今仅有的两次）。陈云霁（jì）被Science杂志刊文评价为深度学习处理器研究（jiū）的（de）“先驱”和（hé）“引领者（zhě）”。

2016年，AlphaGo在（zài）围棋对（duì）决中战胜了人类（lèi）顶级选手。2017年，AI迎来了新一波（bō）的（de）浪潮，曾（céng）经冷门的AI人才，瞬间成了众人争抢的对象。火热程度（dù）从AI职位丰厚的薪水就（jiù）能反应出（chū）来。

图片来自《智能计（jì）算系统》

但企（qǐ）业高薪聘（pìn）请（qǐng）的AI人（rén）才，很多都是做（zuò）算法的。对（duì）AI算法如何调（diào）用编程框架、编程框架（jià）如何（hé）与操作（zuò）系统打（dǎ）交（jiāo）道，编程框架中的算子（zǐ）如何在芯片中（zhōng）运行（háng），许多人没有清晰全（quán）面的理解。

中（zhōng）国工程院院士（shì）李国杰（jié）曾指出，“我（wǒ）国人（rén）工智能基础层、技术层和应（yīng）用层的人才数量占比分别为3.3%、34.9%和61.8%，基础（chǔ）人才比例（lì）严重偏低”。如（rú）果放任这样的不平（píng）衡，智能计算软硬（yìng）件系统能力的缺失最（zuì）终一定（dìng）会拖上（shàng）层（céng）应用（yòng）和算法（fǎ）发展的（de）后腿。

陈云霁接受采访时表示，“几年前，我国没有（yǒu）任何高校开设智能计（jì）算系统相关（guān）的课程。不给学生任何的智能计算系统的教育，指望他（tā）们（men）毕业以后，在工作中自己（jǐ）摸索成长（zhǎng）为这方面的大师，显然是不现实的。因此，我们（men）应当从（cóng）人才教育方面入（rù）手（shǒu），主（zhǔ）动（dòng）作（zuò）为，才有可（kě）能改变现状。”

AI人才为什么需要系统性思维？

如今，全国众多（duō）高校都开设了AI专业，但在实际课程体系（xì）建（jiàn）设中（zhōng），很多还是采用了“纯（chún）算法+应用”的教学思（sī）路。

“各个高（gāo）校都不乏（fá）有识之士，在课（kè）程设计中绕开系统（tǒng）课程往往是（shì）受制于三（sān）大客观困难：一是国（guó）内还没有太多（duō）智能计（jì）算系统（tǒng）课（kè）程（chéng）可供参考；二是（shì）国内缺乏智（zhì）能计算系（xì）统（tǒng）课程的师资；三是国（guó）际上也都（dōu）缺乏智能计算系统课（kè）程的教材。”陈云霁（jì）表（biǎo）示。

“我最开始在国科大开设《智能（néng）计算系统课程》的时（shí）候也没有教材，之所以开设这门课程（chéng），就（jiù）是希望能培养同学们对智能计算完整软硬（yìng）件技术栈（包（bāo）括基础智能算法、智能计算编程框（kuàng）架、智能计算编程语言（yán）、智能芯片体系结构等）的融会贯通的理（lǐ）解。”

系统（tǒng）性（xìng）思（sī）维是指从整体的（de）角度，对技术栈各个（gè）环节进行（háng）全局思考的思维方式（shì），它的（de）重要性在于，缺乏系统知（zhī）识和系统（tǒng）思维，学（xué）到的知识点就是零（líng）碎（suì）的，没有打（dǎ）通“任督二脉”。

比如说，缺乏系统性思维很容易（yì）陷（xiàn）入精度的牛（niú）角尖中（zhōng），把（bǎ）科研当（dāng）成体育比（bǐ）赛来搞（gǎo）（别（bié）人做了（le）97%的精度，我就（jiù）要做98%；别人做了（le）98%，我就要做99%），最后研究（jiū）的道路（lù）越走越窄。

一（yī）个完整的智能计算系（xì）统涉及芯片、系统结构、编程（chéng）环境（jìng）、软（ruǎn）件等（děng）诸多方面，评价智（zhì）能的标准远不止精度一个维度，速（sù）度、效能、成本都（dōu）是（shì）重要的维度。

陈云（yún）霁的团队是天（tiān）然传承了系统思维。中国（guó）科学院计算技术研究所（suǒ）从（cóng）1956年成立起就（jiù）一直从事（shì）计算机系统（tǒng）研究。1990年依托中科院计算所成立的国家智（zhì）能计（jì）算机研究开发中心继承了计算所（suǒ）的（de）学术传统，既做系统结构研究，又（yòu）做人工智能理论、算法（fǎ）和（hé）应（yīng）用研究。

国（guó）家教育部也（yě）很（hěn）早就（jiù）意识到系统思维的重要性，自2008年开始，教育部计算机类专业教学（xué）指导委员会就组织（zhī）专家组开展计算机系（xì）统能力（lì）培（péi）养（yǎng）的研究、实践和推广，注重计算系统硬件与（yǔ）软件有机融合、强（qiáng）化系统（tǒng）设计与（yǔ）优化能力，并取得了很好（hǎo）的成（chéng）就。

只是，在人工（gōng）智能这个领域，国内系统人才还十分短缺。

运用系（xì）统（tǒng）性思维，也能（néng）更好地设计对AI系统至关重要的AI芯片（piàn）。陈云（yún）霁说，把算（suàn）法、芯片、编程的团（tuán）队有机地组（zǔ）织起来（lái），组成一个互为输入互为约束的（de）整体（系统），在芯片设计的时候，针（zhēn）对应用和算（suàn）法的需求（qiú），调整（zhěng）架构；在编程写算子的时候，结合芯片架构特点，有针对性（xìng）地优化算法。

如（rú）何成为（wéi）AI市场的宠（chǒng）儿？

更进一步，用系统（tǒng）性思维才（cái）能将软硬件更（gèng）好（hǎo）地融合，去解决AI芯片面临的技术挑战。作为AI发展（zhǎn）的底（dǐ）层（céng）驱（qū）动力，提高AI和算力（lì）和能（néng）效是业界近年来持续（xù）努力（lì）的方向。但是，传统架（jià）构让AI芯片面临存储墙问题——芯片算力高（gāo），但存储及数据（jù）搬运效率不够；同（tóng）时（shí）大（dà）算力也会带来（lái）高功耗的问（wèn）题。

计算机性能的（de）提升（SPECintCPU）

我们也看到，AI芯片的创（chuàng）新架构越来越多。2017 年图灵奖（jiǎng）得主John L. Hennessy 和 David A. Patterson在去年的一篇长篇报告中就说（shuō）：“计（jì）算机体系（xì）结构领域，将迎来（lái）又一个黄（huáng）金十年。”他们提（tí）出这样的观（guān）点是（shì）认为，在摩尔定律走向终点的同时，体系结构正（zhèng）在（zài）闪耀新的活力——以TPU为代表的领（lǐng）域特定架构 (Domain Specific Architectures, DSA) 兴（xìng）起（qǐ），但CPU、GPU、FPGA仍然有用武之地，新的架构（gòu）设（shè）计将会带来更低的成本，更优（yōu）的能耗、安全和性能。

这充分说明，未（wèi）来的十年业界（jiè）对新（xīn）架构会更加包容，体系结构领域也将迎来更多机遇和（hé）挑战。

具备系统思维的陈云霁团队（duì）研发的第一代深度学习处（chù）理器（qì）芯片，就针对存（cún）储墙问（wèn）题进行了改进（jìn），并设计出了有针对性的指令（lìng）集。这（zhè）是否意味着创新（xīn）的芯片（piàn）架构设计需（xū）要（yào）匹配相应的指令集（jí）？陈云（yún）霁说：“正如图灵奖得（dé）主说的那样，软件设计也能为计算机硬件架构带来灵感，改善软硬件接口能（néng）为架构创新（xīn）带来机遇。”

至于最终哪一种架构（gòu）会成为（wéi）主流（liú），陈云（yún）霁（jì）和图（tú）灵奖得主持相同的观点，“最（zuì）终，市（shì）场会决定胜（shèng）者。”

市场也决定（dìng）着什（shí）么样的人才（cái）更有竞争力。算法（fǎ）和应（yīng）用人才，是前几年（nián）应聘（pìn）市场上的宠儿，但随着（zhe）市场（chǎng）的调（diào）整，从（cóng）去年开始，就（jiù）业市场（chǎng）上就已经呈现算法工（gōng）程师供（gòng）大于求的局（jú）面。如何能够成为智能时代更具竞争力的人才？

陈云霁（jì）指出，人才（cái）培养（yǎng）的成本太高，AI过去不（bú）是大（dà）学教育的必修课，培养（yǎng）人工（gōng）智能专业的人才需（xū）要本科毕业后再花3～6年时间攻读硕士或博士才（cái）行，大学专业（yè）培养方（fāng）案（àn）的调整（zhěng）和产业发展之间有一定的时差，所以如（rú）何（hé）更（gèng）好地为学生提供前沿研究与技术实（shí）践相结合（hé）的课程，成为人才（cái）培养的关键（jiàn）。