于 “双 一流” 建设 高校 促进 学科 融合
加快 人工智能 领域 研究生 培养 的 若干 意见
人工智能 是 引领 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 进步 、 国际 政治 经济 格局 等 方面 产生 重大 深远 的 影响。 培养 和 汇聚 具有 创新 能力 与 合作 精神 的.高 层次 人才, 是 高校 的 重要 使命。 与 发达国家 相比, 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 较大 差距 ， 学科 交叉 融合 亟待 深化 ， 人才 培养 导向 性 性加强。 为 贯彻 落实 党中央 、 国务院 关于 加快 发展 新一代 人工智能 的 重要 部署, 推动 “双 一流” 建设 高校 着力 构建 赶超 世界 先进 水平 的 人工智能 人才 培养 体系 ， 加快 培养 勇闯 “无人区”的 高 层次 人才, 现 提出 如下 意见。
XNUMX. Requisitos gerais
（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 贯彻 党 的 十九 大 和 十 九届 二 中 、 三 中 、 四 中 全会 精神, 依托 “双 一流” 建设 ， 深化 人工智能 内涵 ， 构建 基础 理论 人才. “人工智能 + X” 复合 型 人才 并重 的 培养 体系, 探索 深度 融合 的 学科 建设 和 人才 培养 新 模式, ， 提升 人工智能 领域 研究生 培养 水平, 为 我国 抢占 世界 科技 前沿 ， 实现 引领 性 原创 成果 的 重大. ， 提供 更加 充分 的 人才 支撑。
（二） 基本 原则
需求 导向 、 应用 驱动。 以 解决 人工智能 重大 理论 和 实践 应用 问题 为 牵引, 促进 人工智能 基础 理论 研究, 加快 人工智能 领域 科技 成果 在 重点 重点 行业 领域 的 转化 应用。 以 产业 行业 人工智能 应用 为 导向 ，.核心 技术 和 创新 方法, 实现 人工智能 对 相关 学科 的 赋 能 改造, 形成 “人工智能 + X” 的 复合 发展 新 模式.
项目 牵引 、 多元 支持。 服务 支撑 国家 重大 项目 、 重大 发展 规划 的 任务 需求, 统筹 布局 多 学科 学科 交叉 的 基础 理论 、 算法 算法 、 软件 及 集成电路 设计 等 方向 的 产 教 融合 创新 平台 和 人才 培养。.政府 财政 投入 、 政策 支持 的 引导 作用 和 市场 配置 资源 的 决定性 作用, 鼓励 企业 、 社会 加大 投入, 形成 财政 资金 、 金融 资本 、 社会 资本 合力 支持 人工智能 相关 学科 发展 和 高 层次 人才 培养 的 新.
跨界 融合 、 精准 培养。 深化 人工智能 与 基础 科学 、 信息 科学 、 医学 、 哲学 社会 科学 等 相关 学科 的 交叉 融合 ， 不断 丰富 完善 人工智能 主干 知识 体系 和 跨 学科 核心 知识 体系 ， 培育 新 的 学科.和 特色 方向。 把握 人工智能 人才 培养 规律, 学 用 结合, 强化 实践。 创新 高 层次 人才 培养 机制, 面向 领域 和 应用 方向 培养 学生 掌握 不同 学科 的 概念 体系 、 方法 工具 等 方面 的 知识 强化. ， 构建 自主 创新 和 人才 培养 共同体。
二 、 壮大 高 层次 人才 队伍
（三） 培育 高水平 创新 型 人才。 加大 对 优秀 人才 特别 是 青年 人才 的 稳定 支持 力度, 大力 培育 具有 发展 潜力 的 人工智能 领军 人才。 构建 多 类型 、 高质量 、 结构 合理 的 ，. 、 方法 、 工具 、 系统 研究 ， 以及 将 人工智能 技术 应用于 产业 创新 、 社会 治理 、 国家 安全 等 方面 的 人才。 加强 人工智能 科研 伦理 教育。 鼓励 人工智能 龙头 企业 根据 产业 技术 的 最新 发展 和 对 人才.的 最新 需求, 提供 试验 实践 环境, 对 高校 教师 开展 培训.
（四） 有序 推动 人工智能 高端 人才 队伍 建设。 培育 和 吸引 人工智能 前沿 领域 优秀 人才 和 高水平 创新 团队, 以及 具有 发展 潜力 的 优秀 青年 人才, 注重 人才 学科 学科 的 多样化 、 互补 互补, 实行.化 支持 政策, 实现 不同 学科 背景 人才 的 系统性 整合。 以 双 聘 等 灵活 聘用 方式 吸引 企业 和 科研 院所 优秀 人才 到 高校 开展 科学研究 和 人才 培养。 统筹 利用 各类 资源 ， 为 人才 流动 和 创新提供 良好 条件。
三 、 打造 高水平 发展 平台
（五） 完善 人工智能 人工智能 领域 学科 布局。 加强 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 处理 、 知识 处理 与 挖掘 、 、 智能 芯片 与 系统 、 数据 分析 与 大 数据 系统 、 语言 处理 、 知识 处理 与 挖掘 、 、 智能 芯片 与 系统 、 数据 分析 与 大 数据 系统 、 认知 心理学和 神经 科学 等 相关 方向 建设。 鼓励 高校 统筹 各类 资金, 支持 人工智能 相关 学科 建设, 逐渐 形成 学科 优势 特色, 推动 人工智能 向 更多 学科 渗透 融合.
（六） 设立 产 教 融合 创新 平台。 依托 “双 一流” 建设 高校, 建设 国家 人工智能 产 教 融合 创新 平台, 在 人工智能 发展 重大 问题 和 突破 方向 上, 实行 联合 科研 攻关 和 融合 育 人 ， 强化 强化体系 、 计算 平台 、 实验 环境 等 条件 建设。 鼓励 企业 参与 共建, 在 资金 、 项目 等 方面 优先 支持.
（七） 密切 校 企 合作。 支持 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 重大 研究 方向 方向 或 重点 行业 应用 的 人工智能 开放 创新 平台 、 应用 场景 平台 、 联合 实验室.技术 研发 中心） 和 实训 基地, 共建 示范 性 人工智能 学院 或 研究院。 鼓励 企业 参与 制定 研究生 培养 方案, 组织 开展 人工智能 高 层次 人才 创新 创业 和 技能 竞赛, 引导 学生 以 企业 实际 问题 开展 开展实践。
四 、 创新 高 层次 人才 培养 机制 和 模式
（八） 确立 专项 任务 培养 研究生 机制。 以 多 学科 交叉 解决 重大 问题 的 专项 任务 作为 研究生 课题 主要 来源 和 培养 载体, 以 高水平 科学研究 支撑 人工智能 高 层次 人才 培养 ， 支持 高校 在 承担 的 重大 任务.中 ， 自主 确定 研究生 培养 规模, 制定 个性 化 的 培养 方案, 完善 人才 培养 成本 分摊 机制。 对 承担 重大 科研 任务 的 博士生, 高校 应 参照 科研 人员 管理 的 有关 规定 ， 制定 的 博士生 待遇.具体 办法 ， 保护 博士生 的 合法 权益。
（九） 强化 博士生 交叉 复合 培养。 聚焦 新一代 人工智能 基础 理论 算法 、 关键 技术 和 核心 应用, 强化 问题 导向 的 多 学科 交叉 博士生 培养, 提高 博士生 将 不同 学科 理论 与 方法 、 科学 前沿 与.实践 进行 整合 再 创新 的 能力。 支持 高校 与 人工智能 领域 骨干 企业 、 产业 化 基地 和 地方政府 设立 人才 联合 培养 项目, 建立 任务 驱动 的 跨行业 跨 学科 导师 团队, 促进 科研 协同 创新 发展 和 博士生 博士生. 。 完善 工程 博士 培养 标准, 加大 工程 实践 在 培养 方案 中 的 比重, 联合 企业 开展 人才 职业 能力 认证 培训。 鼓励 企业 向 博士生 开放 课程 、 数据 、 案例 、 工具 和 实训 平台.
（十） 加强 课程 体系 建设。 面向 全 产业 链 和 社会 发展 需求, 科学 设计 多 学科 交叉 融合 的 课程 体系 ， 避免 简单 “拼盘 化”。 以 理论 沿革 和 关键 领域 核心 技术 为 主干 ， 打造 核心.课程 体系 ， 重点 建设 一批 与 数学 、 物理学 、 计算机 、 控制 、 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 重大 科技 前沿 和 产业 应用 创新 科学 、 心理学 等 学科 交叉 融合 的 人工智能 基础 课程。 以 重大 科技 前沿 和 和 应用 创新 需求 为 导向 ， 打造 人工智能关联 知识 课程 体系, 鼓励 高科技 创新 企业 参与 建设 一批 “场景 驱动” 的 应用 型 模块 课程。 加快 推动 人工智能 领域 最新 研究 成果 转化 为 教学 内容 内容 ， 建设 一批 有影响 力 的 教材 和 国家 精品 在线 在线课程。
（十一） 加强 国际 交流 合作。 瞄准 人工智能 国际 前沿 和 国内 发展 短 板, 加大 国内外 联合 培养 人工智能 相关 领域 博士生 的 支持 力度。 积极 鼓励 高 层次 人才 开展 国际 交流 ， 拓展 合作 的 深度.广度。 举办 具有 国际 影响 力 的 人工智能 学术 会议 与 论坛, 创办 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, 加强 国际 化 高端 人才 培养 和 培训。 鼓励 高校 发起 和 组织 人工智能.大 科学 计划, 创设 国际 学术 组织 和 大学 合作 联盟。 推动 制定 人工智能 领域 相关 国际 标准 和 伦理 规范。 大力 培养 参与 人工智能 全球 治理 的 国际 化 和。
五 、 加大 支持 与 组织 力度
（十二） 健全 学科 设置 机制。 健全 以 人工智能 基础 理论 和 产业 发展 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 需要 ， 以 自主 试点 、 先行 先.方式 ， 自主 设置 人工智能 交叉 学科。
（十三） 完善 学科 评价 机制。 完善 以 人才 培养 、 知识 创新 、 应用 成效 为 核心 的 学科 评价 体系, 探索 有 利于 新兴 交叉 学科 深度 融合 发展 的 评价 办法, 给予 相对 宽松 的 建设。.开展 自我 评估, 支持 学会 、 行业 协会 开展 第三方 评价, 合理 借鉴 国际 评估。 构建 激励 学科 交叉 研究 人员 动态 流动 的 复合 评价 机制, 认可 其 对 来源 学科 和 交叉 融合 学科 的 贡献, 以及 论文 论文.软件 著作权 等 成果 形式。
（十四） 扩大 研究生 培养 规模。 将 人工智能 纳入 “国家 关键 领域 急需 高 层次 人才 培养 专项 招生 计划” 支持 范围, 综合 考虑 有关 高校 高水平 师资 、 国家级 科研 平台 、 重大 科研项目 和 攻关 任务 ， 以及产 教 融合 、 协同 育 人 成效 等 情况, 安排 研究生 尤其 是 博士生 招生 计划 专项 增量。 积极 引导 高校 通过 实施 常规 增量 倾斜 和 存量 调整 办法 ， 切实 优化 招生 结构 ， 精准 扩大 人工智能 相关 学科 高 层次人才 培养 规模。
（十五） 健全 学位 质量 保障 机制。 鼓励 高校 在 人工智能 相关 学科 设立 教学 指导 分 委员会, 开展 多样化 教学 评价。 高校 学位 评定 委员会 设立 设立 人工智能 工作 组 ， 负责 人工智能 高 层次 人才 培养 方案 、 、标准 和 管理 规范 制定, 承担 学位 评审 相关 工作。 完善 硕博 贯通 培养 和 分流 退出 机制。 设立 跨 学科 评议 专家组 ， 设置 专门 的 评议 要素 ， 适时 进行 人工智能 领域 学位 论文 抽检 和 人才 培养 质量 评议 专家组 ，
（十六） 加强 资金 投入 引导。 鼓励 高校 统筹 财政 投入 、 科研 收入 等 各种 资源, 加大 支持 研究生 培养 、 开展 基础 前沿 研究 和 关键 共性 技术 攻关 的 力度。 加强 与 骨干 企业 的 合作, 利用 天使. 、 风险 投资 、 创业 投资 基金 及 资本 市场 融资 等 多种 渠道, 引导 社会 资本 参与 高校 人工智能 重大 项目 实施, 加大 对 人才 培养 、 应用 研究 、 基地 平台 建设 和 成果 转移 转化 的 的 力度.
（十七） 加强 组织 实施。 教育部 加强 政策 措施 统筹 协调, 成立 人工智能 高 层次 人才 培养 专家 委员会, 指导 高校 实施 人才 培养 专项 计划, 及时 总结 推广 可 复制 的 经验 和 做法。 各地 教育行政 部门 和.要 加强 人工智能 相关 学科 建设 与 人才 培养 规划, 制定 切实可行 的 实施 计划, 完善 人才 培养 质量 监测 评估 机制.