在人工智慧的發展過程中， 人才儲備無疑是重要的一環。 人工智慧
應是一種可以深埋於任何產業中的底層技術， 與醫療結合可以提升影像資料的檢閱效率，
AI和每一項科技主導的產業都一樣， 發展的關鍵在於人才的密度與高度。 有報導稱， 目前全球AI人才存量僅僅30萬， 而市場需求卻在百萬起步。 人才爭奪已經成為了各個國家AI戰略佈局的關鍵， 如今中國和美國作為世界
級AI的兩大巨頭， 兩者各有優勢， 中國擁有更龐大的資料流程量， 美國擁有更強大的研發實力。 相較之下， 人才儲備幾乎成為了雙方最大的差距。
把美國稱為全球AI人才儲備最完善的國家一點都不誇張， 除了圖中所示的高校數量優勢， 美國有14所學校擠進世界人工智慧領域學術能力20強， 且包攬前八名。 2006年至今， 在人工智慧領域頂級會議發表超過30篇論文的204位學者中， 有60%來自美國。
為了彌補短板， 中國採取了多端齊發的人工智慧人才戰略， 一方面提供優越的政策薪資引進和留住人才，
中國已經下發了《高等學校人工智慧創新行動計畫》， 並給出了不同建設階段的具體的時間表。 但和美國相比， 中國AI人才儲備更弱的一環其實在少兒教育方面。
AI預備軍從孩子抓起， 中國為什麼抓不起？去年， 國務院在《新一代人工智慧發展規劃》提出在中小學階段設置人工智慧相關課程、逐步推廣程式設計教育， 但即便如此， 從中小學建立AI預備軍的想法實施起來依然困難重重。
和更擅長於學科教育的中國不同， 歐美國家通常實行STEAM教育， 比如少兒程式設計、機器人程式設計這類重實操和思維方式培養的領域。 像比爾蓋茨、約伯斯都從小就接受過程式設計教育，
就拿少兒程式設計來說， 一方面中國缺乏師資， 少兒程式設計需要跨學科知識， 既懂得教育學又懂得電腦科學。 如今我國IT開發人才基本都集中於互聯網和科技企業中， 而這些人又對教育一無所知。 最終導致程式設計教育缺乏可靠的師資， 甚至整體行業以銷售和加盟為導向。
另一方面大多數家長也不理解少兒程式設計。 在一二線城市之外， 可能很多家長對於程式設計所知甚少， 更別提瞭解視覺化程式設計、硬體組裝、樹莓派等等之間的區別， 只能依賴於可能並不專業的少兒程式設計教師。
最終的結果， 就是中國在培育人工智慧人才時缺乏基礎， 學生進入高校時並不具備程式設計、機器人等等方面的基礎知識， 接觸相關高等教育的門檻更高， 效率卻更低。 加上人工智慧有和各個產業底層深度融合的特性， 未來在醫療、工業、金融等等方面會需要越來越多的跨學科人才。 無法從小培養起工程思維，也會讓人才在進行多領域學習時遇到困難。
先鑒者的蹤跡：我們能從美國的AI人才培養中學到什麼？想要改變這一現狀，或許我們可以把目光看向人才儲備最成熟的美國，從中找到以下兩個解決方案。
第一種是快速推行行業標準。
在美國，少兒STEAM教育和電腦教育正在快速接近標準化，比如美國成立了CSTA，全稱 Computer Science Teachers Association，即電腦科學教師協會。成員中不光有教師，還有大學教師、工業界和政府成員。
CSTA所做的就是發佈K12電腦科學標準，並要求不管是各州學校還是商業化培訓機構，都要根據標準制定課程。以免出現市場混亂，學生無從選擇的情況出現。
另外CSTA在企業界招攬了大量合作夥伴，如谷歌、微軟、甲骨文等等高科技企業。這些企業和機構承擔了舉辦行業會議、培養電腦科學教育教師等等方面的工作，用自己的先進經驗提升行業整體的教學水準，保證傳授給孩子的知識不是脫離實際應用的空想。
多方角色的加入讓少兒程式設計和其他少兒電腦教育一起迅速標準化，減少了教學內容魚目混珠、教師資源無法可持續發展等等的可能性，推使少兒程式設計走向一種更為健康的產業化狀態。
第二種是打造適用於少兒的程式設計教育產品。
在教育行業中，能否打造出一款合適的教育產品，有時甚至會影響一代人的教育成果。尤其是程式設計這種枯燥的理工學科，把成人適用的教學方式照搬給少兒，絲毫起不到結果。
如今中國很多少兒程式設計教育更是落入了一種怪圈，自從檔頒佈之後，各種資訊競賽也被列入了中高考加分項目。很多培訓機構以應試加分為唯一目的，根本起不到所謂的思維模式培養、邏輯能力培養等等作用。
最近幾年開始流行的遊戲化程式設計、圖形化程式設計反而更接近培養“AI預備軍”的初衷。遊戲化程式設計起源於美國的CodeCombat，通常做法是把程式設計教育視覺化，設置出背景故事和一個個關卡，讓少兒在遊戲的過程匯中感知程式設計教育，養成程式設計邏輯思維。雖然中美少兒教育基礎不同，但面對遊戲中獎懲系統，同樣會受到吸引，讓少兒更容易接受程式設計這一看似枯燥的學科。
國內比較流行的程式設計貓、Scratch也應用了類似的邏輯，最近網易教育還著手引進CodeCombat，將其命名為極客戰記，今日將在中國區上線。或許當市場活躍度提稿，這種教育模式會進入更多的少兒群體。
當然，面對中國在人工智慧人才儲備的落後，僅僅引進一款海外程式設計教育產品是完全不夠的。但提升各個年齡段的科學教育補充、快速建立起行業內標準一定是人工智慧人才培養的必備基礎。中國的人工智慧人才現狀，其實和我們一直崇尚學科理論、崇尚應試教育卻忽略了工程化教育基礎有關。如今的中國，正在一步步的趕上那些曾經落下的路程。
沒有一座樓閣能憑空而立，AI從娃娃抓起雖然看似是一句玩笑話，實際蘊含的卻是人工智慧人才培養的另一種可能，越早開放出知識的傳輸和獲取，就能越早讓知識在一代人中得出成果。
本文轉自腦極體，文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場。
無法從小培養起工程思維，也會讓人才在進行多領域學習時遇到困難。先鑒者的蹤跡：我們能從美國的AI人才培養中學到什麼？想要改變這一現狀，或許我們可以把目光看向人才儲備最成熟的美國，從中找到以下兩個解決方案。
第一種是快速推行行業標準。
在美國，少兒STEAM教育和電腦教育正在快速接近標準化，比如美國成立了CSTA，全稱 Computer Science Teachers Association，即電腦科學教師協會。成員中不光有教師，還有大學教師、工業界和政府成員。
CSTA所做的就是發佈K12電腦科學標準，並要求不管是各州學校還是商業化培訓機構，都要根據標準制定課程。以免出現市場混亂，學生無從選擇的情況出現。
另外CSTA在企業界招攬了大量合作夥伴，如谷歌、微軟、甲骨文等等高科技企業。這些企業和機構承擔了舉辦行業會議、培養電腦科學教育教師等等方面的工作，用自己的先進經驗提升行業整體的教學水準，保證傳授給孩子的知識不是脫離實際應用的空想。
多方角色的加入讓少兒程式設計和其他少兒電腦教育一起迅速標準化，減少了教學內容魚目混珠、教師資源無法可持續發展等等的可能性，推使少兒程式設計走向一種更為健康的產業化狀態。
第二種是打造適用於少兒的程式設計教育產品。
在教育行業中，能否打造出一款合適的教育產品，有時甚至會影響一代人的教育成果。尤其是程式設計這種枯燥的理工學科，把成人適用的教學方式照搬給少兒，絲毫起不到結果。
如今中國很多少兒程式設計教育更是落入了一種怪圈，自從檔頒佈之後，各種資訊競賽也被列入了中高考加分項目。很多培訓機構以應試加分為唯一目的，根本起不到所謂的思維模式培養、邏輯能力培養等等作用。
最近幾年開始流行的遊戲化程式設計、圖形化程式設計反而更接近培養“AI預備軍”的初衷。遊戲化程式設計起源於美國的CodeCombat，通常做法是把程式設計教育視覺化，設置出背景故事和一個個關卡，讓少兒在遊戲的過程匯中感知程式設計教育，養成程式設計邏輯思維。雖然中美少兒教育基礎不同，但面對遊戲中獎懲系統，同樣會受到吸引，讓少兒更容易接受程式設計這一看似枯燥的學科。
國內比較流行的程式設計貓、Scratch也應用了類似的邏輯，最近網易教育還著手引進CodeCombat，將其命名為極客戰記，今日將在中國區上線。或許當市場活躍度提稿，這種教育模式會進入更多的少兒群體。
當然，面對中國在人工智慧人才儲備的落後，僅僅引進一款海外程式設計教育產品是完全不夠的。但提升各個年齡段的科學教育補充、快速建立起行業內標準一定是人工智慧人才培養的必備基礎。中國的人工智慧人才現狀，其實和我們一直崇尚學科理論、崇尚應試教育卻忽略了工程化教育基礎有關。如今的中國，正在一步步的趕上那些曾經落下的路程。
沒有一座樓閣能憑空而立，AI從娃娃抓起雖然看似是一句玩笑話，實際蘊含的卻是人工智慧人才培養的另一種可能，越早開放出知識的傳輸和獲取，就能越早讓知識在一代人中得出成果。
本文轉自腦極體，文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場。