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教学研究[2020]第4号

教育部(教委)、发展改革委、各省、自治区、直辖市财政厅(局)、教育局、发展改革委、新疆生产建设兵团财务局、有关部门(单位)教育厅(局)、有关高等院校:

根据国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，教育部、国家发展改革委、财政部制定了《关于“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》，现予发布。请认真执行。

教育部、国家发展和改革委员会、财政部

2020年1月21日

关于“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、产业转型和社会转型的战略性技术，对经济发展、社会进步和国际政治经济格局产生重大而深远的影响。培养和聚集具有创新能力和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、原始算法、高端芯片和生态系统等方面还有很大差距。跨学科整合有待深化，人才培养方向有待加强。为落实党中央、国务院关于加快发展新一代人工智能的重要部署，推进“双一流”高校建设，努力建设赶上和超越世界先进水平的人工智能人才培养体系，加快培养勇于“无人区”的高层次人才，现提出以下意见。

一、总体要求

1)指导思想

以习近平的中国特色社会主义新时代为指导，全面贯彻中国共产党第十九次全国代表大会和中国共产党第十九次全国代表大会第二、三、四次全体会议的精神。依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，构建基础理论型人才和“人工智能X”复合型人才并重的培养体系，探索学科建设与人才培养深度融合的新模式，努力提高人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿、实现领先原创成果的重大突破提供更充分的人才支撑。

(2)基本原则

面向需求和应用驱动。以解决人工智能重大理论和实际应用问题为牵引，推进人工智能基础理论研究，加快重点行业人工智能领域科技成果的转化和应用。以人工智能在工业领域的应用为导向，拓展核心技术和创新方法，实现人工智能对相关学科的赋权和转化，形成“人工智能x”的复合发展新模式。

项目牵引力和多重支持。服务和支持国家重大项目和重大发展计划的任务要求，规划和布局产学研结合的创新平台和跨学科基础理论、算法、软件和集成电路设计方向的人才培养基地。充分发挥政府财政投资的导向作用、政策支持和市场在资源配置中的决定性作用，鼓励企业和社会增加投资，形成金融资本、金融资本和社会资本共同支持人工智能相关学科发展和高层次人才培养的新格局。

跨境融合和精准栽培。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，不断丰富和完善人工智能的主干知识体系和跨学科核心知识体系，培育新的学科生长点和特色方向。掌握人工智能人才的培养规律，结合

二、壮大高层次人才队伍

三、打造高水平发展平台

(5)改进人工智能领域的学科布局。加强人工智能、机器学习、计算机视觉和模式识别、自然语言处理、知识处理和挖掘、智能芯片和系统、数据分析和大数据系统、认知心理学和神经科学的基础理论建设。鼓励高校集中各类资金，支持人工智能相关学科建设，逐步形成学科主导特色，促进人工智能向更多学科渗透和融合。

(6)建立产学结合的创新平台。依托“双一流”高校建设，建设全国人工智能生产与教学一体化创新平台，在人工智能发展的重大问题和突破方向上，实施联合科研与一体化教育，强化课程体系、计算平台、实验环境等条件。鼓励企业参与共建，在资金、项目等方面给予优先支持。

四、创新高层次人才培养机制和模式

五、加大支持与组织力度

(8)建立研究生特殊任务培养机制。以解决多学科重大问题的特殊任务为研究生研究的主要来源和培养载体，以高水平科学研究为支撑，培养高水平人工智能人才，支持高校自主确定研究生培养规模，制定个性化培养方案，完善承担重大科研任务的人才培养成本分配机制。对于承担重大科研任务的博士生，高等学校应参照科研人员管理的有关规定，制定具体措施，保障和改善博士生的相关待遇，保护博士生的合法权益。

(九)加强博士生的交叉复合培养。关注新一代人工智能的基础理论算法、关键技术和核心应用，加强面向问题的跨学科博士生培养，提高博士生整合和创新不同学科、科学前沿和企业实践的理论和方法的能力。支持人工智能领域的大学和重点企业、产业基地和地方政府建立联合人才培养计划，建立任务驱动的跨行业和跨学科导师团队，促进科研合作创新和博士生联合培养。完善工程博士培养标准，提高工程实践在培养计划中的比重，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、工具和培训平台。

010-59000

(十三)完善学科评估机制。完善以人才培养、知识创新和应用成果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和发展的评价方法，给予相对宽松的建设和评价周期。鼓励高校开展自我评估，支持社团和行业协会开展第三方评估，合理借鉴国际评估。我们将建立综合评估机制，鼓励跨学科研究人员的动态流动，承认他们对源学科和跨学科整合的双重贡献，以及论文、专利和软件版权等成果的形式。扩大研究生培养规模。人工智能将纳入“国家重点领域急需高层次人才培养专项招生计划”的支持范围。综合考虑高水平教师、国家科研平台、重大科研项目和重点研究任务、产教结合、合作教育效果等情况，安排研究生特别是博士生特殊增量。积极引导高校通过实施常规增量倾斜和存量调整方法，有效优化招生结构，准确扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。

(十五)完善学位质量保证机制。鼓励高等院校在人工智能相关学科设立教学指导小组委员会，开展多元化教学评估。学位评定委员会成立了人工智能专门工作组，负责制定高层次的人工智能人才培养方案、学位标准和管理标准，并承担学位评定相关工作。完善硕士生和博士生的衔接培养、分流和退出机制。成立跨学科评估专家组，设立专门的评估要素，对人工智能领域的论文进行抽查，适时对人才培养质量进行专项检查。

(十六)加强对资本投资的引导。鼓励高等院校统筹财政投入、科研收入等资源，加大对研究生培养的支持力度，开展基础前沿研究和关键共性技术研究。加强与重点企业的合作，利用天使投资、风险投资、风险投资基金和资本市场融资等渠道，引导社会资本参与高校重大人工智能项目的实施，加大对人才培养、应用研究、基地平台建设和成果转化的支持力度。

(十七)加强组织实施。教育部加强了政策措施的协调，成立了人工智能高级人才培养专家委员会，指导高校实施特殊人才培养计划，并及时总结和推广可复制的经验和做法。地方教育行政部门和高等院校应加强人工智能相关学科建设和人才培养计划，制定切实可行的实施方案，完善人才培养质量监控和评价机制。

责任:张洋