当前，高校应以人民为中心办好让人民满意的教育，奋力构建以人工智能为支撑的人才自主培养新生态，为中国式现代化培养出更多高质量人才。
人工智能时代提高人才自主培养质量具有重要意义
人才自主培养质量事关筑牢高水平科技自立自强根基。人工智能的核心技术直接关系国家安全与产业竞争力。依赖外部培养或引进人才都存在被“断供”“封锁”的风险，只有高质量自主培养掌握核心技术的本土人才，才能突破外部封锁，实现从基础理论到关键应用的全链条自主可控。
人才自主培养质量事关高端人才供应链韧性建设。当前，国际竞争已从技术封锁延伸至人才封锁，自主培养体系已成为应对人才断供的重要举措。构建本土化、规模化、高阶化、可持续的创新人才自主供应链，能够为中国式现代化持续输送支撑产业升级的人才力量，确保国家在人工智能全球竞争中立于不败之地。
人才自主培养质量事关主导前沿技术标准的话语权。人工智能不仅是技术革命，更关乎规则与话语权的重构。提高人才自主培养质量，基于中国技术与应用场景主导前沿技术标准，并在全球科技竞争中抢占制高点，是持续提高我国在前沿技术标准领域国际话语权的重要保障。
坚守提高人才自主培养质量的正确方向
面向人工智能时代，必须清醒地看到人工智能技术及其广泛应用所引发的产业链、供应链、价值链、创新链、人才链的重大变化，精准把握以人为本和科技向善的价值导向，聚焦国家重大战略和经济社会需要，牢牢把握人工智能时代提高人才自主培养质量的正确方向，为党育人，为国育才，实现人才与创新活动相互作用以及人才链与创新链的双向赋能。
坚守智能向善的发展理念。提高人才自主培养质量，应从源头上坚守智能向善的发展理念，努力塑造符合中国式现代化发展要求的科技伦理观，将社会主义核心价值观融入人才自主培养全过程，强化科技报国的使命教育，提高人才的政治素养。同步构建人工智能伦理教育体系，如数据安全保护、算法公平性、社会风险防控等，培养兼具技术能力与人文关怀的“负责任创新者”。
坚定实战牵引的创新道路。提高人才自主培养质量，应围绕国家战略急需和新兴领域，积极探索科技创新与产业创新深度融合的模式与路径，以重大任务为牵引，持续深入促进学科深度交叉融合再创新，积极推动高校区域技术转移转化中心建设，打造和优化“中心+节点”的高校科技成果网络体系，把优秀人才配置在解决企业难题和现实问题的实战中，实现科技创新和人才培养的深度融合与双向奔赴。
把握人工智能时代提高人才自主培养质量的着力点
只有不断提高党把方向、谋大局、定政策、促改革的能力和定力，对人工智能发展作出战略部署，持续推进政府、市场和社会的跨界合作攻关，让各方力量拧成一股绳，才能形成发展人工智能的强大合力，使人工智能真正成为支撑中国式现代化的战略性力量。目前，我国人工智能产业在政策支持、数据资源和应用场景等方面具有较大优势，与美国同为全球人工智能开发的第一梯队，但在基础理论创新、算法技术、算力资源和人才开发等方面仍存在一系列需要破解的难题。面对人工智能发展的历史性机遇，我国人工智能人才培养需要更加注重结构调整和质量提升，将拔尖创新人才培养放在更加突出的位置，主攻关键核心技术，确保中国能够在众多优势领域率先实现局部突破，进而牢牢把握人工智能发展的国际主导权。
将人工智能自主知识体系建设贯穿人才自主培养的各环节。在学科体系上，打破传统计算机学科边界，融合认知神经科学、量子计算、科技伦理等，建立“智能科学与系统工程”交叉学科，以国产深度学习框架为教学底座全面替代境外工具。在学术体系上，将中文多模态理解、国产芯片适配、智慧社会治理等中国实践凝练成原创理论，依托国家重点实验室开展有组织科研，组建大模型攻关联合体，在国家重大战略发展领域实施“揭榜挂帅”新型攻关机制。在话语体系上，主导智能治理国际标准的制定，将中华优秀传统文化“致中和”理念和“天人合一”智慧融入人工智能伦理设计。突出人工智能相关的高质量教材建设，将人工智能学科的标识性概念、原创性理论、独创性范式、体系化知识全面贯穿并有机融入原创性教材当中，最终实现人工智能学科体系、学术体系、话语体系和教材体系同人才自主培养体系之间的有机协同。
以开放式生态体系赋能人才自主培养体系建设。人才自主培养是一个涵盖教育资源、学科融合、社会实践及应用场景等多要素的开放式生态系统。一方面，人工智能技术打破了传统教育资源的时空限制，推动教育资源从“稀缺性供给”向“普惠性共享”转型，因此人才自主培养不应仅局限于课堂与校内空间，而应在人工智能技术的赋能下扩展至教育资源配置、学科交叉整合、产学研用融合等多维空间。例如，通过构建国家级教育资源平台、区域性智慧学习中心等，推动优质课程、科研数据、创新实验等资源的开放共享，促进教育公平。另一方面，人工智能依赖于多学科交叉整合，人工智能时代的人才自主培养需要构建跨学科创新实验室和协同研究中心等平台，打破传统学科壁垒，鼓励学生在多学科交叉领域开展合作研究。此外，应进一步深化校企合作和产学研用融合，推动高校与企业在课程开发、科研攻关、人才培养等方面的深度协同。国家卓越工程师学院和国家产教融合创新平台等模式的推广，有助于提升拔尖创新人才的实践能力，更好满足社会对人工智能人才的现实需求。
