AI人才缺口可以看做一個行業基本面，而在這背后，是AI科研體系的獨特性，正在催動著AI人才更早與企業接觸。這也間接促使AI本科生這個群體到來。
大家都在說，AI是一個高度產學研一體化的領域。但到底是怎么一體化的呢？
首先我們可以看到，今天的大多數AI應用是基于神經網絡與算法達成創造性的。而神經網絡的特點是結構延展。換句話說，AI的技術世界不是非此即彼，而是堆疊和嵌入的?；氐饺瞬哦?，這就讓很多企業中的AI任務與工作，可以分派出來讓獨立小組完成。這讓象牙塔中的師生走入企業有了絕佳的機會。而一些數據清洗、數據標記類的機器學習基礎工作，更是非常適合交給“懂基礎的實習生”來完成。
另外，根據相關統計，常青藤高校的AI研究成果，有超過75%最終得到了商業轉化。這個比例在各學科中名列前茅。AI的特性決定了高校中的研究和企業中的研究相似度非常高，而師生的創造有很大比率可以被快速轉化。這個機會對于老師、學校、學生，以及整個產業，是一個多方共贏的局面。那么第一步，還是讓學生盡快進入AI的世界。
還有一個問題值得注意，今天的AI研究是要基于大量數據和算力支撐的。但是這些東西往往不存在于研究室當中，而是只見于科技企業內部。這也就要求實驗室必須要到企業中去，給企業提供更多價值。而本科生的勞動和創造力，事實上是這個置換關系之一。
由這些理由，企業和學校都在期待更多學生快速組成產學研一體化的基礎，讓企業與學校間的循環圈層擴大。
這個意義上來說，本科生是AI前進中的必要動力。
給潛在AI本科生的一點建議
首先，綜合來看今天AI的應用前景和就業基本面沒有問題。但未來有不確定性，技術也在隨時變化，一定要理性考慮謹慎選擇。而且讀了AI專業絕不意味著預定了高薪高職位?？焖僮兓腁I可能把任何人摔下自己的馬車。
其次，一定要警惕不靠譜的人工智能專業。AI的師資目前在國內是絕對的師資資源，如果你報考的學校本來在AI領域不強，也沒有引進知名專家，卻突然辦起了AI專業，那么一定要小心為上——說不定老師還沒有你懂得多。
接下來，關于AI要不要進本科的爭論應該還會繼續。而與此同時，關于AI要不要進高中的討論，也已經開始進入公眾視野……
