一是学科深度交叉融合。人工智能技术人才主要包括机器学习(深度学习)、算法研究、芯片制造、图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统、搜索引擎、机器人、无人驾驶等领域的专业技术人才，也包含智能医疗、智能安防、智能制造等应用人才。人工智能是一个综合性的研究领域，具有鲜明的学科融合特点。
二是产学研深度融合。从研究内容和人才流动来看，科学家需要企业的数据和工程化能力，企业需要高校的研究人才，顶级人才得以在企业和高校间快速流动。从培养模式来看，企业捐助研究，学生到企业实习，高校与产业界可以联合培养人才。从成果转化来看，人工智能领域算法创业的特点是技术成果转化周期非常短，基础研究成果甚至可以直接转化为创业项目。几个人的团队通过技术展示，常常就能融资几千万元美金。
三是企业成为人工智能人才培养的新阵地。如，百度成立深度学习研究院(IDL)，在硅谷成立硅谷人工智能实验室等，由此不断产生技术创新，并吸引更多的国际尖端技术人才。
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