1 引言：解码”人工智能+“，开启智能时代新篇章

2025年8月，中国国务院正式印发《国务院关于深入实施”人工智能+“行动的意见》（以下简称《意见》），标志着中国在人工智能领域的国家战略布局迈入了新的历史阶段。这一纲领性文件，不仅是对过去数年AI发展成果的系统总结，更是继“互联网+”行动之后，旨在推动新质生产力发展、构筑国家未来竞争新优势的又一重大战略部署。正如国家发展改革委负责同志在答记者问时所指出的，当前人工智能技术正从“试验探索迈向价值创造阶段”，社会各界的应用需求空前强劲，正处于应用落地的“关键窗口期”。

在《意见》擘画的宏伟蓝图中，“人工智能+”被视为重塑生产生活范式、促进生产力革命性跃迁的关键驱动力。它不再是单纯的技术概念，而是渗透至科技、产业、消费、民生、治理等社会经济各个层面的系统性工程。在这一系列行动中，“人工智能+民生福祉”下的教育变革，以及作为其基础支撑的“人工智能+人才培养”，无疑占据了核心地位。教育是国之大计，人才是第一资源。如何利用人工智能这一“倍增器”，推动教育范式从传统的“知识传授”向未来的“能力为本”深刻转变，并构建一个能够源源不断培养出适应乃至引领智能时代的创新人才体系，是决定“人工智能+”行动成败、关乎国家长远发展的基石性议题。

本文旨在深度聚焦《意见》中关于“人工智能+教育”和“人工智能+人才培养”的核心部署。我们将首先系统梳理政策的内涵与目标，剖析其在基础教育、高等教育、职业教育及人才体系建设等方面的具体要求；随后，我们将引入全球视野，通过对比中美欧日等主要经济体在AI教育与人才战略上的异同，为理解中国模式的独特性与全球站位提供参照；在此基础上，本文将进一步探索将国家战略蓝图转化为现实的可行路径，探讨课程体系、教学场景、产教融合生态以及教育公平等关键环节的实践策略；最后，我们将审视当前面临的挑战，并对人机共生的未来教育形态与人才发展趋势进行展望。通过这四个维度的系统剖析，我们期望能为政策制定者、教育工作者、产业界人士以及所有关心中国未来的读者，提供一份关于智能时代教育变革与人才战略的深度洞察。

2 第一部分：政策深度解读——“人工智能+“如何重塑教育与人才培养

《意见》为中国教育与人才培养的未来发展描绘了一幅清晰的路线图。其核心目标是双重的：一方面，通过人工智能技术全面赋能教育过程，推动教育范式发生根本性变革，即从以教师为中心的“知识传授”模式，转向以学生为中心的“能力为本”模式，最终实现大规模、高效率的因材施教；另一方面，构建一个与产业发展需求紧密联动、覆盖从基础教育到终身学习的全社会人才培养新体系，为高质量发展和新质生产力培育提供坚实的战略人才支撑。

2.1 “人工智能+教育”：构建全学段、全要素的智能教育新范式

《意见》在“人工智能+民生福祉”部分明确提出，要“把人工智能融入教育教学全要素、全过程”，这预示着一场自上而下、覆盖所有教育阶段的系统性变革。其核心在于利用AI技术，创新教育模式，提高教育质量，促进教育公平。

基础教育（K12）：从通识普及到融合创新

政策内容：《意见》延续了2017年《新一代人工智能发展规划》中”在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”的方针，并进一步强调”创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式”，旨在”加快实现大规模因材施教”。

实践探索：近年来，中国在基础教育领域的AI普及已从顶层设计走向区域实践。例如，北京市印发方案推进中小学人工智能教育，从2025年秋季学期起开展全市范围的通识教育。上海、广东、四川等地也纷纷出台指导纲要和典型案例，构建从小学到高中的阶梯式课程体系。这些实践不再局限于简单的编程技能教学，而是向更深层次的融合创新演进。例如，四川省公布的典型案例中，成都市成华小学的“体验-探究-融合-拓展”阶梯式课程体系和蓬安县第二中学的“基于AI自适应引擎的初中英语口语分层训练系统”，都体现了将AI技术深度融入具体学科教学的趋势。

模式创新：“智能学伴”和”智能教师”是实现个性化学习的关键。通过AI自适应学习系统，可以根据学生的知识掌握情况、学习进度和认知特点，动态调整教学内容和难度，推送个性化的学习资源和练习题，实现”一人一策”的精准辅导。这不仅能有效弥补传统班级授课制难以兼顾个体差异的短板，还能将教师从繁重的作业批改和重复性讲解中解放出来，专注于更高层次的启发引导和情感交流。

高等教育：打破壁垒，培育复合型创新人才

政策内容：《意见》明确要求”完善学科专业布局，加大高层次人才培养力度”，并特别强调”推进产教融合、跨学科培养和国际合作”。这直指当前高等教育面临的学科壁垒森严、人才培养与产业需求脱节等痛点。

实践探索：为响应国家号召，中国教育部和顶尖高校已采取一系列行动。教育部启动的基础学科拔尖学生培养计划（简称”101计划”），在人工智能领域发布了核心课程体系，为全国高校的专业建设提供了示范。各大高校则积极探索”AI+X”的复合型人才培养模式。例如南开大学携手华为发布“人工智能赋能人才培养行动计划”，构建了“通识课程群+学科交叉课程群”的体系；浙江大学则面向全体本科新生开设人工智能通识课程。此外，设立人工智能微专业、辅修学位、双学士学位项目已成为趋势，旨在培养既懂AI技术又通晓特定行业（如法律、金融、医疗）知识的“破界者”。

模式创新：AI正全面渗透高校的教、学、研、管各环节。教育部已公布两批共50个”人工智能+高等教育”应用场景典型案例，生动展示了这一趋势。例如，清华大学的“人工智能赋能教学试点”、北京大学的“口腔虚拟仿真智慧实验室”、北京邮电大学的“大模型赋能的智能编程教学应用平台”等，通过智能助教、智慧实验室、智能评测系统等创新应用，极大地提升了教学效率和学生的实践能力，使得过去难以实现的高成本、高风险实验得以普及。

职业教育与终身学习：对接产业，赋能社会

政策内容：《意见》关注到人工智能对就业市场的深远影响，提出要”积极发挥人工智能在创造新岗位和赋能传统岗位方面的作用”，并”大力支持开展人工智能技能培训”，构建服务全民的终身学习体系。

实践探索：为适应产业数字化转型需求，人力资源和社会保障部等部门已发布了人工智能工程技术人员、人工智能训练师等新职业的国家职业技能标准，为职业技能培训和等级认定提供了依据。同时，高等职业教育专科的人工智能技术应用专业教学标准也已出台，旨在培养能够解决实际问题的技术技能人才。

模式创新：国家智慧教育公共服务平台的建设是推动全民AI通识教育和终身学习的关键举措。该平台整合了基础教育、职业教育、高等教育的海量在线课程资源，并上线了AI学习专栏，旨在为全社会成员提供灵活、普惠、个性化的学习渠道。未来，结合AI推荐算法，这类平台能够为学习者规划从技能提升到职业转型的完整学习路径，有效服务于智能时代对劳动力素质的新要求。

2.2 “人工智能+人才”：打造支撑高质量发展的战略人才梯队

如果说”人工智能+教育”是变革方法论，那么”人工智能+人才”则是其最终目标。《意见》从顶层设计、体系构建、评价激励和基础支撑四个维度，系统规划了中国在智能时代的人才战略。

顶层设计：超常规培养领军人才

《意见》提出”超常规构建领军人才培养新模式”，这体现了国家在关键核心技术领域自主可控的迫切需求。这意味着不仅要加大投入，更要在培养机制上寻求突破，特别是鼓励对基础理论和原始创新的探索。给予青年人才更大的施展空间，鼓励他们探索人工智能的“无人区”，是激发源头创新活力的关键。

体系构建：政产学研一体化的生态系统

《意见》强调要”推进产教融合、跨学科培养和国际合作”，旨在构建一个政、产、学、研、用深度融合的人才生态系统。根据百度与浙江大学联合发布的《中国人工智能人才培养报告》，我国AI人才培养面临三大短板：总量不足与结构失衡并存；高校培养体系理论与实践脱节，缺乏高质量数据、算力和前沿师资；企业内部培养体系化不足。政策正是针对这些问题，鼓励高校与企业共建课程、共建实验室、共享数据，推动人才培养链与产业链、创新链的有效衔接。

评价与激励：破”四唯”，促流动

《意见》明确提出要”完善符合人工智能人才职业属性和岗位特点的多元化评价体系”，并”支持企业规范用好股权、期权等中长期激励方式引才留才用才”。这是对长期以来困扰科技界的”唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项”评价体系的深刻反思和改革信号。通过建立以实际贡献、市场价值和创新能力为导向的评价标准，能够有效激发人才的创新活力。同时，通过市场化的激励手段，鼓励人才向产业界流动，将学术成果转化为现实生产力，是打通人才价值实现“最后一公里”的关键举措。

基础支撑：厚植人才成长的沃土

人才是长在”土壤”里的庄稼。《意见》在”强化基础支撑能力”部分，系统部署了模型、数据、算力三大核心要素的建设。提出要”加强智能算力统筹”、“加强数据供给创新”和”提升模型基础能力”。这些举措，本质上是在为人才培养和科技创新提供必不可少的”土壤”和”养料”。没有普惠、高效、绿色的算力，没有高质量、可信赖的数据集，没有强大的基础模型，人才培养就成了无源之水、无本之木。因此，夯实这些AI基础设施，是“人工智能+人才”战略得以成功实施的根本保障。

2.3 第一部分关键要点

• 教育范式变革：政策核心目标是推动教育从“知识传授”向“能力为本”转变，通过AI实现大规模因材施教。

• 全学段覆盖：“人工智能+”行动贯穿基础教育、高等教育、职业教育与终身学习，构建一体化的智能教育体系。

• 实践导向：各地各校已涌现大量“AI+教育”应用案例，如AI课程体系、智能助教、虚拟实验室等，政策正从蓝图走向现实。

• 人才生态构建：强调“政产学研用”一体化，旨在解决人才培养与产业需求脱节的痛点，构建从培养、评价到激励的完整闭环。

• 基础为王：算力、数据、模型等基础设施建设被置于战略高度，是人才培养和技术创新的根本保障。

3 第二部分：全球视野——中美欧日AI教育与人才战略对比

中国的”人工智能+“行动并非在真空中进行。全球主要经济体都在积极布局人工智能，并将其与教育及人才战略深度绑定。通过对比中国、美国、欧盟和日本的策略，我们可以更清晰地理解中国模式的特点、优势以及潜在的可借鉴之处。本部分将从战略驱动、实施模式和政策重点三个维度展开比较。

3.1 中国模式：国家战略驱动，体系化推进

战略驱动：中国的AI战略具有强烈的国家意志和顶层设计色彩。从2017年的《新一代人工智能发展规划》到最新的”人工智能+“行动，其核心驱动力在于将AI视为推动”新质生产力”发展、实现产业升级、维护国家安全和构筑国际竞争新优势的核心引擎。AI不仅是技术，更是国策。

实施模式：呈现出典型的”自上而下”的体系化推进特征。中央政府提供总体战略方向，而地方政府则负责具体实施和支持产业增长，形成中央与地方联动的多层次政策体系。例如，“人工智能+”行动由国务院发布，各部委（如教育部、人社部）和地方政府（如北京、辽宁）则迅速出台配套方案，将国家战略信号转化为具体目标和资源承诺。

政策重点：中国的政策覆盖面极广，强调“全学段”和“全社会”。从K12的AI通识教育，到高校的“AI+X”复合人才培养，再到面向全社会的职业技能培训，力图构建一个无缝衔接的国民AI素养提升体系。同时，政策高度强调“应用牵引”，即以产业和社会的实际需求来指导科技创新和人才培养方向，产教融合是其核心抓手。

3.2 美国模式：公私协作引领，聚焦创新与劳动力

战略驱动：美国的AI战略驱动力主要源于维持其全球科技领导地位和经济竞争力。政策更侧重于激发创新活力和培养适应未来工作需求的劳动力。AI被视为必须抓住的“technological revolution”（技术革命）。

实施模式：采用”公私合作伙伴关系”（Public-Private Partnerships, PPP）为核心的”生态构建”模式。联邦政府通过设立白宫AI教育工作组、发起”总统AI挑战赛”等方式进行引导和激励，但具体的教育实施则高度依赖州、地方学区以及企业、非营利组织的参与。这种模式灵活且市场化，但可能导致各州政策碎片化，缺乏全国统一的系统性战略。

政策重点：政策聚焦于”技能为本”（skills-based）和”市场驱动”。白宫的行政令大力推动AI相关的”注册学徒制”（Registered Apprenticeships），直接对接劳动力市场需求。在K-12教育中，强调培养学生的AI素养和计算思维，但具体课程由各学区自行决定。在高等教育领域，则鼓励大学与企业合作，如亚利桑那州立大学、密歇根大学等与大型科技公司合作，为师生提供AI工具和平台。

3.3 欧盟模式：价值导向，强调伦理与信任

战略驱动：欧盟的AI战略深受其“以人为本”和“数字主权”价值观的影响。其核心驱动力是在享受AI带来的经济利益的同时，确保技术的发展是安全、可信、尊重基本权利的。AI发展必须在严格的伦理和法律框架内进行。

实施模式：以“规则与标准”的框架设定为主。欧盟通过《人工智能法案》（AI Act）等立法，建立了一个基于风险的监管体系。在教育领域，欧盟委员会发布了等指导性文件，旨在提高教育者对AI伦理风险的认识，并提供实践指导。这种模式重在“防范风险”，而非单纯“促进发展”。

政策重点：政策的关键词是“伦理先行”和“风险规避”。欧盟的教育政策强调，在使用AI工具时必须解决数据隐私、算法偏见和透明度等问题。其目标是培养能够批判性思考和负责任地使用AI的公民，而不仅仅是技术开发者。通过Erasmus+等项目，欧盟资助那些关注AI伦理和数据保护的基层教育项目。

3.4 日本模式：务实审慎，软法引导与社会适应

战略驱动：日本的AI战略体现了其务实和审慎的文化。驱动力在于应对社会挑战（如老龄化）和提升产业竞争力，同时非常关注AI可能带来的社会风险和文化冲击。

实施模式：偏好采用非强制性的“软法治理”（soft-law instrument）。日本政府，特别是文部科学省（MEXT），倾向于发布“指导方针”（Guidelines）而非硬性法规，通过指定试点学校等方式，逐步探索AI在教育中的最佳实践。这种“行政指导”模式鼓励自愿遵守，旨在达成社会共识后再全面推行。

政策重点：政策聚焦于“风险意识”和“社会共识”。日本的学校AI使用指南明确要求教师和学生认识到AI的局限性（如幻觉、偏见），并将AI的错误作为“可教时刻”（teachable moments），以培养学生的批判性思维和信息素养。政策强调在推广应用前，需要充分考虑数据隐私、版权和公平性等问题，体现了其渐进式适应的特点。

3.5 对比总结：战略、实施与启示

图表1：中美欧AI教育与人才战略特点对比雷达图

战略层面：中国的“人工智能+”是明确的国家级发展战略，其广度和深度超越了其他经济体。美国侧重于通过AI维持其全球创新领导力和经济霸权。欧盟则将AI置于其价值观和数字主权的宏大叙事中，构建一个可信赖的数字社会。日本则采取了更为内向和务实的渐进式适应策略，以应对内部社会经济挑战。

实施层面：中国的“自上而下”规划确保了强大的执行力和资源调动能力，能够快速在全国范围内形成合力。美国的“公私协作”模式激发了市场活力和基层创新，但可能导致发展不均。欧盟的“规则先行”模式为其赢得了全球AI治理的话语权，但也可能在一定程度上减缓了产业应用的速度。日本的“行政指导”模式则在稳定与创新之间寻求平衡，符合其社会文化传统。

启示：中国的“人工智能+”行动在战略决心、体系化规划和执行效率上具有显著优势。然而，在迈向更高质量发展的过程中，亦可从他国模式中汲取智慧。例如，借鉴美国模式，进一步通过市场化机制激发企业和社会的创新活力，构建更加开放和多元的AI生态。同时，吸收欧盟对伦理和治理的高度重视，确保技术发展行稳致远，真正实现“智能向善”。日本的审慎态度也提醒我们，在快速推进的同时，必须充分评估和应对AI可能带来的社会风险，特别是对就业、公平和文化的影响。

4 第三部分：实践路径探索——如何将”人工智能+“蓝图变为现实

将《意见》中宏大的战略蓝图转化为具体、可操作的现实，需要在课程、教学、生态和公平等多个层面进行系统性的路径设计。这不仅是政策执行的问题，更是教育理念与实践创新的过程。以下将围绕基础教育、高等教育、职业教育和人才发展，探讨四条核心实践路径。

4.1 路径一：构建分层递进、动态开放的AI课程体系

单一、固化的课程体系无法适应AI技术快速迭代和人才需求多样化的现实。必须构建一个能够覆盖不同学段、满足不同需求、并能与时俱进的模块化、分层化课程新体系。

基础教育：实施”AI+PBL”（项目式学习）教学模式

在中小学阶段，AI教育的目标不应是培养程序员，而是培养具备创新思维、计算思维和问题解决能力的新一代公民。项目式学习（Project-Based Learning, PBL）是理想的融合模式。它要求学生围绕一个真实的、复杂的挑战性问题，在一段时间内进行探究，并最终以创新的方案或作品来解决问题。AI可以作为强大的工具贯穿PBL全过程。例如，中国信息协会教育分会发布的《中小学生成式人工智能融合创新应用场景解析》就提到了“国家课程项目式学习（PBL）智能体应用”。学生可以利用AI进行资料搜集与分析、利用AI生成初步设计方案、利用AI进行数据可视化，甚至与AI智能体协作完成项目。四川、江苏江阴等地的中小学AI教学案例，已经开始探索这种将AI知识融入真实问题解决的教学新样态。

高等教育：推广”通识+通智+通用”的模块化课程

面对所有大学生普及AI教育，需要一个灵活且多层次的课程结构。北京大学通用人工智能研究院提出的”通识、通智、通用”三通培养理念为此提供了极佳的范本：

• 通识（General Knowledge）：面向全体学生，开设高质量的AI公共基础课。如北京市教委推动的市级人工智能通识课，旨在普及AI基本概念、伦理规范和思维方式，培养学生的“人工智能素养”。

• 通智（AI Core Intelligence）：面向AI及相关专业的学生，构建扎实的专业核心课程体系。这部分对应教育部的“101计划”，涵盖机器学习、计算机视觉、自然语言处理等核心理论与技术，夯实专业基础。

• 通用（General Application）：面向所有专业的学生，提供丰富的”AI+X”学科交叉课程。如南京大学的”1+X+Y”课程体系，通过开设“AI+法律”、“AI+金融”、“AI+生物”等课程，让不同专业的学生学会利用AI解决本领域的复杂问题，培养复合型创新能力。

职业教育：开发面向岗位的”1+X”证书课程和微专业

职业教育的核心是与产业需求无缝对接。AI时代，大量岗位技能正在被重塑。职业院校应紧密联合行业龙头企业，如华为、百度、科大讯飞等，共同开发面向真实工作场景的课程内容。推广“1+X”证书制度（即学历证书+若干职业技能等级证书）是关键路径。例如，围绕生成式人工智能应用、数据标注、智能制造等新职业，开发标准化的培训包和认证体系。同时，开设“微专业”或“微证书”，为在职人员提供快速、灵活的技能更新渠道，以适应未来人才能力框架中对“数字+X”复合型硬技能的要求。

4.2 路径二：打造”人机协同、以学定教”的智慧教学新场景

“人工智能+”的精髓在于重构教与学的关系，形成人机协同的新生态，最终实现以学生为中心的个性化教育。

赋能教师：AI工具应成为教师的“智能助教”。通过智能备课系统，AI可以根据教学大纲和学生特点，快速生成教学设计和多媒体课件；通过学情分析系统，AI可以实时追踪学生的学习状态，发现知识薄弱点，为教师提供精准的干预建议；通过自动批改与反馈系统，AI能将教师从繁重的重复性劳动中解放出来。这样，教师才能将更多精力投入到教学创新、个性化辅导和学生情感与价值观的引导上。

赋能学生：AI应成为学生的“个性化学伴”。推广AI自适应学习平台（如松鼠AI），可以为每个学生提供独一无二的学习路径和节奏。虚拟仿真实验室（如北大口腔虚拟仿真实验室）则能提供沉浸式、可重复、零风险的实践环境，让学生在“做中学”。AI驱动的智能导师系统，可以提供24/7的答疑服务和即时反馈，极大地提升了学习效率和自主性。

赋能评价：传统的终结性、标准化考试难以全面衡量学生的能力。利用AI技术，可以构建一个过程性、多维度、智能化的综合素质评价体系。AI可以自动记录和分析学生在项目学习、课堂互动、在线讨论、实验操作等过程中的表现，形成能力雷达图，从而超越单一的分数评价，更全面、客观地评估学生的批判性思维、协作能力和创新精神等核心素养。

4.3 路径三：建设”政产学研用”一体化的人才培养生态

人才培养不能闭门造车，必须在开放的生态中进行。打通政府、产业、学校、科研机构和应用市场之间的壁垒，是“人工智能+”人才战略成功的关键。

强化产教融合：这是老生常谈，但AI时代有了新内涵。不仅是让学生去企业实习，更要推动企业深度参与人才培养全过程。鼓励高校与企业共建产业学院、未来技术学院、现代产业学院等新型组织，将产业界的真实问题、鲜活数据、前沿案例和评价标准全面引入课堂。例如，科大讯飞提出的深度产教融合AI人才培养解决方案，就是通过校企合作，共同开发课程、培养师资、建设实训基地。

促进人才双向流动：打破体制壁垒，建立灵活的人才”旋转门”机制至关重要。一方面，应完善高校科研人员离岗创业和到企业兼职的政策，鼓励他们将学术成果带入市场；另一方面，要设立明确的渠道和激励机制，吸引企业界的顶尖工程师、架构师和产品经理到高校担任兼职教授或产业导师，为学生带来一线实战经验。

构建开源社区与平台：开源是AI技术快速迭代和创新的核心驱动力。政府和高校应鼓励并支持企业构建开源开放的AI平台生态，如华为的昇腾和百度的文心（飞桨）。这些平台不仅提供了普惠的算力和开发工具，降低了创新门槛，更重要的是，它们能汇聚全球的开发者、研究者和学生，形成一个协同创新、共享智慧的强大社区。在这个生态中，人才得以在实战中快速成长，创新成果也能迅速扩散和应用。

4.4 路径四：关注公平普惠，弥合智能时代的教育鸿沟

技术本身是中性的，但其应用可能加剧已有的不平等。“人工智能+”行动从一开始就必须将促进教育公平作为核心价值追求，警惕并主动弥合可能出现的“智能鸿沟”。

城乡教育一体化：《意见》明确提出“加快人工智能产品和服务向乡村延伸，推动城乡智能普惠”。这需要借助AI技术，大力推进“三个课堂”（专递课堂、名师课堂、名校网络课堂）的常态化应用。通过高清直播、AI实时翻译、智能助教等技术，让乡村学生能够实时共享城市优质师资和课程资源。同时，AI自适应学习系统可以为农村地区的学生提供个性化辅导，有效弥补当地师资力量不足的短板，从根本上提升乡村教育质量。

特殊群体关怀：AI技术在特殊教育领域潜力巨大。例如，可以利用计算机视觉和自然语言处理技术，为听障学生开发实时手语翻译系统；可以为视障学生开发智能阅读和环境感知工具；可以为自闭症儿童设计个性化的社交技能训练和康复方案。将AI应用于特殊教育，是技术向善、实现教育包容性发展的具体体现。

伦理与素养教育：弥合鸿沟不仅是资源和技术的鸿沟，更是认知和素养的鸿沟。必须将AI伦理教育贯穿所有学段。要引导学生批判性地看待AI生成的内容，理解算法可能存在的偏见，学会保护个人数据隐私，并负责任地、安全地使用AI工具。只有培养起一代具备高度数字素养和伦理意识的公民，才能确保智能社会健康、可持续地发展，避免出现新的信息茧房和技术滥用问题。

5 第四部分：挑战与展望——迈向智能社会的长远思考

“人工智能+”行动的宏伟蓝图令人振奋，但在通往智能社会的道路上，机遇与挑战并存。清醒地认识并积极应对这些挑战，是确保改革行稳致远的前提。同时，我们需要超越眼前的政策部署，思考这场变革对教育终极目标和未来人才形态的深远影响。

5.1 面临的核心挑战

尽管顶层设计已经明确，但在实践层面，将“人工智能+”教育蓝图变为现实仍面临四大核心挑战：

1. 师资力量的结构性短缺：这是当前最突出、最紧迫的瓶颈。推动AI与教育深度融合，急需大量既懂教育教学规律、又掌握AI技术与应用的复合型教师。然而，现实情况是合格师资严重不足。现有教师队伍的AI素养普遍有待提升，而高校培养的AI专业人才又大多流向薪酬更高的产业界。如何系统化地培训现有教师，并建立有效机制吸引AI领域的产业专家反哺教育，是亟待破解的难题。

2. 评价体系改革的深水区阻力：《意见》明确提出要完善多元化评价体系，旨在打破”四唯”顽疾。然而，改革评价体系是教育改革中最难啃的“硬骨头”。传统的、以标准化考试和量化指标为核心的评价体系根深蒂固，与社会观念、升学机制紧密捆绑。如何建立一套真正能够衡量学生创新能力、批判性思维和解决复杂问题能力的、科学且公平的“新标”，并使其得到社会和用人单位的广泛认可，将是一场深刻而艰难的变革。

3. 数据与算力的普惠性障碍：AI教育应用的三大基石是算法、算力和数据。尽管我国在算法模型上奋起直追，但在算力和数据层面，普惠性仍是巨大挑战。一方面，训练和运行先进AI模型所需的高端芯片和大规模智算集群，成本高昂，且面临外部环境制约，难以在教育领域，特别是欠发达地区广泛普及。另一方面，高质量、大规模、标准化的教学数据集是训练有效教育模型的前提，但目前教育数据存在“孤岛”现象，跨机构、跨区域的数据共享和治理机制尚不健全。

4. 伦理与安全风险的治理难题：AI在教育领域的广泛应用伴随着一系列伦理与安全风险。数据隐私：如何确保学生的个人信息和学习过程数据不被滥用？算法偏见：AI推荐的学习路径和评价结果是否会固化甚至加剧现有的社会偏见？过度依赖：学生是否会因过度依赖AI工具而丧失独立思考和深度学习的能力？安全可控：如何确保AI系统的内容生成是安全、可靠、符合主流价值观的？这些问题都需要建立有效的技术、法律和教育引导机制，进行系统性治理。

图表2：AI教育发展面临的核心挑战严峻程度分析

5.2 未来展望：人机共生，共创未来

尽管挑战重重，但“人工智能+”行动所开启的变革是不可逆转的。它将深刻重塑我们对教育和人才的认知，引领我们走向一个人机共生、协同创新的新纪元。

教育的终极目标：回归“人”的培养。当知识的获取和传递变得前所未有的便捷，当标准化的技能可以被AI高效完成时，教育的重心必然会发生转移。未来的教育，将不再仅仅是知识的灌输，而更多地转向培养那些AI难以替代的人类独有品质。正如研究所指出的，AI时代对劳动者能力的要求正从掌握程序化技能，转变为具备创造力、批判性思维、复杂问题解决能力、协作沟通能力和情感共情能力。教育的终极目标，是利用AI作为强大杠杆，更好地服务于“人”的全面发展，培养出心智健全、人格完整、能够不断学习和创造的个体。

人才的未来形态：从“执行者”到“协同创造者”。未来社会的核心竞争力，将不再仅仅是拥有多少知识，而是如何与智能系统高效协同，共同创造价值。未来的人才形态，将是能够驾驭AI的“超级个体”和跨学科的“破界者”。他们不仅是技术的使用者，更是新需求的发现者、新场景的设计者、新价值的创造者和技术伦理的守护者。他们需要具备交叉化的知识结构、系统性的思维能力和高度的社会责任感，能够在人机协作中发挥主导作用，引领技术朝着增进人类福祉的方向发展。

结语：国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，远不止是一份产业促进政策，它更是一份面向未来的教育宣言和人才战略纲领。它深刻地回答了在智能时代“我们要培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人”这一根本问题。这项行动的成功落实，不仅关系到中国能否抓住新一轮科技革命和产业变革的历史机遇，更将决定我们能否培养出一代能够引领世界科技前沿和人类文明进步的新型人才。最终，其愿景是宏大而温暖的——通过技术的普惠，打破知识的壁垒，促进教育的公平，真正实现“让全体人民共享人工智能发展成果”，共同迈向一个更加智慧、更加公平、更加美好的未来。