引言：
人工智能是随着信息技术发展应运而生的全新产物，代表了当下科技发展的最高点，也在社会领域有了相当程度的应用，为经济发展注入了更多的可能性。在这里，人工智能带来的不仅仅是经济上的改变，更是思想结构的重塑，越来越多的人都认识到技术开发的重要性。而高校作为输出复合型人才的核心阵地，自然也能够敏锐的捕捉到人工智能带来的显著变化，所以其自身也要有足够的前瞻意识。
一、人工智能实验室的发展脉络
人工智能实验室本身就是以人工智能的研究为基础的，是科技研发和人才培养的主要载体，能够为我国的科研事业注入更多的生机和活力。早在上世纪60年代，斯坦福大学就已经构建了相对完善的人工智能实验室，并在这几十年来一直进行探索和实践。同样，上世纪50年代末期，麻省理工学院也创建了人工智能实验室，而且也在本世纪初正式合并为MIT人工智能实验室。除此之外，伦敦帝国学院设计的人工智能实验室，也具有极为明显的开放性特点，该实验室拥有最为先进的人类自闭心理疾病干预的技术，能够利用先进的机械设备去影响人类的内心情感，并对人类的大脑进行模拟。以上这些都足以说明，人工智能实验室的建设已经有了相当长的历史，国外的许多先进国家都已经在这个领域展开了尝试，而就国内的现状来看，高校人工智能实验室的建设是有一定的滞后性的，这也会在一定程度上阻碍科技的进一步升级，所以必须要在未来得到优化和调整[1]。
二、我国高校实验室发展的现状
（一）综合性管理
大部分高校在管理自身实验室的时候，都没有构建起完善的机制和体系，整体的模式是相对落后的，过于依赖人为主体，没有通过信息系统把信息整合起来。除此之外，高校实验室的人员流动性是相对较大的，并没有实现队伍的整顿，整体的登记制度也不够完善，这就很有可能出现信息丢失或者是遗漏的问题。还有，实验室的信息监控力度是急需增强的，就人工智能技术的应用来讲，自身也可以引导实验室自动登记信息，自动智能配电，自动实现人脸识别。
（二）机房的运转
目前，很多高校配备的实验机房，并不能完全满足人工智能应用的需求，整体的实验资源是相对稀缺的，这就无法让学生展开自由自在的探索。而且，当现代社会的发展速度越来越快时，如果高校依旧停在原地，那么其实验室也迟早会被市场淘汰。
三、高校人工智能实验室建设的方法和路径
（一）强化硬件资源供给
硬件资源本身就是开展各项实践活动的前提性要件，要想为人工智能的实验做好准备，高校的实验室就必须要突出硬件资源的供给，要具备与人工智能领域相关的计算能力和信息处理能力，同时还要进一步延伸实验室的知识范围，要让实验内容能够涵盖学生当下所接触的知识点，这样才可以有效的锻炼学生的综合技能，让学生实现知识的举一反三和迁移运用，获得更多的体验感。
（二）软件平台的搭建
一般情况下，实验室实训平台主要牵涉到基础层，web服务层，用户交互层这几个板块。就平台基础层来讲，主要是以硬件资源的管理为主的，而web服务层可以为用户提供交流的接口，用户交互层又可以展现出友好的沟通界面。高校在构建人工智能实验室的时候，必须要开发出专业的软件工作台，并把实验课程，实验项目和模型统一到工作台上，并参考GPU等硬件设备，为学生打造更为宽广的资源库，让他们可以随时随地的搜索资源，检索自己需要的原材料[2]。
（三）实验资源的延展
高校必须要保证自身实验室的资源的流动性，绝不能抱有一劳永逸的念头，要持续性的引进教育实践资源，并通过人工智能平台，让学生展开在线探索和调研。在这里，实验资源延展的目的也是为了让学生具备大数据的基础能力。一般情况下，人工智能实验室资源主要牵涉到实验手册、实验数据、实验源码等等。高校也要及时的引进智能机器人，或者是智能家居设备，满足人机交互的需求。
（四）课程结构的良性调整
人工智能专业主要包含了基础课程和专业课程这两大板块。基础课程的定位是理论基础、数据库基础、编程基础这几个部分，所以高校在搭建人工智能实验室的时候，也要充分考虑到普通的基础运算，爬虫实验，数据库实验等板块。就实训环节来讲，要构建起完善的考勤系统，激发出学生的主动性和积极性。而专业课程的定位，主要牵涉到图像识别，语言识别和处理。对此，高校也可以让学生接触tensorflow，这是专业的图像识别领域，在展开实训的时候，也可以引导学生探索车辆周围环境检测，邮件屏蔽这几个领域。当以上这些资源都准备完毕之后，高校也可以积极的引进企业的先进案例，通过校企合作，让学生更为了解人工智能这一领域的岗位环境，例如人脸识别系统的设计，医疗辅助诊断性的开发等等。
（五）突出高精尖领域的研究
笔者在上文中已经强调，人工智能本身就代表了行业发展的最高点，所以实验室的建设也必须以高精尖领域的开发为切入点。在这里，高校可以把视线集中在无人机上，无人机作为当下远程监控，远程探索的重要载体，已经深度渗透到工业和农业的开发中。而学生作为社会的储备人才，自然也要跟进科技发展的前沿动态。高校可以开发出专业的无人机创客基础课程，把无人机和智能化编程充分的结合到一起，这样一来，学生不仅可以锻炼自身的编程技巧，同时也可以了解飞行机的结构和基本原理，享受到硬件开发和软件控制的乐趣，勇于解决更为复杂的问题。
四、结束语
人工智能实验室的建设是符合社会发展的必然选择，对于高校来讲既是挑战也是机遇，高校绝不能固步自封，守着过去已经建设好的实验室，而是要勇于进行升级和创新，坚持不破不立的原则，提高自身综合型人才培养的质量。本文通过硬件资源的供给，软件平台的开发，实验资源的延展，课程结构的优化，高精尖领域的突破这几个角度，论述了人工智能实验室建设的方法，充分结合了这一技术的现状。
参考文献：
[1] 张鹏. 谈高校人工智能实验室建设的研究[J]. 2021.
[2] 陈建卫. 高校人工智能实验室建设的研究与实践[J]. 电脑知识与技术:学术版, 2021, 17(29):2.
作者简介：李世东（1992-），男，籍贯：重庆，学历：硕士研究生，助教，研究方向：人工智能自然语言生成。
