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1.三亚学院高性能计算（超算）中心        三亚学院高性能计算（超算）中心是首个民办高校自筹建设的高性能计算中心，是三亚学院提供人才培养、科学研究、学科发展、产业协同以及社会服务的重要平台，是三亚学院发展三亚大学、构建学术共同体、打造“5+X”学科发展生态的重要支撑。三亚学院高性能计算（超算）中心已经纳入海南省科研设施与仪器共享服务平台，成为服务于海南自贸港建设的重大信息基础设施，并成为海南省教育与科研创新体系的重要组成部分。        三亚学院高性能计算（超算）中心总共分四期进行，2019年9月超算一期建设完成并投入运行，集群峰值计算能力达300万亿次/秒（双精度浮点），目前正进行超算二期建设。以高性能计算（超算）中心为平台，建设了陈国良和容淳铭两个省级院士工作站，获批海南省发改委工程中心一个。与海南省大数据管理局、中科院深海所、遥感所、南繁研究院、吉利集团、崖州湾科技城等政府、科研院所、企事业单位建立广泛联系，承担有国家自然科学基金、国家重点研发项目以及海南省各级科研项目与企业联合攻关项目，成为加快海南省科技创新、培育新兴产业的孵化器、推进器和发动机。        三亚学院高性能计算（超算）中心的主要应用方向包括智慧城市建设、科学计算和产业创新应用。智慧城市应用主要支持智慧城市关键技术研发和应用推广，为云服务支撑环境、城市网络安全、城市大数据分析与应用研究、高性能地理技术与城市仿真等提供支持服务。科学计算应用主要包括材料科学应用服务平台和生物医药应用服务平台。材料科学应用服务平台主要提供材料科学方向的计算模拟服务。产业创新应用主要致力于推动影视动漫制作、城市三维建模、制造业信息化等，为用户提供完整的高性能集群渲染、工业仿真环境等。平台部署有Ansys等工程计算软件，为复杂系统的高可靠性仿真提供强力保障。        目前，三亚学院高性能计算（超算）中心已经完成两期建设，这个集群配套有66 片通用双路CPU 计算节点，22 片高主频计算节点，3 台GPU计算节点和 3 台四路 CPU 胖计算节点和280块GPU集群。计算节点间采用 100Gb/s 高速无堵塞 Infiniband 网络互联。超算系统峰值计算能力为 450TFLOPS（双精度浮点），高性能GPU集群峰值计算能力达8120 TFLOPS（单精度浮点），同时对外提供云桌面服务，可以满足三维建模与渲染等高算力需求的高效计算服务。 2.三亚学院工业互联网与智能制造仿真平台        当前，工业互联网发展正处于关键阶段，比以往任何时候都需要高质量的工业互联网人才，学校作为人才培养的主战场，应加强与具备先进制造经验的企业合作，共同探索特色化育人道路，持续为国家工业互联网产业发展培养专业人才。 三亚学院工业互联网与智能制造仿真平台的建设，促进了工业制造前沿技术与教育教学和学校管理深度融合，推进了三亚学院工业互联网人才培养创新发展，建成全国“工业互联网+教育”人才培养示范基地，完善三亚学院人才培养体系，全面提升海南工业互联网人才培养质量。 以三亚学院工业互联网为产业学院建设为基础，以创建全国“工业互联网+教育”人才培养示范基地，为国家培养工业互联网人才为目标，在学校建设工业互联网实训基地，为学校提供日常教学、实训、互动交流的服务。 3.三亚学院陈国良院士团队创新中心        三亚学院“陈国良院士团队创新中心”成立于2018年4月17日，时值海南省建设30周年和习近平总书记“4.13”讲话，对标海南省信息产业短板和关于发展“人工智能+大数据”的产业规划而组建。2019年2月，陈国良院士团队创新中心被海南省科技厅认定为海南省院士工作站，2020年7月转为海南省院士团队创新中心。        陈国良院士是我国著名的并行算法、高性能计算专家，中国科学院院士，博士生导师，全国首届高等学校教学名师。曾担任中国科学技术大学、深圳大学、南京邮电大学教授和国家高性能计算中心（合肥）主任。三亚学院以陈国良院士团队创新中心为依托，以高性能计算、人工智能、金融科技等为主要研究方向，开展高性能计算、人工智能、大数据等方面的基本理论与应用、人才培养、知识与技术转化动能领域工作，为海南自贸港建设提供基础理论、应用平台和高级人才储备。        海南省院士工作站是政府推动，以企事业单位创新需求为导向，以中国科学院院士、中国工程院院士及其团队为核心，依托省内研发机构，联合进行科学技术研究的高层次科技创新平台。在海南省科技厅的大力支持和陈国良院士及团队的悉心指导下，短短两年左右的时间建立了海南省首个民办高校自筹自建的高性能计算（超算）中心。在院士团队带领下，科研队伍不断发展壮大，研究人员已经达到20人，其中具有博士学位5人，正高职称3人，副高职称5人，海南省高层次人才14名，其中拔尖人才1名，领军人才1名。        基于陈国良院士工作站，三亚学院开展了人工智能深度学习、复杂科学计算、空天地海信息处理、实景三维高效建模、智慧农业等方面的研究。通过超算中心的高性能计算和大数据管理能力为海南省以及大湾区各行各业提供算力支持，为智慧海南建设提供基础信息平台，解决了制约信息产业发展的瓶颈问题，为海南省自贸港建设培养高端人才。        陈国良院士团队创新中心与海南省政府部门保持良好的沟通渠道，与海南省大数据管理局、三亚市南繁科学技术研究院、中科院空天信息研究院海南研究院、中科院深海所等开展联合科研攻关，并取得了关键性技术突破。为海南省自贸港建设积极献言献策，联合三亚市崖州科技城共同开展超算应用研究，为海南省在大数据、人工智能领域做出了大量贡献。 4.三亚学院容淳铭院士工作站        三亚学院容淳铭院士工作站成立于2019年5月18日，2019年12月，容淳铭院士工作站被海南省科技厅认定为海南省院士工作站。容淳铭院士工作站主要致力于区块链、云计算、大数据与人工智能等研究，通过容淳铭院士工作站开展了自贸港网络与信息安全方面的研究。        容淳铭院士是挪威工程院院士、欧洲ICT标准顾问，挪威斯塔万格大学计算机系终身教授，国际知名的云计算及区块链专家，中国科学院海外评审专家，2019年获得大数据科技传播奖领军人奖。主要从事区块链、云计算、网络安全以及软件定义网络等相关领域的基础理论和应用研究，基于区块链、软件定义网络等技术手段，设计数据分层管理与协同计算方案，提供数字化解决方案核心技术模块。        容淳铭院士工作站团队成员4名，全部为博士研究生/博士。三亚学院配套团队成员19名，具有博士学位4人，正高职称3人，副高职称6人，获得海南省高层次人才6名，其中领军人才1名，拔尖人才1名，其他类4名。 5.三亚学院软件基因代码安全分析应用工程研究中心        三亚学院软件基因代码安全分析应用工程研究中心是海南省发展和改革委员会审批通过的省级工程中心。        软件基因代码安全分析应用工程研究中心以服务网络强国、数字中国、智慧社会国家战略为统揽，以推动军民融合技术协同创新为路径，以深化“软件基因”与大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的安全集成应用为重点，以建设“全球恶意代码软件基因分析应用数据库”信息安全专业领域关键基础设施为抓手，通过产学研相结合等形式，开展软件供应链安全威胁检测、APT有组织网络攻击分析、信息安全精准态势感知、网络威胁人工智能监测预警等代码安全分析与应用研究，选取教育、电力、金融、交通等行业形成信息安全“产、学、研”应用示范，进一步丰富和完善海南信息安全基地产业布局，把中心建成挺立海南前沿服务“一带一路”信息安全的桥头堡，为海南网信事业发展注入新动能。

"人工智能"是国家电子信息专业工程硕士学位人才培养中新增设的一个前沿热点研究方向，具有人才培养起点高、技术应用性强、就业前景广阔等特点。三亚学院电子信息专业硕士-人工智能方向立足人工智能技术发展前沿和未来发展趋势，充分利用高性能计算（超算）中心、工业互联网与智能制造平台等科研与教学平台，面向城市治理、工业制造、金融科技、旅游管理、卫星遥感、深海探测、南繁种业等陆海空应用领域，培养掌握新一代人工智能技术与应用的高层次专业人才，为智能科学与技术、数据科学与大数据技术、智能制造、智慧能源、智慧海洋、智慧水利、智能地球探测等专业的学生提供一条更高层次的知识、能力与素养的学业提升通道。 1.培养目标       三亚学院电子信息工程专业人工智能方向主动适应新科技与产业革命发展趋势，服务国家重大战略和经济社会发展特别是智能化发展转型的需求，面向原始创新、产业升级和技术革新的实际需要，以立德树人为根本，在德智体美劳全面发展的基础上，培养在人工智能领域相关学科掌握坚实宽广的理论基础和系统深入的专门知识，具备从事基础前沿研究、解决实际问题和开展交叉创新应用的能力，培养能够满足人工智能领域职业发展需求和社会的多元化人才需求、具有高度社会责任感的高层次复合型人才。 2.培养内容       针对海南区域特点与自贸港发展规划要求，按照教育部、国家发展改革委、财政部三部委文件关于"深化人工智能内涵，构建基础理论人才与'人工智能+X'复合型人才并重的培养体系，深度融合以产业行业人工智能应用为导向，拓展核心技术和创新方法，结合本专硕点的研究特色与平台优势，形成以下培养内容。 （1）计算机视觉与图像理解       面向遥感信息处理、医学图像诊断、实景三维建模、机器人开发、科学可视化等应用领域，研究机器学习、深度学习、模式识别、自动控制、自主导航、图像理解、摄影测量、高性能计算等内容，为"空天陆海"一体化产业发展提供应用支持。 （2）知识理解和社会计算       面向内容分析和理解需求，研究网络多媒体内容的高效获取、知识理解与分析，应用于地区网络舆情分析与监测等领域，为地区网络空间内容的智能分析和应用提供支撑。 （3）行业大数据挖掘与智能分析       针对区域产业发展中有关深海、南繁、遥感、康养、金融、制造、教育、城市治理等行业涉及的数据建模、智能感知、智能预测、系统开发，运用数据挖掘、机器学习等技术，重点开展绿色计算、数据治理、领域大数据分析与挖掘等问题的研究。 （4）智能制造与工业仿真       面向智慧城市、智能制造、智慧工厂等新型智能应用场景，开展云计算、边缘计算相关的理论、算法和系统体系结构的研究，构建高性能、低功耗计算平台，实现人工智能算法、模型在自动驾驶、VR/AR/MR/XR等新兴产业的部署和落地。 2.学科研究基础       本方向以智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、车辆工程、软件工程等专业研究成果为基础，以高性能（超算）中心、院士工作站等为科研平台，在工业智能制造、社会语义分析、自动驾驶汽车、视觉三维重建等应用场景开展研究并取得了一系列研究成果。   图1 代表性发明专利   图2 代表性科研项目 图3 代表性科研论文 图4 代表性学术专著 3.人才需求       近年来，数字经济和实体经济不断融合发展。作为数字经济重要技术模块，人工智能的技术价值不断凸显，也带来行业人才的供需增长。拉勾招聘数据研究院发布的《2021人工智能人才报告》显示，2021年人工智能行业人才需求指数较去年增长103%。《报告》显示，2021年人工智能行业的年度人才需求指数翻一番，并于3月、8月出现需求峰值。其中，算法工程师、Java工程师、产品经理为行业招聘需求最大的职位top3。相比于去年，算法工程师由第三位跃升榜首。《报告》提到，2021年人工智能行业平均薪酬为20000元，相较于2020年增长12.4%。分析统计平台人工智能行业的人才需求发现，83%的职位要求候选人为硕士以上学历，而35%的职位集中于3至5年工作经历从业者，23%集中于1至3年经历从业者。 图5 人才智能岗位需求 图6 人才智能训练师人才缺口       人工智能技术已成为引领新一轮科技革命和产业革命的战略性技术。人工智能的创新发展，尤其是与实体经济的融合发展对推动我国产业升级、促进经济高质量发展起着重要作用。"得人才者得人工智能，得人工智能者得天下"。要破解人工智能行业人才紧缺难题，"引才、育才、留才"缺一不可，人工智能行业人才的壮大，必将为人工智能领域带来新突破。 4．本科支撑专业—智能科学与技术简介       智能科学与技术专业是三亚学院电子信息工程硕士学位人工智能方向的主要本科支撑专业。 4.1 人才培养目标       三亚学院智能科学与技术专业是根据三亚学院人工智能+大数据"学科特色重点布局，2019年经过教育部审批通过设立的新工科专业。本专业以三亚学院高性能计算中心（超算中心）为平台，以工业互联网为核心，立足信息技术，融合数据智能，聚焦知识处理，培养掌握新一代人工智能技术的复合应用型专业技术人才。 本专业服务国家，立足海南，助力海南自贸港建设，培养具有坚定的理想信念、正确的世界观人生观价值观、良好的人文和科学素养、掌握智能科学与技术领域的基本理论、基础知识和专业技能的应用型本科人才，具有一定的分析问题解决问题和跨界融合创新应用的能力,未来能在制造、管理、教育、金融、医疗、健康、营销、传媒、测绘、遥感、海洋、虚拟现实等领域从事智能数据分析、智能信息处理、智能人机交互、智能系统集成等应用和开发工作的德、智、体、美、劳全面发展的应用型专业技术人才。 图7 智能科学与技术专业       4.2师资队伍       近年来，本专业通过“搭平台、聚资源、引人才、育产业、创品牌”的发展之路，“筑巢引凤，筑台引智”，充分利用海南省人才引进政策和三亚学院人才引进支持条件，大幅引进高层次人才。在2019-2021年期间，引进院士2名（陈国良院士与容淳铭院士），建立院士工作科研团队，并分别在2019年和2020年获海南省科技厅认定的院士工作站，2022年陈国良院士团队创新中心获得省级优秀院士工作站称号。同时引进包含博导在内的领军人才2名，拔尖人才2名，其他类高层次人才10名。2019年引进中国科学院自动化所张文生研究员及人工智能团队5名。       拥有海南省陈国良院士团队创新中心和容淳铭院士工作站两大省级院士科研平台。陈国良院士主要从事并行算法，高性能计算及其应用等研究，是中国非数值并行算法研究的学科带头人，率先创建了中国第一个国家高性能计算中心。容淳铭是联合国科学院院士、挪威工程院院士、欧洲ICT标准顾问，挪威斯塔万格大学计算机系终身教授，国际知名的云计算及区块链专家。同时本实验室还聘请日本工程院院士董勤喜院士为实验室顾问。       4.3 实验与科研平台       三亚学院工业互联网与智能制造仿真平台的建设，促进了工业制造前沿技术与教育教学和学校管理深度融合，推进了三亚学院工业互联网人才培养创新发展，建成全国“工业互联网+教育”人才培养示范基地，完善三亚学院人才培养体系，全面提升海南工业互联网人才培养质量。 以三亚学院工业互联网为产业学院建设为基础，以创建全国“工业互联网+教育”人才培养示范基地，为国家培养工业互联网人才为目标，在学校建设工业互联网实训基地，为学校提供日常教学、实训、互动交流的服务。 图8 工业互联网与智能制造仿真平台       4.4 科研协同       本专业近三年来获得国家及省部级科研项目18项，目前正在承担国家重点研发项目1项、国家自然科学基金项目2项、国家社科基金9项、海南省自然科学基金项目9项等。根据研究成果，申请并获批计算机软件著作权登记23部，出版专著2部，在国内外发表核心学术论文37篇，其中SCI收录10篇。       智能科学与技术专业为空天遥感影像、深海探测可视化、南繁育种三维成像、虚拟现实与工业仿真、实景三维建模、虚拟景区漫游、医学影像识别、智慧城市建设等领域提供课题研究支撑与技术支持。本实验室立足于海南，服务全国，辐射东南亚，已为中科院深海科学与工程研究所、中科院空天信息研究院海南研究院、三亚市南繁技术研究院、海南省大数据管理局、三亚市住建局、清华大学、海南大学、海南热带海洋学院、吉利集团、海南广域等科研院所、高校、企事业单位等提供高性能计算服务与技术协同，在卫星遥感、南繁种业、深海探测、进出岛物流管控、汽车制造、摄影测量、实景三维建模、金融科技、动漫渲染等产业领域提供关键技术支撑和人才培养，取得了良好的社会效益和一定的社会影响力。2020年与清华大学合作建立三亚学院-三亚清华国际数学论坛研究中心，开展国际学术交流与人才培养。 图9 清华大学-三亚学院国际数学论坛管理中心 图10 海南大数据管理局项目 图11 深海工程探测可视化 图12 城市实景三维管理 图13 汽车设计与防碰撞检测虚拟仿真 图14 人工智能技术服务“海南一号”遥感卫星应用

三亚学院读研系列|电子信息专业之网络与信息安全方向简介 根据国务院学位委员会办公室下发的2022年《关于下达需要加强建设的新增博士、硕士学位授予单位建设进展核查结果的通知》（以下简称通知），三亚学院硕士学位授予单位及相关学位授权点通过核查，成为海南首家、国内少有的民办高校硕士学位授予单位。其中旅游管理、社会工作、电子信息三个专业获学位硕士授权点。其中电子信息专业硕士授权点设有人工智能、大数据技术与工程、网络与信息安全、计算机技术四个培养方向。今天我们要给大家介绍的是三亚学院的专业硕士点网络与信息安全方向。 一、网络与信息安全方向概述 网络与信息安全硕士点方向主要依托三亚学院bet356体育在线育和“容淳铭”院士工作站，经过多年的建设，已经具备了完善的网络空间安全、网络信息安全、区块链工程、隐私计算、密码理论与应用等的研发、测试与实验环境。 图1院士工作站 二、网络与信息安全方向培养目标 网络与信息安全方向与区块链、大数据与云计算、隐私计算、车联网安全、工业互联网安全、量子信息等新兴方向紧密关联。网络与信息安全方向主要培养基础扎实、素质全面，具有较强的独立分析和解决实际问题能力的高层次专门人才。要求掌握坚实网络与信息安全领域的基础理论和系统的专门知识，具有网络与信息安全工程实践和系统开发能力，具有较强的工程项目组织与管理能力、技术创新和系统集成能力。系统地研究并解决网络与信息安全中的相关问题，具有从事相关方向的科学研究能力的创新型、复合型、应用型高级工程技术人才。 图2人才培养目标 三、网络与信息安全人才需求 作为新兴专业，国家在大力支持，在发展迅速的互联网这一块，网络与信息安全的需求越来越高。网络与信息安全的毕业生能够从事网络与信息安全领域的科学研究、技术开发与运维、安全管理等方面的工作。其就业方向有政府部分的安全规范和安全管理，包括法律的制定;安全企业的安全产品的研发;一般企业的安全管理和安全防护;国与国之间的空间安全的协调。在新兴应用中，国内对隐私计算、区块链、车联网安全、工业互联网安全的高端人才较为紧缺，本方向将针对这些需求进行培养。 图3安全市场规模统计 四、网络与信息安全方向人员简介 图4容淳铭院士 容淳铭院士工作站 容淳铭院士工作主要有容淳铭院士带领，院士工作团队成员有福州大学的郑相涵教授、北京大学的陈钟教授等人。 容淳铭院士为挪威工程院院士、欧洲ICT标准顾问，挪威斯塔万格大学计算机系终身教授，国际知名的云计算及区块链专家，中国科学院海外评审专家。获得2019年大数据科技传播奖领军人奖。专业领域：主要从事区块链、云计算、网络安全以及软件定义网络等相关领域的基础理论和应用研究。 郑相涵教授，博士生导师，毕业于挪威Agder大学信息通信技术系（ICT），获通信技术硕士学位（2007.06），网络与系统安全博士学位（2011.07）；2011年7月起就职于福州大学数学与计算机科学学院，现任网络工程与信息安全系副主任，福州大学智能制造仿真研究院技术副主任，福州大学UID物联网联合研发中心副主任（2011-2016），兼任IEEE云计算学会（IEEE Cloud Computing Initiative）理事，IEEE区块链（Blockchain）学会理事，中国计算机学会会员代表，CCF YOCSEF福州分论坛学术秘书。主要研究方向为区块链、人工智能、大数据应用与安全。 图5杨明教授在做科研报告 杨明：工学博士，教授，南京大学计算机科学与技术博士后，原解放军理工大学指挥信息系统学院教授，硕士生导师，学院学术方向带头人。主要研究方向为信息安全、区块链、隐私计算和车联网安全。杨明教授主持和参与完成国家级自然科学基金项目2项，主持和参与省级自然科学基金项目6项，主持海南高层次人才项目1项，在国内核心刊物及国际会议上发表相关论文30余篇。2008年被评为解放军理工大学“优秀教员”，2011年获总参军队院校“育才”奖银奖，2020年被认定为海南省拔尖人才。中国密码学会高级会员。 四、本科支撑专业-软件工程专业（区块链方向） 学院软件工程专业（区块链方向）是电子信息硕士学位网络与信息安全方向的主要本科支撑专业。本专业为适应国家社会经济发展，面向区块链产业对区块链技术人才的需求，培养德智体美全面发展，掌握计算机科学与技术基础知识、区块链技术基本理论和区块链项目开发方法，具有区块链系统设计与实现能力、区块链项目管理与实施能力和在企业和社会环境下构思、设计、实施、运行系统的能力，具备较强的团队协作、沟通表达和认真负责的职业素质；能够在未来成为区块链行业骨干，在区块链项目系统设计开发、区块链项目管理、区块链系统服务等领域发挥创新纽带作用的高水平应用型人才。 五、学习科研条件 1.超算中心 三亚学院高性能计算（超算）中心是首个民办高校自筹建设的高性能计算中心，是三亚学院提供人才培养、科学研究、学科发展、产业协同以及社会服务的重要平台，是三亚学院发展三亚大学、构建学术共同体、打造“5+X”学科发展生态的重要支撑。三亚学院高性能计算（超算）中心已经纳入海南省科研设施与仪器共享服务平台，成为服务于海南自贸港建设的重大信息基础设施，并成为海南省教育与科研创新体系的重要组成部分。 三亚学院高性能计算（超算）中心总共分四期进行，2019年9月超算一期建设完成并投入运行，集群峰值计算能力达300万亿次/秒（双精度浮点），目前正进行超算二期建设。以高性能计算（超算）中心为平台，建设了陈国良和容淳铭两个省级院士工作站，获批海南省发改委工程中心一个。与海南省大数据管理局、中科院深海所、遥感所、南繁研究院、吉利集团、崖州湾科技城等政府、科研院所、企事业单位建立广泛联系，承担有国家自然科学基金、国家重点研发项目以及海南省各级科研项目与企业联合攻关项目，成为加快海南省科技创新、培育新兴产业的孵化器、推进器和发动机。 三亚学院高性能计算（超算）中心的主要应用方向包括智慧城市建设、科学计算和产业创新应用。智慧城市应用主要支持智慧城市关键技术研发和应用推广，为云服务支撑环境、城市网络安全、城市大数据分析与应用研究、高性能地理技术与城市仿真等提供支持服务。科学计算应用主要包括材料科学应用服务平台和生物医药应用服务平台。材料科学应用服务平台主要提供材料科学方向的计算模拟服务。产业创新应用主要致力于推动影视动漫制作、城市三维建模、制造业信息化等，为用户提供完整的高性能集群渲染、工业仿真环境等。平台部署有Ansys等工程计算软件，为复杂系统的高可靠性仿真提供强力保障。 目前，三亚学院高性能计算（超算）中心已经完成两期建设，这个集群配套有66 片通用双路CPU 计算节点，22 片高主频计算节点，3 台GPU计算节点和 3 台四路 CPU 胖计算节点和280块GPU集群。计算节点间采用 100Gb/s 高速无堵塞 Infiniband 网络互联。超算系统峰值计算能力为 450TFLOPS（双精度浮点），高性能GPU集群峰值计算能力达8120 TFLOPS（单精度浮点），同时对外提供云桌面服务，可以满足三维建模与渲染等高算力需求的高效计算服务。 图6超算中心 2.区块链与隐私计算研究室 区块链与隐私计算研究室是由三亚学院杨明教授带领梁志勇老师组建，由福州大学郑湘涵教授协助建设。目前研究室有教授1名，副教授2名，讲师3名，在研项目4项，还有多项申报项目。研究室有多台搭载第12代酷睿i9-12900KF/RTX3080Ti /DDR5高性能计算机，有良好的区块链研究环境与隐私计算研究环境。在实验室运行后，杨明教授和福州大学郑湘涵教授将携手各相关单位，致力于开展区块链技术、信息安全相关技术和隐私计算共性关键技术研究，努力推动多方数据融合研究，并进一步推动健全完善数据流通政策监管体系，持续开展隐私计算安全机制的论证与研究，共同开展行业相关标准制定、产品研发和联盟共建等工作。

电子信息专业方向-大数据技术与工程 大数据技术与工程是电子信息专业硕士学位培养方向之一，它属于跨学科专业，它结合计算机科学、数学、统计学和数据从属行业知识，聚焦数据科学与大数据技术本科专业的教学与科研成果，专业综合培养学生在快速发展的信息技术领域从容应对复杂数据的能力、以及数据相关的技术研发，为数据科学与大数据技术专业毕业生提供了一条更畅通的学业提升通道。 1.方向培养目标 大数据技术与工程方向培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，具有较强的大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力，能够承担专业技术或管理工作、具有良好的职业素养和国际视野的高层次应用型专门人才。毕业生能够在互联网公司、大型网络运营商、以及政府部门、事业单位或科研院所等领域就业。 该研究方向主要面向旅游业、现代服务业、金融业、医疗康养业、热带农业以及空天信息、工业互联网、区块链、汽车营销、房产信息管理等大数据产业应用，养具备大数据分析处理与应用能力的创新型、复合型、应用型高级工程技术人才。 图1 相关研究领域 2.学科研究基础 以数据科学与大数据技术专业研究成果为基础，以超算中心、院士工作站为平台，应用大数据与AI技术在旅游大数据分析、社会语义分析、智能网联汽车、视觉三维重建等应用场景开展研究并取得了一系列研究成果。 3年来，数据科学与大数据技术专业教师立项省部级以上科研课题 19 项，其中国家自然科学基金1项，国家科技部研发计划项目1项，海南省院士创新平台科研专项2项，海南省自然科学基金面上项目14 项。以第一作者发表学术论文86余篇，其中： SCI收录8篇， 北大核心 12 篇， 获发明专利1项，实用新型专利2项，软件著作权12 项。 图2 院士团队及建设平台 图3 科研代表成果-科研项目 图4科研代表成果-中科院SCI一区顶级期刊论文 图5 硬件平台-超算中心 3.人才需求 大数据、人工智能（AI）迅猛发展， 已成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量， 世界先进国家纷纷将其上升为国家战略。随着国务院《促进大数据发展行动纲要》和《新一代人工智能发展规划》的发布，中国大数据和AI产业蓬勃发展，同时也出现了严重的人才不足。 猎聘发布的《2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》指出，截止2019年7月，中国AI人才缺口超过500万，大数据人才缺口高达150万。作为“六大国家战略”之一的海南自贸港建设将海南的发展提到了前所未有的高度，以大数据、 AI为代表的新一代信息技术将成为智慧海南建设、实现海南自贸港总体目标的关键。海南省大数据局、人工智能与大数据产业园等相继成立与建立，对大数据和AI高端人才的需求呈现井喷式增长。 图6 产业规模与人才需求 4．本科支撑专业—数据科学与大数据技术简介 数据科学与大数据技术专业是电子信息工程硕士学位大数据技术与工程方向的主要本科支撑专业，也是三亚学院重点支持专业、优势专业，现为海南省一流建设专业。在各级政策支持下，专业教师的教学能力逐步提升，教学成果的数量、质量稳步提升。 4.1 教学改革 3年来，本专业为海南省一流本科专业建设点；海南省高校精品在线开放课程《机器学习》已通过海南省教育厅验收，目前在智慧树平台面向全省师生免费开放使用；《数据统计基础》、《数据可视化原理与应用》、《大数据技术原理与应用》、《深度学习》等12门立项校级重点课程正在建设中。立项省级教研课题14项，发表教改论文28余篇，出版教材5部，获海南省普通高校教学成果奖二等奖 1项，校级成果奖一等奖 1项、二等奖1项。 图7 海南省教学成果二等奖 4.2课程体系 根据高层次复合型工程技术人才和管理人才的培养目标定位，以产业需求为导向，以项目能力培养为核心，与政府部门、相关合作企业一道构建“政产学研用”一体的科学研究与人才培养体系，构建“全过程进阶式”理论教学和实践教学体系，实现“工程创新和集成创新”双创教学模式，打造以基础、复合与实践三大模块为基本的应用性课程体系。基础模块课程包含学位课和必修课，着力培养学生宽、厚的学科基础知识；复合模块由选修课构成，强调灵活性、多样性及前沿性，培养学生跨学科的学术视野；实践模块主要与相关企业合作开展，保证人才培养始终面向企业高精尖岗位需求。 本专业十分重视在职研究生学生的实践能力，共享数据科学与大数据技术专业的大数据技术实践教学平台，用于专业理论课程配套的实践教学。 图8 协同育人模式 图9 一体化实践平台 4.3图书资料 专业图书馆在满足学科专业及课程“三度”建设的文献需求下、聚焦学校重点学科建设与专硕点建设的文献资源建设保障中心。 校图书馆分书山馆、书海馆和南区分馆三部分，总建筑面积约 4.55 万平方米。现有纸质藏书 383738种，纸质文献拥有量达到 211.2 万册，电子图书拥有量超过了 128 万册，其中工程类藏书 29.95 万册。订购报刊（含电子期刊） 17626 种，引进了包括中国知网、超星移动图书馆、超星发现、超星期刊、万方数据库、维普数据库、维普考试库等多个数据库。馆内总计有 10 多个大型阅览室，电子阅览室计算机 100 台，阅览座位总计 4000 多个，全部使用分体式中央空调；有 850 个网络端口，学院、教工宿舍、学生宿舍、外网均可访问图书馆，获取各种资料。同时还拥有多媒体教室，录播教室、计算机机房及各类教学软件、仿真软件等。 图9 图书馆自习室 4.4 教学成效 经过四年的努力建设，数据科学与大数据技术专业在专业建设与教学管理等方面探索出了有效的方法，取得了明显的阶段性建设成果，为进一步开展电子信息工程硕士学位大数据技术与工程方向培养打下了扎实的基础。 近三年，本专业学生参加各种活动荣获校级及以上奖励173人次，在“团体程序设计天梯赛”、“泛珠三角”大学生计算机作品赛、“蓝桥杯”、“中国大学生计算机设计大赛”、“全国高校计算机能力挑战赛”等专业赛事中获得省级三等及以上奖项37人次，考取英语四六级证书44本。18级专业学生参加各类活动获校级以上奖励87人次，其中省级以上专业竞赛奖项15人次，考取英语四六级证书23本和专业职业证书3本，申请2本专利。与此同时，本专业学生积极参加志愿者和社区服务9次，4名同学化身疫情志愿者参加抗击疫情，获得了社会的广泛赞誉。 图10 学生参加海南社会实践成果

大力培养人工智能技术及应用的高层次人才 人工智能、基因工程、纳米科学并列为21世纪三大尖端技术，是工业革命4.0的变革核心。其中，人工智能涉及广泛的知识领域，包括技术体系内的数学基础、技术基础、机器学习方法、问题域，以及应用领域内的互联网、智能写作、机器翻译、智慧交通、智慧农业、智慧金融、智慧医疗、机器人、辅助教育、智能制造等。可以说，人工智能的科研创新和人才培养，决定着一国在国际竞争中的优劣地位。 当前，全球人工智能领域人才分布极不平衡，美国占比近一半，我国虽位于第二梯队但差距仍然较大，不仅人才储备规模较小，顶尖人才更为稀缺。国际上，英美等国人工智能研究开展较早，发展较好。自20世纪50年代，美国人工智能专业形成了初期边界，出现了一批研究生参与研究的实验室；80年代，人工智能研究生专业建立，逐步配备了跨学科的软件与硬件支持，极大促进了专业人才的培养、技术转化与应用。英国政府近年来也十分关注人工智能领域的研究和应用，投入了大量的资金扶持人工智能产业和初创公司；通过政策工具鼓励大学进行知识更新、产权转化和人才培养，计划自2017年起新增450个与人工智能相关的博士点；还支持建立了艾伦·图灵研究所，加强关键算法领域的研究。 麻省理工学院 麻省理工学院在计算机科学和人工智能方面有着深厚的积累，从早期的理论到后来的实践，已经历了大半个世纪。目前，该校没有设立人工智能专业，人才培养主要集中在施瓦茨曼计算机学院，该院与计算科学与工程中心、电子工程与计算机科学系、数据系统和社会研究所、运算研究中心这五个学院以共享的结构，进行协同培养、研究和创新。计算科学与工程中心提供计算科学与工程硕士项目，课程涵盖从航空航天到纳米技术、从互联网协议到电信系统设计的知识，聚焦于先进的计算方法和应用。计算科学与工程博士项目与八个院系联合开设博士课程，专注于与科学和工程学科相关的新计算方法的开发。可选的课程由八个院系提供，包括土木与环境工程，机械工程，材料科学与工程，化学工程，地球、大气和行星科学，航空航天，数学，核科学与工程。电子工程与计算机科学系的课程主要由电子工程、计算机科学、人工智能与决策三部分内容构成。该系提供面向不同学生层次和需求的若干种学位项目，包括计算与认知工程硕士（MEng），计算机科学博士（PhD），计算机科学与工程博士（PhD），计算机科学和分子生物学工程硕士（MEng），电气工程博士（PhD），电气工程和计算机科学工程硕士（MEng）/理学硕士（SM）/博士（PhD）等。除了参加学位课程之外，学生被要求一学期参加三次行业讨论会、参加行业实习、完成行业联合项目/专利/共同出版物、学生收到行业邀请进行学术分享、在政府实习、在学术机构实习、参加学术培训、提交创业项目。在施瓦茨曼计算机学院授予的项目中，哲学博士PhD学位与科学博士ScD学位被视为可以互换授予。计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）是MIT最大的实验室，也是世界上最重要的信息技术研发中心。CSAIL的研究领域涉及算法与理论、人工智能与机器学习，计算生物学，计算机架构，图形与视觉，人机交互，编程语言与软件工程，机器人，安全与密码学，系统和网络，是该校特色的交叉培养与研究的平台。 卡内基梅隆大学 卡内基梅隆大学是人工智能研究的领导者，在本科设有人工智能专业；研究阶段的培养分布在多个院系，主要集中在计算机学院、软件工程研究所、机器人研究所、人机交互研究所、语言技术研究所、机器学习系。CMU的师资拥有多元的背景，近200名教职人员来自11个院系，研究范围涵盖从数理到计算机、艺术到经管、多个与人工智能相关的领域。“机器人学”博士项目在计算机学院开展。每个学生必须完成核心课程和专业课程，核心课程需要选自四个核心领域，专业课程需要由学生选择一个特定核心领域，并完成该方向内的48个学分，通常需要有四个研究生课程。四个核心领域为：感知（视觉、图像传感器、距离数据解读、触觉和力传感器、惯性制导等传感器）、认知（机器人的人工智能、知识、表示、规划、任务调度和学习）、运动（运动学、动力学、控制、操纵和运动）、数学基础（最优估计，微分几何，计算几何和运筹学）。自动化科学硕士（MSAS）是世界上第一个自动化科学专业硕士项目。它主要提供三个方面的培训：一是使用科学实验机器人仪器的实践培训，二是使用机器学习和相关方法进行数据分析和建模，三是使用人工智能选择实验。该项目要求的专业课程包括四个模块，分别为背景知识、建模与分析、自动化科学、实习和职业研讨。项目为学生提供专业和研究选项，学生在第二年开始之前，可以根据其未来进入劳动力市场或进入科研市场的职业发展意向，选择进一步的课程模块，选择研究的学生将匹配一位研究导师。人机交互硕士（MHCI）是世界上第一个致力于为与人机交互、用户体验设计和以用户为中心的研究相关的专业学位项目。课程的核心是跨学科性，学生来自设计、社会科学、商业和计算机科学等不同背景。在第一学期，学生需要在课堂学习核心方法论和技术，在第二三学期学生进行选修课，并与外部客户共同完成一个重要的行业项目。CMU还通过建立交叉领域的实验室与中心，促进人工智能的研究与应用。机器人研究所在1979年成立，定期与政府、行业和非营利组织在赞助研究和教育领域合作。 伊利诺伊大学 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校未单独设置人工智能专业，培养集中于计算机科学系、电子计算机工程系、信息科学系，并设置了人工智能方向。计算机科学系提供学硕、专硕、普博、直博培养项目。项目的课程涵盖编译、AI、生物信息等十个大方向，学生首先需要在基础课序列选择三个大方向；其次，需在基础课所选方向之一，选择至少一门进阶课程；选修部分可选十个大方向中的至少三门课程，以保证学生计科基础的涉猎广度。近年在研究领域，校内各学部间、与校外企业协会、政府机构联合开展了多样的AI科研合作，建立了多个交叉研究的中心实验室。智能机器人实验室（IRL）成立于2015年，高度联合航空工程、电子工程等工学院七大学部、农学消费者及环境科学学院并与协调科学实验室（CS）携手打造智能机器人。2019年11月，人工智能创新研究中心（CAII）依托国家超算中心（NCSA）建设，致力于促进AI研究、为学生提供AI就业机会、通过合作科研创新应对行业重大挑战，成为校园内链接学术界与工业界的纽带。2020年8月，美国国家科学基金会（NSF）及国家粮食和农业研究所（NIFA）给予UIUC数字农业中心两千万美元经费以建立智能农场研究所。2021年5月，伊利诺伊州、IBM拟与UIUC工学院开展为期长达十年的战略合作，斥资2亿美元，主要关注AI及混合云等快速发展领域。 伦敦大学学院 伦敦大学学院在人工智能领域有着良好的学术声誉，学部体系庞大、交叉培养特色较强，特别是其强化学习和神经计算方向在英国处于优势地位，研究与应用涉及数据科学、信息科学、电子电气、生物医药、教育、建筑、脑科学、金融等领域。UCL于2020年加入了欧洲学习和智能系统研究实验室（ELLIS），并在校内联合计算神经科学组、计算机系，统计科学学院和电子电气工程学院建立了UCLELLISUnit，侧重于基础科学、技术创新和社会影响的研究。该校人工智能相关专业植根于工程科学学院计算机系，计算机系下设有人工智能研究中心。中心开设了基础人工智能博士项目、机器学习硕士项目、计算统计与机器学习硕士项目、数据科学与机器学习硕士项目、计算机视觉硕士项目。博士项目的课程，注重学科基础与交叉学科的研究训练，也有神经科学、创业、人工智能道德准则等方面的选修课程，还要求接受演讲与沟通技巧、写作技巧等综合能力训练，同时有机会参加艾伦图灵中心开设的专业研讨课和合作组织提供的实习。硕士课程通常由必修课、核心选修课、一般选修课和毕业项目组成。学生选课自由度高，非同一专业学生的选课也可以趋近一致。课程对学生的数理基础如线性代数、微积分没有做过高要求，而是更加注重人工智能的算法实现及与其他学科的融合发展，在应用层面上的发展较为突出。近些年来随着UCL与Deepmind公司在教学和研究方面合作逐渐加深，双方合作开设了“深度学习讲座”，由多位Deepmind工作人员和UCL的教授共同授课，包括用于图像识别的卷积神经网络、变分判断等12个主题，是颇为热门的研究生课程。另外，UCL为教师和研究人员的职业发展建立了一套学术职业框架，该框架设定了四个等级，并通过科研/教学活动、核心能力、专业特长和影响力衡量升迁与否。针对人工智能相关专业，UCL与校外企业深度合作，聘请产业资深人士作为机器学习领域的教授，促进理论与实践的互通。 以跨学科多元交叉为特色 在专业设置方面，英美人工智能领域出现早、发展快，案例院校中人工智能作为专业已出现在本硕博各阶段，但更多还是以跨院系、跨学科的方式进行培养和科研。很多院系提供多种学位授予，学生可以根据自身能力与职业规划，选择硕士或博士层次、学术学位项目或专业学位项目。 在课程结构方面，虽然各校模块结构的名称不同，但基本是将课程根据领域和方向进行分类，允许学生选择若干“宽领域”课程、随后进阶学习“特定领域”课程。这样既可以保证培养的专业性、完成学分硬性要求，也可以尽可能满足学生个性化的、更贴近于职业发展的实用需求。相较而言，美国课程更注重学生的数理基础，英国课程更注重算法实现及与其他学科的融合应用。 在培养方案方面，相较于学术学位，专业学位项目对实践性产出要求更高，对学术成果要求更加灵活。一些方案中，学生不仅需要完成课程学分和（论文、实践、报告等）环节学分，并达到最低要求的累计GPA，有的还需要完成特定的项目（如MIT的“专业视角要求”、CMU要求的“顶点行业项目”），才能获取学位。 在特色课程方面，“AI+X”的趋势明显，出现了愈加细化多元的交叉课程，从涉及计算机、机械、电子、机器人，扩展到航空航天、生物、医学、语言、社会、经管、建筑、教育、艺术、哲学、人文、土木、交通、农业等领域。有些课程特别注重对学生动手实操的能力培养，还会结合社区与产业需求，要求学生在现实环境完成特定项目。同时，还设置了人文素养、法律、伦理、表达沟通、写作等培养综合能力的课程。 在交叉培养方面，案例高校均建立了贯通产学研的交叉平台，积极与校内多学科的学术资源、社区内的多种产业资源、政府项目资源相结合，为人才培养和科研创新提供良好的支撑。 在师资队伍方面，各高校不断扩充优秀的科研队伍，既包括来自多学科、关键领域的教授，或聘为终身教职，或授予名誉/讲席教授；也吸纳很多了解行业产业的资深人士，作为兼职教授/企业导。一些学校通过设立新的交叉研究平台创造新的岗位（如教学岗位、交叉研究岗位、或校外参与的岗位），一定程度上帮助解决了青年学者的教职/科研身份。 同时人工智能学科和培养也体现出若干国际趋势。首先，院系合作、设立交叉培养平台是促进“AI+X”广度和深度发展的重要方式。其次，与校外的公司、政府、研究机构紧密合作，可以吸纳外部优势资源和力量，构建“产学研一体化”的学科生态。再次，实践类、项目类、应用类课程增多，课程内容更加跨学科、更贴近产业需求，同时注重对工科学生的人文素养、综合素质的培养。培养方案的设计愈加体现专业性与灵活性的统一。最后，持续扩充多元背景的师资队伍，是促进人工智能学科发展、培养人工智能高端人才的重要基础。