[文/观察者网 张菁娟]
当前，人工智能掀起全球产业与就业格局的深度重构，人才储备已然成为大国科技竞争与经济升级的核心底牌。在这场关乎未来的变革中，中国已有所行动。
“十四五”期间，全国高校新增本科专业布点1.02万个、撤销或停招1.22万个。专业调整幅度持续增大，累计调整比例超30%。
印度新德里电视台（NDTV）23日发文反思，在全球AI竞速的关键窗口期，印度教育为何难以跟上时代步伐，又能从中国的教育改革实践中汲取哪些经验？印度人需要静下心来认真思考。
文章称，就业与经济价值层面的冲击早已不再是预判性的猜想。人工智能、机器学习、机器人技术与量子计算已经在重构产业格局，大幅压缩技能迭代周期，重新定义人类劳动力的价值边界。
印度《2024-2025年经济调查》提及了这一趋势的两面性：人工智能会大规模替代具备经济价值的工作任务，受影响最直接的正是中低薪阶层劳动者，而这恰恰是高等教育体系本应扶持提升的群体。
文章认为，印度面临的挑战不只是普通的失业问题，更具破坏性的是大规模劳动力低效闲置。数千万印度年轻人接受的技能培养方向和快速迭代的经济体系愿意付费的岗位需求之间，出现了结构性错配。
世界经济论坛测算，到2030年，印度63%的劳动力都需要完成深度技能升级与再培训，才能适配人工智能与先进自动化的就业要求。
印度格外看重的人口红利并不是一项有保障的资产，如果劳动力群体没有做好充分准备，这份红利反而会变成发展负担。
2026年6月3日，位于重庆市沙坪坝区的重庆商务职业学院人工智能学院，小学生们与机器人互动。 IC photo
文章写道，历史早已验证过这类发展逻辑。印度能抓住上世纪90年代的互联网浪潮，正是因为在全球市场有需求时，国内已经储备了足够规模的英语类工程技术人才。印度每一次成功抓住产业风口，背后都离不开教育体系提前数年布局，在关键节点输出了适配市场的技能人才。
当下，人工智能的浪潮澎湃来袭。中国在这方面做得更出色。那个在20世纪90年代席卷全球市场的“世界工厂”，并非诞生于深圳，而是奠基于中国的课堂里。
1991年时，印中两国的GDP和人均收入大致相当。如今，印度经济规模是4.1万亿美元，中国则突破20万亿美元。这种差距部分源于双方对人力资本的长期投入差异。
中国现已加码布局人工智能人才储备。2024年中国研发总投入达7850亿美元，稳居全球创新投入第一梯队，投入规模是印度的十倍以上。反观印度，研发支出长期不足国内生产总值的1%。
如今，印度计划从2027年起，在全国所有学校从三年级开始全面推广人工智能课程，政府也已经宣布将设立教育人工智能卓越中心。
但文章强调，政策框架不等于现实层面的落地变革，改革的初衷也不等于实际执行效果。印度国家教育政策的雄心壮志正面临现实基础的考验：印度国内大部分地区，基础教育仍在为普及基本读写能力而苦苦挣扎。在连基础读写能力都尚未普及的地方推广算法素养，是堪比攀登喜马拉雅山的艰巨任务。
文章写道，“过去二十年间，印度的私立大学和中小学以‘保障就业能力’为旗号快速扩张，其中真正为适配人工智能时代重构课程体系的院校有多少？恐怕多数只是给旧课程换了个新名头。大量院校至今仍在沿用早已过时的工程学大纲、同质化的通用管理学位，只是把宣传册上的话术翻新了一遍。监管和认证机构必须提出更严格的考核要求，办学自主权应当是院校用贴合市场需求的实际成果换来的特权”。
印度真正需要的，是政策制定者、产业界、科研机构和学术界以该领域从未有过的高效速度深度协同。产业界不能再被动接收教育体系输出的毕业生，而要主动成为课程体系的联合设计者。工程院校教学内容和科技企业实际需求之间的脱节问题已经存在数十年，到了人工智能时代，这种错位将演变为极具风险的隐患。
中国当前的规划中，有大量资金投入支持AI基础设施建设，并建立了一套机制来实时追踪AI如何创造新岗位，从而使教育政策能进行及时的动态调整。印度也需要一套适配本国国情与经济规划的政策工具。
印度在课程设置、研发投入、教学内容优化方向上做出的决策，将直接决定印度在人工智能浪潮中是成为核心创新者，还是拿着高成本学历却只能输出廉价劳动力的供给方。
当年的教育发展战略令中国收获了数十年的发展红利。如今，中国正目标明确地进行下一次布局。留给印度的问题，从来不是“有没有意识到挑战”，而是它的制度体系是否拥有足够的行动力，以匹配所需的规模和速度推进改革。
