形形色色的智能机器人、无需司机的自动驾驶汽车、没有店员的无人超市、全新亮相的智能银行……人工智能技术的突破，带动了图像识别、语音交互、生物识别等诸多核心技术的发展，为各行各业的转型升级提供了新的驱动力。人工智能不再是一个概念词汇，而是正在走入我们的日常生活。
以医疗领域为例，国内不少医院都在积极推进“智慧医疗”建设，打造智能医院。作为医疗智能化发展的成果体现，导诊机器人、手术机器人等已经正式上岗，医疗影像诊断、新药研发等环节也得到了人工智能的有效助力。2017年，腾讯就推出了一款医疗人工智能系统“腾讯觅影”，可帮助医生识别早期食道癌等多重病症。
人工智能应用愈发广泛，发展前景也受到了世界各国的看好。目前，美国、中国、欧盟、日本等国家和地区纷纷将人工智能上升为国家战略，相继出台了多项政策措施支持本国人工智能产业发展。而在人工智能发展过程中，人才紧缺局面正日益凸显。
人才，人中之才也。不管是企业也好，行业也好，对于人才的需求都是必然的。眼下，我国人工智能产业化步伐越走越快，自动驾驶、机器视觉、语音交互、生物识别等领域的技术研发与市场应用均取得了丰硕成果。但是，要想进一步加快人工智能发展，提升行业核心竞争力，就必须打破人才瓶颈。
据相关数据统计，我国人工智能人才缺口已经超过500万人。受制于人才困境，百度、腾讯、阿里巴巴等国内互联网巨头都不得不远赴海外挖掘人才，甚至是从谷歌等硅谷公司直接“挖人”。可见，人才已是我国人工智能产业可持续发展道路上的主要障碍。
此前，我国发布了《新一代人工智能发展规划》，描绘了人工智能产业发展路线图，提出鼓励建设人工智能学科、设立人工智能专业；另外，教育部出台的《高等学校人工智能创新行动计划》也提出，要加快构建新一代人工智能领域人才培养和科技创新体系。随着人工智能人才教育体系的完善，数学教育的地位应当得到加强。
数据是人工智能的关键“养料”，而数学是人工智能的核心基础。
当前，人工智能发展不断加快，面对的挑战也不断增多。由于深度学习等技术十分依赖于海量数据的支撑，而人工智能在持续的“训练”、“学习”中又将积累大量新的数据，致使人工智能对于计算能力的要求越来越高。而计算、算法的进步与数学息息相关。
另外，虽然一些高校都相继开设了人工智能学院或人工智能相关专业，但是要知道，人工智能并非是单一学科，其专业属性普遍具有交叉学科的性质。在专业方面，人工智能涉及了计算机科学、脑科学、统计学、自动化、数学等诸多学科。
