计算机专业大学生的系统能力培养

　　摘 要：计算机专业的大学生应该能够运用数学和物理原理，设计和开发计算机运行系统，包括中央处理器(CPU)、操作系统、编译系统和网络系统等;能够运用计算机基础系统原理，设计和开发计算机领域的专门系统，包括软件开发系统、数据库系统、嵌入式系统等;能够运用计算机专业系统原理，设计和开发各种应用系统。本文主要内容包括三个方面：首先分析什么是计算机系统能力，它的内涵是什么;其次从计算机创新人才培养需求和计算机产业战略发展的需求两个方面说明为什么要强调系统能力培养;最后从计算机专业课程体系建设环节需加强系统能力培养和计算机专业核心课程实验室系统能力培养的关键两个方面说明如何加强系统能力培养。

　　关键词：计算机系统;系统能力培养;课程体系;培养方案、实验教学

　　一、计算机系统能力的定义与内涵

　　计算机系统能力是指能自觉运用系统观，理解计算机系统的整体性、关联性、层次性、动态性和开放性，并用系统化方法，掌握计算机硬软件协同工作及相互作用的机制的能力。通过掌握软硬件接口和运行协同机理、软硬件逻辑关系和体系结构、功能设计和交互模式等知识内容，培养学生解决复杂工程问题的基本能力，最终实现计算机应用和创新的价值。

　　计算机系统能力的内涵主要包括三个方面。一是计算机基础系统能力。即学生可以运用数学和物理原理，设计和开发计算机运行系统，包括中央处理器(CPU)、操作系统、编译系统和网络系统，这是计算机最基本的系统，称为计算机基础系统。二是计算机领域系统能力。即学会运用计算机基础系统原理，设计和开发计算机领域的专门系统，例如软件开发系统、数据库系统、嵌入式系统等，称为计算机领域系统。三是计算机应用系统能力。即可以运用计算机专业系统原理，设计和开发各种应用系统，称为计算机应用系统。

　　二、为什么要强调系统能力培养

　　强调培养学生的系统能力，是计算机创新人才培养的需求，同样也是计算机产业战略发展的需求。

　　1.计算机创新人才需要具备系统能力

　　随着大规模数据中心的建立和个人移动设备的普及，我们可以清楚地看到，计算机人才培养强调的“程序性开发能力”正在转化为更重要的“系统性设计能力”。为了应对各种复杂应用，编写出高效程序，应用开发人员必须了解系统平台的底层结构，并熟练掌握其中的技术和工具。同时，要求在整体的系统层面综合设计，通过软硬件协同实现开发方案的最优化，以强大的底层技术来保证各项复杂功能的高效实现。正如图灵奖得主David Patterson指出：“在异构计算的时代程序员必须对于算法和硬件模型融会贯通，才能写出高质量的代码。因此，未来的程序员还必须懂硬件!”

　　2.计算机产业战略发展的需求

　　随着我国计算机产业的快速发展，崛起一大批高水平的IT企业，计算机产业也已成为国家创新的龙头，为我国经济發展发挥了重要支撑作用，但仍存在缺乏核心技术、发展频受扼制的问题，这对计算机专业人才的能力提出了新要求。与此同时，我国高校在世界上的排名大幅度跃升，我国高校的计算机专业直接和世界一流大学相关专业合作交流与竞争越来越紧密。高等学校尤其是计算机专业对人才培养的定位有了提升，迫切需要培养学生解决复杂工程问题的能力，培养具备推动计算机学科发展的优秀人才。学生个人的成长空间也将大幅扩展，成为各行各业的领军人才、领袖人物。

　　系统能力是支撑计算产业发展的基石。从20世纪60年代的大型机时代、80年代的微型机时代，到90年代的互联网时代，再到进入21世纪的云计算时代，正是计算机系统的不断迭代，推动了计算机产业的蓬勃发展。计算机产业复杂性的提高与网络化发展，对系统能力的培养提出了更高的要求。

　　系统能力是大数据产业发展的基础。大数据蕴含的巨大应用价值和潜力已被广泛认知，数据的分析、数据价值的发掘与应用、算法的时效性等均依赖于数据计算系统，数据的存储和访问依赖于数据存储系统。因此，高效能、高可扩展、高可用的大数据依赖于计算和存储系统，是大数据产业发展的基础。

　　系统能力是人工智能发展的核心实力。人工智能作为深刻改变社会生产力和生产关系的颠覆性技术，正引领着新一轮科技革命和产业革命向纵深推进，重构着人类的生产、生活方式以及思维模式。人工智能的发展作为一门学科独立存在，到今天已经有60余年的历史了。1956年达特茅斯会议首次提出了“Artificial Intelligence”(人工智能，AI)这个术语，1959年Arthur Samuel 又提出了“机器学习”这一定义，推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。但到了20世纪70年代，由于机器翻译等项目失败以及一些学术报告的负面影响，导致人工智能发展陷入低谷。1985年，又出现了更强可视化效果的决策树模型，1997年人工智能Deep Blue战胜了世界国际象棋冠军，近年来深度学习广受关注、大数据时代的到来，以及AlphaGo围棋人机大战，人工智能真正成为世界各国赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。纵观人工智能的发展历史可以发现，人工智能设计的核心技术主要包括算法(深度学习)、算力(以GPU、TPU等为代表的AI芯片及超级计算机)、数据(大量训练数据集)，而这些都需要计算机系统的支撑，都是建立在系统能力之上。

　　系统能力是解决卡脖子技术的关键能力。2018年，《科技日报》相继报道35项“卡脖子”技术，包括芯片、操作系统、核心工业软件、核心算法、航空设计软件、数据库管理系统等。习近平同志在网络安全和信息化工作座谈会上的讲话中指示，没有网络安全就没有国家安全。解决这些“卡脖子”难题，需要我们聚焦核心技术，加大科研投入，培养计算机人才的系统能力。

　　系统能力是进行高端工程的关键能力。高端工程研发有别于大学中常见的基础研究工作，既要有先进的技术和理念，又要产出实际可用的系统特别是产出基础性平台。基础性平台的影响是非常深远的，以加州大学伯克利分校为例，他们研制的BSD操作系统、PostgreSQL数据库，以及最近的软件定义网络SDN，都对学术界和产业界产生了极大的影响。系统能力关注交叉性、基础性和工程性，是进行高端工程的关键能力。

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