近年来，人工智能的大爆发被称为第四次工业革命，它对人类生产生活方式的改变和影响将是长远且颠覆性的。在科技飞速发展的浪潮中，人工智能以前所未有的速度融入各个行业。在这轮技术浪潮冲击下，一场关乎国运的人才竞争正在开展。（湖北研楚教育咨询有限公司）
人工智能产业大爆发带动人才需求激增
今年7月，中国互联网络信息中心发布的第56次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率。艾瑞咨询预测，2025至2029年中国人工智能产业将保持32.1%的年均复合增长率。
产业大爆发带动人工智能人才需求大幅激增。今年春招首周，人工智能工程师岗位增速位居各职业榜首，企业高薪竞聘却仍一才难求。智联招聘平台数据显示，今年一季度，算法工程师、机器学习岗位招聘需求同比分别增长44%、18%。人力资源社会保障部数据显示，当前我国人工智能人才缺口超过500万，供求比例达1∶10。笔者调研发现，当前算法研究、语音识别、自然语音处理、深度学习、计算机视觉等技术人才缺口最大。2024年，我国人工智能专业在校生仅4万余人，供需之间的巨大差距，为人工智能产业发展带来挑战的同时，也孕育着创新发展的重要机遇。
人工智能领域对于人才的专业性、可塑性、敏感性和自主学习能力要求较高，强调硬科技专业背景。当前人工智能领域人才呈现出高学历、年轻化和高薪酬特征。人工智能大发展，使得不少年轻人走到台前。DeepSeek核心团队平均年龄仅28岁。根据猎聘《2025 人工智能技术人才供需洞察报告》，30岁以下的人工智能技术人才占比为59.90%，人工智能技术人才硕博学历总计占比达72.99%。近期，在人工智能新发职位招聘要求中，本科学历及以上人才占比需求达到80%左右，其中50万元年薪以上的职位数量远超其他行业水平，架构师、算法工程师的平均年薪超过50万和40万。
我国人工智能人才培育面临挑战
——中美人工智能人才竞争日趋白热化。
当前，中美被誉为世界人工智能发展的两极。自硅谷推出Chat GPT之后，中美在人工智能领域呈现“美强中快”的动态变化。美国凭借其原创研究优势和产业生态优势，拥有大量模型研究和系统架构顶尖人才。总体来看，美国拥有斯坦福、麻省理工、加州大学伯克利分校等世界一流学府，有着较强的研究生教育实力，与硅谷活跃的创新创业生态，共同构成其在培养和吸引人工智能顶级人才方面的优势。我国则凭借工程师规模、数据场景和政策驱动快速追赶，走出一条创新之路。依托庞大的人力资源供给、企业场景应用和快速商业化能力，我国在人工智能工程化和产品化人才方面形成相对竞争优势。在区域分布方面，我国长三角地区人工智能人才占比独占鳌头，粤港澳大湾区与京津冀占比也不遑多让。从人工智能技术人才需求来看，北京、上海、深圳排名前三，杭州、苏州、广州紧随其后。中国科学院、清华、华为等机构涌现出一批全球高被引科学家，北京、长三角、大湾区等地正成为世界级人工智能技术人才栖息地。
值得注意的是，当前，全球人工智能顶尖人才中，华裔科学家扮演着关键角色。美国智库MacroPolo《全球人工智能人才追踪2.0》报告显示，在美国AI机构工作的顶级AI研究人员（前20%）中，华人占比高达38.0%。我们看到，在Open AI研发团队中，来自中国的人员比例约为25%；在GPT-4团队核心贡献者名单中，大概20%的研究人员来自中国。马斯克的X AI研发团队来自中国的留学生也占有相当比例。在影响人类未来的人工智能领域，如何培养、留住和用好顶尖人工智能人才将成为未来的国运之争。
——产教脱节问题导致我国院校人工智能人才培养能力较弱。
当前高校学科建设导向和院系制组织模式，难以适应人工智能领域深度前沿探索、交叉融合创新的发展趋势。院校传统培养方案滞后于技术迭代，跨学科课程设计不足，导致人才知识结构单一。特别是高校教师普遍缺乏工程经验，人才评价“唯论文”倾向无法有效对接与产业适用的高水平原创人才培养需求。清华大学相关研究报告显示，过去五年全国人工智能领域的博导数量增长了40%，但具备产业背景者不足四分之一。与此同时，校企共建实验室多集中于通用领域，先进制造设备及核心算法资源较少向高校开放，也加剧了人才培养与产业创新实践脱节现象。
笔者调研中看到，某自动驾驶公司招聘硬件工程师时，明确要求“制定软硬件协同设计规格”，而理论研究导向的院校师资难以指导学生应对此类现实场景的技术问题。有人工智能企业提出，当前我们培养出来的人工智能高学历人才大多数会写论文，却不会解决产业一线技术问题。宇树科技CEO王兴兴在谈及我国人工智能教育时认为：国内教授的内容相对陈旧，许多教材和课程仍停留在十几年甚至二十年前的水平。他的观点反映了许多科技行业从业者对当前教育体系的担忧，尤其是在快速发展的人工智能领域，教育体系的滞后性可能影响未来人工智能领域人才培养和科技创新。
构建产学研协同育人生态是破局之道
展望未来，人工智能技术将持续突破，推动人才需求结构和能力模型发生深刻变革。为破解人才发展困局，需要将产学研协同育人机制作为核心突破口，通过制度创新打通产业链、教育链、人才链、创新链循环通路。
——推动人才培育模式改革。
聚焦应用型人才培养，推动“学位论文替代”试点，允许以原创算法、企业产品、产品开发、场景应用方案等替代学位论文成果，推动基于问题解决的人才培养创新，实现学术价值与产业价值的统一。围绕研发型人才培养，推动领军行业企业与高校院所共建人工智能人才协同培育机制，以行业需求为引导，按照基础研究、技术开发、系统集成等环节定制人才方案，开发跨学科课程模块，实施基于研发创新的嵌入式人才开发。面向基础型人才培养，强化高中—高校衔接，在“强基计划”中扩大人工智能比例和覆盖面，建立本硕博直通机制，产学研结合编制教材，缩短人才培养周期，支持青年人才在20–30岁黄金期投入产业创新实践。
——打通企业与高校人才培养通道。
建立灵活人才引进使用机制，打通企业与高校院所人才流动与职业发展贯通通道，使企业高水平专家“站讲台”常态化，试点头部企业技术骨干入校授课占比专业课时达到50%左右。实施专业教师入企实训与项目参与计划，推动青年教师带薪加入头部企业开展一年左右的实训实践或项目参与，例如参与DeepSeek大模型开发等真实实验项目场景。重构高校教师能力标准体系，推动构建教学能力—工程能力双维度专业教师人才评价体系，将新产品新技术新服务开发、技术转化成果纳入教师职称评价体系，并实施高水平成果一票晋级制。推动高校教师将掌握人工智能工具作为必备技术技能，积极开展人工智能伦理判断、价值选择等问题研究。
——搭建实践导向产学研协同合作平台。
围绕“让实验室与企业共享数据流，让论文与产品共用度量衡，让教授与工程师建成创新共同体”，推动相应开放型体系体制建设。鼓励企业与地方共建产业开放实验室，推动相关软件及算力资源共享，实施基于问题导向的联合研发项目。支持高校建设产教融合实验室，并采用有偿机制引入企业核心资源，助力高校相关模型训练及项目研发。充分发挥产业联盟作用，推动产业学院建设，实现入学即入职。以人工智能赛事驱动人才发展提升和自由涌现，设立国家级人工智能创新大赛，开设产业、企业命题赛道，推动以赛鉴人、以赛引人，通过专业竞赛识别早期天才少年，进而贯通大中小培养链条，实施人才定制化培养。借鉴腾讯“离产业最近的人工智能”模式，在智能制造、智慧医疗等新兴领域，靠近产业应用场景建设校企联合实验室及创新孵化器，让学生直面产业需求，开展应用化学习。
——完善科技创新与人才发展支持机制。
围绕构建人工智能领域人才、场景与商业价值之间的高效闭环，推动科技、人才与产业政策创新。建立人工智能专利授权绿色通道，推动校企合作项目专利授权周期缩短至半年以内，加快建设快速审查、快速确权、快速维权一体的人工智能“一站式”知识产权服务体系。聚焦人工智能领域重点企事业单位及高潜力机构，推动重点人才工程计划配额制试点。面向重点产业链链主企业、重点研究机构等下放高层次人才认定权。实施超级人工智能人才项目，对来自海外高水平大学的STEM专业博士，给予具有竞争力的经费及保障支持。推动扩大自然基金企业联合项目，探索建立企业出题、协同攻关、市场验收、政府补助的科研项目形式与支持机制。建立人工智能领域人才投与人才贷、人才板等联动机制，组建投贷保联盟，发挥人工智能人才投资基金引导集聚效应。
人工智能的竞争终将归于人才角力。唯有重构产学研协同生态，使产业链、教育链、人才链与创新链深度咬合转动，才能将人才缺口转化为创新势能，为中国人工智能创新走向世界巅峰输送不竭动力。
（本文来源：《中国人才》）
（湖北研楚教育咨询有限公司）
