[智能应用]下好AI人才“先手棋” [复制链接]

人工智能是决定未来竞争格局的“超级引擎”，全球主要经济体对AI人才的争夺正持续升级！2025年4月，欧盟委员会发布《人工智能大陆行动计划》，特别提出要扩大AI相关学位项目，优化AI人才引进流程，允许非欧盟研究者快速落户，目标在2026年设立首批跨国“人才门户”；6月，英国宣布启动全球人才计划，计划推出2500万英镑的图灵人工智能全球奖学金，吸引顶尖人工智能人才；12月，美国启动“美国科技力量”计划，提出要系统性引进顶尖工程技术专家、数据科学家及技术领军人才，着力破解美国在人工智能、数据科学、网络安全等领域日趋严峻的技能短缺难题……事实证明，AI高端人才竞争，已经从企业层面的“零和博弈”升级为国家战略维度的“体系对抗”。

　　在这场全球竞争中，我国已具备参与全球AI人才竞争的坚实基础与强劲竞争优势。2025年《IFF全球人工智能竞争力指数报告》显示，全球AI人才总量约300万人，美国以32.6%的占比位居榜首，中国则以24.4%的份额紧随其后，展现出不容小觑的人才储备实力。中国在高端人才领域优势更为突出，《全球人工智能人才追踪2.0》显示，全球排名前20%的顶尖AI人才中，47%的顶尖人才为中国国籍，18%为美国国籍，12%来自欧洲。从科研产出维度看，《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》显示，近十年全球AI领域前5%的科研论文中，美国以35000余篇、占比40.9%的成绩领跑，中国则以31000余篇、占比36.9%的成果紧随其后，显示出中国科研实力的快速崛起。

　　然而，面对人工智能产业的爆发式增长，我们依然面临高端复合型人才结构性短缺、供需失衡等严峻问题。数据显示，到2030年全球AI人才缺口规模可能突破280万。根据某高聘人才智库发布的《2024年度人才迁徙报告》，我国AI领域人才供需比不足1.0，其中云计算、深度学习等核心技术岗位供需比甚至低至0.27，呈现出“一人难求”的紧缺局面。以北京为例，2025年7月海淀区发布的《重点产业（人工智能）领域急需紧缺岗位目录》显示，当前北京市算法研发领域岗位数和智慧医疗/教育/金融等垂直场景应用领域岗位数缺口较大，占比依次为31%和26%；从岗位需求人数看，算法工程师类需求最大，占总需求46%，尤其是芯片算法与设计优化工程师更为稀缺。这一结构性矛盾不仅反映了产业需求与人才供给之间的错位，更暴露出我国在高端AI人才培养体系、产学研协同机制等方面的深层挑战。

　　面对这些问题和挑战，必须以更开放的胸怀、更创新的机制参与全球智力循环。如此，方能在全球AI人才争夺的“体系对抗”中，将挑战转化为机遇，为赢得未来科技竞争主动权奠定坚实基础。

　　一是要主动出击，以全球视野构建AI智力“蓄水池”。人才争夺早已超越地域限制，要面向全球，充分发挥顶尖科研平台的“磁吸效应”，着力培育和引进一批既扎根国际学术前沿，又契合国家战略需求的顶尖学者、学科领军者与跨学科创新团队。尤其要抓住北京、上海、粤港澳大湾区等国际科技创新中心、高水平人才高地建设契机，聚焦关键技术领域前沿赛道，精准锚定全球顶尖智力资源，“一人一策”定制化引才，为锻造未来竞争优势注入强劲动能。

　　二是要深化产教融合，建强人才成长“练兵场”。人才培养不是“闭门造车”，而是要“开门练兵”。当前AI人才培养还存在“学用脱节”的痛点，如课程设置滞后、企业需求与高校培养脱节等。面向未来，要以国家需求为锚点，动态调整优化学科专业设置，深化校企联合实验室、联合人才培养基地建设，推动企业技术需求转化为教学案例与科研课题，让企业车间成为第二课堂。

　　三是要强化多元协同，推动政府、高校、企业同频共振，奏响创新主体“交响乐”。政府要精准“搭台”，立足全局做好顶层设计。高校要依托科研与育人优势充分“赋能”。企业则要主动“唱戏”，以产业需求牵引人才培养，以实战场景赋能人才成长，更要借鉴Meta公司、谷歌等国际科技巨头的猎才逻辑，主动对接全球创新网络，通过设立海外研发中心、参与国际标准制定等方式，将全球智力资源转化为本土创新动能。

　　四是要厚植人才发展沃土，以生态思维构筑人才“安居乐创圈”。人才引进来，更要“留得住、用得好”。要进一步构建AI人才精准扶持网络，针对不同年龄段提供差异化支持，为人才创业干事送上“容错保障”，让人才轻装上阵、大胆探索实践；要构建更具包容性的多元评价与激励机制，让人才各展所长；要持续加大对人才的全方位关怀与资源投入力度，切实解决人才在科研、生活、发展等方面的后顾之忧，增强人才的归属感、成就感与幸福感。

　　人才是第一资源，创新是第一动力。我们唯有以更加开放、包容、务实的姿态融入全球智慧网络，系统构建“引得来、育得好、留得住、用得活”的人才生态，才能在这场关乎国家未来竞争力的全球科技赛道上，赢得战略主动，筑牢强国之基。

全球AI人才争夺战：中国破局之道与未来图景
一、全球竞争格局：从“企业博弈”到“国家体系对抗”

2025年，欧盟、英国、美国相继推出AI人才战略，标志着全球人才争夺已升级为国家战略维度的体系对抗：  
欧盟：通过《人工智能大陆行动计划》设立跨国“人才门户”，降低非欧盟研究者落户门槛；  
英国：投入2500万英镑设立图灵奖学金，瞄准全球顶尖AI学者；  
美国：启动“科技力量”计划，系统性引进工程技术专家，破解AI、数据科学等领域技能短缺难题。  

这一趋势背后，是AI作为“未来竞争超级引擎”的战略定位——谁掌握核心人才，谁就掌控了技术主导权与产业话语权。
二、中国竞争力：规模优势与高端人才领跑

中国在全球AI人才竞争中已占据“第二梯队”领跑位置：  
1. 人才储备规模：  
全球AI人才总量约300万，中国占比24.4%，仅次于美国（32.6%）；  
顶尖AI人才（全球前20%）中，中国籍占比47%，远超美国（18%）和欧洲（12%）。  

2. 科研产出实力：  
近十年全球AI领域前5%科研论文中，中国以36.9%的占比紧追美国（40.9%），差距逐年缩小；  
在深度学习、计算机视觉等细分领域，中国论文数量与引用率已居世界首位。  

数据印证：中国在AI领域已形成“规模效应+高端引领”的双轮驱动模式，为参与全球竞争奠定了坚实基础。
三、深层挑战：结构性短缺与体系性矛盾

尽管成绩显著，但中国AI人才发展仍面临“总量不足”与“结构失衡”的双重困境：  
1. 供需缺口扩大：  
全球AI人才缺口到2030年可能突破280万，中国供需比不足1.0，核心技术岗位（如云计算、深度学习）供需比低至0.27；  
以北京为例，算法研发岗位缺口占比31%，智慧医疗/教育/金融等垂直领域缺口达26%，芯片算法工程师“一人难求”。  

2. 体系性矛盾突出：  
培养端：高校课程设置滞后于产业需求，跨学科复合型人才稀缺；  
产业端：企业技术需求与高校科研方向脱节，产学研协同机制尚未健全；  
生态端：人才评价标准单一、激励机制不足，导致高端人才流失风险加剧。  

案例警示：某头部AI企业曾因无法提供与国际接轨的科研条件，导致核心团队被海外机构“整体挖角”，暴露出人才生态的脆弱性。
四、破局之道：构建“引育留用”全链条生态

中国需以“开放创新+生态思维”破解人才困局，打造全球AI人才高地：  

1. 全球引才：构建智力“蓄水池”  
精准锚定：聚焦北京、上海、粤港澳大湾区等创新中心，针对芯片算法、量子计算等“卡脖子”领域，“一人一策”引进顶尖学者与跨学科团队；  
平台赋能：发挥国家实验室、新型研发机构等平台“磁吸效应”，吸引国际人才参与重大科技项目（如“东数西算”工程）。  

2. 产教融合：打造人才“练兵场”  
动态调整：高校增设“人工智能+X”复合专业，将企业需求转化为教学案例（如将自动驾驶技术拆解为感知、决策、控制等课程模块）；  
实战育人：推广“双导师制”，由企业工程师与高校教授联合指导毕业设计，推动学生参与真实项目（如华为“天才少年”计划）。  

3. 多元协同：奏响创新“交响乐”  
政府搭台：制定AI人才专项政策，简化海外人才落户流程，提供税收优惠与科研补贴；  
企业唱戏：鼓励龙头企业设立海外研发中心，通过“项目制”引进全球智力（如字节跳动在硅谷设立AI实验室）；  
高校赋能：支持高校与企业共建联合实验室，共享数据资源与算力平台（如商汤科技与清华大学的“智能视觉”联合实验室）。  

4. 生态优化：筑牢“安居乐创圈”  
差异化支持：为青年人才提供创业启动资金，为资深专家设立“首席科学家”岗位，构建全生命周期扶持体系；  
包容性评价：突破“唯论文”倾向，将技术转化、社会贡献纳入考核指标（如阿里达摩院的“技术影响力评估模型”）；  
全方位关怀：解决人才住房、子女教育、医疗保障等后顾之忧，打造“类海外”生活环境（如深圳前海的人才公寓与国际学校）。  
五、未来展望：从人才竞争到规则引领

中国若能在AI人才领域实现“引育留用”闭环，将不仅赢得当下竞争，更可塑造未来规则：  
技术标准制定：通过顶尖人才集群，主导AI伦理、数据安全等国际标准（如参与IEEE人工智能标准委员会）；  
产业生态输出：将中国经验转化为可复制的人才培养模式，向“一带一路”国家输出（如设立“AI丝路奖学金”）；  
全球治理参与：依托人才优势，在联合国、G20等平台推动AI治理框架构建，提升国际话语权。  

结语：AI人才竞争的本质，是“未来生产力”的争夺。中国需以更开放的胸怀、更创新的机制、更生态的思维，将人才优势转化为创新动能，在这场全球科技赛道上，跑出“中国速度”，筑牢“强国之基”。

下好AI人才“先手棋”，需从全球竞争格局、本土优势及结构性短板出发，构建系统性人才战略。以下是关键路径：

一、构建全球智力蓄水池
顶尖平台磁吸效应
依托国际科创中心（如北京、上海、粤港澳大湾区），聚焦关键技术领域，通过“一人一策”定制化引才，吸引扎根学术前沿且契合国家需求的顶尖学者与跨学科团队。例如，上海AI军团依托算力、语料等生态要素领跑智能体革命8，武汉则通过《人工智能人才发展措施》强化产业实践导向2。

开放跨境协作机制
参考欧盟跨国人才门户计划，优化人才落户流程，吸引非本地研究者快速融入创新生态，将人才争夺从企业零和博弈升级为国家体系对抗1。

二、深化产教融合练兵场
动态调整学科设置
以产业需求为锚点，推动高校与企业共建联合实验室及人才培养基地。例如，武汉大学人工智能学院将企业技术需求转化为教学案例，金山办公、小米等企业通过训练营与高校共育实战型人才2。

场景化实训模式
推动企业车间成为“第二课堂”，解决学用脱节痛点。望城区以智能终端、医疗健康等产业链为依托，吸引AI企业落地开发工业视觉、车载系统等垂直应用，实现人才与场景深度耦合5。

三、强化多元协同创新
政企校同频共振
政府需搭建垂类应用中试平台（如上海大模型训练场），归集成熟工具链供企业取用；高校则发挥科研优势，赋能企业技术攻关。例如，苏州强调“长期投入机制”与“生产力整体跃升”并重，推动AI与制造业融合3。

开源生态与开发者社区
通过全球开发者大会（如上海GDC）培育开源土壤，降低创新门槛。北京亦庄以“AI+教育”为试点，推动校际资源共享与课程共建，加速技术普惠10。

四、厚植人才发展沃土
精准扶持与包容评价
针对不同年龄段提供差异化支持，如龙港市构建“人才咖啡”服务品牌与高层次人才专员队伍，解决落户、子女教育等后顾之忧6。建立多元激励机制，认可技术突破与产业贡献并重。

容错保障与轻装上阵
为创业人才提供风险缓冲机制，推动算法自主优化引擎（如“伐谋”）等颠覆性技术落地。例如，百度伐谋智能体在港口调度、交通治理场景中突破人类经验局限，实现全局最优解4。

结语
面对全球AI人才缺口扩大与结构性失衡，需以开放生态打破局部最优瓶颈，将挑战转化为“体系对抗”下的竞争优势。唯有融合战略视野、实战练兵与制度保障，方能以人才“先手棋”激活创新“全盘活”。