2024年中央經濟工作會議指出，開展“人工智能+”行動，培育未來產業。當前，人工智能作為一種典型的通用技術，已成為未來全球競爭的關鍵。世界主要國家紛紛把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，加緊出臺相關規劃和政策，圍繞關鍵技術、頂尖人才、應用場景、標準制度等展開部署。據中國信息通信研究院發布的《人工智能發展報告（2024年）》，隨著國產深度學習框架技術能力不斷完善，人工智能行業解決方案向垂直領域快速滲透，我國人工智能將逐步進入大規模賦能新型工業化階段。面對新形勢，有針對性提前布局，夯實人工智能人才隊伍基礎，是我國贏得未來發展主動權的關鍵。
重點關注三個問題
近年來，各地各部門紛紛采取多種措施加快人工智能人才培養，如設立人工智能學院、實施人工智能人才計劃、在重大科技項目中培養人才、有針對性開展人才引進等，取得了一些積極成效。但我國人工智能人才培養的系統性、全局性不夠，沒有充分考慮人工智能創新鏈產業鏈的結構，有時甚至忽視了人才培養的一般規律。主要表現在以下三個方面。
一是“一哄而上”與“拔苗助長”現象突出。部分高校在師資力量、教學設施不足的情況下，匆忙開設人工智能專業，學生難以獲得高質量的教育，畢業后也無法滿足企業實際需求。人工智能人才的成長需要時間和實踐的積累，是一個循序漸進的過程。若急于求成，壓縮培養周期，培養出的人才就會根基不穩，缺乏創新和持續發展能力，導致人工智能人才鏈難以有效支撐創新鏈的形成。
二是“相互挖角”與“搶人大戰”仍在上演。當前，我國人工智能人才的結構性短缺問題突出。相關數據顯示，2024年我國數據分析師人才需求相比前一年增長了30%。隨著智能終端和云計算對人工智能芯片需求的激增，芯片架構師市場薪酬較前幾年增長了約40%，但仍供不應求。由于市場上人工智能人才存量有限，尤其是頂尖人才較少，部分企業為獲取競爭對手的技術優勢，不惜重金挖角，導致行業內人心浮動，企業間信任受損。挖人搶人在短期內看似能快速提升團隊實力，卻會使企業忽視自身人才培養體系建設，長遠來看對人才生態環境危害極大。
三是人才培養缺乏長期規劃和“鏈式思維”。我國人工智能產業鏈的基礎層、技術層和應用層均存在關鍵人才缺口。基礎層包括計算芯片、存儲設備、大數據采集與標注等，關鍵人才需求包括數據科學家、芯片架構師、集成電路設計工程師等。技術層包括算法研發、大模型訓練優化等環節，關鍵人才需求包括深度學習工程師、算法研究員等。應用層聚焦人工智能在各個行業的應用落地，需要既熟悉行業業務又掌握人工智能技術的復合型人才。然而，我國目前從產業鏈角度出發的人才培養不夠，導致人才培養與產業需求之間脫節。比如部分企業盲目追熱點，大力培養引進大模型人才，但忽略了其他同樣重要的細分領域。
推動“三鏈”深度融合
人工智能人才鏈與創新鏈產業鏈的深度融合，本質是要求把最合適的人才配置在最需要的崗位上，充分發揮高端人才在重大科技創新活動中的決定性作用，實現人才與創新活動相互作用、人才鏈與創新鏈雙向反饋。同時，產業鏈通過“建鏈、補鏈、強鏈、延鏈”擴大對人才鏈的需求，人才鏈的發展推動產業鏈優化升級，人才鏈與產業鏈的良性耦合促進人工智能高質量發展。因此，為解決我國人工智能人才培養引進面臨的三個問題，實現人工智能人才鏈與創新鏈產業鏈的深度融合，亟待從以下三個方面協同發力。
第一，要聚焦人工智能創新鏈產業鏈關鍵環節，針對性培養引進人才。根據人工智能產業鏈各環節的人才需求，制定差異化的人才培養和引進策略。鼓勵高校優化學科專業設置，加強人工智能相關基礎學科建設，如數學、統計學、計算機科學等，培養一批具有深厚理論基礎的創新型人才。通過實施重大科技項目、建設國家級科研平臺等方式，吸引和匯聚一批國內外頂尖科學家和高水平創新團隊，開展人工智能基礎前沿研究。加強產教融合、校企合作，鼓勵高校和企業聯合開展人才培養。高校要根據產業需求及時調整課程設置和教學內容，注重培養學生的實踐能力和創新能力。企業要發揮在人才培養中的主體作用，通過建立實習實訓基地、開展訂單式培養等方式，深度參與人才培養全過程。通過制定優惠政策、提供良好的工作環境和發展空間等措施，吸引優秀人才投身我國人工智能產業發展。
第二，要敢于先行先試，圍繞人工智能產業鏈探索教育科技人才一體化發展改革試點。將人工智能領域作為落實黨的二十屆三中全會精神、推進教育科技人才一體化發展體制機制改革的“試驗田”，打破教育、科技、人才之間的體制機制壁壘，建立健全三者有機融合、協同發展的體制機制。教育方面，構建基礎教育、高等教育、職業教育全鏈條人工智能教育體系。基礎教育階段將人工智能知識納入課程體系，培養學生的科學素養和創新思維；高等教育階段加強人工智能相關學科專業建設，推動學科交叉融合；職業教育階段緊密結合產業需求，培養適應產業發展的技術技能人才。科技方面，超前布局一批人工智能領域的重大項目，加大對人工智能領域科研項目的支持力度，鼓勵科研人員開展原創性、引領性科技攻關。人才方面，建立適應人工智能人才特點的評價機制，激發人才創新活力。
第三，要保持戰略定力，將人工智能人才隊伍建設作為一項長期工程。人工智能人才培養周期長、難度大，需要保持戰略定力，持之以恒地推進，不能急于求成、一蹴而就。制定國家層面的人工智能人才發展戰略規劃，明確人才培養目標、任務和重點舉措，為各地各部門開展人才工作提供指導。加強創新鏈產業鏈人才鏈政策協同，形成政府、高校、科研機構、企業等各方共同參與的人才工作格局。注重“投資于人”，加大對人工智能教育、科研的投入力度，樹立長期投入的決心。培育耐心資本，鼓勵社會資本投資人工智能領域的人才培養和科技創新。
2024年中央經濟工作會議指出，開展“人工智能+”行動，培育未來產業。當前，人工智能作為一種典型的通用技術，已成為未來全球競爭的關鍵。世界主要國家紛紛把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，加緊出臺相關規劃和政策，圍繞關鍵技術、頂尖人才、應用場景、標準制度等展開部署。據中國信息通信研究院發布的《人工智能發展報告（2024年）》，隨著國產深度學習框架技術能力不斷完善，人工智能行業解決方案向垂直領域快速滲透，我國人工智能將逐步進入大規模賦能新型工業化階段。面對新形勢，有針對性提前布局，夯實人工智能人才隊伍基礎，是我國贏得未來發展主動權的關鍵。
重點關注三個問題
近年來，各地各部門紛紛采取多種措施加快人工智能人才培養，如設立人工智能學院、實施人工智能人才計劃、在重大科技項目中培養人才、有針對性開展人才引進等，取得了一些積極成效。但我國人工智能人才培養的系統性、全局性不夠，沒有充分考慮人工智能創新鏈產業鏈的結構，有時甚至忽視了人才培養的一般規律。主要表現在以下三個方面。
一是“一哄而上”與“拔苗助長”現象突出。部分高校在師資力量、教學設施不足的情況下，匆忙開設人工智能專業，學生難以獲得高質量的教育，畢業后也無法滿足企業實際需求。人工智能人才的成長需要時間和實踐的積累，是一個循序漸進的過程。若急于求成，壓縮培養周期，培養出的人才就會根基不穩，缺乏創新和持續發展能力，導致人工智能人才鏈難以有效支撐創新鏈的形成。
二是“相互挖角”與“搶人大戰”仍在上演。當前，我國人工智能人才的結構性短缺問題突出。相關數據顯示，2024年我國數據分析師人才需求相比前一年增長了30%。隨著智能終端和云計算對人工智能芯片需求的激增，芯片架構師市場薪酬較前幾年增長了約40%，但仍供不應求。由于市場上人工智能人才存量有限，尤其是頂尖人才較少，部分企業為獲取競爭對手的技術優勢，不惜重金挖角，導致行業內人心浮動，企業間信任受損。挖人搶人在短期內看似能快速提升團隊實力，卻會使企業忽視自身人才培養體系建設，長遠來看對人才生態環境危害極大。
三是人才培養缺乏長期規劃和“鏈式思維”。我國人工智能產業鏈的基礎層、技術層和應用層均存在關鍵人才缺口。基礎層包括計算芯片、存儲設備、大數據采集與標注等，關鍵人才需求包括數據科學家、芯片架構師、集成電路設計工程師等。技術層包括算法研發、大模型訓練優化等環節，關鍵人才需求包括深度學習工程師、算法研究員等。應用層聚焦人工智能在各個行業的應用落地，需要既熟悉行業業務又掌握人工智能技術的復合型人才。然而，我國目前從產業鏈角度出發的人才培養不夠，導致人才培養與產業需求之間脫節。比如部分企業盲目追熱點，大力培養引進大模型人才，但忽略了其他同樣重要的細分領域。
推動“三鏈”深度融合
人工智能人才鏈與創新鏈產業鏈的深度融合，本質是要求把最合適的人才配置在最需要的崗位上，充分發揮高端人才在重大科技創新活動中的決定性作用，實現人才與創新活動相互作用、人才鏈與創新鏈雙向反饋。同時，產業鏈通過“建鏈、補鏈、強鏈、延鏈”擴大對人才鏈的需求，人才鏈的發展推動產業鏈優化升級，人才鏈與產業鏈的良性耦合促進人工智能高質量發展。因此，為解決我國人工智能人才培養引進面臨的三個問題，實現人工智能人才鏈與創新鏈產業鏈的深度融合，亟待從以下三個方面協同發力。
第一，要聚焦人工智能創新鏈產業鏈關鍵環節，針對性培養引進人才。根據人工智能產業鏈各環節的人才需求，制定差異化的人才培養和引進策略。鼓勵高校優化學科專業設置，加強人工智能相關基礎學科建設，如數學、統計學、計算機科學等，培養一批具有深厚理論基礎的創新型人才。通過實施重大科技項目、建設國家級科研平臺等方式，吸引和匯聚一批國內外頂尖科學家和高水平創新團隊，開展人工智能基礎前沿研究。加強產教融合、校企合作，鼓勵高校和企業聯合開展人才培養。高校要根據產業需求及時調整課程設置和教學內容，注重培養學生的實踐能力和創新能力。企業要發揮在人才培養中的主體作用，通過建立實習實訓基地、開展訂單式培養等方式，深度參與人才培養全過程。通過制定優惠政策、提供良好的工作環境和發展空間等措施，吸引優秀人才投身我國人工智能產業發展。
第二，要敢于先行先試，圍繞人工智能產業鏈探索教育科技人才一體化發展改革試點。將人工智能領域作為落實黨的二十屆三中全會精神、推進教育科技人才一體化發展體制機制改革的“試驗田”，打破教育、科技、人才之間的體制機制壁壘，建立健全三者有機融合、協同發展的體制機制。教育方面，構建基礎教育、高等教育、職業教育全鏈條人工智能教育體系。基礎教育階段將人工智能知識納入課程體系，培養學生的科學素養和創新思維；高等教育階段加強人工智能相關學科專業建設，推動學科交叉融合；職業教育階段緊密結合產業需求，培養適應產業發展的技術技能人才。科技方面，超前布局一批人工智能領域的重大項目，加大對人工智能領域科研項目的支持力度，鼓勵科研人員開展原創性、引領性科技攻關。人才方面，建立適應人工智能人才特點的評價機制，激發人才創新活力。
第三，要保持戰略定力，將人工智能人才隊伍建設作為一項長期工程。人工智能人才培養周期長、難度大，需要保持戰略定力，持之以恒地推進，不能急于求成、一蹴而就。制定國家層面的人工智能人才發展戰略規劃，明確人才培養目標、任務和重點舉措，為各地各部門開展人才工作提供指導。加強創新鏈產業鏈人才鏈政策協同，形成政府、高校、科研機構、企業等各方共同參與的人才工作格局。注重“投資于人”，加大對人工智能教育、科研的投入力度，樹立長期投入的決心。培育耐心資本，鼓勵社會資本投資人工智能領域的人才培養和科技創新。
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