◇ 胡晓鹏
精华速览：
AI 人才已成为抢占全球科技竞争制高点、驱动未来产业发展的关键力量。本文提出构建层级递进、功能耦合的三级AI 人才梯队体系；将AI 人才分为基础研究突破型人才与产业落地应用型人才两类，并分别明确其核心能力框架；从创新激励机制、人力资本提升、市场验证机制、要素聚焦配置四个方面提出适配未来产业发展的AI 人才培养路径。
AI 人才对未来产业发展的意义
习近平总书记指出：“ 人才是第一资源”“综合国力竞争归根到底是人才竞争”。面向“十五五”时期我国未来产业发展，应以更大力度、更实举措加快AI 人才队伍建设，加快在新一轮科技革命与产业变革中抢占先机、赢得主动。
（一）AI 人才是发展新质生产力的核心引擎
AI 作为新质生产力的关键驱动力， 其发展高度依赖人才。AI 人才是技术使用者，也是应用场景的创造者和产业升级的引领者，更是推动人工智能与制造业深度融合，实现设备、产线、工厂的全面智能化升级的重要力量。
（二）AI 人才是突破关键核心技术、掌握人工智能发展治理主动权的重要保障
习近平总书记强调，人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破。必须要“坚持自立自强，突出应用导向”“集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统”。而要实现这些目标，关键在人才。“十五五”规划纲要明确要求“围绕创新需求加快建设国家战略人才力量”，实施人工智能等科技战略部署。从这个意义上说，AI 人才正是国家战略在智能时代的核心落点。他们不仅在前沿领域能够推动“从0 到1”的重大科学发现，更承担着构建全栈自主可控软硬件生态的战略使命， 掌握人工智能发展治理主动权， 形成未来产业核心竞争力。
（三）AI 人才是推动科技创新与产业创新深度融合、抢占未来产业竞争制高点的关键变量
“十五五”规划纲要要求，推动科技创新和产业创新深度融合，不断催生新质生产力。AI 人才是实现这种深度融合的关键桥梁。一方面，AI 人才能够将技术企业的大模型能力和产业企业的场景打通，将抽象算法能力转化为可落地、可复制的行业解决方案；另一方面，AI 人才能够通过AI 的前沿技术和驱动能力主动“ 反哺” 科研本身， 将物理模拟、材料筛选、药物设计等传统科研路径重塑为“数据驱动+ 智能计算”的全新范式。这种“从产业中来、到产业中去”的双向循环，使得AI 人才不再是被动的技术适配者，而成为主动的产业重构者。
（四）AI 人才是未来产业风险防控与规范发展的重要保障
未来产业具有高风险性、长周期性和强技术未知性等特征，AI 技术迭代也伴随着数据安全、算法偏见、伦理失范、技术滥用等潜在风险，两者都亟须能够对技术创新进行有效风险管控的专业人才。因此，AI 人才不同于传统技术人才的特质是：他们能够在技术研发、场景落地、产业化过程中，构建合规、安全、可控的技术应用体系，完善AI 伦理规范与风险防控机制，同时有效规避技术滥用与产业无序发展。
我国AI 人才与未来产业发展适配性有待增强
（一）存在人才数量缺口
AI 人才数量特别是高端领军人才面临供给不足的挑战。据猎聘大数据研究院基于2026 年上半年招聘数据发布的《2026 人工智能行业人才供需趋势洞察》， 我国人工智能产业人才缺口超过500 万， 架构、硬件、嵌入式等岗位成为新的紧缺方向。
（二）存在人才培养短板
高校培养的传统AI 人才难以适配未来产业跨界融合、技术快速迭代的发展要求，人才培养速度跟不上技术与产业的变革节奏。尽管近年来教育部加快推进高校专业结构调整，但受限于课程设置、培养周期及缺乏长周期的工程现场训练与产教资源实质性共享等因素， 在赛道快速切换、技术路线频繁调整的未来产业领域，企业高端研发与现场调试的技术性人才缺口依然明显。
（三）存在人才能力短板
未来产业具有鲜明的前瞻性、高度不确定性与深度跨界融合特征， 对包括AI 从业者在内的骨干团队的持续创新、底层原创、跨域适配等综合能力提出极高要求。当前国内AI 人才大多擅长基于现有成熟模型做场景微调、表层功能开发，但从零搭建底层算法、自主研发可控算力架构、破解精密制造与底层工艺难题的原创攻坚能力不足，难以实现 “从0 到1”颠覆性技术突破，且人才能力迭代速度持续滞后于产业创新速度。
未来产业发展需要怎样的AI 人才
AI 已具备驱动基础科学重大突破的能力，AI for Science（人工智能驱动的科学研究）正成为未来产业的核心研发工具。而能够连接AI 能力与传统学科、胜任底层攻坚与跨界赋能的高端AI 人才，正是当前我国未来产业发展重要的战略资源。
（一）人才需求定位
立足我国未来产业跨界融合与原始创新的核心需求，能够兼顾技术创新与产业规范发展，在打通基础学科与人工智能技术壁垒后，能够全方位适配未来产业高迭代、高融合、高原创发展要求的AI 人才需要加快引育。
1. 基础研究突破型AI 人才
该类人才是未来产业技术创新的源头与根基，肩负“从0 到1”原始创新与底层技术攻坚使命，需要具备三方面核心能力。一是基础深耕能力。拥有深厚的跨学科知识积淀，长期深耕数理、物理、生物、材料等基础学科，能够深刻理解人工智能神经网络、底层算法及算力架构的内在机理。在不依赖开源模型和海外技术体系的条件下， 具备独立自研核心算法、搭建可控算力架构、攻克底层工艺短板的核心能力。二是原创突破能力。能够立足未来产业前沿未知赛道， 开展前瞻性科研探索， 突破传统技术研发的路径依赖， 在精密制造、底层系统、基础研发等关键领域实现原创性技术突破， 筑牢产业安全发展的技术底座。三是动态迭代能力。高度适配未来产业技术快速迭代的特征， 持续跟踪全球前沿动态， 不断更新知识体系， 保持技术创新成果的领先性。
2. 产业落地应用型AI 人才
该类人才是未来产业成果转化的中坚力量，上承基础研究的原创技术突破， 下接“从1 到N”的产业化落地、场景适配与规模化发展，重点解决AI 技术落地适配性不足、产业发展不规范等具体问题。这类人才拥有三方面核心能力。一是跨域耦合适配能力。兼具深厚的AI 技术素养与精准的垂直行业认知，能够打破AI 技术与实体产业之间的知识壁垒，敏锐挖掘产业场景的真实痛点与刚性需求， 推动AI 技术与实体产业在深层次上实现有机融合。二是成果转化落地能力。擅长对前沿原创技术进行工程化适配、优化与调试，打通基础科研与产业应用之间的堵点。能够将实验室里的算法模型转化为可部署、可量产、可盈利的行业解决方案，赋能传统产业智能化升级， 培育未来产业的差异化竞争优势。三是产业风险管控能力。这类人才需要熟悉AI 伦理、数据安全、算法监管等规范体系， 在技术规模化落地过程中统筹创新与安全。能够构建合规可控的产业应用体系，前瞻性规避技术违规、算法偏见、数据滥用等潜在风险，为未来产业的有序规模化发展筑牢安全底座。
（二）人才类别细分
在基础研究突破型与产业落地应用型AI 人才分类的基础上，为了精准匹配未来产业内在要求，进一步细分形成三类AI 人才需求。
1. 高端领军型AI 人才
高端领军型AI 人才是未来产业技术迭代、范式创新的重要力量，是我国突破前沿技术、塑造未来产业全球竞争优势的顶尖人才梯队。该层级人才包括高端基础研究型与高端产业落地型两类。高端基础研究型AI 人才应具备跨学科交叉基础素养，精通神经网络机理、自主可控算力架构与核心算法原理，有能力摆脱海外技术与开源模型依赖。高端产业落地型AI 人才应具备跨专业统筹思维，有能力研判所处赛道发展趋势，统筹技术创新、成果转化与风险治理，是我国的核心AI 战略人才资源。
2. 复合型AI 人才
中层复合型AI 人才是衔接高端原始创新与基层场景落地的主体，是打通科研成果产业化链路、消除创新断层与落地壁垒的中坚力量，需要具备“AI 技术专精+ 垂直行业深耕+ 工程落地适配” 的综合能力，既掌握深度学习、数据建模等专业AI 技术，又熟悉未来产业某细分赛道的工艺流程、场景痛点与行业标准，具备跨专业协同适配能力。相较于高端人才侧重原始创新，中层骨干人才更加聚焦技术的落地可行性与体系适配性，能够针对性解决产业化过程中的技术性与适配性难题。
3. 应用型AI 人才
基层应用型AI 人才是未来产业规模化落地、常态化运维、普惠发展的基础主体，是未来产业借助AI 技术全域规模化应用的基层执行主体。该层级人才应熟练掌握成熟AI 工具链与数据处理技术，适配未来产业规模化发展需求。其主要职责是保障未来产业的常态化运转。相较于另外两类人才，应用型人才更聚焦标准化落地与精细化运维。同时，该类人才应具备常态化学习迭代能力，可同步跟进技术更新节奏，配合完成应用体系优化，保障技术成果在应用层面的迭代效果。
适配未来产业的AI 人才培养机制构建思路
结合未来产业对适配AI 人才的核心能力要求，当前亟须融合教育链、人才链与产业链、创新链，构建一套能在质和量两个层面适配未来产业发展的AI 人才培养机制。
（一）创新激励机制：以场景开放与产权保障撬动AI 应用的长尾红利
我国拥有全球最完整的产业体系， 由此催生了海量产业应用场景和细分领域隐性知识。这些场景与知识，正是未来产业蓬勃发展的必要土壤。从创新维度审视，这一必要条件与最终成果之间的广阔空白地带， 恰恰构成了未来AI 人才培育的天然土壤。为此，建议从以下三个层面系统推进。一是“多开口”， 即开放场景接口， 释放创新空间。这意味着需要将各产业场景中的现存痛点与可优化方向， 梳理转化为半开放或全开放的创新接口。建议相关部门以小额补贴、大规模覆盖的方式，面向从业者及创新组织， 广泛征集基于AI 工具的解决方案。二是“广撒粮”， 即广泛激发参与， 降低创新门槛。建议相关部门以普惠式资金支持不同层级、不同领域的创新主体投身产业场景的AI 化改造，使更多“接地气”的隐性知识得以被挖掘、被算法化、被复用， 夯实未来产业发展的数据与知识底座。三是“设保障”，即完善收益分配， 确保持续运转。建议通过制度设计，保障AI 创造者的合理收益，形成“ 创新— 回报— 再创新” 的良性循环， 保障整个体系长期稳定运转、持续释放活力。
（二）人力资本提升：以学科交叉与产教融合优化AI 人才供给侧结构
在建构适配未来产业的AI 人才培养机制过程中，高校有着不可替代的作用，需要进一步建设完善产教融合、学科筑基、评价革新协同的闭环培养机制。首先， 创新产教深度融合机制， 化解供需错配。只有将产业真实研发与中试场景嵌入教学环节，将校企共建联合实验室与实训基地嵌入定制化实训模块， 才能实现教学与产业动态同步；其次， 构建动态交叉学科体系，打破学科壁垒。要加快搭建“AI 基础科学+ 硬核工程+ 垂直产业”交叉课程体系，建立课程动态迭代机制，紧跟具身智能、AI for Science 等前沿趋势；同时依托国家重大科技设施开设专项培育计划，定向培养底层技术攻坚人才；最后，优化激励与容错机制，激发创新活力，重点是打破“论文+ 学历”固化标准，创新分层分类评价体系， 科研型人才侧重底层技术突破与“ 卡脖子” 技术攻坚， 应用型人才重落地效能与转化价值， 复合型人才重跨域融合与复杂场景解题。
（三）市场验证机制：以真实场景与投资机制淬炼AI 技术的转化效能
主管部门应依托全产业链优势，结合既有工程、运维专业人才储备，鼓励投资机构与规上企业建立内部AI 原生组织或投资外部AI 原生企业。形成AI 创新主体后，推动执行“以打代练” 策略，也就是将其AI 产品投放到真实业务场景中，用实际收益和问题解决效果淬炼AI 人才能力，使其真正具备实战创新能力。与此同时，积极构建社会化数字治理体系，研发专业的AI 监管工具，并引入区块链及其他加密技术， 对AI 应用实施强监管、严监察。在“以打代练”的推进过程中，还需动态形成与未来产业AI 人才培育机制相匹配的治理规则，通过市场优胜劣汰，保障技术转化健康有序。
（四）要素聚焦配置：以精准画像与资源投入培育AI 领域领军人才
政府部门应全力推进AI 人才梯队精准筛选、分层培育、重点赋能的培养模式。具体操作中， 可依托专业化AI 监测工具与量化评价指标体系，对高校科研团队、企业技术骨干、社会化AI 创新从业者的科研成果、技术攻坚能力、场景创新成效、成果转化效率等核心维度进行动态追踪、数据化研判与精准画像，以精准甄别具备底层创新、跨域融合等能力、适配未来产业的潜在领军人才与复合型骨干人才，完成对优质AI 人才的早期筛选。在此基础上， 联合高校、科研院所及行业龙头企业，对筛选出的人才实施个性化“漫灌式”资源赋能。包括整合政府科研专项、高校科研平台、企业产业场景、行业顶尖师资等优质资源，为拔尖人才开放重点实验室、重大产业化项目、前沿科研攻关课题，提供专项科研经费、产学研对接渠道、高端学术交流机会等全方位支撑。通过上述举措，尽快培育一批具备“从0 到1”原始创新能力、可引领未来产业技术迭代与生态升级的高端AI 领军人才， 构建梯度合理、顶尖集聚、供需精准的未来产业AI 人才体系。
【本文为上海文化发展基金会资助项目“人工智能发展的全球态势及其对中国影响和应对”（项目编号：2024B001）的阶段性成果。肖靖伟对本文做出巨大贡献。】
胡晓鹏为上海社会科学院世界经济研究所副所长、研究员
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