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。2025年春，我国国产大模型DeepSeek横空出世，不仅点燃了社会大众对AI的热情，更反映出当前产业爆发与人才供给间的潜在矛盾。
当前，我国AI核心产业规模已近6000亿元，企业数量超4700家。有机构预计，2025至2029年中国AI产业将保持32.1%的年均复合增长率。随着“AI+”嵌入各行各业，AI人才需求大幅激增。相关数据显示，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%；当前我国AI人才缺口超过500万，供求比例达1∶10；算法研究、语音识别、自然语言处理、深度学习、计算机视觉等技术人才缺口最大。然而，2024年我国AI专业在校生仅4万余人，供需之间的巨大差距，为AI产业发展带来挑战的同时，也孕育着创新发展的重要机遇。
AI领域对于人才的专业性、可塑性、敏感性和自主学习性要求较高，在教育要求方面强调硬科技专业背景，以硕博为主。但当前高校“学科建设”导向和“院系制”组织模式难以适应AI领域深度前沿探索、交叉融合创新的发展趋势。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，也加剧了人才培养环节与产业创新实践的脱节。这些问题的存在不仅导致院校AI人才培养能力远远落后于产业发展要求，更将影响到未来AI领域的人才竞争，构建产业链教育链人才链协同育人生态方是破局之道。
一是建立分层分类培养体系。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、产品开发、场景应用方案等替代，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，推动领军企业与高校院所共建AI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，强化高中与高校衔接，在“强基计划”中扩大AI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。
二是打造“双师型”师资队伍。打通企业与高校院所人才流动和职业发展贯通通道，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1年左右的实训实践或项目参与。重构教师能力标准体系，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。推动教师将掌握AI工具作为必备技能，积极开展AI伦理判断、价值选择等问题研究。
三是搭建产学研协同创新实践平台。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AI赛事驱动人才发展和自由涌现，设立国家级AI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。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“钻研性”学习。
四是创新人才发展激励机制。围绕构建AI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AI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AI“一站式”知识产权服务体系。聚焦AI领域重点企事业单位，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AI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生活保障支持。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AI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AI人才投资基金的引导集聚效应。
作者：孙锐（中国人事科学研究院研究室主任）