本文作者林鎮(zhèn)南，中科科界（北京）科技有限公司總經(jīng)理；孫豐偉，中科科界（北京）科技有限公司研究員

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，包括中國在內(nèi)的諸多國家將人工智能列入國家科技戰(zhàn)略部署。人工智能已經(jīng)成為各國創(chuàng)新技術(shù)競爭的焦點(diǎn)，而技術(shù)競爭的核心是人才的競爭。

為了解中國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈人才的現(xiàn)狀，2023年四季度，中科科界（北京）科技有限公司研究團(tuán)隊對相關(guān)文獻(xiàn)和報告進(jìn)行了梳理，并面向人工智能產(chǎn)業(yè)鏈主要環(huán)節(jié)的企業(yè)、部分高校的中青年教師開展了調(diào)查研究。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國人工智能人才的培養(yǎng)規(guī)模近年來快速增長，但人才培養(yǎng)和人才需求存在結(jié)構(gòu)性錯配。背后反映出來的問題實(shí)際上是當(dāng)前高校的培養(yǎng)模式落后于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，以及產(chǎn)學(xué)研結(jié)合依然不夠緊密等問題。研究團(tuán)隊針對相關(guān)問題，提出相應(yīng)的政策建議。

一、中國人工智能人才的供需現(xiàn)狀

在可預(yù)見的未來，中國的人工智能市場需求很大，需要高質(zhì)量、高水平的人才支撐和推動行業(yè)的發(fā)展。近幾年，中國人工智能人才的培養(yǎng)數(shù)量有顯著提升，但依然存在以下問題：

一是基礎(chǔ)層人才的儲備相對薄弱。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可劃分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三大主要環(huán)節(jié)。浙江大學(xué)與百度聯(lián)合發(fā)布的《中國人工智能人才培養(yǎng)白皮書》顯示，2022年美國人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層的人才數(shù)量比例分別為22.8%、37.3%、39.9%，中國為3.3%、34.9%和61.8%。

二是芯片設(shè)計和制造人才結(jié)構(gòu)性短缺。

在企業(yè)調(diào)研中，芯片類企業(yè)反映，經(jīng)過十幾年的發(fā)展，尤其是近幾年國家政策的支持和資本的追捧，中國整個集成電路行業(yè)的人才需求和供給規(guī)模都在擴(kuò)張，但人才缺口依然較大。

三是部分產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)和崗位的人才供需存在錯配。

我們的數(shù)據(jù)顯示，基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層的存量人才數(shù)量占比分別為17.1%、28.6%、54.3%。但是新增崗位需求主要集中在技術(shù)研發(fā)型人才，基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層企業(yè)的技術(shù)研發(fā)人才新增崗位需求占比分別為67.9%、71.2%、42.0%。人工智能芯片設(shè)計、機(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿技術(shù)突破和算法研發(fā)等高端技術(shù)崗位的供需比（意向進(jìn)入崗位的人才數(shù)量與崗位數(shù)量間的比值）均小于1，基礎(chǔ)層為0.3，技術(shù)層為0.4，“供不應(yīng)求”問題較為突出，但應(yīng)用層為1.3，存在一定程度的“供過于求”。脈脈發(fā)布的《人工智能頂尖人才挖獵指南2022》同樣顯示，人工智能領(lǐng)域人才供需比處于較低水平，語音識別、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺四個技術(shù)方向的人才供需比分別為0.49、0.49、0.48和0.38。

四是高學(xué)歷人才存量相對不足。

中國勞動和社會保障科學(xué)研究院發(fā)布的《中國人工智能人才發(fā)展報告（2022）》顯示，人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)人才存量數(shù)約為94.88萬人，其中本科學(xué)歷占68.2%，碩士學(xué)歷占9.3%，博士學(xué)歷僅占0.1%。我們在企業(yè)調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，除個別企業(yè)外，大部分企業(yè)中具有博士學(xué)位的員工占比極少，但研發(fā)部門的博士學(xué)歷占比大概在1%-2%。由于高學(xué)歷人才的培養(yǎng)周期長，企業(yè)短期用人缺口與較長人才培養(yǎng)周期存在較大矛盾，短期內(nèi)人才緊缺現(xiàn)象很難解決。同時，企業(yè)對于是否招聘博士實(shí)際上也面臨兩難。一方面企業(yè)需要高學(xué)歷人才充實(shí)研發(fā)力量，但博士人才存量有限。另一方面，博士的用人成本高，且應(yīng)屆博士工作兩年后的跳槽率較高，企業(yè)留人難。

五是應(yīng)屆生的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)難以滿足用人崗位的需求。

2023年10月，獵聘發(fā)布的《AIGC及其產(chǎn)業(yè)鏈人才需求大數(shù)據(jù)報告2023》顯示，產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)對求職者工作經(jīng)驗(yàn)的關(guān)注度越來越高。在各產(chǎn)業(yè)鏈對求職者工作年限的要求中，“3—5年工作經(jīng)驗(yàn)”均以超30%的比例居于首位。其中，基礎(chǔ)層為32.16%，模型層為41.25%，應(yīng)用層為33.59%。訪談時企業(yè)表示，由于技術(shù)競爭越來越激烈，用人單位最需要的是以解決問題為導(dǎo)向、具備業(yè)務(wù)理解與解決真實(shí)問題能力的復(fù)合型人才，但應(yīng)屆生具有深度項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的比例較少，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)不足。

六是行業(yè)資深人才和領(lǐng)軍人才不足。

如果將工作十年以上且具有副高及以上職稱的技術(shù)人才定義為產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人才，根據(jù)我們的抽樣估計，基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層的領(lǐng)軍人才占比分別為0.9%、1.6%、2.9%，尤其是基礎(chǔ)層企業(yè)（0.9%）的資深人才最為短缺。訪談時，相關(guān)企業(yè)的多位技術(shù)專家表示，全產(chǎn)業(yè)鏈的領(lǐng)軍人才均存在短缺，但在高端的人工智能芯片設(shè)計等領(lǐng)域最為嚴(yán)重，其次是算法模型領(lǐng)域。人工智能芯片設(shè)計，從業(yè)5年才算入門，10年以上只能算成熟人才，對領(lǐng)軍人才的要求更高。

七是對國際頂尖人才的吸引力仍有提升空間。

2024年，美國保爾森基金會下屬的麥克羅波洛智庫發(fā)布的一份《全球人工智能人才追蹤調(diào)查報告（2.0）》顯示，中國培養(yǎng)的人工智能學(xué)者較2019年有所提升，中國與美國的頂尖人才數(shù)量逐漸接近。報告還顯示，在中國畢業(yè)的人工智能相關(guān)專業(yè)學(xué)者，有90%會留在國內(nèi)。但在美國讀博士研究生的學(xué)者，接近80%會留美工作，美國仍然是頂級人工智能人才的首選工作目的地，并且美國擁有全球60%的頂級人工智能機(jī)構(gòu)。中國對國際人才的吸引力仍有提升空間。

二、人工智能人才培養(yǎng)模式存在的問題

2018年4月，教育部制定《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》。2019年，教育部將人工智能正式列入新增審批專業(yè)本科名單，也將人工智能技術(shù)服務(wù)納入高等職業(yè)教育專業(yè)目錄。截至2023年，全國有440所高校建立了人工智能本科專業(yè)，1016所職業(yè)院校備案了人工智能技術(shù)服務(wù)（應(yīng)用）專業(yè)。

當(dāng)前，高校承擔(dān)著人工智能人才培養(yǎng)的關(guān)鍵職責(zé)，企業(yè)同樣做出了重要貢獻(xiàn)。毋庸置疑，近年來，中國人工智能人才培養(yǎng)的數(shù)量和質(zhì)量得到顯著提升。但現(xiàn)存模式仍然存在三方面問題。

首先，高校模式的核心困境是教學(xué)與實(shí)踐脫節(jié)。

當(dāng)前，高校主要采用“新增人工智能專業(yè)”“在原有專業(yè)中新增人工智能培養(yǎng)方向”以及“重組原有專業(yè)設(shè)立人工智能學(xué)院”三種模式。對高校調(diào)研發(fā)現(xiàn)，高校缺少科研領(lǐng)軍人才，專業(yè)設(shè)置、課程建設(shè)經(jīng)驗(yàn)、人才培養(yǎng)等不能根據(jù)發(fā)展需要及時調(diào)整，難以緊跟技術(shù)前沿、缺少優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)集、算力和設(shè)備支持、以及缺少與行業(yè)的交流機(jī)會等。教師們普遍反映，人工智能需要實(shí)踐教學(xué)，但學(xué)校機(jī)房的算力難以滿足大模型的教學(xué)和訓(xùn)練需求。與企業(yè)合作可以一定程度上緩解算力的限制，但較為成熟且具有一定規(guī)模的企業(yè)數(shù)量有限，產(chǎn)教實(shí)訓(xùn)資源不足，這就導(dǎo)致人才培養(yǎng)“重理論、輕實(shí)踐”，“重研究、輕應(yīng)用”。特別的，在芯片設(shè)計領(lǐng)域，目前還沒有專門的人工智能芯片設(shè)計專業(yè)，傳統(tǒng)的集成電路設(shè)計專業(yè)培養(yǎng)的應(yīng)屆人才逐年遞增，但高校教學(xué)存在“重設(shè)計，輕制造”的問題，學(xué)生畢業(yè)后不能直接滿足企業(yè)的研發(fā)生產(chǎn)需求。而職業(yè)院校在師資力量、課程設(shè)置、設(shè)備資源、實(shí)訓(xùn)資源等方面的條件相對更差。上述問題共同造成人才培養(yǎng)的教學(xué)與實(shí)踐脫節(jié)，進(jìn)一步限制了人才培養(yǎng)質(zhì)量的快速躍升。

其次，企業(yè)模式存在的問題是對人才的培養(yǎng)缺乏體系化、系統(tǒng)化和可持續(xù)性。

領(lǐng)軍企業(yè)擁有豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)、算力資源和應(yīng)用場景，也為人才培養(yǎng)做出了重要貢獻(xiàn)。訪談發(fā)現(xiàn)，企業(yè)參與人工智能人才培養(yǎng)主要采用以下形式：一是為全行業(yè)提供開源開放平臺（如百度飛槳平臺、騰訊云社區(qū)、CSDN 人工智能社區(qū)），二是依托賽事開展實(shí)踐實(shí)訓(xùn)競技，三是面對業(yè)內(nèi)新人和在校生開展短期集訓(xùn)，四是舉辦大型論壇或閉門技術(shù)交流會，五是依托企業(yè)自身的人才培養(yǎng)體系，六是參與人才標(biāo)準(zhǔn)的制定和認(rèn)證，七是為行業(yè)、高校提供實(shí)踐資源、師資培訓(xùn)、教材資料、配套設(shè)施等服務(wù)。但是，企業(yè)的人才培養(yǎng)模式更側(cè)重于滿足企業(yè)自身、某個項(xiàng)目的需求或開闊員工視野，培訓(xùn)周期短、課程建設(shè)和培訓(xùn)體系碎片化、模塊化，缺少連貫性和可持續(xù)性。

最后，部分企業(yè)的用人需求難以觸達(dá)高校。

調(diào)研中，部分“瞪羚”“專精特新”“隱形冠軍”等科技型中小企業(yè)反饋，高校一般愿意與頭部大企業(yè)合作，中小型科技企業(yè)有用人需求，在細(xì)分領(lǐng)域也具有較強(qiáng)的技術(shù)優(yōu)勢和專家資源，也愿意參與校企合作，提供實(shí)訓(xùn)平臺。但由于企業(yè)的規(guī)模相對較小，且本身處于尚未盈利的高速成長期，難以直接向高校提供資金支持和承諾就業(yè)指標(biāo)，所以，企業(yè)擁有的技術(shù)資源、實(shí)訓(xùn)資源、行業(yè)交流機(jī)會和人才培養(yǎng)需求都難以觸達(dá)高校。

三、政策建議

第一，打造服務(wù)國家戰(zhàn)略的多層次人工智能人才培養(yǎng)體系。

一是建議教育部門設(shè)立聯(lián)系全國高校和領(lǐng)軍企業(yè)的人工智能教學(xué)指導(dǎo)委員會，立足國際前沿和國內(nèi)實(shí)際產(chǎn)業(yè)需求，在保障院系特色和自主權(quán)的基礎(chǔ)上，推進(jìn)全國各級高校、科研院所的學(xué)位設(shè)置、學(xué)科設(shè)置和課程設(shè)置，統(tǒng)籌人工智能人才分層分類培養(yǎng)。二是相關(guān)部委協(xié)同成立“人工智能人才培養(yǎng)專家委員會”，成員要囊括監(jiān)管、高校、業(yè)界，明確培養(yǎng)體系和標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，發(fā)揮人工智能學(xué)科專家和產(chǎn)業(yè)專家在多層次人工智能人才培養(yǎng)體系中的引領(lǐng)作用。三是相關(guān)部委牽頭聯(lián)合重點(diǎn)企業(yè)及高校，成立國家級人工智能產(chǎn)業(yè)促進(jìn)平臺，可以借鑒日本VLSI、美國SRC聯(lián)合研發(fā)計劃等成功經(jīng)驗(yàn)，開展人工智能產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)人才培養(yǎng)和技術(shù)攻關(guān)。

第二，強(qiáng)化高等院校對人工智能人才培養(yǎng)的支撐作用。

一是對各院校結(jié)合自身人才培養(yǎng)目標(biāo)及學(xué)科優(yōu)勢、構(gòu)建與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展相匹配的課程體系，并對重點(diǎn)高校聚焦人工智能領(lǐng)域前沿重大問題與關(guān)鍵核心技術(shù)開展集中攻關(guān)作出統(tǒng)籌，聚合優(yōu)質(zhì)資源，有針對性地重點(diǎn)培養(yǎng)服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的高層次人才。二是重點(diǎn)加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施和交叉微專業(yè)建設(shè)?；A(chǔ)設(shè)施方面的重點(diǎn)在于加強(qiáng)和優(yōu)化高校的算力資源配置，處理好通用算力與智能算力的比例、自建算力與云算力的關(guān)系。交叉微專業(yè)設(shè)置方面要強(qiáng)調(diào)人工智能人才在關(guān)鍵橫向領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)意識，創(chuàng)新多學(xué)科合作育人模式。三是針對半導(dǎo)體細(xì)分領(lǐng)域加大投入力度，緊跟芯片設(shè)計和制造前沿技術(shù)，有針對性的培養(yǎng)一批潛在的高層次人才。四是改革人才評價機(jī)制，推進(jìn)人才發(fā)展治理體系與治理能力現(xiàn)代化，為培養(yǎng)高級研發(fā)人才進(jìn)行顛覆性技術(shù)創(chuàng)新提供制度保障，也為吸引留學(xué)博士歸國創(chuàng)造良好的學(xué)術(shù)生態(tài)。

第三，構(gòu)建政產(chǎn)學(xué)研一體化的人工智能人才培養(yǎng)生態(tài)。

一是加強(qiáng)政、校、企溝通，特別是瞄準(zhǔn)在產(chǎn)業(yè)鏈細(xì)分環(huán)節(jié)具有技術(shù)優(yōu)勢的專精特新企業(yè)的人才需求，打造與區(qū)域創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈分工協(xié)同相對應(yīng)的人才資源流動、共享格局。二是建立人才培養(yǎng)目標(biāo)動態(tài)調(diào)整機(jī)制和校企師資互動機(jī)制，校企協(xié)同課程研發(fā)、實(shí)訓(xùn)基地建設(shè)、工學(xué)交替、委托和定向培養(yǎng)等，開展人工智能產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)人才聯(lián)合培養(yǎng)和技術(shù)攻關(guān)。三是政府牽頭聯(lián)合頭部企業(yè)及優(yōu)勢高校推動成立國家級人工智能產(chǎn)教融合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，并在高校設(shè)立分部，把先進(jìn)的科研設(shè)施變成人才培養(yǎng)平臺，推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中各環(huán)節(jié)的企業(yè)合作，以適應(yīng)應(yīng)用場景的成熟育人體系帶動人工智能科教融合、產(chǎn)教融合教育生態(tài)的系統(tǒng)創(chuàng)新。

（本文僅代表作者個人觀點(diǎn)）