只有構建覆蓋創(chuàng)新、轉化、孵化、應用、治理全鏈條的五環(huán)人才體系，兼顧技術突破、產業(yè)落地、全民應用與安全管控，才能推動我國人工智能產業(yè)高質量發(fā)展，為發(fā)展新質生產力、推進中國式現(xiàn)代化筑牢堅實的人才根基。

來源：大眾日報

當下人工智能發(fā)展已經告別單點技術突破階段，邁入全要素重構的全新時期，AI 競爭不再單純比拼算力、模型、數(shù)據(jù)等單一技術指標，而是轉向全方位、體系化的綜合實力較量。

未來人工智能競爭，表面上是模型、算力、數(shù)據(jù)、應用和能源的競爭，本質上是人才組合、組織能力和生態(tài)治理的競爭。誰能率先形成跨學科、跨行業(yè)、跨組織、跨制度的人才協(xié)同體系，誰就能把技術優(yōu)勢轉化為產業(yè)優(yōu)勢、治理優(yōu)勢和發(fā)展優(yōu)勢。

要建立“五環(huán)協(xié)同”人才組合體系，覆蓋五大發(fā)展環(huán)節(jié)，囊括 20 類核心人才，完整打通人工智能從原始創(chuàng)新到安全治理的全產業(yè)鏈條。

01

第一環(huán)：人工智能創(chuàng)新發(fā)展，

需要研發(fā)型人才群

第一環(huán)聚焦從 0 到 1 的原始創(chuàng)新，破解人工智能底層技術跟隨模仿的困境，依靠五類研發(fā)型人才夯實技術根基，決定人工智能長期發(fā)展的能力邊界。

基礎理論與算法科學家主攻智能底層原理，突破智能涌現(xiàn)、因果推理等核心難題，擺脫堆算力、堆數(shù)據(jù)的低效內卷；大模型與多模態(tài)模型專家負責算法落地，搭建可迭代、可部署的各類智能模型底座；數(shù)據(jù)與知識工程人才梳理異構產業(yè)數(shù)據(jù)，搭建適配模型學習的標準化知識體系；智能算力與系統(tǒng)工程人才保障大模型訓練、推理全流程穩(wěn)定運行，實現(xiàn)技術從實驗室走向規(guī)模化應用；AI 安全與評測科學家提前防范模型幻覺、對抗攻擊等風險，讓技術創(chuàng)新與安全管控同步推進。

這五類人才構成人工智能創(chuàng)新發(fā)展的研發(fā)型人才群，支撐人工智能從科學原理走向模型能力，從實驗突破走向系統(tǒng)能力。

02

第二環(huán)：人工智能轉化落地，

需要工程化與場景化人才群

當前人工智能最大發(fā)展瓶頸并非模型技術，而是技術與產業(yè)場景脫節(jié)。第二環(huán)聚焦從 1 到 N 的規(guī)模化落地，依托五類工程化與場景化人才，打通技術到產業(yè)的“最后一公里”。

行業(yè)領域專家作為需求定義者，立足制造、金融、醫(yī)療等細分行業(yè)真實痛點，避免 AI 技術脫離實際業(yè)務；AI 產品經理與解決方案架構師將行業(yè)需求轉化為標準化智能工作流，讓模型能力貼合業(yè)務實際；軟件工程與平臺工程人才實現(xiàn) AI 系統(tǒng)穩(wěn)定運維、彈性擴容，讓演示級技術變?yōu)槠髽I(yè)可用的成熟系統(tǒng)；流程再造與組織變革人才重構企業(yè)工作流程與崗位體系，釋放 AI 系統(tǒng)性生產力；用戶體驗與人機交互人才優(yōu)化人機協(xié)作模式，兼顧智能效率與人工判斷力，規(guī)避高風險場景下機器決策隱患。

這五類人才，決定人工智能能不能從模型能力轉化為場景價值。

03

第三環(huán)：人工智能孵化成長，

需要產業(yè)化與資本化人才群

技術落地之后，需要完整生態(tài)支撐企業(yè)成長與產業(yè)集聚，第三環(huán)依托四類產業(yè)化與資本化人才，推動 AI 項目從小眾應用走向規(guī)模化產業(yè)集群。

AI 創(chuàng)業(yè)者與技術企業(yè)家整合技術、資本、市場資源，打造適配 AI 行業(yè)規(guī)律的可持續(xù)商業(yè)模式；產業(yè)投資與耐心資本人才立足 AI 行業(yè)長周期、高投入的特點，提供長期資金支持，遏制行業(yè)資本泡沫；孵化器與產業(yè)園區(qū)運營人才轉變招商邏輯，從土地招商轉向場景、數(shù)據(jù)、生態(tài)招商，為科創(chuàng)企業(yè)提供全鏈條配套服務；市場拓展與生態(tài)合作人才串聯(lián)上下游產業(yè)鏈，推動 AI 方案跨行業(yè)復制，構建共生共贏的產業(yè)生態(tài)。

這四類人才，決定人工智能能不能從場景價值成長為企業(yè)價值、平臺價值和產業(yè)價值。

04

第四環(huán)：人工智能駕馭運用，

需要組織化與教育型人才群

人工智能最終要服務全社會，而非局限于技術從業(yè)者。第四環(huán)聚焦 AI 全民普及，依靠三類組織化與教育型人才，實現(xiàn) AI 工具從試點應用走向全員賦能。

AI 原生管理者與首席 AI 官立足企業(yè)戰(zhàn)略，統(tǒng)籌 AI 布局、成本管控與風險防控，破解企業(yè) AI 應用冷熱不均的難題；提示工程與智能體編排人才優(yōu)化人機協(xié)作模式，讓普通員工高效調度智能體完成工作，完成傳統(tǒng)崗位智能化升級；全民 AI 素養(yǎng)與教育培訓人才搭建分層分類培訓體系，針對管理者、從業(yè)者、普通公眾定制差異化課程，構建覆蓋全人群的終身學習體系，全面提升社會整體 AI 應用能力。

這三類人才，決定人工智能能不能從企業(yè)試點走向組織普及，從少數(shù)人會用走向全社會通用。

05

第五環(huán)：人工智能生態(tài)保障，

需要治理型人才群

技術創(chuàng)新行穩(wěn)致遠，離不開完善的治理體系保駕護航。第五環(huán)聚焦 AI 全鏈條風險防控，依托三類治理型人才，平衡創(chuàng)新發(fā)展與安全合規(guī)的關系。

法律合規(guī)與知識產權人才前置介入AI研發(fā)全流程，厘清數(shù)據(jù)版權、模型輸出責任、跨境數(shù)據(jù)流動等法律難題；網絡安全與隱私保護人才筑牢全鏈路安全屏障，防范數(shù)據(jù)投毒、深度偽造、模型竊取等網絡攻擊；倫理治理與公共政策人才制定行業(yè)標準與問責機制，在效率與公平、開放與自主之間尋找平衡點，構建可信、可控、可追責的 AI 發(fā)展環(huán)境。

這三類人才，決定人工智能能不能形成可信、可控、安全、可持續(xù)的發(fā)展環(huán)境。

以上 20 類人才只是基礎分類，關鍵在于如何組織。

人工智能項目最忌諱“人才都有，但彼此不說同一種語言”：科學家追求指標，工程師關注穩(wěn)定，業(yè)務專家強調規(guī)則，管理者要求收益，法務關注風險，用戶關心易用，投資者關注增長。如果沒有協(xié)同機制，人才越多，溝通成本越高。因此，人工智能人才體系建設，必須從“崗位集合”走向“任務共同體”。

人工智能時代，單打獨斗的天才人才紅利正在消退，體系化的人才組合能力成為核心競爭力。只有構建覆蓋創(chuàng)新、轉化、孵化、應用、治理全鏈條的五環(huán)人才體系，兼顧技術突破、產業(yè)落地、全民應用與安全管控，才能推動我國人工智能產業(yè)高質量發(fā)展，為發(fā)展新質生產力、推進中國式現(xiàn)代化筑牢堅實的人才根基。

杰克?韋爾奇說： “你可以拒絕學習，但你的競爭對手不會！”

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