黃奇帆： 未來 10 年，中國最稀缺的 20 類核心人才

作者：黃奇帆

來源：大眾日報

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

當下人工智能發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、數據等單一技術指標，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、數據、應用和能源的競爭，本質上是人才組合、組織能力和生態治理的競爭。誰能率先形成跨學科、跨行業、跨組織、跨制度的人才協同體系，誰就能把技術優勢轉化為產業優勢、治理優勢和發展優勢。

要建立“五環協同”人才組合體系，覆蓋五大發展環節，囊括 20 類核心人才，完整打通人工智能從原始創新到安全治理的全產業鏈條。

01

第一環

人工智能創新發展，

需要研發型人才群

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

基礎理論與算法科學家主攻智能底層原理，突破智能涌現、因果推理等核心難題，擺脫堆算力、堆數據的低效內卷；大模型與多模態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；數據與知識工程人才梳理異構產業數據，搭建適配模型學習的標準化知識體系；智能算力與系統工程人才保障大模型訓練、推理全流程穩定運行，實現技術從實驗室走向規模化應用；AI 安全與評測科學家提前防范模型幻覺、對抗攻擊等風險，讓技術創新與安全管控同步推進。

這五類人才構成人工智能創新發展的研發型人才群，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能力。

02

第二環：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展瓶頸并非模型技術，而是技術與產業場景脫節。第二環聚焦從 1 到 N 的規模化落地，依托五類工程化與場景化人才，打通技術到產業的“最后一公里”。

行業領域專家作為需求定義者，立足制造、金融、醫療等細分行業真實痛點，避免 AI 技術脫離實際業務；AI 產品經理與解決方案架構師將行業需求轉化為標準化智能工作流，讓模型能力貼合業務實際；軟件工程與平臺工程人才實現 AI 系統穩定運維、彈性擴容，讓演示級技術變為企業可用的成熟系統;流程再造與組織變革人才重構企業工作流程與崗位體系，釋放 AI 系統性生產力；用戶體驗與人機交互人才優化人機協作模式，兼顧智能效率與人工判斷力，規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：人工智能孵化成長

需要產業化與資本化人才群

技術落地之后，需要完整生態支撐企業成長與產業集聚，第三環依托四類產業化與資本化人才，推動 AI 項目從小眾應用走向規模化產業集群。

AI 創業者與技術企業家整合技術、資本、市場資源，打造適配 AI 行業規律的可持續商業模式；產業投資與耐心資本人才立足 AI 行業長周期、高投入的特點，提供長期資金支持，遏制行業資本泡沫；孵化器與產業園區運營人才轉變招商邏輯，從土地招商轉向場景、數據、生態招商，為科創企業提供全鏈條配套服務；市場拓展與生態合作人才串聯上下游產業鏈，推動 AI 方案跨行業復制，構建共生共贏的產業生態。

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

04

第四環：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者。第四環聚焦 AI 全民普及，依靠三類組織化與教育型人才，實現 AI 工具從試點應用走向全員賦能。

AI 原生管理者與首席 AI 官立足企業戰略，統籌 AI 布局、成本管控與風險防控，破解企業 AI 應用冷熱不均的難題；提示工程與智能體編排人才優化人機協作模式，讓普通員工高效調度智能體完成工作，完成傳統崗位智能化升級；全民 AI 素養與教育培訓人才搭建分層分類培訓體系，針對管理者、從業者、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試點走向組織普及，從少數人會用走向全社會通用。

05

第五環：人工智能生態保障

需要治理型人才群

技術創新行穩致遠，離不開完善的治理體系保駕護航。第五環聚焦 AI 全鏈條風險防控，依托三類治理型人才，平衡創新發展與安全合規的關系。

法律合規與知識產權人才前置介入AI研發全流程，厘清數據版權、模型輸出責任、跨境數據流動等法律難題;網絡安全與隱私保護人才筑牢全鏈路安全屏障，防范數據投毒、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 發展環境。

這三類人才，決定人工智能能不能形成可信、可控、安全、可持續的發展環境。

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，工程師關注穩定，業務專家強調規則，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。只有構建覆蓋創新、轉化、孵化、應用、治理全鏈條的五環人才體系，兼顧技術突破、產業落地、全民應用與安全管控，才能推動我國人工智能產業高質量發展，為發展新質生產力、推進中國式現代化筑牢堅實的人才根基。

THE END