产业观察：AI产业上演“抢人大战” 人才培养如何大步跟上？

　　近月来，中国科技企业圈热点不断。前脚，百度、阿里、讯飞等多家老牌互联网公司高调投入大语言模型赛道；后脚，光年之外、深言科技、百川智能等初创公司也相继宣布获得亿级资金支持……

　　这场面向“通用人工智能”的产业新热潮，也引爆了新一轮的“抢人大战”。高端人才薪资水涨船高，人工智能领域的人才供给和市场需求之间的结构性矛盾也日益凸显。面对产业“高歌猛进”，我国在人工智能人才培养方面的短板应如何补齐？

　　博士年薪百万 高端人才“抢手”

　　“每天各种新闻和论文都刷不完，都快没时间读书了。”一位从事AI研究的行业人士感慨道。当前，国内众多互联网企业、创业企业在大模型领域加快布局，他所在的公司也不例外。

　　今年4月，随着所在公司正式组建了新的大模型团队，他也顺势从原先的语音团队“改行”成为了大模型团队的一员。团队的持续扩张是这几个月来公司最大的变化，“工位快不够用了”。

　　在这一轮大模型热潮中，人才稀缺问题首当其冲。《麻省理工科技评论》认为，在以人才、数据、资本和硬件为四大因素的人工智能生态系统中，人才的重要性是最为突出的。“他们是算法和硬件创新的主要推动力，并且从长远看，人才比数据更重要。”

　　作为飞速发展的新兴领域，我国人工智能人才缺口一直存在。猎聘报告显示，人工智能人才的紧缺程度持续高于互联网总体水平，尤其是在2020年后呈现迅速上升态势。

　　此番“大模型”产业竞争的打响，更是将这种人才供需矛盾推至了风口浪尖。重金揽才的广告层出不穷，相互挖角的情形也屡见不鲜，“动不动一个团队就被挖走了”令不少公司深感无奈，有项目甚至打出了“实习薪资不设上限”的宣传口号。

　　业内人士透露，中美两国真正有过大模型研发经验的人非常少，“加起来也就百十号人”，而这些人当前都面临科技大厂和创业公司的追捧，“工资开得非常高”。

　　欧盟科学院院士、中国人工智能学会名誉副理事长、电子科技大学讲席教授任福继对人民网记者表示：“整体而言，人工智能行业的人才需求不会出现颠覆式变化。但与GPT紧密相关的预训练模型、对话机器人、AIGC等领域将出现人才缺口。”

　　湖南大学信息科学与工程学院博士生导师张大方表示，“当前的AI大模型本质上仍然是一种软件，遵从软件生命周期原则，前期开发人才需求量较大，应用人才需求量较小。但在软件成熟定型获得市场认可后，中后期应用人才需求量会显著上升，而开发人才需求量会逐步回落。未来，能‘用好大模型’的应用人才将大有用武之地，其薪酬也会水涨船高。”

　　拔尖领军人才稀缺 人才结构尚需完善

　　在人才争夺战愈演愈烈之时，ChatGPT团队也成为各方争相对标的“梦之队”。根据OpenAI官网公开的数据统计，为ChatGPT项目做出贡献的人员共87人。这个不足百人的团队平均年龄仅32岁，绝大多数拥有名校学历，以及全球知名企业工作经历，本、硕、博人数相对均衡，几乎各占三分之一。其显著的共同特征是 “年纪很轻”“背景豪华”“聚焦技术”“积累深厚”和“崇尚创业”。

　　浙江大学中国科教战略研究院课题组2022年发布的一份报告显示，在AI领域，美国无论是科研人才还是产业人才，基础人才还是拔尖人才数量上全面占据领先优势，中国的优秀人才密集分布在高校和科研机构，产业界人才缺口较大。

　　任福继分析，中国拥有庞大的人口和庞大的教育系统，但在高端人才培养上相对滞后。此外，中国企业和人才更侧重考虑商业与应用，在底层技术、原始创新方面仍存在不足。

　　脉脉数据显示，国内人工智能行业算法方向人才招聘难度最大，热度最高，在最难招的前十名岗位中占据7席。近九成算法工程师需要硕博学历。

　　而从供给来看，本科人才是主体，占比62.7%，其次是硕士，占比22.1%。人才供给量最大的是双一流高校，专业领域主要分布在计算机科学与技术、电子信息、大数据工程、信息与通信工程等专业。

　　“ChatGPT的出现，并不是人工智能研究方向上有多大的改变，实际上是人工智能几大技术发展交融的结果。”英国皇家工程院院士、欧洲科学院院士、香港科技大学首席副校长郭毅可告诉人民网记者，这意味着未来对人工智能人才的要求更加全面，更需要有精深的技术造诣、深厚的数理人文基础的复合型人才。

　　校企联合、注重交叉 打造AI人才培养高地

　　多位专家学者指出，当前我国高校的AI人才培养面临两大突出问题：一是高端人才稀缺，二是人才培养与产业应用脱节。

　　为此，高校正在不断完善人工智能学科建设。据了解，自2017年北京航空航天大学设立全国首个人工智能专业、中国科学院大学新设立人工智能技术学院以来，人工智能专业人才培养的步伐逐步加快。目前已有超过400所高校开办了人工智能本科专业，越来越多的高校将相关学科建设列为重要任务。

　　新学院、新专业，学科建设仍在起步阶段，AI人才培养模式也在不断探索中。

　　清华大学“姚班”的全英文课程，“智班”的AI+X交叉项目；北京大学“图灵”班的数理优势；中国科技大学“所系结合”的办学模式……高校依托各自的既有优势，在人工智能人才培养方面形成了的不同特色。

　　在课程设置上，高校正逐步凝练一套适应学科发展的教学体系。北京航空航天大学人工智能研究院副教授季梦奇介绍，北航设置了人工智能本科专业，教学体系强调“智能理论+共性技术+重大系统平台”相结合，与其他专业相比，更注重数学基础和学科交叉。他还经常鼓励学生参加各种比赛，以培养他们实际解决问题的能力。

　　中国科学院自动化研究所研究员曾毅表示，人工智能科学体系不仅与自然科学有关，还与人文科学、社会科学紧密相关。未来人工智能人才的培养还需要加强伦理、法律等方面的课程和实践。

　　校企联合共同提高AI人才质量，也已逐渐成为高校和企业的共识。近年来，校企双方通过共建校企联合研发中心、校企联合实验室等，让教学内容可以紧跟产业一线的同时，也能更有针对性地为企业培养具有实战经验的人才。头部企业陆续与多所高校开展深度合作，比如百度，目前其已与全国100多所高校联合进行人才培养。

　　在郭毅可看来，人才的“多样性”非常重要。他表示，没有必要为人才实施一种标准，而是要让各种各样的人才自由地发挥他们自身的才华。“如果大家都学习一种模式，那就难以培养出很好的人才团队。”