产学研协同发力 破解人工智能人才短缺难题
（来源：经济日报）
转自：经济日报
最近，人工智能领域的好消息接连不断。在2026中关村论坛年会上，全球适配芯片种类最多的人工智能系统软件栈——众智Flag OS2.0正式亮相；紧接着，第139届广交会上，人工智能主题展厅和创新产品又成了全球客商关注的焦点。这一系列动态背后，是中国AI产业蓬勃发展的缩影：年均复合增长率高达32.1%，产业规模逼近6000亿元，相关企业数量超过4700家。一个鲜明的趋势是，跨界融合在加深，技术迭代在提速，产学研之间的联动也在加速。从核心技术的自主突破，到创新成果的规模化落地，每一个维度的进展，其实都在检验着我们前沿科技人才的培养成色与自主创新的真实水平。
说到底，以科技创新支撑国家战略，关键中的关键，还是人才。面对新一轮科技革命与产业变革的浪潮，高素质的人工智能人才，已经成为全球战略竞争的核心资源。然而，现实情况却不容乐观。数据显示，我国各层次AI人才缺口超过500万，供求比例达到了惊人的1:10。其中，基础层的领军人才和既懂技术又懂产业的复合型应用人才，缺口尤为突出，这已成为制约产业向更高层次发展的关键瓶颈。形势逼人，人才培养模式的深层次变革，已经刻不容缓。
放眼全球，主要科技强国在AI人才培养上各有高招。美国依托其强大的市场核心，形成了“高校-企业-资本市场”环环相扣的协同生态，经典的“斯坦福-硅谷”模式便是代表；英国则以国家平台为牵引，构建起高校、城市与产业深度融合的跨学科培养体系。与这些模式相比，我国在培养AI人才方面，拥有独特的体制优势——能够集中力量，整合全国最优质的教育资源和产业资源，为人才成长提供极为广阔的实践场景和发展空间。这是我们的底牌，更是发力点。
那么，如何深化人工智能领域人才的产学研协同培养？核心路径在于完善政策体系、强化机制保障，推动各方力量真正深度融合，从而补齐高端人才短缺、技能结构错配的短板，最终构建起能够“自主造血”的可持续人才供给体系。具体来看，可以从以下几个方向重点突破。
强化顶层设计，健全跨部门协同推进机制
首要任务是打破壁垒，形成合力。需要统筹教育、科技、工信等关键部门的资源，改变过去人才培育政策“条块分割”的局面，并引导各地政府进行合理布局。应制定专门的人工智能人才培养专项规划，明确从基础研究到工程应用等不同层次人才的分类培养要求，实现产业需求与高校培养计划之间的精准对接。目标是构建“高校+企业+研究院”三位一体的教育创新联合体，通过持续优化，让行业的人才结构和创新生态进入良性循环。
深化校企融合，构建全链条协同育人体系
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。必须促进教育链、人才链、产业链、创新链的深度融合，形成一批可复制、可推广、理论与实践贯通的人才培养方案。关键机制在于推动高校与企业共建现代产业学院、联合实验室，并持续扩大专业学位硕士、博士的招生规模。一个重要的改革方向是，将企业的真实实践项目纳入教学和学位论文评价体系，这不仅能促进科研成果高效转化，更能为发展新质生产力注入源源不断的创新动能。
加强国际交流，培育国际化人工智能人才
在自主创新的同时，绝不能闭门造车。应支持高校与国外知名院校、领先企业开展联合培养和科研合作，精准引进国际先进的培养理念和优质资源。鼓励有条件的机构设立海外研发和人才培养基地，主动打造全球优秀人工智能人才库。同时，积极搭建高水平的国际学术交流平台，推动我国AI人才与国际同行深度对话，这不仅是技术提升的途径，更是提升产业国际话语权的战略需要，为我国抢占未来科技与产业制高点提供支撑。
改革评价体系，树立正确人才观念
最后，指挥棒的问题至关重要。必须坚决破除“唯论文、唯职称”的传统评价倾向，建立以创新能力、实际贡献为核心的人才评价新体系。同时，要完善技能人才的评价制度，将产教融合的实际成效纳入高校的绩效考核和企业的社会责任评价中。通过不断提高技能型人才的社会地位和待遇，才能吸引更多有志青年积极投身于人工智能这一充满希望的产业，形乘人才辈出的良好局面。
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