黄奇帆：未来10年，中国最稀缺的20类核心人才

当前，人工智能发展已告别单点技术突破阶段，迈入全要素重构的新时期。AI 竞争不再单纯比拼算力、模型或数据等单一指标，而是转向全方位、体系化的综合实力较量。

未来人工智能竞争，表面是模型、算力、数据、应用和能源的角逐，本质则是人才组合、组织能力和生态治理的博弈。谁能率先形成跨学科、跨行业、跨组织、跨制度的人才协同体系，谁就能将技术优势转化为产业优势与发展优势。

为此，需建立“五环协同”人才组合体系，覆盖五大发展环节，囊括 20 类核心人才，完整打通从原始创新到安全治理的全产业链条。

黄奇帆
重庆市原市长
中国国家创新与发展战略研究会学术委员会常务副主席

第一环：人工智能创新发展，需要研发型人才群

第一环聚焦从 0 到 1 的原始创新，旨在破解底层技术跟随模仿的困境。该环节依靠五类研发型人才夯实技术根基，决定人工智能长期发展的能力边界：

• 基础理论与算法科学家：主攻智能底层原理，突破智能涌现、因果推理等核心难题，摆脱堆算力、堆数据的低效内卷；
• 大模型与多模态模型专家：负责算法落地，搭建可迭代、可部署的各类智能模型底座；
• 数据与知识工程人才：梳理异构产业数据，搭建适配模型学习的标准化知识体系；
• 智能算力与系统工程人才：保障大模型训练、推理全流程稳定运行，实现技术从实验室走向规模化应用；
• AI 安全与评测科学家：提前防范模型幻觉、对抗攻击等风险，确保技术创新与安全管控同步推进。

这五类人才构成人工智能创新发展的研发型基石，支撑 AI 从科学原理走向模型能力，从实验突破走向系统能力。

第二环：人工智能转化落地，需要工程化与场景化人才群

当前人工智能发展的最大瓶颈并非模型技术，而是技术与产业场景的脱节。第二环聚焦从 1 到 N 的规模化落地，依托五类工程化与场景化人才，打通技术到产业的“最后一公里”：

• 行业领域专家：作为需求定义者，立足制造、金融、医疗等细分行业真实痛点，避免 AI 技术脱离实际业务；
• AI 产品经理与解决方案架构师：将行业需求转化为标准化智能工作流，让模型能力贴合业务实际；
• 软件工程与平台工程人才：实现 AI 系统稳定运维、弹性扩容，让演示级技术变为企业可用的成熟系统；
• 流程再造与组织变革人才：重构企业工作流程与岗位体系，释放 AI 系统性生产力；
• 用户体验与人机交互人才：优化人机协作模式，兼顾智能效率与人工判断力，规避高风险场景下机器决策隐患。

这五类人才决定了人工智能能否从模型能力有效转化为场景价值。

第三环：人工智能孵化成长，需要产业化与资本化人才群

技术落地后，需要完整生态支撑企业成长与产业集聚。第三环依托四类产业化与资本化人才，推动 AI 项目从小众应用走向规模化产业集群：

• AI 创业者与技术企业家：整合技术、资本、市场资源，打造适配 AI 行业规律的可持续商业模式；
• 产业投资与耐心资本人才：立足 AI 行业长周期、高投入的特点，提供长期资金支持，遏制行业资本泡沫；
• 孵化器与产业园区运营人才：转变招商逻辑，从土地招商转向场景、数据、生态招商，为科创企业提供全链条配套服务；
• 市场拓展与生态合作人才：串联上下游产业链，推动 AI 方案跨行业复制，构建共生共赢的产业生态。

这四类人才决定了人工智能能否从场景价值成长为企业价值、平台价值和产业价值。

第四环：人工智能驾驭运用，需要组织化与教育型人才群

人工智能最终要服务全社会，而非局限于技术从业者。第四环聚焦 AI 全民普及，依靠三类组织化与教育型人才，实现 AI 工具从试点应用走向全员赋能：

• AI 原生管理者与首席 AI 官：立足企业战略，统筹 AI 布局、成本管控与风险防控，破解企业 AI 应用冷热不均的难题；
• 提示工程与智能体编排人才：优化人机协作模式，让普通员工高效调度智能体完成工作，实现传统岗位智能化升级；
• 全民 AI 素养与教育培训人才：搭建分层分类培训体系，针对管理者、从业者、普通公众定制差异化课程，构建覆盖全人群的终身学习体系，全面提升社会整体 AI 应用能力。

这三类人才决定了人工智能能否从企业试点走向组织普及，从少数人会用走向全社会通用。

第五环：人工智能生态保障，需要治理型人才群

技术创新行稳致远，离不开完善的治理体系保驾护航。第五环聚焦 AI 全链条风险防控，依托三类治理型人才，平衡创新发展与安全合规的关系：

• 法律合规与知识产权人才：前置介入 AI 研发全流程，厘清数据版权、模型输出责任、跨境数据流动等法律难题；
• 网络安全与隐私保护人才：筑牢全链路安全屏障，防范数据投毒、深度伪造、模型窃取等网络攻击；
• 伦理治理与公共政策人才：制定行业标准与问责机制，在效率与公平、开放与自主之间寻找平衡点，构建可信、可控、可追责的 AI 发展环境。

这三类人才决定了人工智能能否形成可信、可控、安全、可持续的发展环境。

结语：从“岗位集合”走向“任务共同体”

以上 20 类人才仅是基础分类，关键在于如何组织。人工智能项目最忌讳“人才都有，但彼此不说同一种语言”：科学家追求指标，工程师关注稳定，业务专家强调规则，管理者要求收益，法务关注风险，用户关心易用，投资者关注增长。若缺乏协同机制，人才越多，沟通成本越高。

因此，人工智能人才体系建设必须从“岗位集合”走向“任务共同体”。在人工智能时代，单打独斗的天才人才红利正在消退，体系化的人才组合能力已成为核心竞争力。只有构建覆盖创新、转化、孵化、应用、治理全链条的五环人才体系，兼顾技术突破、产业落地、全民应用与安全管控，才能推动我国人工智能产业高质量发展，为发展新质生产力、推进中国式现代化筑牢坚实的人才根基。