随着新一代信息技术与实体经济的深度融合，人工智能（AI）已成为驱动城市创新、重塑产业格局的核心引擎，人才竞争也随之进入白热化阶段。作为粤港澳大湾区的两大核心城市，广州和深圳在AI产业发展中均占据重要地位，但其人才战略与需求结构呈现出显著差异。本文通过抓取2025年智联招聘公开招聘数据，构建了广州、深圳AI职位的分析样本，尝试探讨广深AI人才需求的四大核心内容：空间集聚格局、核心人才画像、城市引才模式以及战略启示，为全面理解广深在AI领域的差异化竞争优势与协同发展潜力提供实证参考。此外，需要说明的是，本研究存在一定局限：一是对人才需求的动态演化过程揭示不足；二是招聘平台在不同城市的使用偏好不同，因此数据样本可能略带平台偏差。尽管存在上述局限，但本研究提供了街区级空间视角分析城市AI人才需求结构的实证思路。未来研究，可引入面板数据进行纵向追踪，并结合企业工商、专利等多源信息进行交叉验证。或采用对企业和人才的深度访谈等质性方法，将有助于弥补深层机制上的不足，从而获得更全面、更立体的认知。
广深双城AI人才需求的空间集聚格局
（一）深圳以南山区为核心，形成单中心集聚
深圳的AI劳动需求呈现高度的向心力，绝大部分职位集中于南山区，尤其是以高新科技园为中心的粤海街道，主要功能定位是技术研发与原始创新。这里汇聚了众多科技巨头总部与研发中心，形成了技术研发极核。这种“单极化”的空间格局，反映了深圳将创新资源高度集中于核心区域，以期在尖端技术领域，实现重点突破的城市战略。南山区的AI岗位不仅数量多，且薪酬水平高，与其功能定位高度一致。具体地，粤海街道是毫无争议的核心，目前AI职位数量是第二名桃源街道的近5倍。龙岗区的坂田街道，形成了另一个小规模的技术集聚点。这种集聚格局，印证了其“高精尖”精英引才模式，及将最优资源投入到最小的地理单元，以求最高的创新密度。
（二）广州以天河、海珠为支撑，形成双核区域
与深圳不同，广州的AI劳动需求呈现“双核驱动”的格局，主要功能定位是商业应用、产业融合、创新孵化。天河区，作为广州的中央商务区（CBD），凭借其密集的金融、商贸企业总部，催生了大量AI与产业结合的应用型需求。海珠区，特别是以琶洲人工智能与数字经济试验区为代表，则承载了更多的创新孵化与新兴业态探索功能。这种“CBD应用+试验区创新”的空间形态，使得广州的AI产业发展更具韧性和多元性，形成了以市场应用为导向的、多点支撑的产业生态。具体地，天河区的冼村街道和海珠区的琶洲街道共同构成了广州AI发展的“双子星”，分别代表了“商业应用”和“创新试验”两大方向，二者职位数量非常接近。此外，如天河区的石牌、黄埔区的联和等也形成了有力的次级节点，这种多核心、网络化的空间格局，为不同类型、不同发展阶段的AI企业提供了多样化的区位选择，是其“金字塔”人才生态在空间上的直观投射。
广深双城AI核心人才画像
（一）学历：深圳偏好高学历，广州结构更均衡
学历结构是人才画像的核心维度，直接反映了岗位对理论深度的要求。深圳对高学历人才的偏好极其显著，其硕士及以上学历需求量占总需求较高。这表明深圳的AI岗位更侧重于需要深厚数理基础和前沿理论知识的算法研发与模型创新。相比之下，广州的学历结构则更为均衡和务实。其本科生需求占据绝对主力，构成了产业的厚实中坚。值得关注的是，广州为大专学历的应用型、技能型人才提供的岗位机会，体现了其在AI技术实施、运维和推广等环节的广泛布局，人才结构的包容性更强。
（二）经验：深圳渴求资深专家，广州倚重成熟工程师
从工作经验要求来看，两市均以“3-5年”为最主要的需求群体，但对高端人才的渴求程度分野明显。深圳对“10年以上工作经验”的战略级专家的需求量是广州的3倍，这清晰地反映了深圳拥有更多需要资深专家来架构和引领的重大、复杂技术项目，与其“技术攻关”的定位相符。广州的需求则更集中于“3-5年”经验的成熟工程师。这批人才是将技术转化为成熟产品和解决方案的核心力量，是推动AI商业化落地的主力军，验证了广州在产业应用端的深厚根基。
（三）职位：深圳聚焦研发前端，广州覆盖应用全链条
通过对职位名称的文本分析，我们可以更直观地看到两市的功能分工。深圳的职位热词高度集中于“算法工程师”、 “数据科学家”、 “研究员”、 “大模型”等，是典型的价值链上游、研发前端的角色。广州的职位类型则显著多元化，除了算法岗，大量的“AI产品经理”、 “项目经理”、 “解决方案顾问”、 “技术支持工程师”等职位是其突出特征。这些角色是连接技术与市场的桥梁与纽带，其密集出现，标志着广州的AI产业已深度进入商业化、市场化和全链条发展阶段。
深圳高精尖聚才与广州金字塔生态的引才模式
基于上述多维度分析结果，可以清晰地归纳出广深两市迥异的AI引才模式。深圳的“高精尖”精英引才模式，其核心逻辑是以最高的资源密度，吸引全球最顶尖的人才，在关键技术领域形成突破。就如同一个强大的“磁极”，吸引的是高学历、高经验、高薪酬的人才，通过打造一支精锐的“研发突击队”，服务于其建设“全球科技创新中心”的城市战略。如前文所述，深圳的AI岗位高度集中于南山科技园，对硕士以上学历、十年以上经验的资深专家需求旺盛，职位热词聚焦于“算法”、“研究员”、“大模型”等价值链上游环节。市政府近年发布的《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方案》等系列政策，明确提出要加强领军人才引进，聚焦AI基础理论与核心算法突破。这为“高精尖”模式提供了清晰的战略指引。深圳拥有华为、腾讯、大疆等全栈能力突出的科技巨头。这些“龙头企业”在AI芯片、底层框架、具身智能等前沿领域的布局，天然地产生了对顶尖研发人才的巨大“虹吸效应”，是“高精尖”模式最坚实的产业基础。
广州的“金字塔”生态构建模式，其核心逻辑是构建一个层次分明、结构稳固、功能完备的产业人才生态系统。此模式追求的并非单一维度的高度，而是整个生态的健康与可持续性。从技能型人才，到应用型工程师，再到复合型领军人才，学历结构更为均衡，共同支撑起AI技术与千行百业的深度融合，服务于其建设“国际商贸中心”和“产业应用枢纽”的城市战略。《广州市促进人工智能产业链高质量发展行动方案》等政策，强调“应用驱动”，聚焦“造车健城”等优势赛道。通过开放海量应用场景，为构建“金字塔”式的多层次人才结构创造了丰富的市场需求。这种“场景驱动”的特性，决定了其AI发展路径必然走向与实体经济的深度融合，从而需要大量能够连接技术与市场的“主力军”和“工程师”，构筑起“金字塔”模式厚实的塔身和塔基。
未来趋势与深圳启示
面对全球AI竞争的日趋激烈以及技术与产业融合的不断深化，广深双城基于自身引才模式，呈现出不同的发展趋势，为城市人才战略带来一些启示。
（一）深圳正从吸引精英迈向构筑创新生态
深圳的“高精尖”模式使其在AI基础研究和前沿技术探索上占据先机，这种领先优势将吸引更多全球顶尖人才和资本的聚集。深圳致力于构筑一个能让顶尖人才的智慧“开枝散叶”的“创新雨林”生态，这就意味着不仅要引才，更要通过设立天使与创投基金、开放城市应用场景、构建灵活的产学研转化机制等方式，支持顶尖人才在深圳将技术成果转化为产品、创办公司，从而在“高精尖”之下，衍生出一片由高科技创业公司组成的茂密“灌木丛”，实现从“引才”到“产才”的深度融合。
（二）广州正从AI应用高地迈向行业标准的引领者
广州的“金字塔”模式使其在AI商业化应用和产业赋能方面优势显著，随着AI技术应用的深化，广州将在智能汽车、智慧金融、智慧医疗等领域形成一批具有全国影响力的解决方案，应成为行业标准的定义者。通过在优势应用领域率先探索出成熟的商业模式和技术规范，并将其提炼成行业标准向外输出。为此，广州需在其“金字塔”的塔尖部分，更精准地引进一批既懂技术、又懂行业的复合型领军人才，来引领这场从“应用”到“引领”的战略跃迁。
（三）政府如何精准“补位”以优化人才结构
一是启动“AI转化人才”专项培育计划。市场上产品经理、方案顾问等转化型人才供给不足，使得研发成果难以高效落地。为解决这一问题，政府可以推动“AI+行业”应用硕士项目，联合本地高校与龙头企业，开设智能制造、金融科技、智慧医疗等方向的交叉学科硕士课程，培养懂技术、懂行业、懂市场的复合型转化人才。同时，对企业内部开展的AI产品经理、解决方案架构师等岗位培训和认证提供资金补贴，激励企业自我培养人才。通过举办“技术转化”场景大赛，提供真实城市管理或公共服务问题场景，奖励能够将前沿AI技术落地的团队，重点发掘和表彰转化人才。
二是搭建供需精准匹配的公共服务平台。中小企业难以接触到大厂溢出的技术和人才，信息不对称导致资源配置效率低下。政府可以牵头建立大湾区AI人才与项目流转平台，线上发布大公司休眠技术和中小企业项目需求，并利用AI算法进行双向精准匹配。设立“AI人才共享”试点基金，允许经验丰富的资深工程师作为“共享员工”，在不离开大厂的情况下，为多家企业提供技术指导，政府提供部分薪酬补贴。
三是优化人才生存发展环境。高生活成本尤其是房价，使得技能型和应用型人才难以引入和留存，导致产业基础脆弱。政府可以扩大人才安居房覆盖范围，将申请门槛下调至拥有3-5年经验的骨干工程师和关键技术人员，并增加非核心区房源供给。同时针对从事AI技术支持、测试、运维等岗位的青年人才，发放差异化的租房与生活补贴，依据工龄和技能等级进行挂钩。
展望未来，广深双城若能突破壁垒，实现创新链与产业链的深度融合，将塑造大湾区在全球AI产业中的核心地位。对深圳而言，正视并解决人才结构内部失衡问题，并通过政府精准“补位”政策加以引导，将是其从“科技重镇”迈向“全能型创新策源地”的关键一步。
