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推动AI人才高质量聚集
时间: 2026-03-13 07:54 浏览次数:
推动AI人才高质量聚集

  近来,在全球人工智能竞争升级的背景下,我国在人工智能人才供给、政策动员与平台化组织等方面取得令人瞩目的阶段性进展。

  一方面,我国人工智能人才规模与结构优势初步确立。我国人工智能核心产业人才规模2024年突破50万人,目前,相关从业人员达150万人至200万人;“AI+行业”应用人才总量超800万人,形成了从基础研究、工程实现到行业应用较为完整的人才梯队。另一方面,地方政府普遍将这类人才作为战略投资,通过薪酬补贴、落户支持、科研资助与创业扶持等手段加速吸引人才。例如,上海浦东新区对这类人才及团队最高资助700万元、项目最高补贴1亿元;苏州、杭州对相关的高质量项目最高补贴1亿元,人才购房最高支持1000万元。此外,围绕AI关键技术资源供给的平台与机制已经成型,国家级大模型训练与验证平台已在北京海淀部署,智算规模已突破1万P。

  不过,人工智能人才的高质量聚集与创新产出仍面临一些结构性障碍。例如,地方引才长期以补贴、落户和资助为主,城市间同质化竞争加剧,人才在政策洼地间高频迁移,难以形成稳定的科研协作关系与长期产出机制。又如,人才政策仍以属地化管理为主,跨区域、跨部门的信息接口与协同机制薄弱,导致重复认定、资源割裂与配置低效,难以实现人才、任务与平台的精准匹配。因此,要抓住问题关键,以平台承载、任务牵引和柔性流动为核心,构建统一规则与机制,推动AI人才高质量聚集。

  建立国家级任务引擎与滚动任务清单制度。由国家技术平台会同重点区域节点,将重大科研与产业适配需求拆解为标准工作包,明确里程碑、验收口径、资源配给与成果归属规则,面向全国开放报名与协作编组。建立按任务优先级的队列调度与关键任务保障机制,确保算力与数据资源随任务精准匹配。

  完善平台主导的任务调度与执行协同机制。设立国家级统一任务调度中枢,负责任务撮合、人才编组、过程监测、验收结算与成果归档,与区域节点打通接口标准、权限控制与审计规则,形成跨区域可调用、可追溯、可复用的协作网络,减少重复建设与条块分割带来的资源空转。

  建立面向跨区域协作的柔性流动通道。对参与平台任务并通过考核的外部人才,推行一次认证、多地通行的白名单互认与协作信用档案,提供资源调用与快速接入的绿色通道。设置短期驻点与远程协作机制,在不改变人事关系前提下实现人才随任务流动、成果在地转化。(本文来源:经济日报 作者:张涛 丰超)

(责任编辑:武晓娟)


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