人工智能时代，我们需要什么样的人才？

5月13日，人才助力国有企业科技创新提质增效对话活动在济南举行。来自产业一线、高等院校与科技企业的代表围坐而论，面对“人工智能+”行动纵深推进的现实，一个共识愈发清晰：人工智能不是简单的工具叠加，而是一场关乎管理范式与组织形态的系统性革命。

在这场革命中，人才是核心变量。浪潮集团总工程师肖雪向参会嘉宾抛出一个核心问题：我们究竟需要怎样的人才，才能托举起这场波澜壮阔的智能变革？

在深开鸿的操作系统开发实践中，答案指向了三类关键人才——工程型人才、复合型人才和生态型人才。“不只是我们，应该说面向现在所有的企业，都很紧缺三类人才。”深开鸿人才教育生态总经理汤浩竹指出。其中，工程型人才是技术转化的基石，他们不仅要懂算法与系统架构，更要能将代码转化为可落地的产品；复合型人才则是场景落地的“桥梁”，他们既精通行业知识与数据逻辑，又能将AI技术与产业需求深度融合；生态型人才更像“连接器”，能整合产学研资源协同攻关，推动形成开放共赢的创新共同体。这三类人才构成了人工智能时代的“能力金字塔”，缺一不可。

高校作为人才供给端，正在加速重构培养体系，打破传统办学模式的围墙。山东大学工程训练中心主任宋锐介绍，学校通过与浪潮集团共建人工智能学院、与山东高速共建交通学院、与山东能源集团共建未来技术学院，让企业从“用人方”前置为“共建方”，也让企业在人才选拔中拥有“优先权”。在专业设置上，不仅新增人工智能、机器人工程等新工科专业，更通过“微专业”灵活响应技术变革，当大模型技术爆发时，相关课程能迅速进入教学体系。

课程体系也在经历深层重构。一方面夯实AI通识教育，另一方面推动AI与传统学科深度交叉，如物理、材料与控制学科与人工智能融合，形成立体培养格局。更具颠覆性的是实践路径：不再仅仅是学生去企业实习，而是把企业请到高校来，共建研发与教学实践平台，聘请企业大咖共同指导学生，让学生在校内就能接触真实产业环境。“我们不再把企业仅仅当作实习基地，而是把产业需求直接引入培养全过程，这种转变让毕业生从校园到企业的适应期大幅缩短。”宋锐说。

然而，人才走出校门，并不意味着就能自然产生价值。人工智能的落地不是单纯的技术问题，而是组织与人的系统性变革。

据阿里云政企“人工智能+”资深专家程隆观察，AI技术以周或月为单位迭代，传统“战略规划—立项—建设”的长周期模式根本跟不上节奏。他建议企业在全员范围普及AI工具使用，从研发人员的代码辅助工具到业务人员的智能助理，推动全员拥抱AI。同时，摒弃庞大架构，选取有成熟数据条件的场景“小步快跑”，在落地中迭代，在迭代中培养人。

南航数智科技有限公司人工智能总监李文彬则用一个历史隐喻提醒在场者：“19世纪美国纺织厂把蒸汽机换成电动机后，生产率却在长达30年里没有显著提升，根源在于组织方式和生产体系仍停留在蒸汽时代。”他指出，如今，AI落地的难点往往不在模型本身，而在于业务流程与组织方式没有跟上。未来真正有价值的人才，不是单纯的算法专家，而是能把AI与业务融合起来的人。“AI人员的产业化，业务人员的AI化”，这才是破局之道。

在煤矿智能化等复杂工业领域，这种变革更为深刻，也更为艰难。中国工程院院士、中国煤炭科工集团首席科学家王国法坦言，智能采矿等新专业师资匮乏、教材不成熟，高校培养周期较长，第一批本科毕业生毕业后直接到一线的人数极少，“靠学校培养人才，周期太长”。

破解之道在于“科技—教育—人才”一体化推进：企业通过承担智能化创新项目，在实战中培养高层次人才；同时开展全员通识培训与岗位实操训练，让一线职工掌握智能化技术。王国法特别强调，产业转型面临认知统一难、复杂场景落地难、人才匮乏三大挑战，其中，认识是最根本的阻力。“这是一场必须依靠‘一把手工程’推动的变革。”王国法强调，从线性发展模式转向数据驱动的指数型增长，需要企业领导者坚定推进认知革新与组织重构。

（大众新闻记者 赵雅南 张锡坤 毕胜）