人才是AI長遠發展的基礎。中國AI人才數量全球領先，但缺口仍達500萬之多，其中既懂技術又通曉產業的複合型人才尤其缺乏。面向未來AI產業發展需求，我們既要培養具備扎實的數學、電腦科學和演算法理論基礎的AI技術領軍者，也要培養具備實踐經驗和解決實際問題能力的應用型人才。

今年中國兩會期間，無論是新聞發佈會、代表委員通道還是分組討論會上，人工智慧都是熱點話題。中國政府工作報告起草組成員、國務院研究室副主任陳昌盛表示，今年報告提出持續推進“人工智慧+”行動，就是要抓住這次人工智慧技術突破的機遇，使中國的數字技術與製造優勢、市場規模優勢充分結合，推動人工智慧大模型的廣泛應用，努力推動人工智慧真正能夠賦能千行百業、走進千家萬戶。

自2024年開展“人工智慧+”行動以來，中國人工智能產業跑出了“加速度”。據最新數據，現在每5個中國人中就有一人使用生成式AI。通過技術融合與產業創新，AI不僅重塑了傳統產業，催生了新業態、新模式，還優化了資源配置，提升了生產效率。可以說，AI正在重構我們的生活方式，正成為推動中國新質生產力形成的關鍵力量。

業界普遍認為，中國在AI賽道上具有獨特優勢：十億數字用戶的海量數據可為AI所用，日益完善的資訊通信基礎設施為智能化提供強大支撐，豐富的應用場景為AI迭代升級提供了“試驗田”，龐大的工程師隊伍奠定了人才基礎。同時我們也要清醒地認識到，在關鍵技術、人才培養、應用場景拓展等方面，中國AI領域還有一些亟待解決的問題。

算力、演算法和數據是AI的三大基石，共同構成了AI技術發展的底層支撐。近年來，中國自主研發的AI晶片進步巨大，但在制程工藝、晶片架構和演算法優化方面，距離世界頂級水準仍有差距；在基礎理論研究方面尚顯不足，原創性成果較少；雖然擁有豐富的數據資源，但大量資訊還需經清洗和標注才能轉化為可用數據。

這些問題涉及產學研多個方面，破題之策也須從產學研協同創新切入，也就是要從傳統的“課題攻關”轉變為“生態共建”，打破院校、企業壁壘，實現資源的互補和融通，加速技術的轉化和應用，形成開放、共用、協同的生態系統。如深圳通過“龍頭企業牽頭+中小企業參與+科研機構支撐”牽引科研資源聯合攻關，中關村AI創新走廊借頂尖學府力量培育上百家初創AI企業，都是產學研協同創新的有益探索。

人才是AI長遠發展的基礎。中國AI人才數量全球領先，但缺口仍達500萬之多，其中既懂技術又通曉產業的複合型人才尤其缺乏。面向未來AI產業發展需求，我們既要培養具備扎實的數學、電腦科學和演算法理論基礎的AI技術領軍者，也要培養具備實踐經驗和解決實際問題能力的應用型人才。

與AlphaGo時代相比，如今的AI不再是玩具和演示品，而是在與具體場景的結合中創造價值——AI視覺檢測提高汽車零部件缺陷識別準確率，AI智慧社區提高群眾辦事滿意度，AI輔助診斷提升醫生閱片效率，AI無人機實現釐米級精准播種……未來，我們要進一步鼓勵各行各業接入AI，開腦洞、出奇招，讓高大上的實驗室成果落地生根，為高質量發展注入澎湃動能。

大力發展AI，不僅是中國技術進步的必然選擇，更是提高發展品質、保障國家安全的重大戰略。我們期盼AI成為推動中國經濟騰飛、社會躍遷的強大引擎，為美好未來書寫無限可能。

來源：科技日報