冯雷老师：以Deepseek为例，看AI领域特殊人才挖掘培育

引言

在全球人工智能技术竞争白热化的背景下，年轻人才已成为科技创新的核心驱动力。DeepSeek作为中国AI领域的新锐力量，其由应届毕业生主导的百人团队在两年内实现技术突破，以超低算力训练出比肩GPT-4的大模型，这一案例为破解我国AI领域“青年人才挖掘难、培养周期长”的困局提供了鲜活样本。本文从组织模式、培养机制、生态建设三大维度展开分析，提出系统性建议。

1.评价体系僵化：过度依赖论文与资历

高校科研考核仍偏重SCI论文数量，而DeepSeek案例显示，工程化能力（如模型压缩、硬件适配）才是产业核心需求。某985高校AI实验室统计显示，60%博士生未接触过实际工业场景，导致产学研严重脱节。

2. 培养模式单一：学科壁垒抑制跨界创新

现行教育体系下，算法、硬件、产品等专业分立，而DeepSeek-V3的成功恰恰依赖于软硬件协同能力——其成员需同时理解transformer架构与CUDA编程。某头部企业调研指出，具备跨领域能力的AI工程师缺口高达80%。

3. 激励机制错位：短期考核压制长期投入

多数机构沿用“KPI逐月考核”模式，但大模型研发需持续数年周期。DeepSeek则采用“里程碑式奖励”，允许团队在6-12个月内无成果汇报压力，这种容忍失败的机制为其技术突破提供了关键保障。

4.教育体系滞后

现有的教育体系在AI领域的教育和培养方面还存在一定的滞后性，难以满足产业快速发展的需求。高校课程更新缓慢，AI相关专业的招生和毕业生培养相对滞后，导致市场人才短缺。

当前的AI技术人才培养还处于初级阶段，课程创新未能满足AI时代的需要。课程体系中缺乏对AI技术、工匠精神和思想政治课程的融合，专业课程体系发展受限，教材的二次开发和利用不足。

5.实践能力培养不足

教学与产业实践脱节，课程体系和教学内容设计不合理，导致学生实践能力未能得到培养。高校缺乏统一的教材和教学标准，技术设施与师资力量较为薄弱。

校企合作力度不够，政府部门交流合作也较为薄弱，这制约了中国人工智能技术和产品开发的发展潜力和竞争实力。

二、对策建议

1. 构建能力导向的“数字人才画像”体系

（1）政策层面：推动教育部、科技部联合制定《AI人才能力认证标准》，将工程实践（如Kaggle竞赛成绩）、开源项目贡献等纳入高校推免评价指标。

（2）企业实践：推广DeepSeek“48小时极限挑战”模式，通过开放数据集与算力平台，在全国高校开展算法实战选拔。

2. 创新“产学研用”深度耦合的培养范式

（1）平台建设：借鉴九三学社浙江省委会“九三创吧”经验，由政府牵头设立AI青年创新基金，资助企业-高校联合课题（如“低算力模型优化”）。

（2）课程改革：在清北等高校试点“双导师制”，企业工程师与教授共同指导学位论文，要求课题必须解决产业实际问题。

3.打造“宽容失败”的创新生态

（1）金融支持：建议国资委设立AI长周期投资基金，对青年团队给予5年起投期限，打破“2年见效”的VC惯例。

（2）文化塑造：通过九三学社“青年科学沙龙”等平台，推广DeepSeek“创新英雄榜”案例，表彰具有突破性但未商业化的技术探索。

三、DeepSeek人才战略的核心突破要点

1.颠覆性选拔机制：以潜力定义人才标准

DeepSeek创始人明确提出“经验非必需，能力即通行证”的理念，核心算法岗应届生占比超70%。其团队中既有清华孙景翔（博士生期间主导3D生成项目），也有非顶尖高校但算法竞赛获奖的“草根”成员。这种选拔机制打破了传统“唯学历论”和“履历优先”的桎梏，通过高强度技术测试与创造力评估，精准识别潜力人才。

2. 动态化组织模式：扁平架构激发创新势能

团队内部实行“兴趣导向型小组制”，允许成员自主组建研究单元，例如200人协作完成DeepSeek-V3论文时，算法组与硬件组深度融合，通过软硬件协同设计将训练成本降至行业平均值的1/5。这种去中心化管理模式，使年轻人才的创意能快速转化为技术成果，形成“小团队作战、大兵团协同”的独特优势[]。

3. 生态化培养体系：产学研用闭环加速成长

DeepSeek与清华、北大等高校建立联合实验室，将产业需求前置到学术研究中。例如，浙大计算机系学生通过参与企业项目，在半年内掌握大模型蒸馏技术并应用于实际产品。同时，公司内部设置“算力配额激励”，优秀成员可获得额外GPU资源支持个人探索性研究，实现“技术迭代”与“人才成长”的双向促进。

四、DeepSeek在AI领域的人才挖掘培育实践

1.DeepSeek在AI领域的人才选拔机制具体是如何操作的？

（1）多维度评估：DeepSeek在人才选拔过程中，对非计算机专业背景但对AI有热情的候选人采取了多种评估和选择方式。这表明公司不仅看重候选人的专业技能，还注重其对AI领域的兴趣和潜力。

（2）高薪挖角策略：为了吸引顶尖科技人才，DeepSeek采取了高薪挖角策略。这一策略不仅能够吸引行业内的优秀人才，还能提升公司的整体技术水平。

（3）本土人才优先：DeepSeek更加注重本土人才的培养和选拔，团队成员多由本土Top高校的应届毕业生组成。这种做法有助于保持团队的创新活力和灵活性。

（4）热爱与潜力导向：DeepSeek在招聘时，特别强调对技术有极致热情的年轻人，摒弃过度依赖经验的用人规则。公司通过严苛的标准筛选高潜人才，确保团队成员具备强大的创新能力和潜力。

（5）扁平化管理：公司实行扁平化管理，打破层级壁垒，鼓励协作共赢，提供无限算力支持，激发员工的创新潜能。这种管理模式有助于提高团队的效率和创新能力。

（6）能力优先：在招聘策略中，DeepSeek特别强调应聘者需要具备扎实的编程能力、优秀的设计能力和代码品味。此外，公司还注重应聘者对主流开源软件的深入了解，并愿意为这些开源项目做出贡献。

（7）自学成才者的机会：DeepSeek鼓励员工通过自学进入AI领域，尤其是那些在ACM/ICPC等国际大学生程序设计竞赛中表现出色的选手。这种做法不仅拓宽了人才来源，还促进了团队的多元化。

（8）资源与空间的支持：公司为研究人员提供无限算力支持，专注于技术本身，推动技术生态发展，形成技术理想主义文化。这种支持方式有助于激发员工的创新潜力。

2.DeepSeek如何通过扁平化管理模式激发团队创新？

DeepSeek通过扁平化管理模式激发团队创新，具体体现在以下几个方面：

（1）打破层级壁垒：DeepSeek的团队没有传统企业中森严的层级结构，而是采用灵活而高效的小组模式。团队成员按照目标组成灵活小组，组内成员之间没有固定的分工和严格的上下级关系，每个人都能充分发挥自己的专长，最擅长的部分。这种模式使得团队成员之间的沟通更加顺畅，信息传递迅速，增强了团队的沟通效率和协作能力。

（2）鼓励自由讨论和创新：在DeepSeek，团队成员可以自由地分享自己的想法和观点，没有任何限制。这种开放的环境鼓励了团队成员之间的思想碰撞，促进了创新思维的产生。例如，当遇到问题时，团队成员会迅速聚集在一起，热烈讨论，各抒己见，共同寻找解决方案。

（3）减少内耗，提高效率：扁平化管理减少了内部的层级和管理链条，避免了资源的浪费和内耗。这种管理方式不仅提高了工作效率，还激发了员工的创新潜能。通过减少不必要的管理层级，DeepSeek能够更快地做出决策，迅速响应市场变化。

（4）营造创新文化：DeepSeek的扁平化管理模式是其创新文化的重要体现。这种文化鼓励团队成员积极参与到项目的讨论和决策中，充分发挥主观能动性。团队成员之间相互支持、相互协作，共同为团队的目标而努力。这种合作共赢的氛围不仅提高了团队的工作效率，还增强了团队的凝聚力和战斗力。

（5）淡化职级，鼓励自由创新：DeepSeek的创始人梁文锋坚持“看能力，不看经验”的理念，吸引了大量年轻高潜人才。在管理上，他推行扁平化管理，淡化职级，鼓励自由讨论和创新。成员依兴趣选择研究方向并自由组队，这种灵活的组织结构使得团队内部协作高效，分工明确。

（6）提供充足的资源支持：DeepSeek为员工提供充足的算力资源和资金支持，鼓励他们提出有潜力的思路并进行尝试研究。这种资源上的支持使得员工能够自由发挥潜能，进行创新实验。

3.DeepSeek如何通过扁平化管理模式激发团队创新？

DeepSeek与高校合作的具体案例和成效主要体现在以下几个方面：

（1）前沿技术研究项目：DeepSeek与高校合作开展前沿技术研究项目，为学生提供实践机会，让他们参与到实际的AI研发工作中。这种合作不仅帮助学生积累了宝贵的实践经验，还培养了一批优秀的AI人才。

（2）多模态融合技术研究：在研究新型的多模态融合技术方面，DeepSeek与某知名科研机构合作，共同攻克了技术难题。这一合作不仅推动了技术的发展，还为DeepSeek在模型开发中提供了重要的技术支持。

（3）开源模型的应用：DeepSeek的开源模型（如DeepSeek-V3）被纳入浙江大学等高校的人工智能通识课程，推动了AI教育的普及。这不仅提升了学生的AI知识水平，还促进了AI技术的广泛应用。

（4）教育赋能计划：DeepSeek向全球高校开放了7B模型的免费研究授权，并配套课程与实验案例（如“用DeepSeek复现经典NLP论文”），进一步推动了AI教育的发展。

（5）跨学科融合：通过与高校的合作，DeepSeek促进了跨学科融合的发展。例如，在智能客服领域，高校可以与DeepSeek团队合作，优化对话系统，实现自然流畅的人机对话，提供个性化的服务体验。

（6）智能制造领域：在智能制造领域，高校可以与DeepSeek团队合作，优化生产流程，提高产品质量和生产效率。

（7）金融领域：在金融领域，高校可以与DeepSeek团队合作，共同分析海量数据，预测潜在风险，帮助金融机构制定科学合理的决策。

结语

DeepSeek的实践印证了“年轻人+新机制=颠覆式创新”的可行性。建议以“能力动态评估、资源精准配置、生态持续赋能”为主线，构建适应AI时代的青年人才培养体系。九三学社等民主党派可发挥科技界别优势，推动设立“AI青年人才特区”，在政策试点、资源对接、国际交流等方面形成示范效应，为我国抢占人工智能战略制高点注入新生代力量。