AI跨界发展，人才需求能否跟上

2月18日，上海，工程师在训练人形机器人采集信息。日前，上海首座人形机器人量产工厂——智元新创技术有限公司一期工厂实现大规模量产。目前，这家企业共推出了5款机器人，涵盖交互、重载搬运、数据采集、科研和工厂作业等多个领域。视觉中国供图

中青报·中青网记者 孟佩佩

小时候对声音敏感的赖锘林，能够分辨出不同家人的钥匙声和脚步声。工作后，他获得了一个很酷的称呼——“噪音猎手”。只不过这一次靠的不再是耳朵，而是AI技术。基于他们的努力，“穿梭”在不同声学场景和终端设备上的声音变得更加清晰。

当ChatGPT走进大众视野时，当时读大四的赵梓合觉得“机会来了”：现有算法已具备理解人类意图的基础能力，AI技术与心理学的结合或许可以为医生打造一款心理诊疗辅助工具。如今，由他们研发的产品以桌面摆件的形态，出现在了广州、深圳一些医院的诊室。在患者求诊过程中，这个不起眼的小摆件通过自主分析、判断，将量化的患者情绪数据实时呈现在医生面前。

春节联欢晚会上的人形机器人扭起了秧歌，越来越多的人开始沉浸在与DeepSeek对话中……AI正逐渐渗透到各行各业。智联招聘2月17日发布的《2025年春招市场行情周报》显示，与机器人等AI技术发展密切相关的行业岗位招聘需求走高，AI发展对信息技术产业的提振效果开始显现，产业链相关行业人才市场呈现好态势。

年轻人在AI跨界发展中能找到哪些可能性？AI人才的培养能否跟上？

　　AI跨界带来无限可能

赖锘林是腾讯天籁实验室“噪音猎手”团队成员之一。他们通过采集各种环境中的噪音样本，进行训练和分析，最终将这些噪音从用户的语音中实时消除。

他告诉记者，在噪音处理的过程中，团队面临的较大挑战之一是如何处理突发噪音和复杂场景中的噪音。“传统的降噪技术往往只能处理稳定的噪音，而对于拍手、放杯子等突发噪音则无能为力。比如出现混响现象，在空旷的房间里拍一下手，会有声音的反射，如果房间里开了空调，还会混入空调运行的声音等。”

他们采集了大量不同环境下的各类噪音，建立了一个包含超过300种噪声的数据库来对降噪模型进行训练，通过AI模型识别和分离出有用的语音信号，确保用户能够清晰地听到对方的声音。

研发过程中，赖诺林也遇到过一些不好处理的场景。他举例说，在学校里，学生们齐声朗读的声音会被降噪模型误认为是噪声而消除，“但通过AI模型，现在可以支持整个班级一起朗读的声音被拾取了，而上课过程中学生动一下桌椅、翻一下书和老师讲课的声音，都可以被精准‘剔除’”。

赵梓合本科毕业于沈阳航空航天大学的飞行器动力工程专业，他在大学时参加的机器人竞赛中逐步学习了机器感知算法。后来，赵梓合把研究方向缩小在心理诊疗上。他笑称，最初调研时，他曾伪装成患者，观察医生与病人之间的每一次对话和诊疗全过程。他发现，传统心理治疗受限于工作强度、经验差异等问题，每天接待大量患者，有的患者情绪起伏大时，还会影响医生的诊疗过程。于是，他想打造一款心理治疗量化辅助工具——辅助医生作出更加准确、快捷的临床治疗方案的“情绪智能体”。

“在AI具备理解人的意图的基础能力时，如果为它添加更多模态和不同的传感器，再进行一些特殊训练，从逻辑上讲，这样的设备就可以像医生和朋友一样解决人的心理诉求问题。”在赵梓合看来，从技术角度分析，这个方向可行。

不过，他也坦言，他们调研发现，在ChatGPT技术成熟之前，行业普遍认为AI与心理诊疗的结合还“躺”在课题中，几乎无法落地。转机出现在2023年下半年，部分医生开始主动关注AI应用的价值。他向医生了解得知，“有患者在诊疗过程中告诉医生，自己在通过与ChatGPT聊天缓解焦虑，这促使医生重新评估技术的可能性”。

借着这股东风，他们成立了“边缘创智”团队开启研发，还得到了深圳科创学院发起人、院长李泽湘的天使投资，入孵深圳科创学院。不久前，团队还获得了奇绩创坛创始人兼CEO陆奇的第二笔投资，并联合香港科技大学（广州）的深度交叉智能实验室，与深圳、广州等地的医院开展合作。

“医疗领域对AI心理治疗的态度很积极，我们也计划开展更多临床合作，与疼痛科、肿瘤科等科室合作，探索慢性病患者的心理干预。”赵梓合告诉记者，他们也希望拓展更多场景，帮助基层医疗筛查潜在精神健康问题。

新一轮AI热潮袭来，我国的AI公司尤其是创业型AI公司在全球竞争中寻找到了新机遇。在上海零号湾创业投资有限公司总经理张志刚看来，不只是DeepSeek公司，我国许多AI公司同样在资源有限的情况下在各自不同领域精益化发展，“他们通过不断的算法优化和应用场景迭代，建立了技术、产业和应用之间高效率的配合，让高高在上的科技成果落地成为现实”。

　　技术在产业中快速迭代，加强自主学习是关键

春节前夕，黄铄宁高兴地晒出了刚刚获得的“人工智能训练师”高级工职业技能等级证书。

在ChatGPT等生成式AI技术引发全球关注时，她也敏锐地意识到这项技术蕴藏的潜力，开始尝试在自己从事的投资行业中进行应用，“AI让我们能够实现许多传统机器无法完成的任务，比如在投资分析中，可以帮助我们快速生成报告，甚至预测市场趋势”。

在参加培训考试时，黄铄宁发现，同她一起参加考试的人大多来自IT行业，“但AI的应用远不止于此，AI训练师的职责是将AI技术与具体业务场景结合，帮助企业实现智能化转型，而AI的价值在于解决实际问题，而不仅是技术本身”。

在暨南大学数字创新与公共传播研究中心研究员赵罗希看来，新技术不仅改变了传统行业格局，更为创新思维提供了广阔的舞台，职业多样性的增加更是有目共睹。“人工智能训练师、大数据工程技术人员等新职业都得到了人力资源和社会保障部的认可，这为求职者提供了更多的选择和发展方向。”

当AI“跨界”来到各行各业，产业不断向新发展。东北大学机器人科学与工程学院副院长贾子熙观察到，以医疗产业为例，目前国外已经研发出一些AI辅助医疗大模型，我国也有相应辅助软件的研发，用大模型帮助医生处理病患诊疗的数据，“这个大模型学习了医生的诊断逻辑，但现在的大模型有时也会出现‘幻觉’，可以作为辅助工具，最后还是要由人决定”。

“大模型的研发门槛非常高，需要投入大量资金和人力。更多的走出高校的AI人才需要懂得大模型的原理逻辑，在此基础上拓展更多应用场景，针对不同场景作定制化研发。”贾子熙认为，人工智能尤其是大模型，可以通过向不同行业的垂直渗透，带来更为繁荣的就业市场。

不过，近年来，新技术尤其是AI的发展，“对就业机会创造更多还是替代更多”的话题也被广泛讨论。赵罗希认为，新技术在带来机遇的同时也伴随着挑战，如对部分传统行业的就业挤压等，“这需要个体上更积极的学习心态、社会上更科学的终身学习体系、制度上更完善的就业和保障体系，但只要我们秉持积极心态，采取积极措施，这些问题都是可以解决的”。

“AI技术的应用门槛将会变得越来越低，大量现有技术人才可以通过主动自我学习转化为AI应用人才。”张志刚的另一个身份是上海交通大学副教授，他认为，AI技术的发展对高校人才培养提出了新的挑战，“AI技术在产业里的迭代速度会越来越快，传统的学制和教材编写、教学计划标准化人才培养的体系已经很难培养出高水平的AI人才。高校和教师要真正参与到AI行业发展中，才有可能培养高水平人才。在人才培养的过程中，也需要与行业协同，与技术发展同步”。在他看来，另一方面，大多数人也可以依赖AI技术的发展及公开的学习通道进行主动学习，成为AI人才。

来源：中国青年报