来源:市场资讯
(来源:澎湃新闻)
近年来,各个国家相继将人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)上升到国家战略高度,开始谋划与本国产业基础、发展格局和治理体系相适应的“破局之路”。在这场全球竞赛中,人才是赢得AI技术竞争的关键资源。在国家之间的AI人才竞争中,中国已超越美国,成为AI人才的最大产出国,几乎培养了全球一半的顶尖AI研究人员。2024年,长三角、京津冀、珠三角地区的AI骨干企业数量超全国总数的80%,产业集群效应明显,成为中国人工智能发展的重要区域引擎。
因此,本研究以长三角、京津冀、珠三角地区为例,对省级AI政策文本内容进行量化分析,识别AI人才政策目标和政策工具,并比较三大地区为实现不同AI人才政策目标采用政策工具组合的差异性。
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图1 中国长三角、京津冀、珠三角地区省级AI人才政策量化分析框架
表1 AI人才政策工具及具体含义
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政策目标
1.AI人才培养
运用集群分析识别出AI政策文本中与“人才培养”高关联度词条进行共现网络分析,AI政策文本中“人才培养”的核心枢纽词中,“共建”是绝对核心节点,体现政策强调多方协同培养,如校企共建基地、产学研联合实验室,反映AI人才培养的开放化趋势;“实训”、“实习”聚焦实践能力培养,政策高频关联企业实习、技能操作,凸显对应用型人才的重视;“产教”直接指向产业与教育融合,与“共建”“实习”形成三角强关联,是政策落地的关键路径。
次级枢纽词包括“骨干”“基地”“解决”“掌握”,这些词条构成政策骨架,连接理论(“学术”“理论”)与实践(“教”“产”)。“骨干”侧重培养行业领军人才,链接“高级”“中青年”;“基地”强调建设实体培养平台,与“实训”“学校”强互动;“解决”强化问题导向能力,关联“问题”“思维”;“掌握”注重技术实操能力,与“前沿”“学习”协同。
边缘节点中,理论型的“学术”、“理论”受政策弱关注;群体标签型的“研究生”、“中青年”作为培养对象被间接关联;基础能力型的“学习”、“思维”是支撑性概念,非政策焦点。
从政策结构特征来看:(1)“实践能力”主导网络,高Jaccard系数词集中于操作场景(“实训”“实习”“解决”),“学术”“理论”处于边缘,揭示政策轻理论重应用的倾向;(2)产教融合为中枢,“产教”—“共建”—“基地”形成核心三角,表明政策将校企合作视为人才培养主渠道;(3)人才定位分层清晰,高端有“骨干”“高级”(链接产业需求),中坚有“工程师”“中青年”(强调实战能力),基础有“学习”“思维”(隐性能力支撑)。
2.AI人才引进
同样地,运用集群分析识别出AI政策文本中与“人才引进”高关联度词条进行共现网络分析,AI政策文本中“人才引进”相关核心枢纽词表明,顶尖人才的引进主要依靠股权激励、生活保障等多重手段,其目的在于吸引国内紧缺的高层次人才。
次级枢纽词包括“评定”“纳入”词条。“评定”词条表明政策注重制定明确的评价标准和机制,对引进人才的水平、能力和贡献等进行综合评估,以此筛选出符合要求的优质人才,确保引进的人才能够真正满足国内或地区发展需求;“纳入”词条则显示政策倾向于将通过评定的顶尖人才纳入特定的人才体系或项目中,给予系统性的支持和培养,这样有利于对顶尖人才进行集中管理和资源调配。
边缘节点包括“全球青年”“数字产业”“企业引进”词条,表明政策对全球青年人才的引进、数字产业的人才需求以及企业作为引才主体的作用关注不足,缺乏具体的政策部署,实施力度较小。
从政策结构特征来看,AI“人才引进”政策主要采用“双轨并行”引智模式。刚性引进通过高成本投入积极争夺成熟人才,旨在迅速增强国内AI领域高层次人才队伍的实力。柔性引进则以低制度成本吸引智力资源,即注重优化生活保障与人才评定机制,从而吸引紧缺人才投身国内AI行业。
政策“目标—工具”
1.人才培养—政策工具
对三大地区政策目标与工具开展“编码—编码”共现网络分析。在AI人才培养方面,三大地区普遍以供给型工具为核心策略,重点关注学科建设与联合培养。同时,协同运用人才专项、营商环境优化及产学研合作作为补充。此外,科研环境优化与生活保障措施则作为辅助手段。
2.人才引进—政策工具
在AI人才引进方面,三大地区实施双轨制,即综合运用供给型工具(“人才专项”)、需求型工具(“渠道开拓”)和环境工具(“生活保障”)3类政策工具作为核心手段。同时,以学科建设、联合培养、产学研合作作为协同手段,用于强化引进人才在AI学科建设中的赋能能力。
政策“目标—工具”的区域比较
1.人才培养—政策工具
(1)长三角地区
在AI人才培养方面,长三角地区以供给型工具为主导,通过拓展多元学科建设、深化联合培养模式以及强化产学研协同合作等举措,构建全方位的人才培养体系。同时,该地区积极设计各类人才专项,并优化生活保障措施,为AI高端人才的发展提供良好的生活环境和职业发展空间。
(2)京津冀地区
在AI人才培养方面,京津冀地区聚焦两大核心策略:一是加强AI学科建设,二是推动多元主体联合培养。同时,该地区积极采取多项配套措施:深化产学研协作,优化科研环境与营商环境,完善生活服务保障,设计专项人才计划,并拓展人才晋升与发展通道。此外,通过加大政府采购力度等方式,全力打造有利于AI人才集聚与发展的良好生态,全面推动AI人才高质量发展。
(3)珠三角地区
在人才培养策略上,珠三角地区构建了“双轮驱动+通道赋能”特色体系:重点运用供给型工具(联合培养)夯实人才基础能力,并依托需求型工具(引才与晋升渠道开拓)拓展人才发展空间;着力打通人才晋升与职业发展通道,形成长效激励机制。在此基础上,通过间接政策杠杆(如税收优惠、资金扶持、平台建设等)引导与激励政府、企业等多元主体协同发力,共同推进产学研深度融合、科研环境持续优化与政府采购机制创新,系统性提升区域人才培育效能与竞争力。
2.人才引进—政策工具
(1)长三角地区
对长三角地区的政策目标和政策工具进行“编码—编码”的共现网络分析,绘制出“人才引进—政策工具”共现网络聚类图谱。在AI人才引进方面,长三角地区主要采取3项措施:实施人才专项计划、优化营商环境、开拓引才渠道。同时,该地区还协同运用学科建设、联合培养、产学研合作等方式,共同推进AI人才的引进工作。
(2)京津冀地区
对京津冀地区的政策目标和政策工具进行“编码—编码”的共现网络分析,绘制出“人才引进—政策工具”共现网络聚类图谱。在AI人才引进方面,京津冀地区主要采取3项措施吸引人才:设立人才专项计划、强化生活服务保障、优化营商环境。同时,该地区配套推进学科建设、联合培养与产学合作,为人才构建施展才能的发展平台。
(3)珠三角地区
对珠三角地区的政策目标和政策工具进行“编码—编码”的共现网络分析,绘制出“人才引进—政策工具”共现网络聚类图谱。在人才吸引策略上,珠三角地区形成了以需求型工具(引才渠道开拓)与环境型工具(生活服务保障)为核心的双轮驱动模式。该地区侧重间接政策调控,通过政策杠杆引导和激励政府、企业等多元主体协同发力,共同推进联合培养机制建设、科研环境优化与产学合作深化,构建起具有区域特色的人才磁吸与发展生态。
对策建议
基于前文研究和讨论,结合上海建成人工智能高地的战略目标,从人才培育和人才吸引两个方面提出以下建议。
在AI人才培育方面,构建“基础研究—产业应用”双螺旋体系。(1)强化基础研究的策源能力,设立张江基础科学研究院,采用“10年免考核+自由探索经费”机制,面向全球招募顶尖学者攻关AI底层技术,填补“学术/理论”边缘化短板;推动复旦/交大—数学AI联合实验室建设,将前沿数学、量子理论纳入AI核心课程,重塑学科交叉培养体系。(2)头部企业和高校深化“数据共享—能力认证—师资互通”三维协同机制,全方位强化“实训—实习”核心枢纽作用;推出产教融合税收抵免,企业导师薪资按一定比例抵扣所得税,激发企业参与动力。(3)培育青年领军者梯队,启动“浦江青年π计划”,每年遴选30名35岁以下学者,开辟在张江国家实验室李政道研究所、临港中试基地浦江实验室等平台的轮岗通道;在漕河泾试点“失败创新积分”“终止项目的技术方案纳入公共知识库可兑换研发资源”。
AI人才吸引方面,建设“全球枢纽+场景开放”的强磁场,构建梯度化引才网络。(1)在顶尖层推行“科学家工作室”计划,赋予技术路线决定权、团队组建权、经费调剂权,通过离岸研发中心规避技术出口限制;在青年层设立“AI国际青创节”,获奖人员直接获得人才公寓+跨境数据沙盒准入资格,激活“全球青年人才”节点。(2)释放企业主体动能,实施“链主企业引才配额制”,允许特斯拉、上汽等头部企业按研发投入比例自主认定急需人才,直接纳入落户绿色通道;对引进A类人才的企业给予用地容积率奖励(最高提升30%)。(3)开发“跨境人才云”平台,集成签证代办、跨境支付、子女国际课程选课等功能,拓展“生活保障”工具深度。同时,打造场景开放试验场,开放城市级AI沙盒(如洋山港自动驾驶、瑞金医院智慧诊疗等),对入驻团队给予测试数据优先供给权,形成解决方案并纳入市政府创新采购目录。试点“技术移民社区”(如前滩国际社区),允许外籍人才用专利收益代缴社保,突破现有制度约束。
[作者赵程程系上海工程技术大学管理学院副教授,郭笑宇、田佳蕾系上海工程技术大学管理学院硕士生。本文系2022年度教育部人文社会科学研究青年基金项目“中国企业参与全球人工智能技术创新的位势提升机理及路径选择研究”(项目编号:22YJCZH254);上海市人民政府决策咨询研究基地专项课题“长三角区域共建世界级人工智能产业集群研究”(项目编号:2024-AZ-55)。本文首发于《国际大都市发展研究(中英文)》2025年第5期,原题为:“长三角、京津冀与珠三角地区省级人工智能人才政策量化分析”。澎湃新闻经授权刊发,刊发时有编辑和删节]
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来源:赵程程 郭笑宇 田佳蕾
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