AI革命凸显三类“未来人才”：两栖科学家、垂直整合者、创业“造马人”

人才是驱动技术革命与产业变革的决定性力量。为加速推动我国产业与科研的深度融合，在愈加激烈的全球竞争中占据主动，需要深入剖析时代趋势，为未来创新人才绘制画像。

当前，我国经济社会发展已取得举世瞩目的成就，但产业与科研仍呈现“平行线”式的发展态势，未能形成深度融合的合力。在产业领域，中国的新能源汽车、5G、光伏、高铁等，都实现全球领跑。在科研领域，中国的学术研究也迎来快速发展，高质量科研产出已跃居全球第一，并在全球科研机构排名前十中占据半壁江山。

然而，科研的突破尚未对产业发展形成直接支撑。一方面，源头技术存在“拿来”倾向；另一方面，目前的成功，更多基于工艺优化、效率提升，本质上是工程化与产业链整合的成功，而非基础科学的突破性创新。产业与科研的“平行格局”，导致产业大厦的部分关键“地基砖块”不掌握在自己手中。如果外部环境变化，我们基于应用层创新的优势可能会显得脆弱，影响产业链供应链的安全稳定。

要填平科研与产业之间的鸿沟，必须洞察产业发展的底层逻辑，并形成与之适配的识人、用人、培养人模式。

在新一轮由人工智能（AI）引领的技术革命中，竞争范式正在发生深刻相变。过去横向分工的模式（如Wintel联盟）已显露疲态。AI时代的创新本质是数据、算法和算力在价值网中的高速循环，这决定了垂直整合是必然趋势。此外，为满足专用大模型的极致性能需求，实现极致的性能功耗比，硬件与软件、模型与场景必须进行跨层级的系统级协同设计。产业竞争的基本单元已从单一产品升维至全技术栈与产业生态，谁能掌控从芯片、算法、模型到应用场景的全栈能力，谁就能获得垄断性优势。

全球范围内，垂直整合已成为领军企业的核心战略。英伟达不仅研发GPU，构建CUDA软件生态，还通过投资OpenAI等，深度介入模型层和应用层，成为垂直整合的集大成者。谷歌同样以“全栈AI”战略推动垂直整合，形成“芯片-算法-数据-云计算-应用”的全链路整合，重塑AI行业竞争格局。

中国拥有全球最丰富的应用场景和最完整的制造业基础，这为垂直整合提供了独特的土壤和优势。但如果不能培育出具备垂直整合能力的领军企业与生态系统，我们可能在新的全球价值链中再次沦为低附加值的数据提供者或应用代工厂，错失战略发展机遇。

适配AI时代的竞争范式，我们需要重点培养三类核心人才。

第一类：“路易·巴斯德”式科学家。他们是融通科学与应用的跨界创新者。根据去年11月美国《科学》杂志的分析，同时涉足论文和专利的“两栖科学家”，其成果的新颖性和引用率显著高于单一领域的研究者。巴斯德式科学家的研究灵感源于产业痛点，他们既能产出高水平学术成果，又能推动技术转化应用。

第二类：垂直整合者。他们是掌握全技术栈的系统架构师。这类人才具备“T型能力结构”，纵向在特定领域有极深造诣，横向拥有贯通“能源-芯片-基础设施-模型-应用”的全栈视野。他们是能够平衡底层物理限制与上层商业逻辑的“系统指挥官”，能打破部门墙与行业墙，实现系统级最优解。

第三类：创业构建者。他们是主动塑造创新生态的组织者。不同于传统风险投资“选马”，他们“造马”，不仅提供资本支持，更是战略参与者和联合创始人。他们拥有深厚的产业背景，擅长团队组建、资源整合，能陪伴企业跨越从实验室到市场的“死亡谷”。在AI与硬科技领域，他们能通过批量化孵化创新企业，提升产业的整体竞争力。

未来十年是我国从跟跑向领跑跨越的决胜期。通过AI驱动的垂直整合，打破科研与产业壁垒，发挥三类人才作用，就能将产业规模优势转化为可持续的原始创新动力，真正走向科技自立自强和产业引领。

（作者为昌平实验室副主任、上海合成生物学创新中心理事长）