核心举措要点

- 加快自主可控的核心技术底座建设：统筹聚集优质资源，推动通用大模型、高端芯片、深度学习框架等底层与共性关键技术的研发，建设高质量的国家级语料库，确保软硬件全栈能力覆盖到位。

- 强化前瞻性研究与前沿突破：聚焦可能引发产业变革的颠覆性方向，促进人工智能与数学等学科的协同发展，突出自主底座技术、系统架构、理论与方法研究、智能解释、科学测试与评价，以及可控性与伦理性建设。推动跨领域跨技术的系统性研究，探索与量子计算、具身智能、博弈智能、脑机接口等方向的融合应用与落地。

- 以高水平规模化应用带动融合发展：在具有代表性的行业领域先行突破，通过技术创新与产业应用打通商业闭环，提升行业应用水平与渗透度，培育新业态新模式。推进“人工智能+”场景创新，提升科研人员能力的应用研究，支持垂直行业的小模型发展，促进大中小模型协同提升与迭代。鼓励通用与专用、以及混合型人工智能的发展，推动科研成果向产业的全面转化落地。

- 完善激励政策，建设高水平AI人才生态：突出高校在人才培养中的作用，促进校企、院企双向流动，大力引进顶尖人才与团队，构建以人才为核心的创新生态。加强财政金融支持，调动社会资本投入前沿研究与技术攻关，推动企业与科研机构的长期协同投资。推动各类企业协同创新，扩大开放合作，提升国际合作空间。

为何要加强人工智能人才队伍建设

在向新一代人工智能转型的进程中，亟需构建与之匹配的人才生态体系，持续引进培养急需的智能人才，凝聚研发创新力量，成为实现战略目标的重要保障。当前我国在人工智能人才方面面临若干挑战，需要从根本层面进行系统性解决。

主要挑战与应对方向

- 顶尖科研力量稀缺：全球顶尖人工智能科学家高度集中在发达国家，国际领先的创新常以大规模基础研究投入与产业生态支撑为前提，提升我国在基础研究与产业协同方面的能力，是缩小差距的关键。

- 人才缺口依然巨大：人工智能领域总体供需失衡，产业对高端技术与应用型人才的需求持续上升，基础与技术层面的人才短缺尤为突出，需要加大培养与引进力度。

- 培养体系与结构滞后：尽管专业设置不断增加，但尚未形成规模效应，基础研究与学科前沿与本科教育之间存在错位，需加强顶尖学科建设、优化专业结构、提升教育与产业的协同效应。

- 跨界与复合型人才不足：人工智能与传统产业的融合对跨界人才的需求日增，具备理论、方法、产品与应用全链条能力的纵向复合型以及掌握产业治理、标准、法律等横向能力的复合型人才短缺。

应对策略与行动路径

- 强化高端人才引进与培养：通过产教融合、校企协同、国际人才引进等方式，建立多层级、可持续的培养体系和人才梯队，形成稳定的人才供给机制。

- 加大基础研究与原创性创新投入：聚焦核心理论、原始创新与关键技术突破，提升我国在全球AI领域的理论贡献与技术竞争力。

- 推动跨学科培训与继续教育：提升计算、统计、数学等基础学科与AI专业的协同教育水平，鼓励在职教育和职业技能提升，培养适应产业转型的复合型人才。

- 促进产学研深度融合与国际合作：加强企业、高校、研究机构的协同创新，构建开放协作网络，吸引长期资本投入，推动共同治理与标准制定，提升国际竞争力。

前瞻性展望mile米乐

在全球科技变革的新机遇期，持续完善的人才生态与协同创新体系将为我国在人工智能领域实现跨越式跃升提供关键支撑。通过聚焦核心技术自主可控、推动前沿研究突破、扩大高水平应用落地以及健全的人才体系建设，可以有效提升我国在全球AI竞争中的话语权与创新能力。