“十五五”明确提出，“统筹教育强国、科技强国、人才强国建设”，并强调在人工智能等战略必争领域探索拔尖创新人才培养新模式。这一部署是立足当下国情与国际形势的高瞻远瞩之举，也是立足全球科技竞争格局与我国教育发展阶段的战略抉择。当前，人工智能正以颠覆性力量重构产业形态、重塑社会分工，其核心竞争力的较量本质上是人才储备与培养能力的比拼。我国虽已在AI技术应用与产业规模上取得显著进展，但拔尖创新人才的“卡脖子”问题依然突出——既缺乏引领全球技术突破的战略科学家，也存在高端工程技术人才与基础研究人才的结构性缺口。在此背景下，重构AI领域拔尖创新人才培养体系，不仅是教育强国建设的内在要求，更是支撑科技自主创新、保障国家战略安全的关键支撑。
从全球视野来看，AI拔尖人才的培养已成为各国战略博弈的焦点。在人工智能这一战略必争领域探索拔尖创新人才培养新模式，已不是“选择题”而是“必答题”，其紧迫性与重要性不言而喻。
一、AI拔尖创新人才的核心特质与培养诉求
拔尖创新人才并非“高学历”“高技能”的简单叠加，而是具备独特认知结构、思维品质与能力素养的复合型人才。AI技术的跨界融合属性与快速迭代特征，决定了其拔尖人才必须同时具备“深度专业能力”“广度跨界视野”与“高度创新思维”三大核心特质。从认知心理学视角来看，AI拔尖人才的认知结构呈现“金字塔型”特征：底层是扎实的数学、物理等基础学科知识，这是理解AI算法原理与技术逻辑的前提；中层是计算机科学、数据科学等专业核心能力，包括编程开发、模型构建、数据处理等实操技能；顶层则是跨学科整合能力、批判性思维与前沿创新视野，能够将AI技术与具体行业场景相结合，解决复杂现实问题。这种认知结构的形成，无法通过传统“填鸭式”教学实现，而需要构建与之匹配的培养体系。
从能力素养来看，AI拔尖创新人才至少需具备三方面核心能力：一是基础理论的突破能力。AI技术的发展本质上是基础理论的突破与应用，无论是深度学习的优化、强化学习的创新，还是大模型的迭代，都离不开对数学逻辑、统计原理的深刻理解。缺乏基础理论支撑的技术应用，只能停留在“换皮式”创新，无法实现核心竞争力的提升。二是技术转化的实践能力。AI技术的价值在于落地应用，拔尖人才需具备将理论模型转化为实际产品的能力，包括需求分析、技术选型、工程开发、测试优化等全流程能力，同时能够应对技术落地过程中的各种复杂问题。三是前沿探索的创新能力。AI技术处于快速发展之中，新算法、新模型、新应用不断涌现，拔尖人才需具备敏锐的前沿洞察力，能够跟踪全球技术动态，并结合我国战略需求开展原创性研究，避免陷入“路径依赖”与“技术跟跑”的困境。
基于这些核心特质与能力诉求，AI拔尖创新人才的培养必须突破传统教育模式的桎梏。传统教育以“知识传授”为核心，强调标准化、规模化培养，这种模式难以适应AI领域对个性化、创新型人才的需求。传统教育中“理论与实践脱节”“高校与产业分离”的问题，在AI领域表现得尤为突出——高校的科研成果往往停留在论文层面，难以转化为实际生产力；企业的真实需求也无法及时反馈到人才培养过程中，导致人才输出与市场需求存在“供需错配”。因此，构建AI拔尖创新人才培养新模式，必须以“能力素养提升”为核心，打破传统教育的边界与壁垒，实现培养理念、体系架构与培养方式的全面革新。
二、构建“三位一体”的AI拔尖创新人才培养新体系
破解AI拔尖创新人才培养的现实困境，需要打破传统教育模式的思维定式，构建以“高校为核心、产业为导向、政府为支撑”的“三位一体”培养新体系。这一体系以“立德树人”为根本遵循，以“能力素养提升”为核心目标，通过整合高校、企业、政府等多方资源，实现培养理念、体系架构、培养方式与保障机制的全面革新，为AI拔尖创新人才的成长提供良好的生态环境。
高校：筑牢人才培养的“核心阵地”，实现培养理念与体系的革新
高校作为人才培养的主阵地，必须率先实现培养理念与体系的革新，从“知识传授者”转变为“能力培养者”，构建适应AI领域需求的个性化、跨学科培养体系。
在培养理念上，应确立“基础为本、创新为魂、跨界为翼”的核心导向。“基础为本”强调扎实的基础学科知识是AI拔尖人才的立身之本，高校应强化数学、物理、统计学等基础课程的教学，提高课程难度与深度，引导学生深刻理解AI技术的底层逻辑，避免陷入“重技能、轻基础”的误区。“创新为魂”要求将创新思维培养贯穿人才培养全过程，通过开设创新方法论课程、组织创新实践项目等方式，培养学生的批判性思维、逆向思维与前沿探索能力，鼓励学生敢于质疑、勇于突破。“跨界为翼”则强调跨学科知识的整合与应用，打破学科壁垒，构建跨学科的课程体系与培养平台，引导学生将AI技术与其他学科领域相结合，形成跨界创新能力。
在课程体系构建上，应打造“基础层-专业层-跨界层”的三层课程体系。基础层以数学、物理、计算机基础等课程为核心，夯实学生的理论基础；专业层以人工智能原理、机器学习、深度学习、数据科学等课程为核心，培养学生的专业核心能力；跨界层则开设AI+医疗、AI+金融、AI+教育、AI+制造等跨界课程模块，引导学生结合自身兴趣选择跨界方向，培养跨学科整合能力。同时，应建立课程内容的动态更新机制，与企业、科研机构合作，将行业前沿技术、真实案例与企业需求融入课程教学，确保课程内容的先进性与实用性。例如，高校可与百度、华为等AI企业合作，将企业的最新技术成果与实践案例纳入教材与教学内容，让学生及时掌握行业前沿动态。
在培养方式上，应推行“个性化培养+项目式学习+科研创新实践”的三维培养模式。个性化培养强调根据学生的兴趣特长与能力禀赋制定差异化的培养方案，实行“导师制”与“弹性学分制”，允许学生自主选择课程、科研方向与学习进度，充分激发学生的学习主动性与创新潜力。项目式学习则以真实的科研项目或产业项目为载体，引导学生以团队形式开展探究式学习，在解决实际问题的过程中提升实践能力与团队协作能力。例如，高校可组织学生参与国家自然科学基金项目、企业横向合作项目等，让学生在项目实践中掌握从需求分析到技术落地的全流程能力。科研创新实践则强调鼓励学生开展原创性研究，通过设立大学生创新基金、建设创新实验室等方式，为学生提供科研经费与平台支持，引导学生跟踪前沿技术，开展原创性研究，培养创新思维与能力。
在师资队伍建设上，应构建“高校教师+企业专家+科研学者”的多元化师资团队。高校应加强对现有教师的培养与培训，鼓励教师深入企业实践，参与产业项目，提升实践教学能力；同时，应积极引进企业技术专家与科研机构学者担任兼职教师，将产业前沿知识与科研创新理念融入教学过程。例如，高校可与AI企业签订合作协议，邀请企业的技术总监、研发负责人担任兼职教授，为学生开设前沿技术讲座或指导实践项目，实现“教学与产业同步、理论与实践融合”。
产业：构建人才培养的“实践平台”，实现产教融合的深度协同
企业作为AI技术应用的前沿阵地，应从“人才需求方”转变为“人才培养参与者”，深度参与到人才培养的全过程，为AI拔尖创新人才提供真实的实践场景、数据资源与技术需求，实现产教融合的深度协同。
在培养标准制定上，企业应与高校共同构建“能力导向”的人才培养标准。企业应基于自身的技术需求与产业发展趋势，向高校提供详细的人才能力规格要求，包括知识结构、技能水平、创新能力等方面，与高校共同制定培养方案、课程大纲与评价标准，确保人才培养与产业需求的精准对接。例如，华为、腾讯等大型AI企业可与高校共建“人工智能产业学院”，结合企业在大模型、云计算等领域的技术需求，共同制定人才培养标准与课程体系，培养符合企业需求的拔尖创新人才。
在实践平台建设上，企业应向高校开放资源，构建“企业实践基地+联合实验室+产业创新平台”的多层次实践平台体系。企业实践基地为学生提供实习实训岗位，让学生深入企业的研发团队与生产一线，接触真实的技术研发与项目落地过程，提升实践能力；联合实验室则由高校与企业共同出资建设，聚焦AI领域的核心技术与前沿问题开展联合研究，为学生提供参与科研项目的机会；产业创新平台则整合产业链上下游资源，为学生提供创新创业的孵化支持，鼓励学生将创新理念转化为实际产品。
在人才成长激励上，企业应建立“实习-就业-创业”的全链条激励机制。企业应优化实习待遇与培养机制，为实习生提供系统的培训与指导，让实习生能够参与核心项目的研发过程，而非仅从事简单的辅助工作；对于表现优秀的实习生，企业应提供优先就业机会，并给予具有竞争力的薪酬待遇与职业发展空间。同时，企业应鼓励员工与高校合作开展科研创新，为员工参与高校教学与科研项目提供时间与资源支持，实现“人才培养与企业发展的良性互动”。此外，企业还应设立创新创业基金，为高校学生的AI创新创业项目提供资金支持与技术指导，孵化一批具有市场潜力的AI创新项目，实现人才培养与产业发展的双赢。
政府：打造人才培养的“保障体系”，实现政策资源的精准赋能
政府作为教育改革与科技创新的主导者，通过政策制定、资源投入、环境营造等方式，为AI拔尖创新人才培养提供全方位的保障与支持，构建良好的人才培养生态。
在政策支持上，政府应出台针对性的政策措施，引导与激励高校、企业、科研机构参与AI拔尖人才培养。一方面，政府应加大对AI领域教育资源的投入，设立“AI拔尖创新人才培养专项基金”，支持高校建设AI相关专业、实验室与创新平台，资助高校开展跨学科人才培养与科研创新实践；另一方面，政府应出台激励政策，鼓励企业参与产教融合，对参与AI人才培养的企业给予税收减免、经费补贴等优惠政策，引导企业加大对人才培养的投入。例如，政府可对与高校共建AI产业学院或实践基地的企业，给予一定比例的税收减免与科研经费支持，激发企业参与人才培养的积极性。此外，政府还应完善AI领域的人才评价与激励机制，打破“唯论文”“唯学历”的评价导向，建立以创新能力、实践成果、社会贡献为核心的人才评价体系，鼓励人才开展原创性研究与技术转化。
在资源整合上，政府应发挥统筹协调作用，构建“政产学研用”一体化的资源整合平台。政府应整合高校、企业、科研机构的优质资源，建立AI领域的人才培养资源共享平台，实现课程资源、科研设备、数据资源等的共享共用；同时，政府应搭建交流合作平台，举办AI领域的学术会议、技术论坛、创新创业大赛等活动，促进高校、企业、科研机构之间的交流与合作，营造良好的创新氛围。例如，政府可定期举办“中国AI创新人才大赛”，为高校学生提供展示创新成果的平台，同时促进企业与高校之间的人才对接与技术合作。
在环境营造上，政府应加强AI领域的知识产权保护与伦理规范建设，为人才创新提供良好的制度环境。一方面，政府应完善AI领域的知识产权保护法律法规，加大对原创性成果的保护力度，鼓励人才开展原创性研究与技术创新；另一方面，政府应加强AI伦理规范的制定与引导，培养人才的社会责任感与伦理意识，确保AI技术的健康发展。此外，政府还应加强AI领域的科普宣传，提升全社会对AI技术的认知与理解，为AI拔尖创新人才的成长营造良好的社会氛围。
三、AI拔尖创新人才培养的发展趋势
随着AI技术的不断发展与教育改革的深入推进，我国AI拔尖创新人才培养将呈现出三大发展趋势：一是培养模式的“个性化与智能化”。随着教育数字化战略的实施，人工智能技术将被广泛应用于人才培养过程，通过智能教学系统、个性化学习平台等工具，实现对学生学习过程的精准诊断与个性化指导，为每个学生制定差异化的培养方案，提升人才培养的精准度与效能。二是培养主体的“多元化与协同化”。高校、企业、科研机构、社会组织等多个主体将深度参与到人才培养过程中，形成“多方协同、优势互补”的人才培养格局，实现资源的优化配置与高效利用。三是培养视野的“国际化与战略化”。随着全球科技竞争的日益激烈，AI拔尖创新人才的培养将更加注重国际化视野的培养，通过国际交流合作、联合培养等方式，引导学生了解全球AI技术发展动态，参与全球科技治理，同时立足我国战略需求，培养具有家国情怀与全球视野的拔尖创新人才。
从战略价值来看，AI拔尖创新人才培养不仅是支撑AI产业发展的核心保障，更是推动教育强国、科技强国、人才强国建设的重要支撑。从科技强国建设来看，AI拔尖创新人才的培养将为我国突破AI领域的“卡脖子”技术提供核心动力，推动我国从AI技术大国向技术强国跨越，提升我国在全球科技竞争中的核心竞争力；从教育强国建设来看，AI拔尖创新人才培养模式的探索将为我国高等教育改革提供有益经验，推动我国高等教育从“规模扩张”向“质量提升”转变，提升我国教育的国际影响力；从人才强国建设来看，AI拔尖创新人才的培养将完善我国的人才培养体系，优化人才结构，为我国经济社会高质量发展提供坚实的人才支撑。
当然，AI拔尖创新人才的培养并非一蹴而就，而是一个长期的系统工程，需要高校、企业、政府等多方主体的持续努力与协同发力。在这一过程中，我们既需要立足当前，破解人才培养中的现实困境，满足产业发展的迫切需求；更需要着眼长远，构建符合AI技术发展规律与人才成长规律的培养体系，为我国在全球AI技术竞争中占据主动地位提供坚实的人才保障。随着“三位一体”培养新体系的不断完善与落地实施，必将培养出一批批具备核心创新能力的AI拔尖人才，为实现科技自主创新、建设教育强国与科技强国注入强大动力。
