智算人才发展路径与建议有哪些？

传统人才转型协同新型工业化共同推进， 加快智算赋能传统产业；创新人才培育引领新质生产力塑造，推动新兴业态广泛应用、深度赋能。

1.智算人才发展路径

人才协同转型，加快智算赋能新型工业化

传统设备智能化推动人才技能复合化。智算驱动设备从单点智能向群体智能转变，设备之间形成数据 连接，大模型通过数据分析和处理，改变传统企业的生产模式。在传统设备智能化的背景下，人才技 能需求也向业技融合的复合型人才转型。一方面，技术人员需要学习新知识和新技术，掌握设备运行 机制，厘清技术和算法原理，以便驾驭智能环境中出现的各类智能设备，对其进行操作和维护；另一 方面，技术人员需要推动自身原有技能高移，提升个人素质，在操作智能设备的基础上，对智能系统 进行观察，对智造数据进行分析，综合保障整个行业生产链稳定且高效地运行。 业务流程自动化推动人才发展个性化。智算能够使设备自动执行原本需要人工完成的任务和流程，极 大地将人才从原有的重复性和标准化程度较高的工作中解放出来，大幅提升了工作效率。例如，客服 机器人融合大模型能力，自动回答客户查询，减少人工客服的工作量；在金融行业，大模型自动化交 易决策，提高效率和盈利能力。然而，在解放人的同时，智算能力的引入也要求人才充分发挥主观能 动性，更多地将创造力转移到设备无法施展的工作领域，从事复杂性、灵活性与社交性较高的工作， 展现人类智慧的独特性，在差异中寻找定位，实现个性化发展。

智造场域集成化推动人才关系协同化。智算能力的产生和发展，将智造场域中的生产要素进行了集约 集聚，能够跨越空间的限制调动人才、融合技术和分析数据，加速了现实要素与数字要素的整合。例 如，端云协同技术为教育智能化发展创造了机遇，云端基础大模型提供通用能力，师生随时随地获取 教育资源，通过端侧个性化小模型、高性能推理加速实现个性化教学和精细化管理。但是，在智造场域要素集成化的过程中，可能出现诸多无序紊乱和不可预测的突发情况，这就要求各类人才在对自身 优势充分认知的基础上开展互助协作，突破个体局限性，融合个体异质性，发挥集体创造性，以应对 智能技术发展的不确定性。

创新人才引领，推动智算塑造新质生产力

人才洞察力提升智能技术覆盖广度。新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力 发展路径的先进生产力，智算大模型的通用性、泛化性与新质生产力高科技、高效能、高质量特征相 匹配，为新质生产力提供了强大的认知能力。将行业特性与大模型能力结合是将新质生产力赋能千 行百业的关键环节，首先需要精准描述问题并建立清晰的问题结构，以便大模型更好地理解问题。这 一过程需要智算人才发挥洞察力，准确识别大模型的跨领域应用潜力，深入理解模型的工作原理，使 其更好地处理多样化任务；通过跨界合作交流，促进不同领域知识的融合，增强对不同领域问题的认 识，进行更专业的模型设计。创新人才通过以上方式可以扩展模型通用能力的广延边际，提升新质生 产力的泛化性，在更多行业和场景落地。

人才专业性推动智能技术深入赋能。创新人才还可需根据特定领域需求提升智算技术的专用性，推动智 能技术深入赋能。通过紧跟新理念动态趋势和新技术发展潮流，结合行业需求，进行大模型定制从而提 升其表现的高效性和准确性，并及时对智算大模型进行更新迭代，保证其与当下的发展趋势相匹配。例 如，从智能客服的发展演进来看，从基于规则的专家系统迈向基于知识的智能问答系统，再到基于机器 学习的自然语言处理，一直到如今融合了智算大模型、具备初步的近似人类的交互和生成能力。这一过 程中，模型参数量持续增长，模型架构改进，人们对场景的理解更加深入，智算人才将模型性能的优化 与场景所需要的自然交互深入融合，同步推动模型与人类偏好对齐，更好地符合人类价值观。

2.智算人才发展建议

政策维度

国家在推动智算发展中扮演着关键角色，未来，智算人才相关政策有望进一步完善，持续推动产业高速 发展。加大智算人才政策支持力度，出台智算人才专项支持政策，设立智算技术研发和应用试验场，吸 引全球顶尖智算人才和企业入驻，促进创新技术快速孵化。加快推动智算标准化进程，建立开放的知识 标准化组织和定期更新机制，加速形成共识；支持行业协会牵头制定智算人才的认定和评价标准体系， 为行业发展遴选、培育优质人才。推进智算大模型伦理体系建设，平衡技术创新和社会责任，加强公众 教育，适应技术发展和社会变化，提高社会对智算伦理的认识。促进跨领域融合创新和应用落地，推动 智算在社会各领域的广泛应用，持续评估跨领域项目的成效，形成长效的跨领域创新体系。 

院校维度

教育机构应不断更新课程体系，并与企业合作，引入先进的智算工具和平台，为学生提供实践操作的 机会。一是构建跨学科智算教育联盟，联合不同学科的院校，共同开发跨学科课程，建立统一的智算 课程标准和认证体系，解决跨学科教育因范围广而可能会遇到课程体系不兼容、教师资源分配等问 题，确保课程质量。二是设立智算技术创新实验室。教育机构可与企业合作，在院校中设立智算技术 创新实验室，鼓励学生参与前沿技术研究，提供实验设备和研究资金支持。智算实验室的建设和运营 需要大量的资金和资源，同时需要吸引和培养高水平的研究团队。三是强化教学交流和分享，通过教 师交流和培训，提升教师的跨学科教学能力；定期组织联盟会议，分享教学经验，更新课程内容，确 保智算知识更新。

企业维度

企业是智算技术应用的前沿阵地，可加强内部人才培养机制，通过在职培训和职业发展计划，提升员 工的智算素养。一方面，企业可以建立自己的智算学院，提供系统的培训课程，不仅提升员工技能， 也作为吸引人才的重要手段；较小规模的企业则可考虑通过与专业院校和研究机构合作，引入高质量 的课程和教师资源，并根据实际需求定制培训内容。另一方面，推动智算应用内部创新孵化，通过内 部孵化机制，将智算应用的创新点子转化为实际产品和服务，并通过建立创新激励机制，形成有效的 风险评估和控制，确保孵化项目的成功。此外，还可实施智算技术跨界合作战略，与不同行业的企业共同探索新的商业模式和市场机会，通过持续跟踪合作效果，总结经验，优化合作模式，建立长期稳 定的合作关系。

个人维度

个人是智算技术发展的受益者和推动者，也是智算应用的出发点和落脚点，应该积极拥抱智算技术， 形成新型人机合作关系。充实个人技术能力，参与开源项目和社区贡献，找到个人比较有兴趣的项 目，主动与社区开放性讨论，通过互动分享和实际贡献提升技术能力，同时建立专业网络，形成良好 的社区声誉和影响力。合理使用智算应用，保持持续学习的能力，树立科学的智算价值观，正确认识 智算带来的收益与风险，培养批判性思维与创造性能力，建立人机协同的新观念，拥抱“机器与人合 作”的新思维模式，与智算应用形成协同效应。