今年以来，深度求索（DeepSeek）迅速崛起，其技术突破和商业化应用不仅在国内引发广泛关注，更在全球范围内产生重要影响。这一现象有力证明，中国本土人才在实践中展现出的独特成长路径与创新潜力，正在重新定义全球科技竞争格局。习近平总书记强调，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。结合实践来看，加快人工智能人才培养具有一定的紧迫性与战略意义。

从人才结构的视角来看，人工智能行业具有独特的“坚果形”人才结构体系，涵盖技术根基、算法创新和应用实践三个层次。最内层聚焦芯片、算力及关键半导体组件，为人工智能的运算与数据处理奠定硬件基础；中间层是算法创新与软件开发层，需算法专家探索前沿技术，软件工程师与用户体验设计师紧密协作，打造高效友好解决方案；最外层为应用实践层，核心在于将AI技术融入各行业，创造实际价值，需跨领域知识与技能的人才推动技术广泛应用与深入发展。

这一多层次、协同化的人才体系，共同支撑着人工智能产业的创新与发展，而要构建这样完备的人才体系，其培养过程是一个系统工程，需要从多个关键方面着手推进。

构建多层次、跨学科的人工智能教育体系。在基础教育阶段，将人工智能通识课程纳入中小学必修课程体系，重点培养学生的计算思维、算法素养和基础编程能力，通过项目式学习和实践操作，激发学生对人工智能的兴趣与认知。在高等教育阶段，建立“核心课程﹢专业方向﹢跨学科应用”三位一体的人工智能人才培养体系，系统开设机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等专业核心课程，同时积极推进“人工智能﹢”跨学科融合，重点布局人工智能与生物医学、智能制造、智慧城市、社会科学等领域的交叉课程，培养具有多学科背景的复合型人工智能人才。

构建动态响应型人工智能教育创新体系。当前，人工智能技术正以超越传统技术迭代的速度前进，几乎每年都有重大突破，这不仅压缩了人才培养与技术进步之间的适应期，也对教育体系提出了即时响应行业需求的挑战。因此，构建能够快速适应技术变革的教育模式，同时确保人才在漫长的培养过程中不落后于技术前沿，具备时刻自我学习和革新的能力，是当前我国乃至全球人工智能科技人才培养的重大课题。

构建顶尖人工智能人才培育生态系统。设立国家级专项资助体系，重点支持具有突破性潜力的青年学者开展前沿探索性研究，为其提供长期稳定的科研支持。同时鼓励国内高校与国际一流高校合作开展人工智能联合培养项目，组织师生赴海外交流，吸收全球最新研究成果和教学理念，同时引进国际顶尖学者和技术专家，建立常态化师生互访机制，深度参与国际重大科研项目。

构建深度融合的产学研协同创新体系。人工智能技术发展迅猛，高校人才培养难以完全按照需求进行“定制化”输出，高校的科研成果也无法仅依靠自身力量实现有效转化。为此，应大力推动高校与科技企业的深度合作，鼓励企业提出实际课题并提供必要资源，共同开发实践课程和案例研究；同时，推动硕士生和博士生进入企业或研究机构实习，提升其解决实际问题的能力。此外，应共建一批国家级人工智能实验与实践中心，为学生提供真实的工业级项目环境，使其在实际场景中锻炼技能、积累经验，从而更好地满足产业发展需求。

多部门共建人工智能人才培养联席工作机制。可由教育部牵头，联合科技部、人力资源社会保障部等相关部门，共同成立人工智能人才培养联席工作机构，打通技术创新、产业需求、人才培养与终身学习的顶层设计，重点解决当前人工智能领域存在的人才培养与产业需求脱节、教育资源分散、职业发展路径不清晰等问题。具体措施包括：教育部推动人工智能学科建设，完善课程体系；科技部等部门支持高校与科研机构开展前沿技术研究，结合科研项目培养人才；人力资源社会保障部聚焦推动人工智能领域的职业技能提升和就业服务优化，确保在职人员职业技能培训与产业需求紧密衔接，助力职业发展和终身学习。通过联席工作机构的统筹协调，构建从技术创新到产业应用、从学历教育到终身学习的全链条人才培养生态，为人工智能产业的创新发展提供坚实的人才支撑。

（作者系全国政协委员、知乎创始人兼首席执行官 周源）