2025人工智能行业人才供需趋势报告

2025人工智能行业人才供需趋势报告摘要：2025年，全球人工智能产业进入规模化融合发展新阶段，人才作为核心生产要素，其供需格局呈现“总量短缺与结构失衡并存、全球竞争与区域集聚共生”的显著特征。本报告基于全球人工智能产业发展背景，系统梳理2025年全球及中国AI行业人才供需的整体态势，重点剖析基础技术层、融合应用层、生态服务层三大产业链环节及智能制造、医疗健康等六大细分领域的人才需求特征，深入探究人才培养体系、流动规律与薪酬激励现状，精准识别当前人才供需存在的结构性矛盾与核心制约因素。结合技术演进与产业升级趋势，预判2026-2030年AI行业人才供需的短期、中期及长期趋势，并从人才培养、引育留用、政策保障、产业协同四大维度提出针对性对策建议。报告综合采用文献研究法、数据分析法、案例研究法，整合量子位智库、IDC、赛迪顾问、猎聘网等权威机构数据及头部企业人才实践经验，为政府部门制定人才政策、企业优化人才战略、高校完善培养体系、科研机构开展技术研发提供全面参考。关键词：2025人工智能；人才供需；细分领域；培养体系；流动趋势；对策建议一、引言（一）研究背景当前，全球新一轮科技革命与产业变革加速演进，人工智能作为引领性技术，已深度融入智能制造、医疗健康、金融服务等千行百业，成为驱动数字经济增长的核心引擎。2025年，全球“人工智能+”相关产业规模突破2.3万亿美元，同比增长42.8%，其中中国市场规模达3611亿美元，占全球15.7%。产业规模的高速扩张与融合深度的持续提升，对人工智能人才的需求呈现爆发式增长，人才短缺已成为制约全球AI产业高质量发展的核心瓶颈。据权威数据显示，2025年全球AI人才缺口达300万人，中国缺口规模达80万人，其中“AI+行业”复合型人才缺口占比超60%。从全球竞争格局来看，中美欧等主要经济体纷纷将AI人才战略上升为国家战略，通过完善培养体系、优化激励政策、放宽人才引进限制等措施，抢占全球AI人才竞争制高点。欧盟出台《AI人才培养行动计划》，提出2030年培育50万名高水平AI人才；美国通过《国家AI人才战略》，加大对AI基础研究人才的资助力度，并简化全球高端AI人才的签证审批流程；中国发布《“人工智能+”人才培养三年方案（2025-2027年）》，明确构建“高校培养+企业实训+社会培训”的全链条人才培育体系。在此背景下，系统梳理2025年AI行业人才供需现状，剖析细分领域人才需求特征，预判未来发展趋势，对于破解人才瓶颈、推动AI产业高质量发展具有重要的理论与实践意义。（二）研究范围与方法1.研究范围：本报告聚焦2025年全球及中国人工智能行业人才供需全貌，核心覆盖四大维度：一是供需现状维度，包括全球与中国AI人才总量、结构、地域分布及供需缺口特征；二是细分领域维度，涵盖基础技术层（AI芯片、基础模型）、融合应用层（智能制造、医疗健康、金融服务、自动驾驶、现代农业、智慧物流）、生态服务层（算力基建、开源平台、人才培训）的人才需求类型与能力要求；三是人才发展维度，分析AI人才培养体系、流动规律、薪酬激励及职业发展路径；四是趋势与对策维度，预判2026-2030年AI人才供需趋势，提出针对性发展建议。2.研究方法：一是文献研究法，系统梳理国内外AI人才相关政策文件、行业白皮书、学术研究成果，构建研究理论框架；二是数据分析法，整合量子位智库、IDC、赛迪顾问、猎聘网、智联招聘等权威机构发布的2025年AI人才供需数据、薪酬数据、培养数据等核心指标，量化分析发展态势；三是案例研究法，选取华为、腾讯、阿里、百度、特斯拉等国内外标杆企业的AI人才战略实践案例，提炼人才引育留用的有效路径；四是专家访谈法，结合对AI行业资深从业者、高校相关专业教师、人力资源专家的访谈意见，提升报告结论的科学性与针对性。二、2025年全球及中国人工智能行业人才供需整体态势（一）全球AI人才供需现状：总量短缺加剧，区域竞争激烈1.人才总量持续增长，但缺口仍存：2025年，全球人工智能行业从业人员总量达1120万人，同比增长28.3%，其中基础技术人才230万人、融合应用人才680万人、生态服务人才210万人。尽管人才总量保持高速增长，但受产业扩张速度远超人才培养速度的影响，全球AI人才缺口仍达300万人，缺口率达21.4%。从区域分布来看，北美地区AI人才总量达420万人，占全球37.5%，人才缺口85万人，缺口率16.8%；欧洲地区人才总量210万人，占比18.8%，缺口55万人，缺口率20.7%；亚太地区（不含中国）人才总量240万人，占比21.4%，缺口70万人，缺口率22.6%；中国人才总量250万人，占比22.3%，缺口80万人，缺口率24.2%，是全球AI人才缺口率最高的主要经济体之一。2.人才结构呈现“金字塔”型，高端人才稀缺：全球AI人才结构呈现明显的“金字塔”特征，顶层的顶尖科学家与核心技术专家占比不足1%，中层的技术研发与行业应用人才占比约30%，底层的基础操作与运维人才占比约69%。其中，顶尖AI科学家全球不足1万人，主要集中在中美欧的顶尖高校、科研机构及头部科技企业，如美国的OpenAI、谷歌DeepMind，中国的中科院、清华大学及华为、腾讯等企业。核心技术专家（如大模型算法工程师、AI芯片设计工程师）全球约12万人，缺口达25万人，缺口率达67.6%，成为制约AI核心技术突破的关键瓶颈。3.人才流动全球化，中美欧为核心集聚地：2025年，全球AI人才跨国流动规模达35万人，同比增长32.1%，人才流动呈现“向技术高地与产业高地集聚”的特征。北美地区凭借领先的技术优势与完善的激励政策，成为全球AI人才的主要流入地，2025年净流入人才12万人，主要来自欧洲、亚太地区；欧洲地区净流入人才5万人，主要来自中东欧及亚太地区；中国凭借庞大的产业应用市场，2025年AI人才净流入8万人，主要来自东南亚、欧洲及北美地区，其中高端技术人才净流入2.3万人，同比增长45.2%。（二）中国AI人才供需现状：规模快速扩张，结构矛盾突出1.人才总量高速增长，缺口规模较大：2025年，中国人工智能行业从业人员总量达250万人，同比增长35.1%，增速远超全球平均水平。其中，基础技术人才52万人、融合应用人才158万人、生态服务人才40万人。尽管人才总量快速增长，但受“人工智能+”战略全面落地的影响，人才需求持续爆发，2025年中国AI人才缺口达80万人，缺口率24.2%。从供需增速对比来看，2025年中国AI人才需求同比增长58.3%，而人才供给同比增长35.1%，供需增速差达23.2个百分点，缺口规模仍呈扩大趋势。2.人才地域分布集中，区域差异显著：中国AI人才地域分布呈现“东部集聚、中西部稀疏”的特征，长三角、珠三角、京津冀三大产业集聚区的AI人才总量达185万人，占全国74%。其中，长三角地区人才总量82万人，占比32.8%，主要集聚在上海、杭州、苏州等城市；珠三角地区人才总量58万人，占比23.2%，主要集聚在深圳、广州等城市；京津冀地区人才总量45万人，占比18%，主要集聚在北京、天津等城市。而中西部地区AI人才总量仅65万人，占比26%，且以基础应用人才为主，高端技术人才占比不足5%，与东部地区差距显著。3.人才学历与经验要求提升，复合型特征凸显：2025年，中国AI行业招聘岗位中，本科及以上学历要求占比达92%，其中硕士及以上学历要求占比达48%，较2024年提升8个百分点；3年以上相关工作经验要求占比达65%，较2024年提升12个百分点。同时，“AI+行业”复合型人才需求持续攀升，招聘岗位中明确要求具备行业经验的占比达72%，其中智能制造、医疗健康等领域的复合型人才需求占比超80%。例如，智能制造领域的AI工程师需同时具备AI算法知识与工业生产经验，医疗健康领域的AI工程师需了解医学影像、临床诊断等专业知识。三、2025年人工智能行业细分领域人才需求特征（一）基础技术层：高端研发人才缺口巨大，核心能力要求严苛基础技术层是人工智能产业的核心支撑，主要包括AI芯片、基础模型、算法框架等领域，其人才需求以高端研发人才为主，能力要求严苛，缺口规模巨大。2025年，全球基础技术层人才缺口达55万人，其中中国缺口18万人，缺口率达26.5%。1.AI芯片领域：人才需求主要集中在芯片架构设计、光刻技术、封装测试等方向，核心岗位包括芯片架构工程师、算法优化工程师、光刻工程师等。该领域人才需具备扎实的微电子学、计算机体系结构、AI算法等专业知识，同时具备丰富的芯片设计与流片经验。2025年，全球AI芯片领域人才缺口达15万人，中国缺口5.2万人，主要集中在高端芯片架构设计与先进工艺研发方向。头部企业为争夺核心人才，开出的年薪普遍在80-200万元，较行业平均水平高出2-3倍。例如，华为为招聘AI芯片架构工程师，提供年薪120-180万元、股权激励、科研经费支持等优厚待遇。2.基础模型领域：人才需求主要集中在大模型算法研发、多模态融合、模型优化等方向，核心岗位包括大模型算法工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师等。该领域人才需具备深厚的机器学习、深度学习、概率论与数理统计等专业知识，同时具备大规模模型训练与优化经验。2025年，全球基础模型领域人才缺口达28万人，中国缺口9.5万人，其中多模态大模型研发人才缺口占比超40%。由于人才稀缺，头部企业纷纷加大招聘力度，大模型算法工程师的平均年薪达60-150万元，顶尖人才年薪甚至超过300万元。3.算法框架领域：人才需求主要集中在框架研发、性能优化、生态建设等方向，核心岗位包括框架研发工程师、性能优化工程师、生态运营工程师等。该领域人才需具备扎实的计算机科学基础、分布式计算知识，同时具备丰富的开源项目开发与维护经验。2025年，全球算法框架领域人才缺口达12万人，中国缺口3.3万人，主要集中在国产算法框架的研发与生态建设方向。为推动国产算法框架发展，政府与企业联合设立专项人才激励基金，对优秀人才给予最高50万元的科研补贴。（二）融合应用层：复合型人才需求旺盛，行业经验成为核心门槛融合应用层是人工智能与实体经济融合的核心载体，涵盖智能制造、医疗健康、金融服务、自动驾驶、现代农业、智慧物流等多个领域，其人才需求以“AI技术+行业经验”的复合型人才为主，行业经验成为核心招聘门槛。2025年，全球融合应用层人才缺口达180万人，其中中国缺口48万人，缺口率达23.1%。1.AI+智能制造：人才需求主要集中在工业大模型研发、智能设备运维、质量检测算法设计等方向，核心岗位包括工业AI工程师、智能运维工程师、机器视觉算法工程师等。该领域人才需具备AI算法知识与工业生产、设备运维、质量管理等行业经验。2025年，中国AI+智能制造领域人才缺口达12万人，缺口率25.3%。例如，海尔青岛中央空调互联工厂招聘的工业AI工程师，要求具备3年以上空调生产经验，同时掌握机器学习算法，年薪可达40-80万元。据赛迪顾问数据显示，具备5年以上工业经验的复合型AI人才，薪资较纯AI技术人才高出30%-50%。2.AI+医疗健康：人才需求主要集中在医学影像分析、药物研发算法、智能诊断系统开发等方向，核心岗位包括医疗AI工程师、医学影像算法工程师、药物研发AI工程师等。该领域人才需具备AI算法知识与医学影像、临床诊断、药物研发等行业经验。2025年，中国AI+医疗健康领域人才缺口达8.5万人，缺口率24.7%。由于医疗数据敏感性高、行业监管严格，该领域人才还需具备较强的合规意识与数据安全意识。头部医疗AI企业如腾讯觅影、阿里健康，为招聘优秀人才，纷纷与三甲医院合作设立联合实验室，提供临床实践机会，年薪普遍在50-100万元。3.AI+金融服务：人才需求主要集中在风险防控算法、智能投顾、量化交易等方向，核心岗位包括金融AI工程师、风险建模工程师、量化分析师等。该领域人才需具备AI算法知识与金融风控、投资顾问、证券交易等行业经验。2025年，中国AI+金融服务领域人才缺口达7.8万人，缺口率22.5%。由于金融行业对风险控制要求极高，该领域人才需具备较强的逻辑思维能力与风险预判能力。头部券商与银行开出的年薪普遍在60-120万元，部分顶尖量化人才年薪超500万元。4.其他融合应用领域：AI+自动驾驶领域人才需求主要集中在自动驾驶算法、传感器融合、数据标注等方向，2025年中国缺口达6.2万人，缺口率26.8%，该领域人才需具备自动驾驶算法知识与汽车工程经验；AI+现代农业领域人才需求主要集中在农业遥感算法、智能育种、精准种植等方向，缺口达5.5万人，缺口率23.9%，需具备AI算法知识与农业生产经验；AI+智慧物流领域人才需求主要集中在路径规划算法、仓储自动化、供应链优化等方向，缺口达8万人，缺口率22.1%，需具备AI算法知识与物流运营经验。（三）生态服务层：应用型人才需求增长，综合服务能力成关键生态服务层是人工智能产业发展的重要保障，主要包括算力基建、开源平台、人才培训、数据服务等领域，其人才需求以应用型、服务型人才为主，强调综合服务能力与跨领域协作能力。2025年，全球生态服务层人才缺口达65万人，其中中国缺口14万人，缺口率达25.9%。1.算力基建领域：人才需求主要集中在算力集群搭建、运维管理、能效优化等方向，核心岗位包括算力运维工程师、集群搭建工程师、能效优化工程师等。该领域人才需具备计算机网络、分布式计算、电力电子等专业知识，同时具备丰富的算力中心建设与运维经验。2025年，中国算力基建领域人才缺口达4.2万人，缺口率28.3%。随着“东数西算”工程的深入推进，西部算力枢纽对相关人才的需求持续增长，为吸引人才，西部省份推出住房补贴、子女教育优惠等政策，年薪可达30-60万元。2.开源平台领域：人才需求主要集中在开源项目维护、社区运营、技术支持等方向，核心岗位包括开源项目维护工程师、社区运营专员、技术支持工程师等。该领域人才需具备扎实的AI技术知识，同时具备良好的沟通协调能力与社区运营经验。2025年，中国开源平台领域人才缺口达2.8万人，缺口率26.5%。由于开源项目具有公益性与协作性，头部企业与行业协会纷纷设立开源人才激励计划，对优秀开源贡献者给予资金奖励与职业发展支持。3.人才培训领域：人才需求主要集中在AI技术培训、行业应用培训、职业技能提升等方向，核心岗位包括AI培训讲师、课程研发专员、学习顾问等。该领域人才需具备扎实的AI技术知识与丰富的教学经验，同时了解行业发展趋势与人才需求特征。2025年，中国AI人才培训领域人才缺口达3.5万人，缺口率24.1%。随着AI人才需求的增长，职业培训机构与高校纷纷扩大培训规模，AI培训讲师的平均年薪达25-50万元，具备行业经验的资深讲师年薪超80万元。4.数据服务领域：人才需求主要集中在数据采集、标注、清洗、分析等方向，核心岗位包括数据标注工程师、数据分析师、数据安全工程师等。该领域人才需具备数据处理知识与相关工具使用经验，同时具备较强的责任心与细心程度。2025年，中国数据服务领域人才缺口达3.5万人，缺口率23.6%。数据标注岗位由于入门门槛较低，成为AI人才的重要储备池，平均年薪达15-30万元，部分高端数据分析师年薪超60万元。四、2025年人工智能行业人才培养与流动格局（一）人才培养体系：多元主体协同，实践导向凸显2025年，全球及中国AI人才培养体系日趋完善，形成“高校主导、企业参与、社会补充”的多元协同培养格局，培养模式从理论教学向实践导向转变。1.高校培养：作为AI人才培养的主阵地，全球高校纷纷优化AI相关专业设置，加强跨学科融合。2025年，全球开设AI相关专业的高校达2800所，其中中国达850所，较2024年增加120所。高校普遍增设“AI+行业”交叉学科，如清华大学开设“AI+智能制造”“AI+医疗健康”等交叉专业，浙江大学设立“AI+农业”交叉学科，培养复合型人才。同时，高校加强实践教学环节，与企业合作建立实训基地，2025年中国高校AI相关专业实践教学课时占比达35%，较2024年提升10个百分点。据统计，2025年全球高校AI相关专业毕业生总量达180万人，其中中国达52万人，同比增长42.3%，但毕业生中具备实践经验的仅占38%，难以直接满足企业需求。2.企业培养：企业成为AI人才实践培养的核心载体，头部企业纷纷建立内部培训体系与外部合作机制。2025年，全球超80%的头部科技企业设立了专门的AI人才培训部门，华为、腾讯、阿里等中国企业推出“AI人才成长计划”，为员工提供从基础技能到高端研发的全周期培训，同时设立“导师制”，由资深工程师指导新人成长。此外，企业与高校、职业培训机构合作开展定向培养，如华为与清华大学、北京大学等高校合作开展“华为天才少年计划”，选拔优秀学生进行定制化培养，毕业后直接入职华为核心研发部门；腾讯与职业培训机构合作开展“AI应用人才特训营”，培训周期3-6个月，学员就业率达85%以上。2025年，中国企业AI人才培训投入达320亿元，同比增长55.8%。3.社会培训：社会培训机构成为AI人才培养的重要补充，聚焦短期技能提升与职业转型。2025年，全球AI相关社会培训机构达1500家，其中中国达580家，较2024年增加85家。社会培训机构的课程设置紧密贴合企业需求，以实践操作课程为主，如数据标注、AI应用开发、机器学习算法实践等，培训周期1-6个月，学费普遍在1-5万元。据猎聘网数据显示，2025年中国社会培训机构AI相关课程毕业学员达28万人，其中62%成功实现职业转型，进入AI相关行业工作。但社会培训也存在师资水平参差不齐、课程质量难以保障等问题，影响人才培养效果。（二）人才流动规律：向头部企业与产业高地集聚，流动频率加快2025年，AI行业人才流动呈现“向头部集聚、向高地集聚、高频率流动”的显著特征，人才流动主要受薪资待遇、职业发展空间、技术资源等因素驱动。1.企业层面：人才向头部企业集聚趋势明显。全球AI行业前50强企业的人才集聚度达45%，中国前30强AI企业的人才集聚度达52%。头部企业凭借雄厚的资金实力、丰富的技术资源、完善的激励机制，成为AI人才的首选。2025年，中国头部AI企业的人才净流入率达18.3%，而中小AI企业的人才净流出率达12.5%。人才流动主要表现为从中小微企业向头部企业流动，从传统行业AI部门向纯AI企业流动。例如，2025年中国中小制造企业的AI人才净流出率达15.2%，大部分流入华为、海尔等头部制造企业的AI部门。2.地域层面：人才向产业高地集聚趋势显著。中国长三角、珠三角、京津冀三大产业集聚区的AI人才净流入率达12.8%，而中西部地区的人才净流出率达8.5%。头部城市凭借完善的产业生态、优质的公共服务、丰富的就业机会，吸引大量AI人才流入。2025年，上海、深圳、北京的AI人才净流入量分别达8.5万人、7.2万人、6.8万人，位居全国前三。同时，随着“东数西算”工程的推进，西部算力枢纽城市如贵阳、银川、呼和浩特等，AI人才流入速度加快，2025年净流入率达5.3%，较2024年提升2.1个百分点，但流入人才仍以基础运维与应用人才为主。3.流动频率：AI行业人才流动频率远高于其他行业。2025年，全球AI行业人才平均在职年限为2.3年，中国为2.1年，而全球科技行业平均在职年限为3.5年，中国为3.2年。核心技术岗位人才流动频率更高，平均在职年限仅1.8年。人才流动主要受薪资待遇驱动，2025年中国AI行业人才流动的平均薪资涨幅达35%，部分核心技术人才薪资涨幅超100%。此外，职业发展空间受限、技术资源不足、工作压力大等也是导致人才流动的重要原因。（三）薪酬激励与职业发展：薪资水平高位运行，职业路径多元化2025年，AI行业薪资水平持续高位运行，激励方式日趋多元化，职业发展路径逐步清晰，为吸引与保留人才提供重要支撑。1.薪酬水平：全球AI行业平均年薪达8.5万美元，中国达38万元人民币，分别较2024年增长15.2%、18.8%，远高于全球与中国平均薪资水平。不同岗位、不同领域的薪资差异显著，核心技术岗位薪资最高，基础技术层核心岗位平均年薪达120万元，融合应用层复合型岗位平均年薪达85万元，生态服务层基础岗位平均年薪达32万元。从地域来看，中国长三角、珠三角、京津冀地区的AI行业平均年薪分别达42万元、40万元、39万元，较中西部地区高出25%-30%。从企业类型来看，头部科技企业的AI人才平均年薪达65万元，较中小AI企业高出45%。2.激励方式：AI行业激励方式日趋多元化，从单一薪资激励向“薪资+股权+科研补贴+职业发展”的综合激励转变。全球超70%的头部AI企业为核心技术人才提供股权激励，中国头部AI企业的股权激励覆盖率达82%。例如，华为为AI核心研发人才提供虚拟受限股，腾讯推出“AI人才专项激励计划”，为优秀人才提供最高500万元的科研补贴与股权激励。此外，企业还通过提供优质的工作环境、灵活的工作制度、完善的培训体系等方式，提升人才满意度与忠诚度。3.职业发展路径：AI行业职业发展路径逐步清晰，主要分为技术路线与管理路线。技术路线从初级工程师、中级工程师、高级工程师，逐步晋升为技术专家、首席科学家；管理路线从项目主管、部门经理、总监，逐步晋升为副总裁、首席技术官（CTO）。同时，随着“人工智能+”的深入推进，跨领域职业发展路径日益丰富，技术人才可向产品经理、解决方案顾问、技术培训讲师等方向转型。例如，部分AI算法工程师转型为AI产品经理，凭借技术优势更好地理解产品需求，推动产品迭代优化。五、2025年人工智能行业人才供需核心问题剖析（一）供需结构性矛盾突出，匹配效率低下1.人才层次结构失衡：高端核心技术人才严重短缺，而基础应用人才供给相对过剩。2025年，中国AI核心技术人才缺口率达67.6%，而基础数据标注、运维等岗位的人才供给过剩率达15.2%。大量基础应用人才难以满足企业对高端技术人才与复合型人才的需求，导致人才供需匹配效率低下，企业招聘成本上升，人才就业难度增加。2.地域结构失衡：人才过度集中在东部发达地区，中西部地区人才短缺严重。2025年，中国中西部地区AI人才占比仅26%，而AI产业增速达48%，人才供给难以支撑产业发展需求。东部地区人才过度集聚导致竞争激烈，而中西部地区由于产业生态不完善、薪资待遇较低等因素，难以吸引与留住人才，形成“东部拥挤、西部短缺”的地域失衡格局。3.能力结构失衡：人才能力与企业需求不匹配，“理论强、实践弱”“技术强、行业弱”的问题突出。2025年，中国高校AI相关专业毕业生中，具备实践经验的仅占38%，具备行业经验的仅占25%。大量毕业生由于缺乏实践能力与行业知识，难以直接胜任企业岗位，需要企业进行二次培训，增加了企业培养成本。（二）人才培养体系存在短板，质量与效率有待提升1.高校培养与市场需求脱节：高校AI相关专业课程设置偏重理论教学，实践教学环节不足，跨学科融合程度不够。部分高校的课程内容更新滞后，难以跟上AI技术快速发展的步伐，导致毕业生知识结构老化，无法满足企业对前沿技术人才的需求。此外，高校AI专业师资力量不足，部分教师缺乏行业实践经验，教学质量难以保障。2.企业培养资源分布不均：人才培养资源主要集中在头部企业，中小微企业由于资金、技术、规模等限制，难以开展有效的人才培养工作。2025年，中国头部AI企业的人才培养投入占比达75%，而中小微企业仅占25%。中小微企业作为AI产业的重要组成部分，人才培养能力不足制约了其发展，也加剧了整个行业的人才短缺问题。3.社会培训质量参差不齐：社会培训机构数量众多，但师资水平、课程质量、教学管理等方面存在较大差异。部分培训机构为追求短期利益，夸大培训效果，采用“速成式”教学，导致学员实际能力与企业需求差距较大。此外，社会培训缺乏统一的行业标准与评估体系，难以有效规范培训市场，影响人才培养质量。（三）人才引育留用机制不完善，全球竞争力不足1.人才引进政策针对性不强：尽管各国纷纷出台人才引进政策，但部分政策针对性不强，对AI高端人才的吸引力不足。例如，部分地区的人才引进政策门槛过高，要求具备博士学历或重大科研成果，难以覆盖大量优秀的中青年AI人才；部分政策缺乏后续的服务保障措施，如住房、子女教育、医疗等，影响人才归属感。2.人才激励方式单一：部分企业仍以薪资激励为主，缺乏股权、期权、科研补贴等长期激励方式，难以激发核心技术人才的创新积极性与忠诚度。此外，企业对人才的关注多集中在工作绩效，对人才的职业发展规划、身心健康等关注不足，导致人才流失率较高。3.全球人才竞争压力大：中美欧等主要经济体纷纷加大AI人才争夺力度，美国凭借领先的技术优势与完善的科研环境，吸引了全球大量顶尖AI人才；欧洲通过高福利政策与科研资助，吸引人才流入。中国在全球AI人才竞争中仍处于劣势，高端人才净流入规模虽呈增长趋势，但占比仍较低，难以满足产业发展对高端人才的需求。（四）人才评价与发展环境有待优化，创新活力不足1.人才评价标准不合理：当前AI人才评价多以论文数量、项目经费等量化指标为主，忽视了技术创新能力、实践应用效果等质性指标。这种评价标准导致部分人才过于追求论文发表与项目申报，忽视了核心技术研发与产业应用，不利于创新活力的激发。2.知识产权保护力度不足：AI领域技术创新密集，知识产权保护至关重要。但当前全球AI领域知识产权保护体系仍不完善，侵权行为时有发生，影响人才创新积极性。例如，AI模型、算法等智力成果的知识产权界定困难，侵权维权成本高，导致部分人才不愿投入核心技术研发。3.行业浮躁风气影响人才成长：AI行业发展迅速，部分企业与资本追求短期利益，急于推出产品变现，对人才的培养与技术研发缺乏耐心。这种浮躁风气导致人才难以沉下心来开展长期、基础性的技术研究，影响人才成长与行业可持续发展。六、人工智能行业人才供需未来趋势预判（2026-2030年）（一）短期趋势（2026-2027年）：缺口仍将扩大，结构持续优化1.供需缺口仍呈扩大趋势：2026-2027年，全球AI产业仍将保持高速增长，人才需求持续爆发，而人才培养周期较长，供给增速难以跟上需求增速，全球AI人才缺口将扩大至380-450万人，中国缺口将扩大至100-120万人。其中，复合型人才、高端核心技术人才缺口仍将是主要矛盾，缺口率将维持在25%以上。2.人才结构持续优化：随着“人工智能+”的深入推进，融合应用层复合型人才需求占比将进一步提升，预计2027年占比将达65%以上；基础技术层高端人才需求增速将放缓，但缺口仍将维持高位；生态服务层人才需求将保持稳定增长，尤其是算力基建、开源平台等领域的人才需求增速将达30%以上。3.培养体系日趋完善：高校、企业、社会培训机构的协同培养机制将进一步完善，高校将加大跨学科融合与实践教学力度，企业将扩大内部培训与定向培养规模，社会培训将逐步走向规范化、高质量发展。预计2027年，中国高校AI相关专业实践教学课时占比将达45%以上，企业AI人才培训投入将突破500亿元。（二）中期趋势（2028-2030年）：缺口逐步收窄，全球流动加剧1.供需缺口逐步收窄：随着人才培养体系的完善与产业发展速度的放缓，全球AI人才供需缺口将逐步收窄，预计2030年全球缺口将缩小至250-300万人，中国缺口将缩小至70-80万人。人才供需将从“总量短缺”转向“结构均衡”，基础应用人才供给将基本满足需求，高端核心技术人才仍将存在一定缺口。2.全球人才流动加剧：随着全球AI产业融合发展，人才跨国流动规模将进一步扩大，预计2030年全球AI人才跨国流动规模将达60万人。中美欧仍将是全球AI人才的核心集聚地，但人才流动将更加多元化，新兴经济体如印度、巴西等的AI人才将逐步崛起，成为全球人才流动的重要组成部分。3.激励与评价机制优化：企业将建立更加多元化、长期化的人才激励机制，股权、期权、科研成果转化收益等激励方式将得到广泛应用；政府与行业协会将建立更加科学的人才评价体系，更加注重技术创新能力与实践应用效果。预计2030年，中国头部AI企业核心技术人才的股权激励覆盖率将达90%以上。（三）长期趋势（2030年后）：供需基本平衡，能力要求升级1.人才供需基本平衡：经过长期的人才培养与积累，全球AI人才供需将实现基本平衡，人才短缺问题将得到有效解决。人才竞争将从“总量竞争”转向“质量竞争”，企业将更加注重人才的创新能力与核心竞争力。2.人才能力要求升级：随着量子AI、通用人工智能（AGI）等技术的突破，AI人才的能力要求将进一步升级，需要具备更加深厚的跨学科知识、更强的创新能力与学习能力。“AI+多领域”的复合型人才将成为主流，单一技术领域的人才将难以满足产业发展需求。3.人才发展环境持续优化：全球AI领域知识产权保护体系将更加完善，人才评价与激励机制将更加科学合理，行业浮躁风气将得到有效遏制，人才创新活力将得到充分激发。AI人才将成为推动全球科技进步与产业升级的核心力量，为人类社会发展提供重要支撑。七、推动人工智能行业人才供需平衡的对策建议（一）完善人才培养体系，提升人才供给质量1.优化高校培养模式：一是加强跨学科融合，增设“AI+行业”交叉学科，更新课程内容，将多模态大模型、量子AI等前沿技术纳入教学体系；二是加大实践教学力度，与企业合作建立更多实训基地，推行“产学研用”一体化培养模式，提升学生实践能力；三是加强师资队伍建设，引进行业资深专家担任兼职教师，鼓励高校教师到企业挂职锻炼，提升教学质量。2.强化企业培养主体作用：一是支持头部企业建立AI人才培养基地，开展内部培训与定向培养，为中小微企业提供人才共享服务；二是鼓励企业与高校、职业培训机构合作，制定个性化培养方案，培养符合企业需求的复合型人才；三是加大企业人才培养投入，设立专项人才培养基金，对企业人才培训给予税收减免与财政补贴。3.规范社会培训市场：一是建立社会培训行业标准与评估体系，规范培训机构资质、师资水平、课程质量等；二是加强对社会培训机构的监管，严厉打击虚假宣传、夸大培训效果等行为；三是支持优质社会培训机构发展，鼓励其与企业合作开展订单式培训，提升培训针对性与有效性。（二）优化引育留用机制，增强人才吸引力1.实施精准人才引进政策：一是针对AI高端核心技术人才，简化人才引进流程，放宽签证、户籍等限制，提供住房、子女教育、医疗等一站式服务；二是设立AI人才引进专项基金，对引进的高端人才给予科研补贴与创业支持；三是加强国际人才交流合作，举办全球AI人才论坛、学术会议等，吸引全球优秀人才。2.建立多元化激励机制：一是鼓励企业建立“薪资+股权+期权+科研成果转化收益”的综合激励体系，提升核心技术人才的归属感与忠诚度；二是完善人才荣誉激励制度，设立AI人才专项奖项，表彰优秀人才的创新贡献；三是关注人才职业发展需求，为人才提供清晰的职业发展路径与培训机会，帮助人才实现自我提升。3.提升人才服务保障水平：一是加强AI产业集聚区的基础设施建设，完善住房、教育、医疗、交通等公共服务，营造良好的生活环境；二是建立AI人才服务中心，为人才提供政策咨询、创业支持、法律援助等全方位服务；三是加强知识产权保护，完善AI领域知识产权界定与维权机制，保护人才创新成果。（三）加强政策引导与支持，优化人才发展环境1.完善人才政策体系：一是制定出台全国统一的AI人才发展规划，明确人才培养、引进、使用的重点任务与保障措施；二是各地区结合产业发展实际，制定差异化的人才政策，引导人才向中西部地区、新兴产业领域流动；三是加强政策协同，形成“国家层面统筹、地方层面落实、行业层面协同”的政策体系。2.建立科学人才评价体系：一是由政府牵头、行业协会主导，建立以创新能力、实践应用效果、产业贡献为核心的AI人才评价体系，摒弃单一量化指标；二是推行分类评价，针对基础技术人才、融合应用人才、生态服务人才制定不同的评价标准；三是引入市场评价与社会评价，提升评价的科学性与公正性。3.营