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报告发布时间：2026年6月17日报告发布人：徐心-清华大学经济管理学院副院长、史带讲席教授、清华经管学院人工智能与坛上，一些新的技能不断涌现。将所有的这些素材集合在一起，经过沉淀讨论，我们提出7×4AI技能这套7×4框架，依托两大底层逻辑搭建而成。生成、生成式AI应用、AI智能体构建以及物理AI这5个领域。观察一：从聚焦基础算法走向“算法+应用+智能体”的在这背后意味着什么？也许回答了我们很多人脑子里的问题我们研究团队也定义了什么叫AI职位。在同道猎聘平台上每个职位都会有JD，这个JD里如果出现了至少七个AI技能领域中的一个，我们就那哪些技能会同时出现呢？我们做了一个图形化的表述。我们发现AI基础技术与算法和生成式AI我们总体的观察趋势是，AISkill的需求正在向中高层级汇聚。结合7×4的框架，我们可以做一个蓝色柱子代表的是AI职位数，就是在某一个薪酬区间，如果一个招聘岗位要求了7个AI技能领域岗位是要求AI技术的。规律可以探讨。美国管理者一周为了工作目的使用AI10小时，这个晰的一个规律，并没有某一个横向的领域，它的薪酬明显高于其他的领域。我们这里是7×4的框架，每一个格子里的数字是这一个单元格中的岗位的薪酬中位数。所以我们看我们还会看到市场对于复合能力有特别高的溢价，所谓溢价就是Everythingmustbeequal。如果观察四：具备3-5年工作经验的成长型人才成为AI人才市场最大的增长源观察五：AI需求出现向本硕学位延展的显著趋势们的增长也是倍增。我们总体得到的观察是，AI需求出现了向本硕学位延展的显著趋势。我们也去研究，在一个具体的行业中，哪一个类型的AI技能使用更多？例如我们看到从左数的第二列——生成式AI在广告/传媒/文化中要求最多，消费品也对此技能偏好度也很高。而观察七：AI技能要求正在从纯技术岗位向产品、数据及专业服务岗位实质性溢出第七个观察是和职类联系在一起。横轴是我们用猎聘的标准做的一级职类划分。我们看到AI技能物理AI是我今天特别想高光报告的一个特征。我们看到在中国的AI劳动力市场，对物理AI的需求类中排到第四。对这4个城市而言，对物理AI的总体需求是这4个城市没有将物理AI作为单独的技能领域单列出来。我想这和我们国家长期以来强调数实融合，人工智能要右面的图，我们再回顾一下，市场对物理AI给予了很高的溢价。如果观察九：四大核心城市形成差您化的AI人才需求最后我们来看一下北上深杭各自的AI需求的特点。北京最大规模加最高渗透率，这是高度，不光深圳体现硬科技与制造链驱动，智能硬件、电子通信和半导体相关的AI需求较为突出。杭州是小规是。差您化的AI技能需

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