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　　成事之要，关键在人。人才是人工智能发展的核心要素和根本所在。近年来，我国人工智能人才培养成效显著，人工智能专门人才数量快速增长，为我国人工智能发展提供了必要支撑。然而，我国人工智能人才建设依然存在亟待补齐的短板。首先，人才总量不足。人工智能产业属于知识密集型产业，人才需求急剧增长，而现有人才供给难以满足快速发展的产业需求。其次，人才结构失衡。从事AI芯片、算法设计等关键技术研发的顶尖人才依然匮乏；欠发达地区和传统行业往往面临人工智能人才短缺的问题；具备AI技术与行业背景的复合型人才比较稀缺。再次，人才培养体系有待完善。高校是我国人工智能人才培养的主阵地，目前面临着学科融合程度较低、课程内容与实践发展相对脱节、师资力量不足、实践教学环节薄弱、产学研合作不畅等问题，制约着人才培养质量。最后，人才发展环境有待优化。人才评价、人才激励、人才流动等方面的体制机制还需进一步完善。

　　坚持开放合作，构筑国际人才高地。人工智能事业发展需要汇集国际人才及智慧。当前，全球人工智能人才竞争愈发激烈，要坚持全球视野，广泛吸纳天下英才为我所用。一是精准引才。拓宽引才渠道，建立人工智能高端人才数据库，精准引进我国人工智能发展创新紧缺的顶尖人才和有潜力的青年人才。二是打造国际人才合作的载体。通过集中国家优质资源，重点建设一批国际一流的人工智能研发中心、国家实验室等创新平台，组织实施人工智能国际科技合作项目等方式，与世界优秀人工智能人才开展密切合作。三是加强人才服务保障。探索“人才绿卡”等机制，在人工智能人才高地试点外籍人才税收优惠政策等，为海外人才在华工作提供良好的服务保障，满足我国人工智能快速发展的人才需求。

　　完善培养体系，建好人才“蓄水池”。推动我国人工智能发展，不仅需要借助外力，更需要立足人才自主培养。应完善人工智能人才培养体系，为我国人工智能发展源源不断输送高素质人才。一是强化高校在人工智能高级人才培养中的主阵地作用，提高人才培养质量。学科交叉融合是人工智能发展的显著特征。高校要加强人工智能相关学科的融合发展，不断优化学科专业设置；及时调整课程设置和教学内容，积极探索分类人才培养模式，使之与技术变化、行业发展紧密结合；加大人工智能学科教育投入，配备优质师资力量，加强实践基地建设等，为培养创新型、复合型人才提供坚实保障。二是深化产学研协同的人工智能人才培养体系。鼓励高校、科研院所与企业通过共建实验室和实训基地、开展联合培养和项目合作、组织创新竞赛等方式，形成人工智能人才培养共同体，发挥各自优势，促进人才培养与学科前沿、产业需求紧密结合。三是着力推进人工智能中小学教育和全社会通识教育。通过在中小学广泛开设人工智能相关课程，培养中小学生的科学素养和创新思维，储备人工智能未来人才；在全社会普及人工智能知识与应用，提升全民人工智能素养，为社会各行业的智能化转型升级和创新应用提供支撑。

　　优化发展环境，激发人才活力。人工智能人才素质高、年轻化且流动性强。要持续优化人才发展环境，完善用人留人机制，激发人才的创造创新活力，充分发挥人才效能。首先，建立人工智能人才分类体系。对人才的科学分类是推进人才队伍建设的基础。人工智能涉及多领域，人工智能人才也涵盖基础理论研究、技术研发、产业经营、伦理与安全、数据治理等细分领域，如算法工程师、AI训练师等，对人才的具体要求存在差异。因此需建立科学的人才分类管理体系，明确不同类型人才能力素质的衡量标准和职业资格认定要求，提升人才工作的针对性。其次，创新人工智能人才的科学评价机制。发展人工智能是一项具有很强创新性和应用性的事业，要打破“唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项”等评价模式，构建以创新能力、实际业绩和贡献为导向的科学评价机制，让有真才实学的人才脱颖而出。最后，强化对人工智能人才的激励机制。通过加大政策支持力度、提供良好的工作环境和发展空间等措施，提升人才的个人成就感、获得感与社会认可度，增强职业发展吸引力。可从以下方面探索：健全人才培训体系，畅通人工智能人才职业发展通道；开展人工智能领域优秀人才评比，对作出突出贡献的人才进行表彰和奖励；完善市场配置机制，推动人才向不同地区、行业流动，促进人工智能人才的合理分布和协调发展；加强梯队建设，实施人工智能领域涵盖领军、骨干、青年等各层次人才培养工程，支持人才尽快成长起来；营造鼓励创新、宽容失败的文化环境等，确保人才引得进、用得好、留得住。