2024智算与大模型人才白皮书-华为_中国信通院_88页_9mb

2024共筑人才根基共赢智算未来报告总结

报告围绕智算产业与人才发展展开论述，重点分析智算技术演进、行业应用、人才战略及培育体系。核心内容包括：

1. 智算技术演进与核心特征
   智算产业以智能计算为基础，依托多模态数据和AI算法，成为新型生产力。其特征体现在：自学习演化能力、高算力高效能架构、数据安全可信体系、自动化精准计算机制以及协同泛在化能力。智算通过技术创新推动人工智能进入新阶段，形成泛在技术基座。

2. 组织人才决定能力上限
   基于A-U模型理论，智算发展分三个阶段：

• 流动期：数据中心为主，初始智算产品试错演进
• 转移期：高效能设施布局，"视觉四小龙"实现产业化
• 特性期：智算与基础设施协同，成为城市数字底座
  组织需同步发展人才体系，从单点探索到人才网络构建，助力AI技术商业化落地。

3. 行业应用与人才需求
   智算推动产业升级、民生服务及治理效能提升，但面临：

• 人才供需矛盾：IT/互联网需求占比62.23%，科研技术服务需求增长211.86%
• 集群效应显著：北上广深杭占50%以上需求，企业需复合型人才
• 人才转型挑战：传统制造业存在技能断层，需构建跨部门协同机制

4. 高校培养机制创新
   国内外高校智算教育呈现差异特征：

• 课程体系：注重AI交叉学科建设，重构知识结构
• 产教融合：建立实训基地，强化数字技术应用能力
• 人才培养：采用"数智+"模式，培育具备DAICT技术的复合人才

5. 企业人才战略与生态构建
   企业需建立"人才五者框架"并实现智算能力：

• 全栈自建者：需战略人才与技术深度融合
• 模型自优者：通过开源模型二次开发打造行业大模型
• 应用自架者：配置智能转型资源，提升应用集成能力
• 纯粹应用者：通过服务订阅实现能力覆盖
• 服务提供者：形成完整技术支撑的智算服务生态

6. 智算人才结构框架
   提出"三相传导"人才体系：

• 战略人才（研）：研究AI框架和基础模型
• 技术人才（训）：具备模型训练、算力规划等工程技术能力
• 业务人才（用）：实现AI工具与业务流程深度结合
  各层级人才需掌握智能训练框架、数据治理、系统调优等关键技能

7. 人才培养体系构建
   涵盖四维策略：

• 政策支持：建立政产学研协同机制，完善人才认证体系
• 院校建设：优化课程体系，推动AI教育普及化
• 企业培养：通过智算学院和产教合作提升技术储备
• 个人发展：强化跨学科能力，构建"技术+业务"复合技能

8. 智算与业务共生模式
   实施"算力-数据-算法"三位一体的技术框架，推动：

• 行业解决方案设计
• 模型调优与应用场景适配
• 企业流程自动化改造
• 人员转型与岗位重构
  通过"智算使能"构建新型组织架构和运行机制

9. 未来发展建议

• 政策层面：完善人才培育体系，建立跨领域标准
• 院校层面：深化校企合作，构建智能教学框架
• 企业层面：实施人才梯队建设，推动技术体系重构
• 个人层面：培育跨学科能力，加强技术伦理认知

报告强调，智算时代人才发展需实现"以人为本"与"技术赋能"的平衡，通过构建政校行企协同生态，建立多层次人才培养体系，推动传统人才向智算体系转型，最终实现新质生产力的培育和智能时代的组织变革。数据要素将成为核心驱动力，人才能力结构需形成"战略决策-技术开发-业务应用"的立体化体系。