作为国家中心城市和粤港澳大湾区的核心引擎，广州近年来在人工智能与机器人产业领域取得了显著进展，展现出坚实的发展基础和巨大的潜力。为了进一步推动产业迈向更高水平、实现更高质量发展，持续优化人才发展环境、构筑更具活力的人才生态至关重要。本文通过分析广州人工智能与机器人产业人才生态存在的优化空间，借鉴其他城市的有效做法，提出几点思考意见高忆管理，以期集聚英才，为广州产业的创新与突破提供澎湃动能。
优化生态
广州高校资源丰富，拥有中山大学、华南理工大学等知名高校，在人工智能与机器人领域持续输出高质量毕业生，为产业发展奠定了坚实基础。为更好地吸引并留住关键人才，特别是领军型高端人才，广州在人才环境和激励机制上仍有持续提升的空间。这主要体现在：提升薪酬竞争力以匹配顶尖人才市场价值；建设更具吸引力、能支撑尖端研究与发展的优质科研平台和创新载体。
在人才培养方面，广州高校相关学科建设已取得积极进展。与此同时，推动人才培养模式向更切合产业实践需求的方向深化，已成为当前培育AI产业人才的重要课题。比如，眼下有企业普遍反映，应届毕业生在将理论知识转化为实际操作能力方面存在适应期，特别是在机器人系统集成、工业场景应用等实践能力上，与产业需求存在一定差距。这也提醒我们，有必要进一步加强高校教育体系与产业前沿需求的无缝衔接。
在人才引进方面，广州历来高度重视，近年来不仅推出了如“广聚英才计划”等人才引进政策，而且近来在“百万英才汇南粤”活动中，广州推出18趟“专列”北上高校揽才。未来，为更有效地发挥人才效益，可进一步加强人才引进后的全周期培育和持续性支持。比如，在现有政策基础上，思考如何构建更为系统、长效的人才支持体系，特别是覆盖从青年学者到领军人才的梯度培养机制，将有助于人才的持续成长和价值释放，提升人才工作的长远效能。
此外，构建更具吸引力的人才职业发展平台亦是关键。进一步壮大人工智能与机器人领域的头部企业集群、创造更多元化的优质岗位供给、完善科技成果转化机制以激发创新创业热情，以及深化产学研协同创新，都将为人才提供更加广阔的发展空间和施展才华的舞台，从而增强产业生态对人才的磁吸效应。
他山之石高忆管理
近些年，国内一些城市在人工智能与机器人产业人才引育方面进行了卓有成效的探索。
比如，在人才政策体系化建设上，大致趋势为：一是建立了细分的数字经济人才分类目录（如将AI人才细分为基础研究、技术研发等大类小类），便于精准施策；二是构建了从青年才俊到领军人才的全成长链条支持，提供稳定持续的发展保障；三是打造了“产学研用”一体化平台，如之江实验室实施灵活的“高校+龙头企业”共建共享机制，科研人员可同时在高校和企业双重任职，促进了创新要素的高效流动。
在人才培养方面体现在产教融合模式创新。比如试点“企业主导、高校参与”的专业学位研究生联合培养项目（如大疆与南科大合作）；又如推出“技能菁英”计划，选派优秀技术人才赴海外顶尖企业研修；再比如，依托行业领军企业联合共建“未来产业学院”“产教融合示范区”等，既能定向培养急需紧缺的技能人才，又能推动高校专业设置与产业需求动态调整。
此外，在引才上，“灵活”是不少地方的主导思路，采取灵活务实的柔性策略，比如对短期工作的高端人才给予项目资助和生活补贴等，做到“人才需要什么，就尽力提供什么”。
对策建议
编制专项人才目录，实施精准引才策略。建议研究编制聚焦广州人工智能与机器人产业的“专项人才需求清单”，基于产业发展趋势和实际诉求，细化人才类别（如基础算法、硬件研发、系统集成、应用开发等），并建立动态更新机制。针对清单内不同层次人才特点，研究制定差异化、更具吸引力的综合支持方案。例如，对顶尖领军人才组建创新团队和平台提供必要保障；为青年骨干人才探索提供中期稳定性科研资助；研究为技能型人才提升和资质认证提供激励与支持措施。同时，探索建立“广州人工智能人才动态服务平台”，整合供需信息，链接全球人才网络，开展靶向引才。可借鉴有益经验，探索在海外设立人才联络与服务平台，并借助知名学者、企业家等的影响力拓展引才渠道。
构建产教融合新机制，创新人才培养模式。建议从三个方面深化产教融合：一是支持引导建立“广州人工智能产教协同平台”，汇聚高校、研究机构和头部企业力量，共同推动符合产业前沿需求的人才培养标准和教学内容体系的优化。二是探索推广“校企联合培养研究生”的有效模式，鼓励企业深度参与实践指导，助力学生结合产业实践完成学位研究。三是支持产教联合建设，例如参考广汽与广州铁路职业技术学院合作模式，由企业提供设备和技术人员，学校提供场地和师资，聚焦机器人系统运维等紧缺领域，开展更有针对性的技能人才培养。此外，特别建议支持广州大学城高校群与琶洲人工智能与数字经济试验区企业深化互动，着力打造“环大学城人工智能人才培育带”，努力实现培养与需求的高效对接。
完善人才发展生态，提升人才成长效能。围绕优化人才成长环境，建议重点探索以下措施。一是设立支持青年人才科研创新的专项机制，为优秀青年人才提供必要的研究条件和前期支持，促进前沿领域探索。二是探索构建“人才—项目—基地”支持模式，将人才支持与重大科技项目、重点实验室建设有机结合，例如，鼓励在具有良好基础的企业（如小马智行、极飞科技）或机构中，搭建人才实践成长通道。三是持续优化人才评价体系，尝试对人工智能人才建立“代表作”评价模式，突出实际贡献和市场价值。此外，可在重点区域研究试点建设集成式人才服务支持区，整合提供安居、教育、科研等资源，着力营造优良的工作生活环境，如“15分钟人才优质生活圈”。
强化政策与服务协同，汇聚人才发展合力。人才工作的有效推进依赖于多维度协同。一是建议加强市级层面的组织协同机制，统筹协调人才政策的研究制定与执行落实。二是建议加大财政投入力度，研究设立专项的“广州人工智能人才发展基金”，积极探索专业化、市场化的运作管理模式，有效支持人才的创新创业活动。三是持续完善配套服务，在涉及人才工作生活的关键环节，如为出入境便利、医疗保障、子女教育等，探索打造“一站式”服务保障，切实解决人才后顾之忧。特别是要充分发挥广州作为国家中心城市的优势，积极推动在粤港澳大湾区范围内探索人工智能人才的资格互认和资源共享，共同营造区域人才发展良好生态。
人工智能与机器人产业的竞争归根结底是人才的竞争。广州拥有扎实的产业基础、丰富的高校资源和开放的区位优势，完全有条件在人才建设方面取得突破。通过编制专项目录精准引才、深化产教融合系统育才、优化生态环境用心留才，广州必将构建起具有全球竞争力的人工智能人才体系，为建设国际一流的人工智能与机器人产业集群提供坚实支撑。
（作者系华南理工大学吴贤铭智能工程学院执行院长、教授）高忆管理
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