[直接攻击未来的行业] li yang lui lou herring如果我的国家想在国际人工智能才华竞争中实现“每一行”和“执行”，然后从“培养，评估和流动”开始，我们需要优化人力资源分配模型并增强人工智能技术中关键人力资源团队的竞争力。人才资源是激烈的国际竞争中的重要力量和重要优势。具有“领导者”对人工智能研究和科学工程的“领导者”影响的科学和技术的关键才能决定了人工智能行业发展的方向。目前，我国家的主要才能在耕种，运动和评估的总数和难度上是有问题的。迫切需要创新我们的培训和管理模式，并继续加强我们相关的人才团队。缺乏重要的科学和技术才能限制了工业发展。目前，我国人工智能行业的发展面临着双重挑战：不适当的人才和缺乏重要的科学和技术才能，该行业的科学和技术才能更少。人工智能技术的主要才能通常主导着固体和技术基本理论，精通与人工智能有关的跨学科知识，具有出色的科学素养，创新能力，系统的思维能力和国际视野。其中包括研究工程师，具有创新成绩的创新企业家和朝着特定的技术方向进行前卫思维的年轻研究生。 Indu Chain Artagratence Stria通常分为三个主要链接：基本层，技术层和应用层。其中，基本级别人才正在从事前卫算法和重要的理论创新。这是一个关注科学和技术主要才能的链接。 “ Outlook”数据显示，在2024年，在我国国家领域的基本，技术和申请水平上的人才百分比分别为17.1％，28.6％和54.3％。斯坦福大学（Stanford University）出版的2025年人工智能指数报告表明，在中国行业发表的人工智能出版物的比例仅为8.02％，而学者的比例为84.45％。由于基本AI芯片等领域缺乏科学技术领导者，基础算法和建筑系统研究中，行业公司在该行业中竞争。这导致缺乏对对权力产生严重影响的基本技术实现原始创新的意愿。从国家和外国实践的角度来看，无论是开放的人工智能公司（OP）Enai）或我的国家，Hangzhou Deepseek Company（DeepSeek），我们通过计算有关创新人才组织的科学和技术才能以及建立激励和治理结构的关键群体的技术进步。与人工智能的质量发展需求相比，我国主要人工智能技术的才华通常面临三个主要问题。 “培养的困难，流动性难度和评估困难。”人工智能发展的复杂性使得很难培养主要的科学和技术才能。经过多年的努力，我国已经拥有世界上最大的人工智能技术的才华。但是，人工智能是一个复杂的系统项目，每天都会开发技术的发展，这导致了与OT不同的主要科学和技术人才的种植她的行业以及培训该行业的一般才能。 Vanguardia的技术知识每隔几个月就会遭受重要的迭代次数，这使得很难适应课程和文本编辑模型的当前设计。同时，大学生的人才培训的市场需求方向不足，没有老师会随着技术开发的前卫而更新，并突出了实际应用。学校教室的计算机力量很难满足大型模型的教育和培训的需求。人才训练表明，“旧的理论和实践较少”。不断变化的经济环境阻碍了人工智能技术人才的指南，进入该行业。一方面，在经济的下降压力下，降低风险资本投资和其他投资减少了使系统开始的高级人才的总数，将大学的科学研究机构留下剩余的人才。另一方面，在人工智能领域取得重要的成果需要劳动力的科学划分，有效的合作以及在各个方向上反复实践才能。这使得很难以简单，快速和传统的方式准确地识别人才。不正确的选举使下沉的成本增加。这使得公司可能会进行选择和影响学术人才流向行业的效率。科学和技术系统和技术的瓶颈使得很难评估才华横溢的作品的表现。人工智能的价值在于赋予数千个行业的能力。这不仅需要在独特的基础技术中进步，而且还需要在所有行业和行业中跨越科学和技术成就的应用。这意味着Performan的现有标准人力资源贡献和科学研究组织的表现将发生变化。相关部门在人工智能领域的人力资源政策中的精度较低，在人力资源评估中仍然存在“四个”问题。许多单位缺乏差异化的评估，某些系统和法规与心脏情报发展的定律不一致。我们将采取几个步骤来加强我们的关键科学技术人才团队。我的国家希望在国际人工智能的国际竞争中“侧参与”。首先，我们需要优化人力资源分配模型，并提高人工智能技术主要才能的竞争力。首先，有必要加强科学和技术的教育和才能的协调，并整合为关键人工智能技术创造人才的“伟大基础”。行业，教育，研究，教育，科学和人力资源的整合是发展人工智能技术中关键人才的关键。我们建议探索新的男教育模型，并加速科学和技术领导者的种植。首先，我们建议您将大学的人才培训计划集中在公司的真正需求上。可估算的基本人工智能课程，主要课程，交叉课程组等，以突出科学，技术和工程领域的交集和补充。其次，我们通过通过行业与大学之间的研究建立综合创新平台来培养合并的人才。增加关键的研发项目，以整合行业，学术和研究，加强研发机构的建设，合并一般教育科学研究能力和创新能力，并促进了基于知识的基于研究的知识教育教育的人才培训的变化。最后，科学的学生和研究人员将能够使培训大型模型所需的昂贵计算机资源通用。已经建立了一个为大学交换计算机资源的国家平台，以支持新的实践。其次，要“只打破四个”和“建立新标准”，我们需要改善评估的方向，并创建一个“软环境”，使人们可以完全利用自己的才华。首先，我们必须专注于改善人工智能评估人力资源的见证人，加深对“四个范围”的促进和“建立新标准”。它强调了实际贡献的方向，并减少了对纸张专利计数的依赖。我们探索建立各种C放松的评估系统，从而促进常规和层次的创新结果产生。其次，我们将改善机制为“负责列表的呈现和责任”和“赛马系统”，以实现科学研究任务，我们将支持人工智能技术中的关键人才。它鼓励更多的人才在人工智能的基本水平上见面并参加更具破坏性的免费探索活动。最后，为年轻的人工智能研究人员提供自由探索。在人工智能缺陷领域，实施一个以目标为导向的“军事秩序”系统支持杰出的年轻人的人才，并鼓励他们承担主要的责任和沉重的肩膀。第三，人才流必须促进行业并创建“新高地”，以实现Arti Intelligence技术的主要人才的价值，它不断增强主导地位在人工智能技术创新领域的公司，并积极促进学术人才在行业中的持续参与。首先，我们消除了人们对人工智能人才从学院转向行业的关注。它将改善支持政策和措施，例如税收，家庭注册，保险，住房等，并将参与国家标准，学术选择和政府赔偿的制定，从而为公司提供最大的机会和支持，以实施重要的科学和技术项目。其次，它打破了机构障碍，促进机构创新，支持科学研究人员的“旋转门”机制，并进一步优化了离开工作和大学才能的企业家的政策。最后，我们将改善人工智能人才的职业分类系统，我们将建立塔伦T质量标准在几个零散的区域。加快在人工智能领域建立人才能力的标准的改进，以确保地区和机构之间的人才流动。 （作者Liu Yanrui和Lu Xin是北京科学技术研究所的创新。