迟巍：需动态调整人力资本战略以应对人工智能挑战_

　　中新经纬3月16日电题：需动态调整人力资本战略以应对人工智能挑战

　　作者迟巍清华大学-莱斯大学人力资本与可持续创新联合研究中心主任

　　近日，广东等地学习贯彻《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》(下称“纲要”)，纲要强调，为适应人工智能与数字经济的快速发展，需深化产教融合，推动高校与企业合作。优化与区域发展相协调，优化人才资源配置，为人工智能与数字经济时代提供坚实的人才支撑。

　　当前，以“数智人力资本”(数字化+智能化相关的人力资本)为代表的新型能力体系正逐渐成为焦点，传统人力资本要素正面临着技术变革带来的严峻挑战，需要我们重新审视和探索产业人才能力的重塑路径。

技术变革催生人力资本新挑战

　　人工智能的迅猛发展正在重新定义产业人才的“能力坐标”。技术变革不仅改变了工作方式和岗位要求，还使人机交互成为核心议题。在制造业领域，机器人逐渐取代部分体力劳动，而在办公场景，生成式人工智能已广泛渗透到文案撰写、数据分析等工作中。这种变化要求人才不仅要具备传统技能，还需掌握与AI(人工智能)协作的新能力。

　　以新能源汽车行业为例，传统机械工程师的技能已无法满足智能化生产线的需求，市场亟需具备AI算法理解和人机交互能力的复合型人才。这种能力坐标的重构，标志着传统制造业与服务业的技能人才转型路径出现了本质性的分野。然而，当前教育体系与产业需求之间存在一定程度的脱节，人才供给滞后于技术迭代，这或将成为制约产业升级的重大瓶颈。

亟需破解人才培养与激励难题

　　首先，在探索解决方案的过程中，产教融合的实践瓶颈显得尤为突出。尽管高校与企业合作培养人才的模式被广泛提倡，但许多高校的AI课程仍停留在理论层面，缺乏对产业实际需求的深入了解，导致毕业生进入职场后需要经历漫长的适应期。

　　其次，薪酬激励的结构性矛盾成为企业面临的一大挑战。在AI工程师年薪普遍高于传统工种的现实背景下，制造业技术工人的“技能溢价”评估体系尚未完善，导致技术工人的薪酬水平与其实际贡献不匹配，难以吸引和留住优秀人才。与此同时，企业需要在有限资源下进行权衡：一方面，优先投资“企业专属人力资本”(如内部业务流程、特定技术系统)，以提升企业的核心竞争力；另一方面，鼓励员工自主学习“一般性人力资本”(如AI工具使用)，以适应快速变化的技术环境。

　　然而，如何在短期投入与长期回报之间找到平衡点，仍是企业亟待解决的问题。为此，企业可以探索多元化的薪酬激励机制，例如通过技能认证与薪酬挂钩的方式，激励员工提升技能水平，同时逐步完善技能溢价评估体系，确保薪酬分配的公平性和激励性。

　　另外，青年人才生态的失衡也值得关注。头部科技企业通过高薪吸引AI相关专业的应届生，但部分关键材料领域却面临“新生代工程师断层”的窘境。这种失衡反映了市场信号在人才资源配置中的局限性。政策层面需通过能力认证机制和薪酬激励，来平衡市场定价与战略领域人才储备的关系。

需构建动态调整的人才战略体系

　　为了应对这些挑战，我们需要构建动态调整的人才战略体系。高校在课程设计阶段应广泛听取行业领军企业的意见，确保学生具备契合产业需求的知识基础。例如，某头部新能源汽车企业与高校合作，将AI质检技术纳入课程体系，使学生在校期间即可接触企业真实项目。这种“理论+实践”相衔接的模式，为产教融合提供了可复制的经验。

　　同时，企业应建立内部技能认证体系，将员工技能水平与薪酬直接挂钩。某制造业龙头企业通过技能认证机制，显著提升了技术工人的学习积极性。政策层面也应鼓励企业设立能力认证机制，在薪酬奖励、晋升考核方面给予激励，以平衡市场定价与战略领域人才储备。

　　未来人才战略还需重点关注区域协同与风险预警。通过建立“AI算力集群+人才飞地(在特定地方打造的吸引人才、助力发展的特殊区域)”联动模式，中西部地区可以借助东部技术优势，实现人才资源的跨区域优化配置。同时，构建劳动力市场动态模型，预测AI替代的临界点，为政策制定提供科学依据。

　　此外，企业还需构建灵活、即时、实践导向的培训机制，以适应人机协作的新环境。某科技企业通过AI驱动的个性化学习平台，根据员工的技能短板和岗位需求提供定制化培训。这种动态培训体系不仅提升了员工的数智能力，也为组织管理范式的迭代提供了新思路。在人工智能时代，只有不断创新和调整人才战略，才能确保人力资本与产业升级的同步发展。(中新经纬APP)

责任编辑：孙庆阳