作者：国家发展改革委培训中心（宣传中心）战略规划与公共培训处  聂正标等

引言

上一篇关于人工智能顶尖人才的文章中我们初步厘清了到底什么样的人工智能人才能称为人工智能顶尖人才，将其从概念泛化中提炼，划分为战略引领与生态构建者（战略布局者）、科研攻关与团队统帅者（攻坚领导者）、关键技术突破与产业转化者（突破转化者）三类。为深化对人工智能顶尖人才的研究，我们走访国内头部科技企业与国家级重点实验室，开展大范围实地调研，系统梳理多位行业领军人物的从业经历与发展历程。基于调研反馈与行业实践积累，本文将聚焦战略引领与生态构建者（战略布局者）群体，深入剖析该类人才的成长共性与发展差异路径，并结合时代背景、成长历练、平台支撑等多重维度，探寻人才成长的完整逻辑，为业内观察、培育同类人才提供客观参考。

一、现实研判：AI竞争步入生态较量，战略布局者为何稀缺？

如今全球人工智能的竞争形态已发生深刻变化，竞争核心已从单点算法、单一产品比拼，转向全产业链与创新生态的综合较量。在此背景下，能够研判技术趋势、统筹全域资源、搭建产业体系的战略布局者决定着一个区域、一条赛道乃至整个产业的发展速度。作为引领产业发展、构筑自主创新生态的核心支柱，他们的前瞻视野、综合素养与全局思维，支撑着我国人工智能产业迈向更高质量的可持续发展。然而，与现实需求形成强烈反差的是当前行业中战略布局者人才并不充裕。

这种稀缺并非偶然，而是源于极高的能力门槛与当前产业人才供给结构之间的矛盾。从需求端看，想要成长为能够深耕底层理论、布局长期产业生态的战略布局者，需要兼具扎实深厚的技术功底、开阔的国际视野、对科技产业规律与底层原理的深刻理解、统筹全局的格局，以及资源整合、体系搭建等综合能力，这是极难企及的复合型门槛；而从供给端看，受国内人工智能产业发展阶段性特征影响（如长期偏重应用落地而底层根技术与生态构建相对薄弱），现有人才储备难以支撑前沿技术探索、国际标准共建、跨领域生态协同等长远工作，导致顶层战略人才储备不足。这种“高门槛需求”与“低储备供给”的错位，造成了人才的稀缺。

面对“高门槛需求”与“低储备供给”的结构性错位，破解战略布局者稀缺的困局，显然无法仅仅依赖市场的自然孵化与人才的自我生长。只有深刻剖析战略布局者究竟是如何炼就的，厘清其能力跃迁的内在逻辑与外部条件，才能找到打破供给瓶颈的钥匙，为系统性地培养、选拔这类关键力量提供现实依据。那么，深入探寻战略布局者的成长路径，究竟具有怎样的现实意义与核心价值？

二、价值探析：为什么要探析战略布局者的成长路径？

全球人工智能的竞争已全面迈入生态比拼的新阶段，战略布局者正是引领产业行稳致远的核心。探析这类群体的成长路径，并非简单的人物素描，而是为了破解战略布局者是“如何炼就”的核心命题。他们具备宏阔的科技战略视野，真正做到了既懂技术又懂产业：在技术侧，他们深谙基础科研规律，精准研判前沿迭代趋势，为国家与行业绘制前瞻性的技术路线图；在产业侧，他们立足长远，深刻洞悉产业变革走向与商业落地逻辑。这种技术与产业的双重驾驭力并非天生，而是源于长期的实践积淀。正是凭借这种技术与产业的双重驾驭力，他们得以跨界融通学术研究、产业市场、资本力量与政策导向，一手搭建起支撑产业自立自强的自主创新体系，一手培育出源源不断的后备人才力量，塑造出赋能原始创新的繁荣生态。可以说这类群体的格局与担当，为我国人工智能产业价值链注入了强劲动力，也为我们在全球科技竞逐中稳固定位、塑造优势筑牢了坚实根基。

当前，我国人工智能正处于谋求自主突破、引领产业变革的关键时期，产业发展有着清晰的国家战略导向，配套的政策、平台、场景与资源，为顶尖人才提供了施展抱负的广阔空间。众多具有国际视野与前沿洞察的顶尖人才将事业重心锚定国内，其意义早已超越了个人职业轨迹的转换，而是依托自身长期积累的专业能力，主动承接起服务产业发展的时代使命。中国蓬勃发展的产业实践，正是锻造战略布局者的最佳沃土。他们将多年沉淀的技术功底与国际视野，深度对接国家产业发展需求，立足本土自主创新，逐步成长为服务国家整体规划的战略布局者。剖析这一转变过程，有助于我们把握本土人才成长的内生规律。

回顾这类群体一路走来的经历能为行业发展带来切实的参考价值。透过战略布局者的成长路径，我们能够直观感受到平台赋能、视野拓展与一线历练对个人成长的塑造作用，提炼出可供参考的实践经验，为优化当前人才培养机制提供指引。认清战略布局者具备的卓越特质，厘清不同顶尖人才的职责划分，是做好人才管理、让人才各展所长的前提。

我们深入研究战略布局者的成才之路，有着双重现实意义。对广大人工智能从业者而言，这些真实的成长故事能够带来直观借鉴，帮助大家找准成长方向、拓宽个人格局。而从我们研究工作的角度来看，剖析这类顶尖人才的成长路径、梳理当前培育工作中的痛点，能够为国家完善人工智能人才相关政策、健全培育体系提供参考依据。顺着人才成长规律补齐短板、培育发展环境，就能让更多优秀人才朝着战略方向稳步成长。持续壮大这支核心人才队伍，也将为我国人工智能筑牢自主发展根基，让我们在全球科技竞争中稳步前行。

三、事实分析：他们走过了一条怎样的路？——典型人物的成长轨迹

探究战略布局者的成长规律，不能仅停留在理论推演，更需要回到真实的行业实践中去寻找答案。在前期的实地调研与深度访谈中，我们广泛接触了国内多位人工智能领域的顶尖人物，梳理了几位深耕不同赛道的战略布局者，他们的发展路径各有特色，却也呈现出共通的成长逻辑。

（一）赫赫声名的“姚班”缔造者

姚期智深耕计算理论、密码学、量子计算等方向，是我国计算机与人工智能交叉学科建设的奠基人。在长期学术研究中，他深刻认识到未来科研的一个重要方向在于不同领域与信息科学的交叉。特别是推动人工智能与量子计算融合发展，将把计算能力推向人类认知的极限，“AI赋能量子计算”将是重要方向；同时，他敏锐洞察到自主培养尖端创新人才更是保障领域长远发展的关键。依托清华大学的平台优势，他推动成立交叉信息研究院与量子信息中心，打破传统学科壁垒，构建起“科研+教学+产业”一体化的发展体系。

在技术研究领域，他凭借对计算理论（包括伪随机数生成、密码学与通信复杂度）的突出贡献荣膺图灵奖，创建了理论计算机科学的重要次领域，奠定了现代密码学基础，并解决了线路复杂性、计算几何、数据结构及量子计算等领域的开放性问题并建立全新典范。此外，作为研究量子计算与通信的国际前驱，他率先提出量子通信复杂性理论，基本完成了量子计算机的理论基础，并开创分布式量子计算模式，为分布式量子算法和量子通信协议的安全性奠定了理论基础。在科研登顶的同时，人才培育成为他战略布局的核心重心。他先后创办“姚班”“智班”“量信班”这三个拔尖创新人才培养项目，打通“拔尖人才培养—前沿交叉科研—科技产业转化”全链路，姚班学子创办的旷视科技、小马智行等企业已成长为行业独角兽，成功构建起学术、人才、产业协同发展的闭环生态，为中国计算机科学与人工智能开辟了自主发展的全新道路。

姚期智走出了一条从钻研基础理论的科研专家，到牵头搭建交叉学科体系、培育行业顶尖人才的教育战略领航者之路。他跳出了个人科研的范畴，将重心转向学科建设与人才梯队打造，实现了从专注个人学术产出，到为整个领域构筑人才根基、引领行业自主发展的重要转变。

（二）开创自主云计算体系的算力奠基人

王坚是我国云计算产业的开拓者，也是城市大脑、太空算力等新方向的提出者。他开创“以数据为中心”的分布式云计算体系架构，率先提出采用计算作为公共服务的产业模式，主持研发以大规模分布式计算系统“飞天”为核心、拥有自主知识产权的阿里云计算平台，为我国IT产业的基础架构转型指明了方向。

在阿里云任职期间，他牵头完全自主研发“飞天”云操作系统，攻克5000台服务器大规模集群协同调度等行业共性工程瓶颈，推动行业标志性的“去IOE”转型。这套算力平台已服务全球超过230万客户，全面支撑各行各业的数字化转型。在筑牢底座的同时，他高度重视生态与人才的集聚。他依托云栖大会、云栖小镇搭建产教融合平台，集聚全球科创资源，培育云计算、工业互联网特色产业集群，并发起“2050”科技活动，以“年轻人因科技而团聚”作为愿景，给更多科技青年提供交流创新成果、畅聊未来愿景的空间，培养解决真问题的青年科技人才。此后，他不断推动算力向更广阔的物理世界延伸。他首创“城市大脑”理念，打造城市全域智能调度体系，将算力延伸至交通、安防、医疗、应急等城市治理场景，相关模式落地国内外数十座城市，并形成通用行业标准。出任之江实验室主任后，他再度前瞻布局三体计算星座、天地一体化计算等太空算力项目，开拓算力应用新边界。从底层云计算底座，到智慧城市落地，再到太空算力探索，他一步步搭建起覆盖全域的数字科技生态，为我国数字经济发展筑牢根基。

纵观其发展脉络，王坚完成了一场从人机交互领域技术研究者，到打造自主算力底座、开拓智慧城市与太空算力新赛道的全域生态开拓者的跨越。他的事业轨迹从单一技术研发，逐步升级为国家级大型工程建设、城市数字化改造与前沿算力探索，一步步从技术专家蜕变为数字经济领域的全局战略家。

（三）奠基AVS标准与脉冲视觉的先行者

黄铁军从事智能视觉信息处理技术研究30多年，现任北京智源人工智能研究院理事长。在长期技术攻关中，他看清了长期被误认做智能系统“眼睛”的传统视频摄像头与新一代人工智能完全不匹配，明确向类脑计算、脉冲仿生视觉转型是视觉智能的未来方向，而掌握自主技术标准、实现硬件自研是摆脱外部技术依赖的必由之路。依托北京大学与北京智源人工智能研究院两大平台，他稳步推进“标准研发—技术攻关—硬件制造—产业孵化”的全链条布局。

技术发展分为多个阶段：他率先主导AVS系列国产音视频编码标准研发，摆脱国外专利垄断形成自主知识产权的技术标准；随后创立视觉大数据处理技术体系；后续又原创脉冲视觉技术，自主研发超高速脉冲视觉芯片、相机与整套系统。在此基础上，他还依托智源研究院布局悟道大模型等前沿技术，不断丰富自主技术矩阵。应用场景实现分层落地：AVS标准覆盖有线电视、IPTV、8K直播、安防监控等视听领域；视觉大数据技术服务于智慧城市交通、公安安防；脉冲视觉则应用于高铁检测、风洞实验、航天装备、工业高速检测等特种场景。在人才培养上，他推动计算机视觉、神经科学、光学工程多学科交叉融合，通过“智源学者计划”遴选并培养具有国际影响力的学术领军人才，坚持“青年人才挑大梁”，持续输送复合型科研人才。在战略推进上，他前瞻布局世界模型等未来赛道，推动学术研究与产业生态协同，配合国家人工智能战略与标准制定工作，构筑起视觉与类脑计算领域稳固的产业护城河。

黄铁军的成长轨迹，印证了一条从一线视觉技术研发专家，到主导行业标准制定、统筹全产业链发展的战略布局者的蜕变之路。他从解决单项技术难题起步，逐步延伸至标准建设、硬件研发、企业孵化等多个领域，完成了从技术攻关者到全产业链、长周期行业规划者的进阶。

（四）深耕通用AI的通研院掌舵人

朱松纯深耕通用人工智能、计算机视觉、认知科学等基础理论领域，是国内通用人工智能领域的核心引领者。面对全球人工智能行业普遍扎堆“大数据、大算力”的同质化发展现状，他敏锐察觉到这一路线的局限性，认为物理常识与社会常识才是通用人工智能实现本质突破的核心支撑。基于这一长远判断，他选择回国牵头组建北京通用人工智能研究院，跳出单一实验室的研究范畴，站在国家发展层面整合政府、高校、产业、资本等各类资源，搭建起我国自主可控的通用人工智能发展体系。

依托马尔视觉数理模型、图像与场景的解译计算框架、AI“暗物质”理论以及“小数据、大任务”范式等原创成果，他带领团队持续攻坚通用认知架构等核心根技术，还研发出全球首款通用智能体“通通”，走出适配我国发展需求的特色技术路线。在人才培养方面，他联合北大、清华等十余所高校创办通用人工智能实验班，推行本博贯通的交叉学科培养模式；在教育部支持下，他牵头联动全国15所重点高校，启动“通用人工智能协同攻关合作体人才培养计划”，为领域发展筑牢人力根基。与此同时，他领衔的北京通用人工智能研究院联合多家机器人公司发起“通智大脑联盟”，将前沿理论逐步落地到智能机器人、复杂感知、常识推理等实际应用场景。整套布局形成了技术研发与人才培育双轮驱动的良性格局，稳步推动国内通用人工智能产业的中长期发展。

朱松纯走出了一条从深耕基础理论的科研学者，到统筹国内通用AI全局发展的战略掌舵者的进阶之路。他依托国家级平台整合多方力量，搭建起完整的科研与产业生态，完成了从技术研究者到行业全局规划者的全面蜕变。

（五）引领人工智能驱动科学研究的先行者

刘铁岩是国际知名的人工智能专家，长期专注机器学习、信息检索、AI for Science等研究方向。他较早捕捉到人工智能赋能基础科学的巨大潜力，判断AI与数理、生物、化学等学科的融合将掀起新一轮技术变革，并积极倡导AI for Science为科学发现的“第五范式”；同时，他大力推动开源技术共享与学术生态协作。围绕这两大方向，提出“极基础、极应用、极交叉”的科研理念，搭建起“算法研发—开源共享—学科融合”的完整发展体系。

多年来，他带领团队产出一系列标杆成果，先后推出了以LightGBM、BioGPT、Graphormer等为代表的系列开源算法与模型。2024年更是在《自然》（Nature）主刊发表成果，实现量子化学精度的全原子蛋白质大分子动力学模拟，多项成果斩获国际赛事冠军，多款工具如今已是全球学术界与工业界的通用底层技术。这些技术既落地在搜索推荐、金融风控、语音交互等成熟商用场景，也深度服务于传染病新药研发、蛋白质研究等基础科学领域。在产业与学术融合方面，他以开源社区为纽带，打造产学研创投一体化平台，营造开放协同的技术创新环境，持续提升我国在全球AI开源领域的影响力。出任北京中关村学院院长后，他着手改革人才培养模式，打通学术界与产业界的人才流通渠道，致力于培养兼具科研素养与领军能力的复合型人才。同时，他以开源社区为纽带打破产学研壁垒，营造出开放协同的技术创新环境，持续提升我国在全球AI开源领域的影响力。

刘铁岩走出了一条从专注单点算法攻坚的技术研究者，到引领AI+科学新范式、统筹国内开源生态建设的行业推动者的跨越之路。他逐步从深耕单一算法领域，拓展至跨学科技术融合与开源生态共建，实现了从技术专家到战略布局者的进阶。

（六）加速AI技术演进与商业产业转化的操盘手

陆奇拥有丰富的全球科技企业技术研发与综合管理经验，深耕机器学习、分布式系统等人工智能核心领域多年。结合全球科技产业的发展规律，他预判出人工智能必将完成从技术研发到商业落地、从头部大厂延伸至初创生态的全链条演进，并以此为方向分阶段开展系统性布局。

任职微软期间，他主导重构搜索引擎AI底层框架，推动人工智能技术全面嵌入办公软件、云计算等主流产品线；加盟百度后，他提出“All in AI”核心战略，整合全栈技术团队搭建完整自研体系，并在内部推动工程师文化建设，强调工程技术的卓越性是对个人与团队能力的永无止境的追求，要求百度工程师“做什么事情一定要做最好，一定要是做业界最强的”。在此基础上，他牵头打造Apollo自动驾驶、DuerOS智能语音两大全国性开放技术平台，相关技术广泛应用于车载出行、智能家居等场景。离开百度后，他创办奇绩创坛，搭建“项目发现—孵化加速—资本投资”的全链路创业体系，一方面打造系统化培养模式，重点孵化兼具技术能力与商业思维的复合型创业人才，另一方面链接大量投资机构，聚焦通用智能体、具身智能、生物医药等前沿赛道培育硬科技企业。从大型企业AI转型，到前沿创业生态搭建，他打通了技术、人才、资本之间的壁垒，成为衔接全球前沿技术与国内产业落地的关键纽带。

陆奇走出了一条从一线技术研发人员、企业高级管理者，到国内AI产业与创业生态全域布局者的进阶之路。他的职业轨迹从聚焦单一技术与企业业务，逐步拓展到研判整个行业趋势、整合全产业链资源，最终完成了从企业管理者到战略布局者的蜕变。

以上几位领军人物，分别扎根通用AI基础理论、交叉学科、产业创业、算法开源、视听标准与类脑计算、云计算与城市等不同领域，各自走出了独树一帜的发展道路。深入梳理他们数十年的成长路径，我们发现几位战略布局者的发展路径虽不尽相同，但在成长规律、价值追求和能力塑造上，却有着高度一致的内在特质。作为复合型领军人才，他们的成长离不开长年积累、多方历练、时代机遇与家国担当，这类人才的养成没有统一模板，也不可能依靠标准化模式批量培育。

纵观他们的成长轨迹，能提炼出诸多共通的成长特质。首先是长期扎根专业、沉心技术钻研，拥有支撑全局判断的扎实底层功底。几位布局者均在各自细分技术领域深耕数十年，始终没有脱离技术本源。长久的一线钻研，让他们吃透技术底层逻辑、看清行业发展长线趋势，这是能够跳出单点研发、谋划产业全局的根本前提，想要形成战略统筹能力，不存在捷径可走。其次是主动打破领域边界，主动拓展自身发展维度，持续完成能力与格局升级。他们没有固守单一研究赛道、单一业务范畴，在职业发展关键阶段主动求变。或是跨学科拓展研究方向，或是跳出纯粹技术研发转向产业生态搭建，不断跳出固有工作边界，在跨领域统筹、多主体协同的实践中，一步步拓宽视野、提升综合布局能力。与此同时，始终立足国内产业自主发展需求，把自身事业和行业长远发展绑定在一起。推动人工智能领域自立自强是他们共同的价值追求，开展所有技术攻关、平台搭建、产业布局工作，核心目标都是补齐国内产业短板、构建自主可控的创新体系，立足本土产业实际谋划长远发展路径。除此之外，统筹产业发展时同步重视人才梯队建设，实现技术生态与人才生态协同发展。不同于只聚焦单一技术攻关的研发人员，他们在规划技术路线、搭建产业链创新体系的过程中，都会同步设计长效人才培育体系。一手完善技术与产业布局，一手搭建可持续的人才输送通道，依靠源源不断的后备人才，保障整个产业生态长期稳定发展。

综合来看，几位战略布局者的发展道路各具特色，也折射出人工智能领域不同的成长形态。一部分以学术和人才建设为核心，姚期智便是典型代表，他沿着夯实理论根基→打破学科壁垒→培育顶尖人才的路径发展，依靠深厚的理论功底搭建交叉学科体系，以人才培养支撑行业长远发展。还有一类布局者聚焦硬核技术与工程落地，赛道划分更为细致：王坚专注算力基础设施，循着底层技术→行业应用→前沿探索层层推进，一步步构建起全域数字算力体系；黄铁军深耕视觉与类脑领域，采用技术标准攻关→核心技术研发→硬件自研→产业梯次孵化的全链条模式，实现技术、产品与产业协同发展；朱松纯则锚定通用AI基础研究，坚持原创理论攻坚→交叉人才培养→技术场景落地，以学术创新驱动科研生态建设。与此同时，也有学者选择以技术共享、学科融合为发展主线，刘铁岩便沿着技术创新→开源生态→跨学科融合不断拓展边界，打造开放协同的技术环境。除此之外，还有以产业商业化为核心的发展路径，陆奇循着企业技术转型→创业孵化赋能的方向，深耕AI落地与创业生态培育。尽管他们选择的发展道路、聚焦的领域存在明显差异，但均在长期深耕中不断突破自我，最终完成了从技术实干者到行业战略布局者的蜕变。

四、深度思考：从成长路径看，AI顶尖人才培养面临哪些难题？

回顾前文姚期智、王坚、朱松纯等战略布局者一路走来的成长历程，不难发现当个人长年积淀的专业能力，与时代赋予的产业使命相融共生，便能凝聚起驱动行业向前发展的强大力量。但与此同时，把观察视野从这几位少数领军者延伸至整个行业，我们不禁要问：他们的成功路径能否复制？当前国内人工智能人才生态还面临哪些阻碍？几组现实难题摆在面前，值得学术界与产业界共同探讨。

（一）成长路径的迭代难题：如何实现海外历练与本土自主培育的协同互补？

梳理几位典型人物的从业经历可以看到，开阔的国际视野、高端行业人脉以及跨领域统筹协调的综合能力，是成长为战略布局者的重要素养。过去，许多人才依托海外顶尖高校、科研院所与头部科技企业的平台，获得了这些关键能力的历练。当前，全球科技合作与人才流动环境日趋复杂，以往借助海外平台完成核心能力锻造的路径有所收窄。与此同时，近年来国内大模型、AI应用等领域已涌现出一大批本土自主成长的战略型、领军型人才，充分彰显了我国本土人才培育体系的积极成效与巨大潜力。

在此背景下，如何进一步完善本土顶尖战略人才的培育体系，强化内生成长能力，实现海外历练与本土培养的协同互补，成为行业需要深入探索的课题。长期以来，国内众多从业者深耕技术应用领域，日常工作多聚焦于技术落地、项目执行等环节，参与行业顶层规划、全球资源调度、规则共建等全局性工作的机会相对有限。想要逐步构建起依托本土力量、内外融通的人才成长良性循环，不仅需要优化人才历练的载体，更需从理念和文化层面推动创新生态的重塑。如何补齐本土培育的短板，实现从外部借力到内生发展的有机转变，是行业需要共同面对的现实课题。

（二）组织运行的内在矛盾：常规管理模式如何适配战略人才的创新突破？

打破学科边界、联动多方主体、重构产业生态，是战略布局者发挥价值的核心方式。这类工作本身带有探索性与不确定性，要求组织给予充分的资源调配空间，同时包容创新过程中的试错行为。反观国内主流科研机构与行业龙头企业，大多采用层级化管理模式，运行逻辑偏向风险防控，考核评价也更看重流程规范与短期产出。

我们期盼能够涌现出运筹全局、引领方向的行业帅才，在实际管理过程中，却常常沿用针对技术骨干、一线执行者的管理规则与评价标准。一套强调按既有规则运转、追求稳定产出的组织体系，很难为前瞻性、颠覆性的战略构想提供生长空间。如果组织架构与管理方式无法做到充分放权、宽容探索，不少具备战略眼光与统筹潜力的人才，会逐渐被体制约束消磨动力，最终回归到单一专业领域开展工作。如何调整组织运行逻辑，为战略人才的突破式发展留出空间，是人才建设与组织管理协同发展需要解答的问题。

（三）人才发掘的现实困境：如何在技术骨干成长阶段激活战略引领潜能？

统筹产业布局、搭建创新生态的能力，都需要在长期实战中逐步沉淀，仅凭常规考核很难提前辨识。这也让人才培育面临明显挑战：一名深耕技术的从业者，在没有机会参与顶层谋划、统筹全域资源前，现有评价体系很难发现其潜藏的格局与眼界；而当个人凭借专业成果逐步走到行业前沿时，最适合拓宽发展边界、扛起更大责任的窗口期往往已经过去。

当下行业沿用的评价体系，更多聚焦技术水平与科研能力，无法评判一个人是否心怀产业全局、愿意担当长远使命。我们需要厘清的是，顶尖人才走向战略引领岗位，从来不是简单地从某一类人才转向另一类人才。他们依托日积月累的专业功底，响应国家人工智能产业发展的时代需求，主动接过服务产业、谋划长远的重任，在使命驱动下不断拓展自身格局，最终成长为扎根行业、服务国家发展大局的战略布局者。

这也让我们不断思索：如何在人才成长的关键阶段，发掘出有格局、敢担当的后备力量？又该怎样提供跨界协作、参与全局工作的机会，帮助他们迈出成长的重要一步。比起激励已有所成的战略布局者，更早发掘有潜力的后备人选、搭建完整培养路径，才能源源不断培育出新一代战略布局者。

（四）人才进阶的链路跃迁：如何打通从“一线突破”到“战略布局”的成长链路？

在开篇中，我们将AI顶尖人才划分为战略引领与生态构建者、科研攻关与团队统帅者、关键技术突破与产业转化者三类。回溯战略布局者的成长足迹，不难发现，这三类人才绝非孤立存在的静态标签，而是遵循着逐级成长、迭代跃升的内在逻辑，构成了一条清晰的人才成长链路。

作为冲锋在创新一线的“突破转化者”，其核心能力在于特定前沿领域的单点攻坚与工程落地，是技术价值实现的闭环者；当他们不再局限于单一技术研发，开始牵头组建团队、搭建研发体系，带领跨学科力量攻克复杂系统性问题时，便完成了从“单兵突破”向“团队统帅”的转变，成长为“攻坚领导者”，成为连接战略与战术的枢纽；而对于优秀的科研带头人而言，在一次次牵头完成重大攻关、落地技术成果后，若能跳出单一业务赛道，将技术认知延伸至基础科研规律与全球行业趋势层面，主动联动政府、企业、高校等多元资源规划长远路线、搭建创新生态，便能实现从“执行将才”到“行业帅才”的蜕变，最终成长为指引未来、塑造生态的“战略布局者”。

然而，在当下的产业实践中，这条链路的衔接与跃升正面临现实挑战。许多深耕一线的技术专家，日常工作高度聚焦于技术开发与项目交付，较少有机会牵头大型系统项目或锻炼团队统筹能力，向“攻坚领导者”的转型面临瓶颈；而部分能力出众的科研管理者，也常受限于固定业务领域与常规考核体系，难以深度参与行业顶层规划与全域资源调配，向“战略布局者”转变的通道相对狭窄。如何从机制上打通这一转化通道，成为当前人才生态建设中亟待破解的课题。

五、落地践行：如何实现从“技术将才”到“战略帅才”的转换？

厘清战略布局者的成长轨迹与进阶阻碍，最终是为了将规律转化为支撑产业发展的实际行动。从前文的现实难题中突围，我们需要从个人认知、培育机制层面，整合价值引领要求，探寻可落地的践行方向。

（一）对个人成长的借鉴：在深耕与破局中淬炼战略素养。

从“技术单兵”迈向“战略帅才”，首要驱动力在于个人认知的突围。成长为战略布局者从来没有捷径，其精神内核在于长期深耕的定力与主动破局的勇气。对广大从业者而言，一是坚守深耕实干的底色，扎实的专业能力是登高望远的先决条件，唯有夯实根基方能具备研判全局的底气；二是主动突破路径依赖，在职业关键节点，敢于跨领域调整、跳出舒适区，在跨界协作与全局统筹中锤炼复合能力；三是将个人成长对接时代需求，战略布局者从来不是简单的身份转换，而是依托日积月累的专业功底，主动接过谋划长远的重任，在使命驱动下不断拓展自身格局，实现从“被动执行”到“主动谋局”的跨越。

（二）对培育环境的优化：从“自然演化”走向“主动赋能”的实操路径。

面对战略人才稀缺、无法依靠传统路径自然培育的现实，需要从机制与环境层面予以系统性干预。作为国家发展和改革委培训中心（宣传中心）人工智能研究团队，我们在调研中深刻认识到，培育战略布局者需要跳出传统框架，将前文提炼的成长规律转化为可操作的赋能机制。

一是打破领域限制，提供跨岗位统筹锻炼的机会。许多技术专家缺的不是能力，而是统筹全局的实战场景。应借鉴北京智源研究院、北京通用人工智能研究院等新型研发机构的平台经验，依托国家级平台与头部企业，让人才在跨领域项目、整体规划等真实任务中积累带队经验。

二是优化人才评价标准，兼顾专业实力与综合素养。仅凭学术成果与短期工作表现识人，极易埋没潜力人才。应将行业研判、协同共事、长远布局等考察维度融入考评环节，在技术骨干中发掘心怀大局、勇于担当的后备力量，辅以资源支持与成长通道，打破“唯技术论”的评价盲区。

三是整合国内外优质资源，打造内外联动的合作平台。针对部分本土人才国际视野历练不足的短板，应依托国内完善的产业基础，联动全球前沿学术力量，搭建企业、高校、科研院所协同发展的交流阵地。邀请国内顶尖专家参与项目指导、共定行业规则，帮助本土人才在实战中拓宽国际视野，实现从外部借力到内生发展的能力跃升。