我国要在人工智能人才国际竞争中实现从“并跑”到“领跑”，需从“培育、评价、流动”三方面入手，优化人才资源配置模式，提升人工智能科技领军人才队伍竞争力。
第一，应加强教育科技人才协同，夯实人工智能科技领军人才产生的“大底座”。首先，建议高校人才培养计划更加面向企业实际需求。其次，通过产学研合作成立融合创新平台等方式贯通培育复合型人才。最后，建立全国高校算力资源共享平台，将大模型训练所需的昂贵算力资源普惠化，助力学生和科研人员的创新实践。
工作人员在防城港人形机器人数据采集与测试中心进行人形机器人数据采集工作。新华社记者 鲁鹏 摄
第二，应“破四唯”“立新标”完善评价导向，打造人尽其才的“软环境”。首先，要着重完善人工智能人才评价指挥棒，深化推进“破四唯”“立新标”。突出实际贡献导向，减少对论文专利数量指标依赖。其次，完善科研任务“揭榜挂帅”制、“赛马制”等机制，支持人工智能科技领军人才挂帅出征。最后，给予人工智能青年研究者更多自由探索的空间，支持和鼓励优秀青年人才挑大梁、担重任。
第三，应促进人才向产业界流动，打造人工智能科技领军人才价值实现“新高地”。不断强化企业在人工智能领域科技创新的主体地位，积极推动学术界人才源源不断加入产业界。首先，消除人工智能人才从学术界向产业界流动的后顾之忧。其次，打破体制壁垒，推动制度创新，支持科研人员“旋转门”机制，进一步优化高校人才离岗创业政策。最后，健全人工智能人才职业分类体系，建立各类细分领域人才能力素质标准。加快完善人工智能领域人才能力建设标准，助力人才跨地区、跨机构顺畅流动。