[直接施加未来的行业]◎刘yanrui lu Xin如果我的国家想在人工智能才能的国际竞争中实现“下一步”，以“耕种，分析和流动”开始，以优化资源资源的资源资源模型，并改善了资源资源的资源模型并改善了富有成本的成年型成年的智能智能技术。在激烈的国际竞争中，人才源是重要的力量和重要优势。人工智能研究和人工智能实施的“领导者”影响的科学和技术领域的领先才能将决定人工智能行业发展的方向。目前，我国家的智能技术人才在耕种，转移和评估方面存在问题和难度。这将紧急改变培训和管理模式，并继续进行Streng然后是才华横溢的人才群体。在科学和技术中缺乏顶级才能阻碍了工业发展。目前，我国人工智能行业的发展面临着完全人才的双重挑战，并且在科学和技术方面缺乏领先的才能，甚至在该行业的科学和技术才能较少。人工智能技术中的顶级人才通常掌握了主要理论和应用技术，这些技术熟悉与人工智能有关的跨学科知识，以及残留的 - 科学阅读，变化能力，系统的能力，思考和国际视野。它们包括具有深厚资格的创新和企业家的研究工程师，以及以特定技术方向削减的年轻学生。情报行业的人造链通常分为三个主要链接：主要洛杉矶是的，技术层和应用层。其中，基本水平的人才专注于切割算法和基本理论现代，这将领先的科学和技术才能集中到这些理论现代。 “ Outlook”周刊的数据表明，在2024年，我国AI的基本，技术和申请水平的现有才能的比例分别为17.1％，28.6％和54.3％。斯坦福大学发布的“ 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％，而学术比例为84.45％。等等。在行业中，企业不想对基础技术进行原始创新，这严重影响了行业的竞争力。 - 揭示一群领先的科学和技术人才，并发展了激励和管理结构的才能创新的才能。与高 - 在人工智能发展中的质量需求，我国家的智力技术人才通常面临三个主要问题：“耕种，流动性贫困和评估困难的困难”。人工智能发展的复杂性变得很难在科学和技术方面培养领先的人才。经过多年的努力，我们国家已经拥有世界上人工智能技术的最大才能。但是，人工智能是一个复杂的系统项目，技术发展每天都在变化，导致在与其他行业不同的科学和技术区别中培养领先的人才以及该行业的T t talanto的一般培训。剪裁技术知识每隔几个月就会进行基本迭代，并且很难适应我们当前的课程设计和教科书。同时，大学生tAlent培训没有足够的市场需求方向，并且缺乏在技术发展之前保持并强调实际应用的教师。学校计算机室计算的强度很难满足大型模型的教学和培训需求。人才训练表明“古老的理论和技能较低”。人工智能技术人才的领导很难转向行业。一方面，在下降的经济压力下，随着风险投资和其他投资投资的投资减少，具有高水平的人才总量使制度开始企业的创业，并且许多人才仍在大学和大学的科学研究机构中。另一方面，在人工智能领域实现必需品需要科学的劳动，良好的合作以​​及在不同方向上的人才的重复技能。它很难用简单而快速的传统方法准确地识别才能。当做出错误的选择时，下沉的成本很高。它增加了选择才能并影响人才流量从学术到行业的效率的企业的困难。科学和技术系统中的瓶颈和机制使得很难评估人才的表现。人工智能的价值在于赋予数千个行业的能力，这些行业不仅需要其自身的潜在技术崩溃，而且还需要整个行业和纪律的科学和技术成就的跨应用。这意味着现有人才贡献绩效的评估标准和科学研究组织正在发生变化。相关部门的人工智能领域的人才政策准确性较低，并且人才分析中的“唯一”问题仍然存在。许多单位洛杉矶CK不同的评估，某些系统和法规与人工智能定律不符。采取许多步骤来加强领先的科学才华和技术的团队。我的国家希望在国际人工智能人才竞争中获得“加入“下一步”的“加入”，必须从“培养，分析和流动性”开始，以优化人才资源提供模型并增强团队领先的才华横溢的技术竞争。首先，我们必须加强教育和科学才能和技术的协调，并结合“大基础”，以创造人工智能技术的主要才能。行业，教育，研究以及教育，科学和人力资源的融合是培养人工智能技术领先人才的关键。建议探索新的传播教育模式，并加速科学的培养和Tekno Childrenlogical Leader。首先，建议大学人才培训计划更专注于企业的实际需求。建立主要的人工智能，主要课程组，跨课程组等，强调了科学，技术和工程学科的交集和填充。其次，让我们通过通过大学研究合作建立一个综合变革平台来培养化合物的才能。增加了用于工业融合，学术和研究的重大研发项目，加强企业研发机构的建设，结合通识教育，科学研究能力和变化能力，并促进从基于知识的教育到基于研究的教育的人才培训的转变。最后，已经建立了一个针对大学和大学的国家计算资源共享平台，以通用昂贵的计算资源在培训模型中进行了出色的培训，并帮助学生和科学研究人员获得现代技能。其次，我们必须“只打破四个”和“设定新标准”，以改善考试的方向并创建一个“软环境”，人们可以在其中使用自己的才能。首先，我们必须专注于改善对智力人才的人工分析的指挥棒，并加深“仅销毁四个”和“设定新标准”的促进。突出显示贡献的实际取向，并减少对纸张专利数量的依赖。探索建立一个分类，时间 - 时间和层次的纱丽分析系统，使创新成就的产生令人愉悦。其次，改善了研究活动的“上市和护理”和“赛马”体系等机制，并支持人工智能技术领域的领先人才进行监督。鼓励更多的才能聚集在人工智能的基本水平上从事更多令人不安的自由勘探活动。最后，为年轻的人工智能研究人员提供更多探索自由的空间。在人工智能的缺点领域，通过实施专门针对“军事秩序”的系统，其余的年轻才华将支持并鼓励肩膀承担基本的责任和巨大的​​责任。 Pathird，我们必须促进行业人才的流动，并为人工智能技术领先人才的价值创造一个“新的高基础”。继续加强企业在人工智能技术领域的主导地位，并积极促进学术才能继续参与该行业。首先，消除人们对人工智能才能从学院转向行业的担忧。改善对税收政策和步骤，家庭注册，保险，住房等的支持，并为企业提供更多机会和支持进行主要的科学和技术项目，参与国家标准，学术选择和政府奖励的制定。其次，打破机构障碍，促进NG机构变化，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，改善人工智能才能的工作分类系统，并为不同领域的人才建立质量标准。加快在人工智能领域发展人才能力的标准的提高，以帮助人才逐渐流入地区和机构。 。