聯合發布單位AI技術顯著縮小了科學與實際應用之間的鴻溝，（一）中國傳統產業逐步邁向全面智能化7（二）行業大模型構建需求噴發：超63%企業正在構建企業內大模型10（三）AI影響下的技術演進12（四）小結：AI時代全面來臨，企業需構筑核心競爭力15（二）傳統業務應用場景匱乏：不會找、找不到18（三）算力成為限制AIGC發展的最大問題19（四）AI人才閾值范圍擴大，數量愈加緊缺20（一）AI賦能千行百業，加速產業智能化升級23（二）培育AI能力是實現企業業技融合的關鍵26（三）AI基礎設施建設是支撐產業發展的基石27（四）小結：企業全面AI化，打造AI人才梯隊28（一）全球AI人才數量、結構現狀解讀30（二）數智時代下的AI人才糧倉模型32（一）企業AI應用文化的整體性構建與全員能力賦能46（二）數智化時代下企業AI人才招聘、評價、能力培養的創新策略56（一）企業AIGC應用案例62（二）企業AIGC人才培養案例65專家寄語AI加速產業與技術升級，企業正式步入-7-AI人才糧倉模型解讀白皮書11報告指出，深入推進數字經濟創新發展。制定支持數字經濟高質量發展政策，積極推進數字產業化、產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合。深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。實施制造業數字化轉型行動，加快工業互聯網規?；瘧茫七M服務業數字化，建設智慧城市、數字鄉村。深入開展中小企業數字化賦能專項行動。支持平臺企業在促進創新、增加就業、國際競爭中大顯身手。健全數據基礎制度，大力推動數據開發開放和流通使用。適度超前建設數字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系，培育算力產業生態。我們要以廣泛深刻的數字變革，賦能經濟發展、豐富人民生活、提升社會治理現代化水平。人工智能+正在為各行各業帶來全新賦能，為企業與個人的發展帶來新機遇。先進的生產力與行業結合，為各行業提高效率，也會為AI產業發展創造一個巨大的市場空間。2024年1月，國家數據局宣布推出“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）（以下-8-AI人才糧倉模型解讀白皮書簡稱《行動計劃》）。這項新行動以推動數據要素高水平應用為主線，促進多場景應用，先行聚焦工業制造、現代農業、商貿流通等12個領域，推動行業中發揮數據要素的乘數效應，釋放數據要素價值，實現經濟規模和效率的倍增。《行動計劃》指出，到2026年底，數據要素應用廣度和深度大幅拓展，在經濟發展領域數據要素乘數效應得到顯現，打造300個以上示范性強、顯示度高、帶動性廣的典型應用場景，涌現出一批成效明顯的數據要素應用示范地區，培育一批創新能力強、成長性好的數據商和第三方專業服務機構，形成相對完善的數據產業生態，數據產品和服務質量效益明顯提升，數據產業年均增速超過20%，場內交易與場外交易協調發展，數據交易規模倍增，推動數據要素價值創造的新業態成為經濟增長新動力，數據賦能經濟提質增效作用更加凸顯，成為高質量發展的重要驅動力量。該行動計劃有效推動了不同領域數據要素的融合利用，促進經濟增長、提升企業創新、提高服數據作為AI技術發展的核心因素，在本政策背景下，AI與產業的深度融合將被極速推動。不斷塑造發展新動能新優勢，促進社會生產力實現新的躍升。加快培育新質生產力要打造新型勞動者隊伍，包括能夠創造新質生產力的戰略人才和能夠熟練掌握新質生產資料的應用型人才。對于企業來說，培養既具有科技創新能力又能熟練應用AI新技術的人才，在當下顯得尤為重要。企業需要重視AI人才的培養和引進，將其作為提升自身競爭力和適應未來市場需求的重要戰略。通過加大投入、優化機制、搭建平臺等多種方式，吸引和培育更多具備創新能力和實踐經驗的AI人才，將有助于企業在新質生產力的發展中搶占先機，實現可持續發展。-9-AI人才糧倉模型解讀白皮書 鼓勵開放合作。中國AI產業集群主要集中在在京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區的主要城市。西部地區的西安市，中部地區的武漢市和長沙市，以及東北地區的沈陽市、大連市和哈爾濱市，通過引入外部資源和挖掘內部資源，正逐漸形成AI產業集群的雛形。這些地區的發展潛力逐步顯現，為AI領域的創新和協同發展提供了有力支持。北京的AI產業憑借企業數量、質量及產業規模和技術實力領跑全國，重點聚焦在機器人、無人機等智能終端產品及智慧醫療、智慧教育、智能家居、自動駕駛等垂直應用領域。同時北京雄厚的大數據和云計算實力，也為AI基礎設施的發展提供了基本能動力。上海的AI產業已經成為該城市的三大先導產業之一。產業鏈大體上覆蓋了AI產業鏈的所有領域，多集中于應用層。產業以智能機器人、智能硬件、自動駕駛為重點，部分企業已擁有國內先進的計算機視覺、AI芯片制造等技術。廣州和深圳是廣東省內AI產業的集聚中心。廣州已經形成了天河智慧城、廣州軟件谷、中國人工智能(廣州)產業園等多個AI產業聚集區，其中，注冊資本1億元以上的大型AI企業集中分布在天河、黃浦兩區。深圳則在羅湖、鹽田等地建設了多個AI產業基地，形成了“總部基-10-AI人才糧倉模型解讀白皮書當前，AI技術正在向各個領域滲透，加速產業深度融合，AI已在各行各業嶄露頭角。在眾多產業的推動下，2024年成為大模型應用場景元年。當前，模型層產品百花齊放，并逐漸開始圖源：InfoQ研究中心-《AIGC行業應用及人才發展洞察》目前國內超63%的企業正在構建企業大模型，將大模型與業務流程、產品功能緊密結合，推動其在多個場景中的應用、垂直化發展和產業化落地。極客邦雙數研究院、InfoQ研究中心發布的《AIGC行業應用及人才發展洞察》（以下簡稱《AI人才洞察》）顯示，采買或調用商業大模型和基于開源構建專屬大模型的企業比例基本一致，其中萬人規模企業往往業務場景較為復雜，更偏好基于開源構建自己的專屬大模型。同時，由于AI落地應用存在不少難點，即使是作為數字化轉型重點行業，約40%的制造業企業內部仍然沒有基于大模型做任何開發工作；約20%的企業沒有基于大模型做任何研發工作，其中千人以下規模企業比例較高；而由于成AI人才糧倉模型解讀白皮書圖/數據源：InfoQ2023年12月發起-12-AI人才糧倉模型解讀白皮書1通過文件系統、數據庫等技術實現數據共享和流通。進入DT2.0時代，數據技術開始推動數跨領域協同、數據跨域安全管控成為新階段的發展目標，推動數據要素價值不斷向更多應用場與此同時，以AI、云計算、區塊鏈及圖技術等為代表的新興技術持續護航數據要素安全流通。大型語言模型的發展對數據存儲和處理也提出了更為嚴苛的要求，它不僅需要處理海量的多態合降低技術的使用門檻，2023年AIGC技術的跨越式突破發展，有效擴展了數據基礎設施與AI融合的發展空間。技術飛速發展，但不得不重視的是，隨著企業的生產組織模式逐漸發生轉變，企業的數據資產已經突破本地數據中心，越來越多地分布在混合云環境中不同的服務和信任邊界上，導致企業數據逐漸暴露在數據盜取、泄露、篡改、敏感數據出境等安全風險下，數據安全合規問題成為企業的“心頭病”，企業亟需更有效地做好數據治理，解決數據質量和數據安全問題，尋求保障企業數據安全合規的解決方案。-13-AI人才糧倉模型解讀白皮書22為了滿足不同行業對AI技術的需求，AI算法和模型經歷了從簡單到復雜的不斷演進。早期的機器學習算法，如線性回歸和決策樹，基于統計學原理處理數據，為AI技術的起步奠定了基礎。隨著技術的演進，AI模型參數量不斷突破，如Transformer結構和MOE（MixtureofExperts）結構不斷迭代創新，2023年，AIGC爆發式增長，大模型產品涌現，全領域產品累積。國內各大廠商在AI算法和架構方面憑借自身特色和優勢進行布局，推動AI技術的不斷創圖源：InfoQ研究中心-《AIGC行業應用及人才發展洞察》3AI時代的機器需要自主學習并推斷邏輯，這背后是對海量數據和強大計算力的極大需求。但面對CPU性能的局限，傳統服務器已難以滿足這種密集型計算的需求，對AI基礎設施的要求提高。計算、存儲、網絡和數據服務等都需要經過精心的設計和重構，才能滿足當下大型模型和生成式AI的嚴苛要求。AI大模型規模的快速增長和結構復雜化，也讓各行業對AI基礎設-14-AI人才糧倉模型解讀白皮書施運算能力的需求呈現出顯性化激增的趨勢?！禔I人才洞察》顯示，43%企業使用云算力支持AI算力運行，28%的企業自建AI算力。約30%的企業使用云服務，其中千人以下規模的企業更加傾向于利用云服務商技術能力和安全保障，通過云服務來降低企業開發門檻和成本。從不同行業來看，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，游戲、科學研究和技術服務業對云服務需求比例更高。此外，仍有約兩成企業尚未圖/數據源：InfoQ2023年12月發起的《中國生成式AI開發者畫像調研》--15-AI人才糧倉模型解讀白皮書我國在政策環境和產業布局上均為AI的蓬勃發展奠定了堅實基礎。在政策層面，政府將“人工智能+”寫入《2024國務院政府工作報告》，標志著我國已邁入AI智能化高質量發展的新時代。而在產業布局層面，珠三角、長三角和京津冀三大AI核心集群的形成，進一步推動了AI技術的廣泛應用和持續創新。各產業領域在自身業務驅動下，完成AI產業創新，AIGC更是展現出了巨大的產業應用潛力。當下，企業應堅定推行“全面AI化”戰略，將AI技術與業務場景緊密結合，重視AI人才的培養和引進，以實現產業創新和業務增長。在這個隨時可能發生顛覆性變革的數智時代，企業面臨著前所未有的挑戰——戰略不清晰、業務目標不明確、技術文化氛圍保戰——戰略不清晰、業務目標不明確、技術文化氛圍保守、人才技能短缺等一系列問題，限制了AI技術在企業中的深度應用和價值發揮。AI人才糧倉模型解讀白皮書當前，盡管AI技術在推動企業創新和發展方面扮演著重要角色，商業變革也日益顯著，但許多企業尚未制定出明確的AI戰略或戰略實施效果不佳。這些尚未啟動AI戰略制定的企業，往往對AI技術的認知停留在表面，未能深刻洞察其商業價值和對企業運營的深遠影響，它們往忽視了AI技術的深入研究和應用。此外，部分企業存在保守、抵觸變革的文化氛圍，部門間利益沖突和溝通障礙也阻礙了戰略制定工作的順利進行。對于已經制定了AI戰略但內容不清晰的企業來說，內部因素和外部因素共同影響了戰略的質量——內部因素包括企業對自身業務目標和愿景的不明確以及缺乏專業人才和知識儲備；外部因素則包括快速變化的技術環境和激烈的市場競爭。這些因素直接導致了企業在制定AI戰略時難以將技術與業務緊密結合，使得戰略內容模糊。關于企業AI戰略的制定，多位在傳統企業主導數字化轉型的專家表示，“企業需要不斷跟進新-18-AI人才糧倉模型解讀白皮書在企業數字化浪潮下，AI技術已經成為推動企業創新和發展的重要引擎。然而，盡管AI技術的潛力被廣泛認可，傳統企業在尋找和應用AI技術的過程中卻常常面臨應用場景匱乏的難題。應用場景的匱乏不僅限制了AI技術在傳統企業中的推廣和應用，也阻礙了企業的創新和發展。傳統企業往往擁有豐富的業務數據和經驗積累，但這些資源和優勢卻未能被充分利用，無法令AI價值發揮出更多價值。企業出現AI應用場景匱乏的問題，主要有兩個原因：的把握不準確。這個過程中，企業或許看到了其他行業成功應用AI的案例，但卻難以將這些案例轉化為適合自己企業的應用場景。這使企業在尋找AI應用場景的過程中無法找到真正的實踐突破口。企業“不會找”AI應用場景——企業缺乏尋找技術有一定的了解，但卻不知道如何將其與業務實際需求相結合，嘗試了AI技術應用，但效果不佳；同時還缺乏借助外部力量共同探索和開發適合自身業務特點的AI應用場景的意識，譬如不能及時找到非常了解自身業務的AI技術團隊對企業進行全方位的技術診斷和應用場景評估、不能及時找到專業的培訓團隊對企業員工進行AI思維、AI技術的培訓等。--19-AI人才糧倉模型解讀白皮書AIGC在企業內的應用日益廣泛，然而在研發和應用AIGC的過程中，企業普遍面臨著算力挑戰。AIGC大模型以其海量的參數和復雜的網絡結構，在訓練和推理過程中需要消耗巨大的計算資源，這些模型往往需要利用大規模的語料庫進行訓練，以捕獲數據的深層規律和特征。然而當前大多數企業的算力資源有限，難以滿足大模型的需求，這不僅導致了訓練時間的延長和成本的增加，還可能出現過擬合、泛化能力差等問題，從而影響模型的性能和效果。同時，由于算力資源的稀缺性，企業在租用或購買算力設備時需要支付高昂的費用，這直接增加了企業的運營成本，間接影響了企業的產品利潤和市場競爭的空間。此外，在AIGC的研發過程中，算法優化、模型壓縮等技術對于降低算力需求有一定的效果，但目前許多企業的技術尚不完善，還是難以完全解決算力問題。而且隨著模型規模的擴大和復雜度的增加，算力問題的解決難度也在逐漸增大。-20-應用開發能應用開發能力邊界逐漸拓展編程和應用開發門檻逐漸降低解讀白皮書在這股AI浪潮中，AI人才決定著企業是否能夠完成“AI全面化”落地。當下，AIGC人才概念泛化，不只局限于AI技術的研發者，人才閾值范圍擴大為“具備AI基礎知識、場景應用技能和經驗，能夠從事包括“AIGC工具使用”在內的AI技術研發、應用、推廣、創新和業務賦能工作的人才?！眻D源：InfoQ研究中心-《AIGC行業應用及人才發展洞察》更高效、更智能的解決方案，在業務應用層更是能夠快速幫助企業縮短業務執行路徑，大大提高業務效率，實現降本增效。2023下半年起，企業對于AIGC應用的關注度逐漸提升，所有企業都想乘上AI的快船，然而這時候企業才發現——難以找到撐槳人。隨著AI技術的快速發展和廣泛應用，各行各業對--21-AI人才糧倉模型解讀白皮書AI人才的需求都在急劇增長，但由于AI領域涉及的知識體系廣泛且深奧，培養合格的AI人業競相爭奪的稀缺資源，加劇了AI人才市場的競爭。企業對于AI人才定義的模糊，造成了企業AI人才布局的被動局面，回溯根本，其實還是AI全面化戰略問題，只有想清楚業務與AI技術的融合和應用路線，才能“按圖索驥”，找到合適的人才，快速推動業務的迭代。-23-AI人才糧倉模型解讀白皮書11《AI人才洞察》顯示，由于擁有海量數據和豐富的應用場景，金融成為AIGC技術落地的重要領域，但仍存在算力、數據治理等諸多成本和監管問題。數據分析是開發者最為關注的技術應用，大型金融機構、國有金融機構已開始積極探索AIGC應用和與科技企業的跨界合作，小型機構普遍處于觀望階段。圖/數據源：InfoQ2023年12月發起的《中國生成式AI開發者畫像調研》-24-AI人才糧倉模型解讀白皮書在智能客戶服務方面，盡管面臨輸出不穩定和精準度不足的挑戰，但大模型已能夠驅動聊天機器人提供7*24小時客戶咨詢服務，并引導客戶進行下一步操作，行業解決方案包括使用更多金融語料進行模型Fine_Tune或構建專業知識庫來彌補不足；在智能員工效能提升方面，AI在企業內部知識問答、研發代碼助手、培訓音視頻智能問答、線上會議智能會議紀要等方面得到廣泛應用，顯著提升了工作效率；在合規審查方面，金融機構希望進一步提升合規審查的智能化程度，利用AI理解和分析法律和監管文件，確保操作和產品符合法規要求。從全球視角來看，國外投行在大模型應用方面發力較多，從解讀研報到分析市場或自營資產組合，展現出較高的應用價值。同時，AI大模型在NL2SQL(NLPNaturalLanguageToSQL)等創新性應用方面展現出較大潛力，盡管面臨金融機構數據復雜性和專業知識的理解挑戰，但其在提升數據查詢和分析效率方面具有巨大潛力。2于服務業，特別是在生產環節，適用于制造業的數字化產品供不應求。錯并溯源問題，為提升產品質量提供有力支持。在汽車領域，開發者關注的技術應用可歸類為駕駛安全和互動體驗兩方面。針對駕駛安全，開發者期待搭配數字孿生技術進行仿真測試。-25-AI人才糧倉模型解讀白皮書圖/數據源：InfoQ2023年12月發起的《中國生成式AI開發者畫像調研》3持續發展挑戰。通過能源預測與規劃、智能電網建設、故障預測與維護以及能源市場和政策制定等方面的應用，AI技術為能源行業的可持續發展提供了有力支持。結構的優化和轉型。業，并推動了作業流程的數字化。在新能源生產優化方面，AI能夠精確預測風速、光照強度等參數，指導新能源的高效運營，并解決可再生能源出力不穩定的問題。-26-AI人才糧倉模型解讀白皮書44目前，在引入AI技術后，運營商的客戶服務方式發生了顯著變化。傳統的IVR和人工服務逐漸被智能機器人所替代，通過智能機器人與用戶進行交互，實現在線解答問題，極大地節省了人工成本、提高了服務效率。常見的AI應用場景包括熱線人機交互、網頁及App在線人機交互、話務員智能助手及運營管理人員的智能話務和工單質檢等。為了應對數智化時代的挑戰，企業紛紛尋求業務與技術的深度融合，即業技融合。業技融合旨在打破傳統業務與技術之間的隔閡，實現兩者之間的緊密協作和相互促進，以推動企業的創新業技融合的核心在于將先進的技術手段應用于企業的日常運營和管理中，以提升企業的效率和競爭力。通過引入自動化、智能化等技術手段，企業能夠優化業務流程，提高生產效率，降低成本，同時更好地滿足客戶需求，提升客戶滿意度。此外，業技融合還能幫助企業挖掘新的商業機會，開拓新的市場領域，實現業務的多元化和差異化。實現業技融合，企業需要具備強大的技術實力和創新能力，以應對不斷變化的市場環境和客戶需求，而在這個過程中，培育AI能力顯得尤為重要。AI技術作為當前最為前沿和最具潛力的技術之一，能夠為企業的業技融合提供強大的支持。企業通過持續的AI技術研發和應用探索，可以發掘新的商業模式和增長點，實現業務的多元化和差異化。--27-AI人才糧倉模型解讀白皮書AI基礎設施作為支撐AI應用的軟硬件系統，涵蓋了數據存儲和處理平臺、算法開發工具、模型訓練和推理系統及監控管理軟件等關鍵組件。它的高效與可擴展性直接決定了AI應用的開發、部署和管理的效率。在構建和優化AI基礎設施的過程中，需要深入理解業務需求，明確數據規模、算法復雜度和推理速度等關鍵指標?；谶@些需求，設計一個既高效又可擴展的AI基礎設施架構，確保從數據存儲和處理到模型訓練和推理的每一環節都能得到充分的優化。接著，我們將按照這個架構來配置和實施相應的軟硬件系統，包括數據庫、機器學習庫、深度學習框架等關鍵組件的安裝和調試。在實施完成后，企業還需要進行一系列的測試和驗證工作，以確保整個基礎設施的性能和穩定性達到預期。然而，AI基礎設施的建設并非一蹴而就。業務需求的變化和技術的演進，企業進行監控和管理，及時發現并解決潛在的問題。這可能涉及到硬件和軟件的定期更新、算法和模型的優化調整、數據處理效率的提升等多個方面。通過這些持續的努力，確保AI基礎設施始終保持在最佳狀態，為AI應用的廣泛應用和發展提供強有力的支持。--28-AI人才糧倉模型解讀白皮書培育AI能力是實現企業業技融合的關鍵所在，而企業全面AI化已成為新時代發展的重要趨勢。只有具備強大的AI能力，企業才能更好地應對市場挑戰，抓住發展機遇，實現業務的持續創新和快速發展。打造AI人才梯隊則是實現這一目標的關鍵舉措，企業不僅需要積極引進和培養具備AI技能及時填補人才缺口，培養和儲備具備高度專業素養和實踐經驗的AI人才，以滿足企業在不同業務領域和應用場景中的需求。通過這樣的人才戰略，企業能夠更好地應對市場變化和技術挑戰，持續推動企業的創新與發展，實現全面AI化的目標。-30-AI人才糧倉模型解讀白皮書 AI人才是市場競爭的核心競爭力，AI人才的數量、結構和培養體系，不僅關系到科技創新的速度，更決定了未來產業發展的高度。隨著AI的發展，AIGC開發者人才版圖形成，整體呈才吸引力強，開發者聚集化傾向明顯；基礎設施層壁壘仍然高位，人才培養難度大。-31-AI人才糧倉模型解讀白皮書這表明AI領域對高學歷、高素質人才的需求十分旺盛。高層次學術背景和專業訓練已經成為從業者不可或缺的標配，這一現狀不僅體現了AI行業的專業性和高端性，也為相關教育和培訓機構指明了人才培養的方向。22究報告均指出了這一問題，中國AI人才缺口已達到數十萬的規模且未來這一缺口還將急劇擴大，算法工程師、產品經理、視覺設計NLP、圖像算法成為最為緊缺的幾類人才崗位。數據來源：獵聘大數據當前，AIGC成為高薪標配的就業新高地。據InfoQ調研統計，2023年生成式AI開發者人均年收入為36.7萬，相關工作經驗在3年以上開發者的年收入超越均值，近4成開發者年收入處于20-40萬區間，遠超2023年上半年北京招聘平均薪資（18976元/月）。由于注：【1】《2023人工智能人才洞察》脈脈高聘人才智庫2023年11月3日-32-AI人才糧倉模型解讀白皮書AI應用范圍廣、技術含量高、供需兩旺等因素，互聯網企業、科技企業、初創企業展現出強大的招聘勢頭，即使是工作年限較短的開發者，薪資水平也超越北京平均招聘薪資水平。數據來源：InfoQ2023年12月發起的《中國生成式AI開發者畫像調研》同時，不同行業和崗位對AI人才的需求也呈現出差異化特點。金融、零售、電商等行業都在積極布局AI領域，爭取人才資源，而制造業、金融行業等則需要更多具備跨界融合能力的復合型人才，以推動產業智能化升級。AI人才結構復雜，需求多樣，如何有效地理解、分類和規劃AI人才，成為當前企業亟待解決的問題。于是極客邦科技深度分析目前企業中不同AI崗位的職責、技能和需求，提出了“數智時代下的AI人才糧倉模型”，該人才模展也提供了源源不斷的發展動力。-33-AI人才糧倉模型解讀白皮書云計算、大數據、區塊鏈、物聯網、AR/VR、超級自動化、元宇宙、工業互聯網、數字孿生、廣泛應用和落地的重要途徑。該模型從底層到頂層依次為AI技術專項人才、AI技術+業務復合型人才、AI應用人才和AI思維管理者，以下為每層深度解讀：AI人才糧倉模型解讀白皮書AI思維管理者是企業AI實踐的領導者，具備戰略眼光，始終保持前瞻性，帶領企業AI發展方向，是推動技術變革的領導者。他們的核心職能不僅局限于日常的運營管理，更包括制定戰略、調配資源、決策風險、推動創新、建設團隊以及塑造品牌等多個方面。每一項職能都要求他們具備前瞻性的視野和深厚的AI素養，以確保企業在激烈的競爭中立于不敗之地：?引領創新與變革：敏銳地捕捉新技術和市場機遇，推動企業進行組織變革和業務創新，以?團隊建設與激勵：致力于打造高效、協作的團隊，通過激勵機制和培訓計劃，激發員工的?品牌與文化塑造：注重企業品牌的建設和文化的傳播，通過塑造積極的企業形象，提升企具備AI思維的高層領導可以更好地通過AI技術的幫助，為企業制定更加精準和有提升企業在各個方面的效率。一個合格的具備AI思維的管理者，其應該具備的能力要求至少包含以下幾個方面：-34---35-AI人才糧倉模型解讀白皮書?創新思維與實驗精神：具備創新思維，勇于嘗試新的技術和方法，同時保持實驗精神，不-36-AI人才糧倉模型解讀白皮書面對AI技術的快速發展和廣泛應用，企業如何培養一批既懂業務又懂AI的管理者成為當務之更好地應對AI時代的挑戰與機遇：-37-AI人才糧倉模型解讀白皮書AI思維管理者是企業適應新時代發展的關鍵。通過系統的培養和實踐，他們能夠更好地將AI技術與企業戰略相結合，帶領企業在競爭激烈的市場中脫穎而出。這不僅需要企業高層的重視和投入，也需要整個組織的協作和支持，共同推動AI思維在企業中的普及和應用。AI應用人才是企業中精通AI技術場景化應用，實現業務價值升級的實踐者。這部分人群在自身的工作層面有著豐富的經驗和執行力，但對于AIGC的了解程度因崗位、背景和工作經驗的不同而有所差異。這類人才的共性能力畫像包含以下幾個層面：??溝通與協作：具備良好的溝通技巧，能夠清晰、準確地表達自己的觀點和需求；同時，他?解決問題：面對工作中出現的問題和挑戰，能夠分析問題和解決問題。獨立思考，運用所?學習與適應：能夠主動學習新知識、新技能，不斷提升自己的專業素養；同時，還應能夠?執行力與責任心：能夠按照上級的指示和要求，按時、按質完成工作任務。同時，具備高?創新思維與意識：在當今快速變化的時代，創新思維對于崗位人才來說至關重要。他們應具備敏銳的洞察力和創新意識，能夠發現工作中的新機遇和新挑戰，提出創新性的想法和-38-AI人才糧倉模型解讀白皮書雖然企業內部的部分人群對于AIGC的認知可能不是很強，但他們卻是企業在AIGC應用上取能夠將想法轉化為可落地方案、對技術和業務都有深入了解的AI應用人才。他們不僅具備將想法轉化為實際行動的能力，還能帶領團隊完成模型的搭建和投產后的持續運營，確保AI技術能夠真正賦能業務，提升企業效率并創造更高的價值。對于這部分人群而言，提升在AIGC層面的能力目標有以下幾個方面：D-39-AI人才糧倉模型解讀白皮書為了培養AI應用人才在AIGC層面的能力，企業可以提供專門的培訓課程，幫助員工掌握AIGC技術的基礎知識和應用技能，并鼓勵員工參與實際項目實踐，通過實戰經驗提升他們的技術應用能力：??基礎知識與概念普及：設計專門的入門課程，介紹AIGC的基本概念、原理和應用領域，幫助學員建立對AIGC的整體認知，同時提供學習資料和案例，讓學員通過自學和實踐加?技能提升與實踐操作：組織技術工作坊和實驗室活動，讓學員親手操作AIGC工具，進行實際項目實踐，掌握相關技能。同時鼓勵學員參與企業內部的AIGC項目，通過實際操作提升技術應用能力，必要時，通過工作坊等相關培訓手段，帶領其?跨領域合作與交流：安排跨部門或跨領域的交流會議，讓學員了解不同部門對AIGC的需求和應用場景，促進合作與協作。鼓勵學員與其他領域的專家進行交流和合作，共同探索?持續學習與跟進：設立定期的培訓計劃，包括線上課程、研討會等，讓學員能夠持續跟進?意識培養與激勵：通過案例分享和成功故事，激發學員對AIGC技術的興趣和熱情，培養AI應用人才的培養是企業AI轉型成功的關鍵。通過針對性的培養和發展，這些人才能夠充分發揮潛力，利用AIGC技術為企業帶來工作效率的提升、業務領域的拓展以及創新能力的提升。-40-AI人才糧倉模型解讀白皮書AI技術+業務融合型人才是企業內部的關鍵角色，指的是精通AI技術，融合技術與業務，推同時，他們還擁有敏銳的業務洞察力，能夠迅速識別出AI技術在企業中的潛在應用點。他們的工作不僅僅是技術的實施，更多的是技術的策略性運用，以及與業務部門的緊密合作，共同為企業創造更大的價值：??技術專長深厚：扎實的計算機科學基礎和AIGC技術知識，使他們能夠高效地開發和應用AI技術+業務融合型人才的核心目標是實現AI技術與企業業務的無縫對接，為企業帶來實實在在的價值提升。他們需要不斷提升自己在技術整合、數據處理與分析、模型開發與優化、業務理解以及跨部門協作等方面的能力，更好地將AI技術融入企業的各個環節，實現技術的最大化和業務的優化：-41-AI人才糧倉模型解讀白皮書針對AI技術+業務融合型人才的培養，企業可以加強技術基礎與前沿知識的培養，提升業務理解與建模能力等方式，確保他們能夠不斷適應技術和業務的發展變化。具體培養方向如下：?業務理解與建模能力培養：深入了解業務需求，學習業務建模方法，結合AIGC技術進行-42-AI人才糧倉模型解讀白皮書AI技術+業務融合型人才是企業數字化轉型升級的核心驅動力。在技術的不斷革新和業務環境的日趨復雜的當下，這類人才的需求和培養將顯得愈發重要。企業需要夠打造出一支高素質的AI技術+業務融合型人才隊伍，才能為企業的帶來更高的效率和更大的價值。AI技術專項人才是AI系統的穩固基石，他們在企業的角色是構建和維護AI技術平臺的護航者，他們需要對AI底層技術具備非常深入的研究，包括精通編程語言、了解深度學習、熟練使用人工智能框架等，他們的工作雖然不直接在企業的產品和服務中顯露，但他們為上層應用和服務提供了堅實的技術保障。對于AI技術專項人才來說，不斷跟進并掌握新一代信息技術，是推動技術演進、行業發展的關鍵。這類人才的共性畫像體現在：AI技術專項人才的核心目標是構建一個高效、穩定、安全的AI技術平臺。他們需要具備深入的系統構建知識、出色的性能優化技巧、強大的問題解決能力以及卓越的團隊協作和溝通能力。-43-AI人才糧倉模型解讀白皮書這些能力的結合使他們能夠應對各種技術挑戰，確保企業的AI系統始終處于最佳狀態。具體??AI技術開發能力：熟練掌握各種AI算法和模型，能夠針對企業的具體需求進行定制化的?AI基礎設施建設能力：具備構建和維護AI基礎設施的全面能力，包括數據中心建設、計-44-44-AI人才糧倉模型解讀白皮書針對AI技術專項人才的培養，企業可以提供系統的技術培訓，建立獎勵機制等方式，為人才的成長和發展創造有利條件。具體培養方向如下：?強化實戰能力與問題解決技巧：通過模擬實戰場景和復雜問題挑戰，鍛煉專項人才在實際操作中快速定位、分析和解決問題的能力。同時，建立問題反饋和案例庫機制，以便人才?培養前瞻性思維與創新意識：鼓勵專項人才關注行業最新動態和技術發展趨勢，培養對新技術、新方法的敏銳洞察力和創新意識。通過參與外部學術交流、行業研討會等活動，拓才的跨學科知識儲備和團隊協作能力。通過組織跨學科項目、團隊建設活動等形式，促進企業合實際情況和發展需求制定培訓計劃，為企業打造一支高素質、具備核心競爭力的AI技術專項人才隊伍。-46-AI人才糧倉模型解讀白皮書在當今數字化時代，打造整體性的企業AI應用文化已成為企業智能化轉型的核心要素。為了工業務的賦能，務必確保從領導層到基層員工，每一位成員都能深入了解和掌握AI技術。企業主要需要做好三件事：首先，領導層需明確AI技術在企業戰略中的核心地位，并確立一系列明確、具體、可量化的計劃和目標。這不僅有助于企業內部的統一認識，還能為后續的AI應用推廣和技能培訓提供明確的指導方向。其次，企業應積極推廣AI應用知識，為全體員工提供全面的技能培訓。通過內部培訓、研討會、在線課程等多種形式，員工可以系統學習AI技術的基本原理、應用場景及數據分析方法。同時還可以與高校和研究機構的深度合作，幫助企業快速實施引進先進AI技術和人才戰略，快速提升企業業務競爭力。需要特別注意的是，在技能培訓方面，企業應重點關注員工對AI應用工具的掌握程度。通過針對性的培訓課程和實踐操作，員工需要切實學會如何使用AI工具改進業務流程、進行數據分析與預測等技能，這將有助于提高員工的工作效率，為企業創造更大的價值。第三，企業推動所有崗位利用AI技術提升服務水平——通過運用AI工具優化業務流程、精準把握市場與用戶需求，只有這樣，企業才能夠提供更優質、更具競爭力的產品和服務。-47-AI人才糧倉模型解讀白皮書1AIGC人才及技術準備作為推動企業實現智能化轉型和升級的“指南針”、AI實踐領導者，AI思維管理人才應綜合運用戰略規劃、創新驅動、團隊融合與人才建設等策略，而這些策略的實施其實都離不開兩個頂AI領導力不僅是需要企業一把手擁有，整個企業所有中高層都應擁有。主要需要注意以下三個-48-AI人才糧倉模型解讀白皮書??數據驅動做決策：AI技術能夠通過數據分析和機器學習手段，為企業提供更為客觀、精準大數據和算法方面的應用理論和成功實踐，實時跟蹤和預測市場變化、業務流程等信息，推動企業AI轉型、升級，設立AI關鍵崗位至關重要。這些崗位上的員工具備深厚的AI知識和技術背景，能夠推動技術革新、優化業務流程、促進數據驅動決策，并培養企業內部的AI人才梯隊。通過設立這些關鍵崗位，企業能夠緊跟市場趨勢，提升市場競爭力，實現更高效、更智能的運營。首席AI官是企業推動AI戰略落地的核心人物——不僅需具備深厚的AI專業背景與技能，還需從全局視野出發，根據企業的實際情況，量身打造一套切實可行的AI發展藍圖。他們的職責不僅限于技術的探索與創新，更在于如何將AI技術巧妙融入企業的業務、流程和文化之中，引領企業邁向全面智能化的新時代。-49-AI人才糧倉模型解讀白皮書AI架構師、AI工程師、AI訓練師、AIGC工具應用專家、數據科學家等關鍵崗位——這些崗位的人員需要具備專業的AI技能和知識，能夠開發和應用AI技術和工具，為業務側撰寫AI應用說明書，為企業的決策提供支持的同時，也能夠直接賦能一線業務人員。22具使用能力”兩大維度進行深度培養與提升。-50-AI人才糧倉模型解讀白皮書AI工具使用能力是企業成員在數智化時代的核心素養，可以幫助企業優化工作流程和決策過程。通過AI工具，員工可以自動化處理一些繁瑣的任務和信息查詢，提高工作效率。為了提升這一能力，企業可以實施以下措施：提升溝通效率。同時，建立經驗分享機制，鼓勵員工將成功的溝通案例、遇到的問題及解Prompt提示詞編寫能力是AI應用技能的重要組成部分，高質量的提示詞能夠準確引導AI模型理解并回應人類需求，提升AI應用的效率和準確性。為了提升這一能力，企業可以實施以AI人才糧倉模型解讀白皮書內容可以包括如何提煉關鍵信息、構建邏輯框架、使用簡潔明了的語言等。同時，提供實富的實踐機會，讓他們在實際應用中不斷嘗試和優化提示詞。同時，建立評估機制，對編企業想要快速落實業務整合，就需要首先實現AI技術與業務場景的深度融合，而這也是對“AI聯及合規”兩大維度進行第一步能力培養。-51-AI人才糧倉模型解讀白皮書行業大模型能夠深度結合行業特性和需求，為企業帶來前所未有的業務創新機會，而行業大模型應用開發需要的是既懂技術又懂業務的人才。企業應注重培養員工的跨學科知識，包括計算機科學、數學、行業知識等多個領域。同時企業還需要從以下五個方面進行人才培養賦能：實現模型的定制化，同時通過優化模型結構和參數，使大模型更好地適應行業特點，提高?數據收集與處理：針對行業應用，收集大量高質量的行業數據，并進行有效的處理，這個?模型部署與集成：關注大模型的部署和集成問題，確保模型能夠高效、穩定地運行在實際?實戰技能提升：企業應提供豐富的實戰機會，讓員工在實際項目中鍛煉技能、積累經驗。通過參與行業大模型應用開發的完整流程，員工可以深入了解行業應用需求，提升解決問?建立協作機制：企業應建立有效的團隊協作機制，促進不同部門、不同業務背景的員工溝-52---53-AI人才糧倉模型解讀白皮書數據是企業AI決策的基礎、驅動AI業務創新的核心動力，AI應用帶來的的數據安全合規是企業目前的重要課題。于是，建立企業的數據安全、積累意識以及用數據驅動場景應用，成為??培養數據積累意識：AI技術應用數據的價值不僅在于其數量，更在于其質量和應用潛力。企業應培養該類人才收集、存儲和分析各類數據，并將這些數據納入企業的數據資產管理?用企業數據驅動場景應用：擁有優秀的數據處理和分析能力是企業構建壁壘的重要手段。理、機器學習、深度學習等核心技術，并熟悉相關工具和平臺的使用。同時，強化數據安全意識，確保人才了解數據安全的重要性，并熟悉數據加密、訪問控制等安全技術的原理和應用。在此基礎上再引導人才深入了解業務需求，通過參與實際業務項目，讓他們更好-54-AI人才糧倉模型解讀白皮書4企業應深入剖析AI技術平臺的發展目標和業務需求，精確把握所需人才的類型、層次和技能，除了專業技能外，AI技術專項人才作為構建和維護AI技術平臺的領航者，企業需要為其創建促進優越的成長環境。沿進展和實踐應用。通過定期舉辦培訓課程、邀請行業專家授課等方式，不斷提升員工的-55-AI人才糧倉模型解讀白皮書?自主學習與知識分享：鼓勵員工開展自主學習，提供豐富的學習資源和平臺。同時，建立?自主學習與知識分享：鼓勵員工開展自主學習，提供豐富的學習資源和平臺。同時，建立目、極客大賽。通過參與項目實踐和大賽競爭，員工能夠將理論知識與實際工作相結合，?參與開源項目：鼓勵員工積極參與開源項目，提升個人技能水平的同時，還能夠拓寬行業??建立產學研合作關系：積極與高校、研究機構等建立緊密的產學研合作關系，共同開展AI?開展產學研合作項目：聯合高校和研究機構開展產學研合作項目，共同解決行業中的關鍵問題。通過項目實施，不僅可以為企業帶來實際效益，還能夠為員工提供更多的實踐機會-56-AI人才糧倉模型解讀白皮書11在AI時代，構建一套科學、高效、數據驅動的人才招募與評價機制，對于企業的長遠發展具有重要意義。通過數據驅動、科學評估、強化培訓與監管等措施，企業可以更好地吸引和留住優秀人才，提升企業的核心競爭力和可持續發展能力。包括簡歷、教育背景、工作經歷、技能特長等。同時，通過對社交媒體、行業論壇等渠道?智能分析與預測：利用大數據和人工智能技術，對收集到的數據進行深度挖掘與分析，發現候選人的潛在特質與優勢。同時，結合企業的業務需求和戰略規劃，預測未來人才市場--57-AI人才糧倉模型解讀白皮書??建立多維評估體系：傳統的單一面試和筆試方式已無法滿足現代企業的用人需求。企業需要建立多維度的評估體系，包括能力素質模型、行為面試等多種形式，全面評估候選人的?加強監管與反饋機制：建立完善的監管與反饋機制，對HR的行為進行規范與監督，確保招募與評價流程的公正性和透明度。同時，通過定期收集員工和候選人的反饋意見，不斷AI人才糧倉模型解讀白皮書22風險，并為此建立一套完善的容錯機制，鼓勵員工積極嘗試、勇于創新，在試錯中不斷總結經驗，提升AI技術的應用能力。??風險可控：容錯機制并不意味著無限制的容忍錯誤，而是在可控的范圍內給予員工一定的?鼓勵創新：企業應營造一種積極向上的創新氛圍，鼓勵員工敢于嘗試、敢于創新。對于在?及時總結與反饋：試錯過程中，企業應建立有效的總結與反饋機制，及時收集員工的試錯-58--59-AI人才糧倉模型解讀白皮書33當前市場上AI人才供不應求的現狀已成為制約企業發展的重要因素，企業亟需構建自己的AI人才的持續供給能力，確保企業能夠源源不斷地獲得高質量的AI人才。企業首先需要建立一套完善的AI人才培養機制。通過內部培訓、外部引進等多種方式，不斷建立對應的激勵機制，鼓勵員工不斷學習和創新、推薦人才，為企業的AI發展提供源源不斷第三方培訓機構具備豐富的教學資源和經驗，能夠為企業提供專業的AI人才培訓服務。企業應積極與這些機構建立合作機制，引進優秀的AI人才，提高企業的競爭力。同時，企業還可以與第三方機構共同開展課程研發、教材編寫等工作，確保培訓內容與企業的實際需求緊密結--60-AI人才糧倉模型解讀白皮書高校是AI人才的重要培養基地。企業應積極與知名高校的AI相關專業開展合作，共同推動人才培養工作。通過成立聯合實驗室、設立專項研究小組等方式，實現學術研究與企業業務的深此外，企業還可以與高校開展優秀學生與業務精英交流的活動，從源頭捕捉和培養未來人才，在校園中建立企業的雇主品牌認知，增強未來AI人才對企業的認同感和歸屬感。AIGC應用及人才培養案例AI人才糧倉模型解讀白皮書極客時間是由北京極客邦科技有限公司精心打造的一款面向IT領域的知識服務產品，聚合了眾多頂級技術和行業專家的精品課程，通過體系化課程、訓練營等多種在線視頻課程學習的方式，為用戶提供有干貨、可實操、能借鑒的內容產品。在視頻課程制作過程中，視頻字幕匹配是個難度不高、但十分耗費精力的工作，于是極客時間的技術團隊與視頻制作團隊借助AIGC大模型自研“自動化字幕”技術，幫助業務執行側實現了30%左右的產能提效：?后續視頻課程上傳過程中，平臺首先提取視-62---63-AI人才糧倉模型解讀白皮書北京銀行推出“京智大腦”AI平臺，利用大數據分析、機器學習等技術，整合全行的人工智能相關領域的能力、算法、數據、算力，用于客戶服務、風險管控、營銷決策支持、流程優化等領域。此外，北京銀行還推出AIB智能應用，利用大模型創新成果構建人工智能知識庫體系、GPT創作工具，包含數十項AI智能應用和大模型服務，并在1.0版本上繼續迭代2.0版本，通過業務平臺與賦能平臺的銜接，降低行內用戶學習成本，提高使用活躍度，實現能力和工具隨時調用，并與內部作業流程打通，持續提升推廣效果。AIAI人才糧倉模型解讀白皮書-64--65-AI人才糧倉模型解讀白皮書數金公司作為推動金融行業數字化轉型的核心力量，專注于運用云計算、大數據、人工智能等先進科技手段為銀行業提供創新金融產品和服務。隨著數字化轉型的深入，如何通過AIGC實現技術層面的降本增效成為了該公司的主要挑戰。?要求所有開發人員每天定時定量進行知識學習，由部門領導對內容針對性整理，形培訓工作，該場培訓以“ChatGPT驅動下的自動化測試技術能力進階”為主題，詳細講解了AIGC在測試工作中的一系列要點。據此，該公司不僅學會了如何借助AIGC技術來自動化生成測試用例、自動化生成測試腳本等實用技術策略，還了解到了國內目前最為先進的測試流程以及角色分工設置，極速推進了該公司的AIGC應用進程——陸續在產品設計、編程研發等多個業務場景中完成落地。AI人才糧倉模型解讀白皮書某汽車制造集團認為AIGC技術的推廣應首先從青年團隊開始。通過業務部門與技術部門的緊密合作，開展一系列“賽訓結合活動”，以實踐的方式逐步推動AIGC技術在公司內的廣泛應用和落地實施?；顒有惺職v如下：第一個月第一個月第二個月第二個月第三個月第三個月第四個月第四個月第五個月第五個月第六個月第六個月遴選各個業務部門、職能部門以及生產部門的25~30歲的優秀青年員工，進行“數字化思維”以及“AIGC基礎”的賦能培訓，力字化思維以及AIGC嘗試興趣；定期組織業務部門、職能部門以及生產部門，與技術部門進行聯動，鼓勵在公司內部開展“AIGC應用技術大賽，鼓勵各個業務、職能、生產等部門的員工，與技術部門進行配合，進行AIGC應用的嘗試，大賽獲得優秀名次的員工，不僅會獲得響應的物質獎勵，同時會與其內部職稱掛鉤，在后續的評優、升職等工作中可擁有優先權。面向所有報名參賽選手，進行線上課件的培訓，經過兩輪筆試，最終60支參賽隊伍、120+人進入最終決賽；由公司人力資源部牽頭，面向入圍選手進行為期三天的AIGC技術線下的賽前突擊培訓，并在訓后為參賽選手提供線上答疑輔導。選手在這樣的資源支持下，進行AIGC相關應用的課題研發工作。集團各個業務部門、職能部門、生產部門及數字化轉型辦公室共同對選手成果課題進行綜合評審。通過這樣的“賽訓結合“活動，該集團共計產出貼合業務的AIGC相關課題40余個，其中極具價值的AIGC課題26個，已經進入了企業內部孵化器?；顒訛槠?個月，參與AIGC技術相關線上學習人員達到了6000+人，在集團內部形成了一股AIGC的應用風潮，有效推動了集團數字化進程。-66-AIAI人才糧倉模型解讀白皮書-67--68-AI人才糧倉模型解讀白皮書培訓工作，該場培訓以“ChatGPT驅動下的自動化測試技術能力進階”為主題，詳細講解了AIGC在測試工作中的一系列要點。據此，該公司不僅學會了如何借助AIGC技術來自動化生成測試用例、自動化生成測試腳本等實用技術策略，還了解到了國內目前最為先進的測試流程以及角色分工設置，極速推進了該公司的AIGC應用進程——陸續在產品設計、編程研發等多個業務場景中完成落地。華潤數科人工智能實驗室主任、博士、正高級工程師王偉華潤數科人工智能實驗室主任、博士、正高級工程師王偉《數智時代的AI人才糧倉模型解讀白皮書》深入剖析了當前數智時代對AI人才的需求與挑戰。白皮書提出了創新的AI人才糧倉模型，旨在構建全面、系統的人才發展體系。希望通過此白皮書的發布，幫助更多企業用好人才，用對人才，加速數智時代的創新與-69-AI人才糧倉模型解讀白皮書人工智能技術正以前所未有的速度推動產業結構升級，引領我們共同邁向一個全面數智化的嶄新時代。在這個變革的交匯點上，企業應把握機遇，積極擁抱人工智能技術，從而構建全新的核心競爭力。而在這場技術革命中，人工智能人才的培養顯得尤為重要——他們不僅是企業全面數智化轉型的驅動力，更是引領未來創新的關鍵力量。本白皮書深入剖析了人工智能人才體系的架構，旨在為企業提供一份系統、全面且精準的指南，幫助企業建立起完善的人工智能人才培養體系，從而推動產業的持續創新與發展。感謝極客邦科技的傾力貢獻，我們衷心希望這份白皮書能成為社會各界同仁的寶貴財富，在構建人工智能人才梯隊和落實新質生產力帶頭發展方面，發揮重大作用！在新一代AI技術不斷推動科技創新與產業革新的今天，企業全面AI化已成為轉型升級的必由之路。本文深入研究并提出AI人才糧倉模型，對于指導企業構建和培養適應數智時代的人才隊伍具有重大意義，為企業如何有效儲備和培養AI人才提供了創新的思路和方法。企業AI人才培養體系的建設，將極大地促進企業AI技術的深度融合與應用，加速產業智能化的進程。我們對AI人才糧倉模型給予高度評價，相信它將成為企業構筑人才優勢、實現可持續發展的關鍵。讓我們共同期待，在這一模型的指導下，企業能夠培育出更多優秀的AI人才，推動社會向更加智能、高效的未來邁進。AI人才糧倉模型解讀白皮書在這個大模型等先進AI技術不斷推動風險管理、客戶服務、數據分析等領域革新的時代，我們目睹著金融業經歷一場前所未有的數字化轉型浪潮。為了應對這一變革，我們應當倡導跨學科的深入學習與緊密合作，點燃創新的火花，培育出一批既具備扎實實踐技能又擁有廣闊國際視野的AI領域專家。InfoQ以其卓越的知識共享和經驗交流平臺，為AI人才的蓬勃發展提供了豐富的養分和支持。讓我們齊心協力，共同為打造一個更智能、更高效、更安全、更可持續的未來世界貢獻我們的智慧與力量。衷心祝愿InfoQ持續作為AI領域的寶貴知識寶庫，引領技術創新的前沿，孕育并激勵更多卓越的AI人才，共同開創數字金融的新時代。華潤集團智能與數字化部專業總監韓東輝華潤集團智能與數字化部專業總監韓東輝AI是新一輪科技革命和產業變革的引領性技術，已經在廣泛地、深刻地影響和改變著各行各業。AI人才的培養和賦能將成為數智時代企業發展和競爭力提升的關鍵點?！稊抵菚r代的AI人才糧倉模型解讀白皮書（2024版）》內容全面、思考系統、設計前瞻，發也具有實戰性。-70-AI人才糧倉模型解讀白皮書騰訊金融云技術總監全成騰訊金融云技術總監全成在AI的數智浪潮中，企業正站在轉型升級的十字路口。這本白皮書更敏銳地捕捉到了AI時代企業面臨的挑戰，尤其是在大模型研發、大模型應用探索與研發等關鍵技術領域的人才渴求。書中提出的AI人才糧倉模型和人才培養策略，不僅為企業打造AI團隊提供了路線圖，也為AI技術的深度融合和創新應用指明了切實可行的方向。通過一系列精彩的AIGC應用案例，白皮書闡述了AI在解決實際問題中的潛力，為企業家和管理者呈現了一個充滿可能性的未來。愿每位讀者探索AI的無限潛能，共同塑造一個能在企業生產活動中發揮實質性效能的智能的、高效的AI產品。寧德核電數字化人才培訓部副經理汪長青寧德核電數字化人才培訓部副經理汪長青《數智時代的AI人才糧倉模型解讀白皮書（2024版）》構建的數智時代AI人才糧倉模型，全面系統闡述了新形勢下企業AI人才架構及能力畫像，創新了AI人才培養及應用策略，對企業AI人才培養與發展提供具極具前瞻性的戰略指導，希望白皮書能夠倡導協同培養和共享AI人才資源，成為AI人才培養的行業標桿，促進跨學科、跨行業、跨國界的交流合作，