要支撑起下一个DeepSeek，我们需要什么样的人才体系？

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导语：

2025年政府工作报告再次强调“坚持创新引领发展，一体推进教育发展、科技创新、人才培养，筑牢中国式现代化的基础性、战略性支撑”，明确提出一系列多领域（教育、科技、人才）、多层次（如国家战略人才、拔尖创新人才、高技能人才等）的改革措施。这是对党的二十届三中全会关于“构建支持全面创新体制机制”重大战略部署的落实，也是中国应对当下科技革命迅猛爆发、大国科技竞争愈演愈烈的有力举措。

长期以来，我国多地实施的人才政策，在一定程度上脱离了经济社会发展实践，仅以一系列形式主义的标准来界定“人才”，如学历、履职经历、人才“帽子”等等，使得相当多的青年人难以得到有效培育和脱颖而出的机会。

本文通过分析当前政策术语对于“人才”的偏狭理解提出，应当使人才回归到“对于经济社会总体发展有用之才”的本义上，通过政策创新来真正实现“不拘一格降人才”的美好愿望。文章指出，只有形成了“全链条育才系统”，即让青年人在成长的每一个节点上，都有获得重视和培育的可能性，有潜力的青年才会因为创新土壤的厚实而不易流失，外部的尖端人才也会纷至沓来。

在ChartGPT和DeepSeek的崛起过程中，有两则消息曾经引起热议，但又很快淹没在舆论有关科技进步的热情颂扬声里。

一是OpenAI“不看学历”。‍‍‍‍

2023年2月，智谱研究曾统计过ChatGPT团队的学历分布，数据显示，本科、硕士、博士的人数竟然持平，占比分别为33%、30%、37%。也就是说，OpenAI的招聘不看资历，敢于让新人挑大梁，注重的是团队研究和解决现实问题的能力；

二是DeepSeek的招聘偏好为在校生或者应届生，并不要求应聘者有相关的工作经验。DeepSeek对人才的核心的要求，是具备创新意识和较好的编程能力或学术研究成果。

这两则消息对于我们思考各地的人才政策有什么启发？

DeepSeek创始人梁文锋曾表示，他们并不追求短期目标，而是更看重应聘者的基础能力、创造性和对AI的热爱。”图源：新华社

另外，2025年中央政府工作报告提出：

“深化人才分类评价改革和科教界‘帽子’治理，建立以创新能力、质量、实效、贡献为导向的人才评价体系，鼓励各类人才潜心钻研、厚积薄发。”

我们如何在执行层面建立这种以实效为导向的人才评价体系？

眼下迫于经济发展形势，多地正在展开新一轮“抢人大战”。但相应的人才政策依然规定了如学历、学位、就职履历、海外（或大厂）经验等等“形式主义”标准——之所以说这些标准是“形式主义”，是因为相应的政策中并没有关于“人才”究竟需有何作为的要求或考核，仅仅满足上述列举的标准即可获得人才奖补。

显然，在当前的政策体系中，“人才”已经变成了一个政策文件中的术语，对人才的评定和培育，仅局限于政策文件所规定的那些“形式主义”标准。

笔者认为，中国迫切需要推动政策创新，通过打造出“全链条育才系统”，使优秀人才能够在经济社会发展过程中的每一个环节都拥有充分成长、脱颖而出的机会。而所谓“全链条育才系统”，实际上指的是从教育到职业发展的全部过程都以“激励成才、为人才提供最大化成长空间”为价值目标的人才培育系统。

只有形成这样的政策指引，让即便资质平平的普通人也能在各自适合的岗位上成为骨干力量，我们的科技和产业发展的大环境才能真正成为培育和吸引各类高精尖人才的“宝地”。

“全链条育才系统”强调的，正是是突破当前政策术语对于“人才”的偏狭理解，使“人才”回归到“对于经济社会总体发展有用之才”的本义上，通过制度创新真正实现“不拘一格降人才”“六亿神州尽舜尧”“遍地英雄下夕烟”的美好愿望。

2025年政府工作报告提出，要全面提高人才队伍质量。加快建设国家战略人才力量，加强拔尖创新人才、重点领域急需紧缺人才和高技能人才培养。图源：新华社

现代化强国建设与强调人才的本义

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根据诺贝尔经济学家让·梯若尔（Jean Tirole）的理论分析，现代经济分为“追赶型经济”与“技术前沿经济”两种类型。

“追赶型经济”以模仿技术来实现增长。然而，随着时间推移，模仿技术的回报会逐渐递减，尤其在遭遇技术先发国家的“卡脖子”战略时，往往无法有效应对。因而总体而言，只有推动整体社会迈向“技术前沿经济”类型，才有可能踏上现代化强国建设的新征程。

显然，高精尖人才所支持的颠覆式创新和可持续性增长，正是实现“技术前沿经济”转型的基本特征。而大规模培育高精尖人才，不能依靠形式主义的局部政策推动，必须切实打造“全链条育才系统”。

美国自二战前后成长为现代化强国的例子可以说明“全链条育才系统”对国家发展的重要性。

在崛起初期，美国吸收德国高等教育系统的经验来打造自己的研究型大学，用系列化的讲座、研究会和实验室来营造探索式学习和创新的场地氛围，这为美国培育出了大批适应现代化发展需求的高层次人才。在成为全球教育中心之后，美国又将工业实验室、中小企业都纳入到了育才系统之中，形成了“天赋型人才在教育中获得知识培养，在工作中自主探索、大胆试错”的全链条培育机制。

这套系统为美国培养了贝尔（Alexander Graham Bell）、爱迪生（Thomas Alva Edison）、肖克利（William Shockley）等大批顶尖发明家，吸引了费米（Enrico Fermi）、冯·诺依曼（John von Neumann）等一大批欧洲的顶尖科学家。20世纪以来，70%的诺奖诞生于此，同期60%以上的科学成果也集聚美国。

更重要的是，美国的这套育才系统对全球顶尖科学家和优秀青年人产生极大吸引力——二战后至今既有大约20万名全球科学家和工程师赴美建设，也有50%的计算机科学和工程领域外籍留学生毕业留美发展，这些源源不断的人才支撑了美国现代化强国的地位和实力。

霍普金斯大学（Johns Hopkins University）被广泛认为是美国第一所真正意义上的研究型大学，也是美国现代研究生教育的开创者，与40多位诺贝尔奖得主有直接或间接的关联。图源：Wikimedia Commons

日本和韩国的最初发展路径与中国类似，都是主动承接西方发达国家成熟的产业和技术而发展起来的。在1970年代至80年代初期，日本依靠产业领域的高精尖人才把握住模块化生产的技术创新机遇，具备了向现代化强国跃进的实力；韩国则在1990年代借助高技能人才完成如钢铁等传统产业的跨越式发展以及DRAM（半导体）等新一代信息通信技术的突破，抓住了技术跃迁的发展窗口期，跻身至高收入国家的行列。

日韩两国的发展历史都很清晰地显示，要抓住技术创新机遇的窗口期，必须具备能引领科技突破的高精尖人才。日韩在二战后通过重建教育体系、激励优秀青年在工作岗位上勇于创新，形成了系统化的育才链。这成为了两国培育各类高精尖人才的重要条件。

例如，日本当时的青年大学生，在终身雇佣制的企业中获得稳定发展的安全空间，同时又能接受高水平的国际国内职业培训。有不少青年人经过了几十年的发展，在近年获得了诺贝尔科学奖项，他们通常都有既在高校科研机构深造，又在企业研发机构锻炼的经历。‍

在韩国，因为大型企业与大学合作密切，整个育才系统是以大型企业的发展需求为核心，整合了教育界与企业界。老师与学生们的研究选题多立足于大型企业发展，因此能够始终保证研究方向的前沿性和连续性，这也是青年们得以逐步成长为高精尖人才的保障。

目前日本全国约有2800所专门学校，学生人数约60万。专门学校的课程由学生将来希望从事的职业和工种所需的专门知识和技术相关的科目构成。图源：Wikimedia Commons

总之，现代化强国的建设必须依赖于高精尖人才，而人才的培育必须是在经济社会发展实践的全过程中都得到切实强调和重视的。只有形成了“全链条育才系统”，有潜力的青年才会因为创新土壤的厚实而不易流失，外部的尖端人才也才会纷至沓来。

在很多后发国家里，优秀青年正是得不到成为高精尖人才的全过程培养，而极易被美欧等发达国家所吸引，后发国家往往会因为高精尖人才的培育乏力而被锁定在追赶型经济的发展水平上不得寸进。因此我们要推动中国迈向技术前沿经济类型、建设现代化强国，就必须打造“全链条育才系统”，为哺育、吸引高精尖人才创设基础条件。

中国的育才系统出来了哪些问题？

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1.教育理念滞后，不足以培养出引领科技突破的高精尖人才。

随着新一轮科技革命的爆发，多学科跨越式探索已成趋势，但我国很多大学却还受限于工业化时代形成的传统学科模式，不足以在新一轮科技革命背景下培养出有超强创新能力和颠覆能力的高精尖科技人才。从历年获诺奖的情况就可发现，单一学科下的精深研究本质上对颠覆性技术的探索作用不大，超过40%的获奖项目是跨学科的研究成果，尤其是进入21世纪以来，跨学科研究成果已经超过50%。

“不守一隅而谋全域”，超越单一学科的培育理念和研发模式才是造就高精尖人才的关键。对此，一些技术前沿型经济体已早早开始布局跨学科研究试验，比如美国的跨学系研究中心、英国的多学科学校和日本的学群组织等等。学术组织的变革带来了学术群体的变化：一方面，跨学科思维的学生培养成为教育主流。

日本跨学科专业设置已成常态，120多个理科专业中设置了仿真物理学、数学物理学、化学生命科学等交叉学科；另一方面，跨学科项目合作成为研究主流。类似美国贝尔实验室，科研理论专家和工程实践人员的团体合作，物理学、数学以及材料学的跨学科创新，造就了一批如“光镊之父”阿什金的世界级战略科学家，也产出如半导体、计算机等颠覆性技术成果。

天津大学开设了国内首个脑机接口专业方向，该专业方向涵盖脑机交互基础理论、器件系统开发、转化应用全链条的跨学科科研与教学体系。图源：新华社

2.产业政策敏感度弱，不足以为未来产业发展而培育人才。

一方面，我国技术产业政策仍然是追赶型技术路线，缺乏对未来新兴产业的预判。“追赶型经济体”从低位发展到中等收入水平，是可以借助西方发达经济体的技术扩散来实现的，但很难通过跟随式的技术进步而真正建成现代化强国。

日韩如今的技术创新放缓也恰恰证明了这一点。日本半导体产业的由兴转衰，就充分说明了政府产业政策敏感度不足的危害。当然，这其中也有欧美等国联手围堵的原因，但本质仍然是产业决策失误才导致的行业衰退，即产业政策的转向滞后于技术的转型升级——最初沿着美国半导体领域的DRAM技术被后发的PC技术所取代，而围绕DRAM技术所培养的产业人才加剧了技术转型的难度。

另一方面，我国各地同质化的技术产业政策，加剧“内卷化”人才培养，不利于布局差异化的育才系统。目前城市区域间的产业政策，集中在集成电路、新能源汽车、生物制药等新兴产业，撬动成熟的龙头企业成为主流手段。这种存量资源的内卷化争夺，也进一步引发了同质化的人才培育。

其可见的后果，是同质化产业政策会压缩新的技术路线探索空间。缺少产业政策和资金的前期哺育，一些可能孕育颠覆性技术的企业难以生长壮大；与此相应，广大优质的人才会受限于大中型企业现有的技术路线，而难以进行其他创新方向的探索，最终难以成为具有颠覆性、突破性、引领性的高精尖人才。

3.多数企业创新乏力，不足以营造出吸引和培育高精尖人才的市场环境。

企业的创新活力，更多体现在中小微企业的活跃度上。之所以强调中小微企业的重要性，是因为原始技术创新天然地具有高度不确定性：

一是集中力量、规模化的技术突破是存在风险的。20世纪80年代日本在高清电视上选择模拟技术而痛失国际市场的惨痛教训，对今天的原创性技术的突破仍然具有警示意义。从原始创新的角度来看，政策和资本是无法精准把控的，多种技术只能通过竞争由市场筛选。

二是中小微企业，尤其是“专精特新”、“小巨人”等科技企业，具有技术路线的高度选择权。当大量中小企业主导不同技术路线进行产品竞争，并经过市场筛选时，低成本、可调控的原始创新便出现了。可想而知，如果中小微企业对留、育高精尖人才具有足够的吸引力，那么无论是适应新兴技术市场，还是创造未来技术市场，都有相当多的可能与机会。

在我国，中小微企业占据全国企业数量的90%以上，但调查显示，73.8%的企业认为技术人才缺乏，高精尖人才仍然偏好国企和大型企业。与之相反，美国的中小微企业对高层次人才的吸引力却有持续不断增强的趋势。

根据国家科学基金会（NSF）数据论证，1979年，在雇员超过1万人的企业全职就业的有博士学位的科学家和工程师，接近受访对象总数的80%，只有7%的博士学位科学家和工程师在雇员不足千人的私人企业全职就业；20年后，已有超过25%的博士学位科学家和工程师在雇员不足500人的私人企业就职，约30万人；而在2004年，这个数字继续上升为48.2万人。

相比之下，我国的中小微企业目前对高层次人才的吸引力还太弱，难以形成有助于高层次人才进一步发展的良好市场环境。

据经济日报的报道，调查数据显示，近3年在市场营销和业务拓展方面，中小企业表现得更为谨慎和保守。图源：新华社

4.政产学研处于碎片化状态，加剧了育才系统的分割化、分散化。

中国的政产学研一直处于分离化、碎片化的状态，各有各的考评准则，各有各的人才标准，相互之间形不成系统化的协力，这是我们难以构建全链条育才系统的制度性堵点。

要知道，“全链条育才”需要整体性的工程，涉及培育理念、产业政策布局，以及企业创新等各个环节，而且需要环节间协同配合，否则就很难实现高精尖人才的突破式创新。在一套完整的政产研协同机制下，优质人才能获得从教育到创新创业的全过程培育，在经济社会发展实践的每一个环节都能找到继续深造、脱颖而出的机会。

这种全链条育才的系统，在美国高新技术和产业领域表现得十分明显，比如ChatGPT、Sora等新科技产品的开发团队成员，都是平均年龄在30岁以下的理想主义者，在求学求职的每一个环节都得到政府、精英高校、战略性企业的大力支持。

例如，政府对青年人才的支持基本涵盖整个教育和市场系统，比如美国国家自然科学基金委员会（NSF）在人才项目投入上每年高达9亿美元，项目涵盖了从教育工作者到本硕博在校生，再到市场上的微小企业等，目的就是识别出具备原创性、颠覆性和不可预见性的高精尖人才。而微软和英伟达等战略性企业，在用人时并不拘泥于学历、学位、履职经历等形式主义标准，而是“根据（专业）感觉”来用人，一旦看上，就提供较大、较宽松的支持空间，让这些年轻人自由探索。

美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）是全球最重要的科研资助机构之一，每年资助 50,000多个科研项目，涵盖物理、工程、生物、计算机等领域。图源：Wikimedia Commons

5.人才培育机制相对僵化，导致优质青年人才持续外流。

育才系统不健全，更大的危害在于优质青年人才的持续性流失。这一点尤其需要引起警惕。根据美国智库MacroPolo发布的《全球AI人才追踪2.0》报告显示，中国培养了相当大比例的全球顶尖AI研究人员，占比从2019年的29%上升到2021年47%，但却也是全球数字科技人才最大的净流失国家，净流失人才数量超过7.8万人。

优质青年易于流失的根本原因，就在于他们在中国很难找到持续成长、成才的机会，因此容易被欧美等国家的高教体系、创新系统所吸引，比如在中国完成初等教育，而后在美国成长为高精尖科技人才的“AI教母”李飞飞、数学家张益唐、纳米技术专家陈刚以及OpenAI的许多年轻的华裔科学家们，他们的经历都说明了致力打造一个“全链条育才系统”的重要性。

在育才方面，我们的人才培育机制、人才政策相对僵化——常用一系列诸如学位、学历、就职履历、人才“帽子”等等形式主义标准来评定人才价值，未考虑人才在具体的经济社会发展实践中的作用。这种与“人才”的本质不相符的政策环境，导致大量优质青年难以跻身到“高层次人才”之列，也难以获得持续成长机会。

需要多领域持续协同发力，打造“全链条育才系统”

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党的二十届三中全会提出“统筹推进教育科技人才体制机制一体改革”。

当前，我们需要围绕真实的经济社会发展需求，在政产学研多领域持续协同发力，进行一系列改革。‍

要打造“全链条育才系统”，形成一以贯之的“以创新能力、质量、实效、贡献为导向的人才评价”。 ——2025年政府工作报告

如此一来，我们才能真正帮助广大青年人在人生的每一个节点上都有获得培育和脱颖而出的机会，成长为能够引领中国现代化强国建设的人才。

首先，需要以打破专业壁垒作为人才培育基准。量子力学创始人马克斯·普朗克（Max Planck）认为：

“单一学科培养模式并非立足于问题本质，而是受限于人类认知，世界的整体是物理到化学、生物学到社会学的完整链条，并且是任何一处都不能打断的链条”。

可以实施一系列创新。例如，依托综合性科研平台，塑造文理工兼容的研究场景。利用国家实验室、校企实验室等来打造学科交叉的科研平台，以现实问题来吸纳不同领域的教授、工程师、技术助理参与其中。当然，我们也可以尝试美国贝尔实验室所推崇的“小组制”，至少一名博士研究者和一名技术工人组成小组，进行科学理论和生产实践的结合，避免科学问题的研究突破与生产实践相脱节。

依托学科培养方案，塑造开放且多元协作的人才培养模式。目标是培养复合型科学家，能够理解多种学科的研究方法，能够面向未来市场需求提出创造性问题，且具有多种学科视野来分析复杂问题。对此，培养方案的设计应当是多个领域杰出科学家、产业技术专家、新兴科技企业家、经济学家、社会学家等多领域的“专家共同体”，来进行培养方案的组合设计。

在香港特区政府近日公布的《河套深港科技创新合作区香港园区发展纲要》中，河套香港园区将打造“国际化的产学研平台”。图源：新华社

依托校企合作场景，培养理论与实践相通的高精尖人才。一方面，通过企业横向课题给予学生实践研究机会，由指导教师从旁指导提供研究方案；另一方面，通过增加实习场景和实践，日本理工类大学一般是一年的工厂实践操作和培训，来减少大学理论知识与企业生产实践间的差距。

其次，需要基于产业发展实际需要设置产业和人才政策。

一方面，人才和产业政策要以地方生产实践为准，以形塑特色新兴产业发展生态为目的，吸引和培育人才。以地方生产实践为基础，要求产业政策要大兴调查研究之风，进工厂、走企业、入园区、访一线，只有真正将本地产业的发展进行清楚的丈量，才能在此基础之上把握新兴产业的技术方向。

当然，更重要的是扩大更多利益主体的参与度，包括成立本地“特色新兴技术产业委员会”（类似于日本“工业链价值促进会”），将政府部门负责人、大学工程师、民营企业家汇聚其中，就当地产业基础进行大讨论，避免产业政策脱离当地生产实际。这也会给予大学接近市场的机会，使其能够适度对接或调整对青年学生的培养方案和研究方向。

另一方面，产业政策要以多元技术路线为核，培育和发展未来产业创新生态，为有着不同技术思考的人才创造发展机会。技术路线探索的关键在于“开放”。必须要通过政策手段来促使校企在技术创新方面更为开放——国有企业要向民营企业、院校及实验室开放，开放技术的应用示范场景；院校及实验室要向科创类民营企业开放，开放实验人才和技术力量；科创类民营企业内部也要自我开放，通过多元技术路线的试错和竞争，来培育面向不同技术路线的青年人才，进一步来活跃技术创新的产业生态。

《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》提出，要“推动校企在办学、育人、就业等方面深度合作”。校企合作是打破学校和企业之间壁垒、促成资源共享和优势互补、协同推动人才培养和技术创新的重要举措。图源：新华社

第三，需要大力促进中小企业创新生长，使人才培育多点开花。

一是通过保证融资，扶助中小企业起步和成长。政府对中小技术性企业创新支持，要从原来的“评项目、前补助”，转变为“定门槛、后补助”，按照企业研发投入的一定比例给予补助或奖励，发挥财政资金的杠杆作用，引导企业加大自身研发投入。对系统内部的科研院所等创新主体提供竞争性的研发资金时，应联合科学家、工程师、以及企业家等“技术产业共同体”来对项目资金投入进行评审、定级，以强化科研资金在研发使用中的高效性。

二是通过保证上下游产业的会聚性，形成集群式发展。政府聚焦一到两个颇具产业基础的新兴行业，以政金支持来整合行业力量，提高核心技术研发与生产制造环节的衔接度，提升产业链中的政策配套能力。同时持续支持研究机构与行业组织间的技术合作，逐渐产业链的技术创新联合体，为产业链的“创链”、“固链”、“延链”提供支持。

第四，要推动政产研有效协同运作，为全链条育才构建战略支点。

一方面，更加审慎选拔领军科学家，重视其技术突破和人才培育能力。其中围绕着领军科学家的队伍组建要予以监督，杜绝有组织科研异化为“学阀山头”，防止其影响关键核心技术突破和高精尖人才培育。同时，也要尽可能引入多学科的知名专家、青年学者，给予不同技术路线的试错机会和时间，以扩大高精尖人才培养的多样性。

另一方面，支持高校、企业和实验室的技术联盟紧密互动。德国政府采用的是“领先集群竞赛计划”（Leading Edge Cluster Competition），比如在萨克森州地区聚集了110多个集群伙伴，包括17家大型企业、61家中小企业、33所院校及研究机构，以研发联盟的形式来共同开发节能信息通信技术。当然，中国也在积极尝试，比如在东莞政府牵头支持下新成立的新一代人工智能产业技术研究院，就在发挥连接当地企业与院校技术流动的功能。

东莞市新一代人工智能产业技术研究院是滨海湾新区首个市级新型研发机构。图源：东莞滨海湾新区管理委员会‍‍‍‍‍‍‍‍