深圳马太智能科技招聘 2025 年人工智能领域人才需求白皮书

用户投稿 2025年08月21日 23:56:01 10 0

2025 年人工智能领域人才需求白皮书

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一、核心摘要

在技术革新与产业融合的双重驱动下，2025 年人工智能领域的人才格局正经历深刻变革。通过分析行业数据和企业调研，我们发现：随着 AI 产业规模突破千亿元大关，市场对算法研发、芯片设计等核心技术岗位的需求持续井喷，但人才供给端却呈现结构性失衡 —— 硕博等高精尖人才集中于头部企业，复合型人才更是一将难求。从地域分布看，一线城市面临 "虹吸效应" 下的激烈竞争，而新兴产业园区则陷入 "需求增长快、人才流入慢" 的困境。值得关注的是，企业正在通过薪资体系重构抢占人才高地，部分核心岗位年薪较五年前翻番。对于从业者而言，把握政策红利、深耕垂直场景、构建跨学科能力，将成为突破职业瓶颈的关键路径。

二、产业现状与人才需求特征

（一）产业规模与增长动力

2025 年中国人工智能市场规模预计达 1671 亿元，年复合增长率保持在 41.5% 的高位。与早期技术层主导的发展模式不同，当前应用层占比超过 60%，医疗影像诊断、金融风控建模、智能驾驶解决方案等细分领域融资活跃。这种变化直接催生了三类人才需求：一是算力基建领域的硬件架构师，需解决边缘计算节点的能效优化问题；二是大模型工程化人才，需将预训练模型适配到具体行业场景；三是垂直领域算法工程师，例如专注于蛋白质结构预测的生物信息 AI 专家。某自动驾驶企业 HR 透露，其 2025 年新增岗位中，60% 要求具备车路协同场景的算法落地经验。

（二）人才结构的三大显著特征

1. 技术岗的 "金字塔" 竞争格局

在核心技术岗位中，算法工程师的人才紧缺指数（TSI）达到 1.87，相当于每个合格候选人收到近 2 个 offer。细分来看，芯片设计领域的人才缺口最为突出 —— 工信部数据显示，2025 年集成电路产业人才缺口将达 30 万人，尤其是 7nm 以下先进制程的工艺工程师，供需比低至 1:8。某芯片初创企业负责人坦言，为挖到有流片经验的工程师，他们不得不将年薪开到 80 万元并搭配股权激励。从学历分布看，50.85% 的算法工程师岗位要求硕士以上学历，而在芯片架构师岗位中，博士学历占比超过 35%。

2. 年轻化与高学历的双重烙印

调研显示，47.13% 的 AI 从业者在 30 岁以下，显著高于传统 IT 行业。这一年龄结构反映出技术迭代速度对人才更新的要求 —— 刚毕业的硕士生往往能更快掌握 Transformer、扩散模型等前沿技术。在专业背景上，计算机科学与电子信息工程仍占主导（45%），但令人意外的是，工商管理、会计学等文科专业跻身人才来源前十，这得益于智能财务、供应链 AI 等场景对 "技术 + 管理" 复合人才的需求。某医疗 AI 企业的产品总监就是临床医学本科背景，通过辅修机器学习课程实现跨界转型。

3. 场景化能力成为新门槛

"懂技术不懂行业，项目永远落不了地"，这是某金融 AI 公司在招聘时的真实感受。以法律 AI 为例，优秀的合同审查模型开发者不仅需要掌握 NLP 技术，更要熟悉《民法典》第 510 条的具体适用场景。这种趋势使得 "AI+X" 复合型人才溢价明显 —— 某新能源车企为招聘既懂电池工艺又能开发预测算法的工程师，开出了比纯技术岗高 30% 的薪资。

（三）区域竞争的 "马太效应" 与破局之道

长三角、京津冀、粤港澳大湾区聚集了全国 62% 的 AI 企业，形成 "技术研发 - 场景验证 - 资本对接" 的完整生态。北京中关村的算法工程师平均年薪达 43.58 万元，但也面临互联网大厂之间的 "挖角大战"—— 某企业 HR 透露，核心人才的离职率在季度节点可能超过 15%。

相比之下，苏州、合肥等新一线城市正在通过政策创新打破僵局：苏州推出 "人才礼遇十条"，对年薪 50 万以上的 AI 人才给予 30% 的薪酬补贴，叠加最高 100 万元的购房优惠；深圳光明科学城则为创业团队提供 3 年免租的办公空间，并配套算力资源池。这些政策使得 2025 年苏州的 AI 人才净流入率同比提升 25%，成为长三角增长最快的人才洼地。

三、政策背景下的人才缺口深层解析

（一）政策红利释放与产业响应

国家层面的 "十四五" 规划将人工智能列为战略性产业，中央财政累计投入超 3000 亿元用于半导体、大模型等关键领域。教育部推动 300 余所高校开设 AI 本科专业，并要求理工科院系必修 "AI for Science" 基础课程。在职业认证领域，工信部的 "人工智能工程师" 认证体系已覆盖 20 万从业者，持证者在深圳、杭州等地可直接申请人才落户。

地方政策则更侧重场景落地：杭州市政府设立 1 亿元专项基金，用于扶持医疗 AI 企业的临床试验；成都市推出 "AI + 制造" 人才专项，对入驻智能制造园区的企业给予每人每年 2 万元的岗位补贴。这些政策不仅降低了企业的用人成本，更明确了人才培养的方向 —— 某职业院校负责人表示，他们根据当地政策，新增了 "智能终端测试工程师" 专业，毕业生就业率达 98%。

（二）三大结构性矛盾待解

1. 高端人才的 "断层危机"

全行业 500 万的人才缺口背后，是高端岗位的极度稀缺：AI 芯片专家、大模型训练师等顶尖人才占比不足 5%，7nm 制程研发团队的核心成员全球不超过 2000 人。这种现状导致企业不得不拉长招聘周期 —— 某芯片设计公司 HR 透露，他们为招到一名合格的验证工程师，平均需要面试 80 人，整个流程耗时 6-12 个月。

2. 传统产业的转型 "人才荒"

当互联网行业人才需求趋于饱和，家电、新能源等传统产业的转型需求却呈爆发式增长：美的、格力等企业的 AI 研发岗位同比增长 93.75%，但面临 "招不到、留不住" 的困境。根本原因在于，这些企业需要的 "AI + 制造" 人才既要懂工业机器人控制算法，又要熟悉车间生产流程，而高校课程中缺乏此类交叉培养方案。某家电企业不得不自建培训基地，对招聘的应届生进行为期 6 个月的车间轮岗 + 技术培训。

3. 高校培养的 "滞后效应"

高校课程设置与产业需求的脱节问题依然突出。以自动驾驶为例，多数高校的计算机专业尚未开设 "传感器融合算法" 课程，而企业在招聘时却要求掌握 LiDAR 与摄像头的时空标定技术。这种脱节导致企业平均花费 50 万元用于新人培养，某车企的培训负责人感慨："我们不是在招员工，而是在办一所 ' 企业大学 '。"

四、职业发展的三维破局路径

（一）技术研发岗：从 "代码工匠" 到 "系统架构师"

1. 算法工程师：构建 "技术纵深 + 场景壁垒"

核心能力不应局限于模型调参，而要向上下游延伸：上游需掌握数据标注体系设计（如医疗影像标注的伦理合规流程），下游要理解 API 部署的工程化细节。建议通过 Kaggle 竞赛积累实战经验，重点关注 "真实场景数据集"（如 IEEE 的自动驾驶数据集），而非单纯追求排行榜名次。认证方面，工信部的 "人工智能工程师（算法方向）" 认证更侧重工程实践，比纯学术背景更受企业认可。

职业路径上，可选择 "大厂核心团队→创业公司技术负责人" 的进阶模式：在大厂参与大模型训练项目积累技术厚度，3-5 年后加入细分领域创业公司，将技术转化为产品竞争力。某算法专家从百度深度学习团队离职后，加入 AI 制药企业担任首席科学家，年薪从 60 万跃升至 150 万。

2. AI 芯片工程师：把握 "国产替代" 历史机遇

随着国产芯片产业链的完善，芯片设计岗位迎来黄金期。建议优先掌握 RISC-V 开源架构，这一领域的人才缺口比 ARM 架构更大，且更容易获得政府补贴（如合肥对 RISC-V 芯片研发团队给予 500 万元启动资金）。在技能树上，除了精通 EDA 工具，还需了解芯片流片的全流程 —— 从前端设计到后端封装的每个环节都可能成为差异化竞争力。

认证方面，中国电子学会的 "集成电路设计工程师" 认证具有较高含金量，通过认证的应届生起薪普遍比普通求职者高 20%。职业发展可瞄准 "设计→验证→架构" 的技术路线，资深芯片架构师在头部企业的年薪可达 200 万元以上，且享受期权激励。

（二）行业应用岗：做 "懂业务的技术翻译官"

1. AI 产品经理：从 "需求传递者" 到 "价值创造者"

合格的 AI 产品经理需要突破传统 IT 产品思维，建立 "技术可行性 - 商业价值 - 用户体验" 的三维评估体系。例如在设计智能客服产品时，不仅要考虑 NLP 模型的准确率，更要测算人工坐席替代率对企业成本的影响。建议通过参与真实项目积累场景经验，如为中小银行设计风控模型时，需深入了解《商业银行资本管理办法》对模型可解释性的要求。

认证方面，NPDP（产品经理国际资格认证）结合 AI 产品的特殊性，新增了 "伦理设计" 考核模块，比传统 PMP 认证更具针对性。职业晋升上，具备垂直行业经验的产品经理更容易转型业务负责人，某金融 AI 产品经理因主导信贷风控系统落地，帮助企业不良率下降 15%，入职三年即晋升为事业部总监。

2. 垂类 AI 应用专家：在细分赛道建立 "不可替代性"

以医疗 AI 为例，从业者需同时掌握 DICOM 医学影像标准和迁移学习技术，建议通过参与三甲医院的科研项目积累案例 —— 某团队为协和医院开发的肺结节诊断模型，使医生阅片效率提升 40%，相关核心成员被多家企业以百万年薪挖角。法律 AI 领域则需要熟悉《个人信息保护法》对算法透明度的要求，掌握知识图谱在法律条文检索中的应用。

在认证选择上，人社部的 "生成式人工智能技术应用" 证书覆盖医疗、法律等多个场景，持证人可优先进入政府项目库。职业发展可采用 "行业深耕 + 平台赋能" 模式，先在特定领域成为专家（如税务 AI），再通过云服务商平台（如阿里云市场）将解决方案标准化，实现个人品牌的指数级增长。

（三）新兴岗位：抢占 "伦理治理" 新蓝海

1. AI 安全 / 伦理顾问：从 "技术合规" 到 "战略护航"

随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》的实施，企业对算法审计、数据合规的需求呈爆发式增长。从业者需构建 "技术 + 法律" 的复合知识体系：既要掌握 SHAP 值等模型解释技术，又要熟悉 GDPR 对数据跨境流动的规定。建议从参与企业内部合规项目入手，例如为电商平台设计推荐算法的公平性检测方案，避免 "大数据杀熟" 风险。

认证方面，国际隐私专业协会（IAPP）的 "人工智能治理专业认证（AIGP）" 是进入外企的必备条件，而工信部的 "AIGC 合规师" 认证则更侧重国内政策解读。职业路径上，资深伦理顾问可晋升为企业首席伦理官（CAO），负责制定 AI 研发的伦理准则，这类岗位在上市公司的年薪普遍超过 150 万元。

2. AI Agent 开发员：把握 "智能体" 爆发前夜

随着 AutoGPT、LangChain 等工具的普及，智能体开发成为新风口。从业者需掌握 "任务分解 + 工具调用" 的核心技术，建议从开发垂直场景的 Agent 入手，例如为电商卖家设计自动客服 Agent，实现订单查询、售后处理的自动化。实战经验比认证更重要，可通过参与 Hugging Face 的开源项目积累代码库，优秀贡献者往往能获得头部企业的直接邀约。

在薪资方面，初级 Agent 开发员月薪可达 2-3 万元，资深工程师在硅谷科技公司的年薪折合人民币超过 300 万元。职业发展可关注 "大模型 + 智能体" 的融合方向，例如开发基于行业大模型的专属智能体，这类解决方案在金融、教育等领域的市场需求正在快速增长。

五、多方协同的破局之道

（一）个人：构建 "T 型能力矩阵"

横轴代表跨领域知识（如 "AI + 医疗" 的行业理解），纵轴代表技术深度（如芯片设计的某专项技术）。建议每年投入 200 小时进行跨界学习，可通过 MOOC 平台选修其他专业课程（如 Coursera 的《医疗大数据分析》），并加入行业社群获取实战案例（如 "中国 AI 医疗创新联盟"）。同时，保持对政策的敏感度，及时申请各地的技能补贴（如深圳对 AI 训练师的 2000 元 / 人补贴），降低学习成本。

（二）企业：打造 "场景化人才供应链"

在招聘环节，采用 "技术笔试 + 场景面试" 的双筛选机制 —— 某新能源车企让算法候选人现场解决电池寿命预测问题，通过代码质量和业务解读能力综合评分。培养体系上，建立 "导师制 + 项目制" 的双轨模式：新人入职后，既配备技术导师指导算法优化，又安排业务导师讲解生产流程，缩短岗位适应期。激励机制方面，除了高薪，可提供 "技术成果转化分红"，例如将算法优化带来的成本节约按比例奖励给团队。

（三）政府：搭建 "产学研用" 生态网络

高校需打破学科壁垒，参考 MIT 的 "AI+X" 计划，开设 "AI 与材料科学""AI 与经济学 "等交叉专业，允许学生跨学院选课。职业教育方面，推动"1+X"证书落地，例如在高职院校开设" 智能传感器应用 "专业，学生毕业时可同时获得学历证书和工信部的 AI 应用工程师认证。对于企业，政府可设立" 人才共育基地 "补贴，对参与校企合作的企业给予税收减免，形成" 招生即招工、毕业即就业 " 的良性循环。

六、未来展望：在变革中锚定价值坐标

展望 2025，人工智能领域的人才竞争将呈现三大趋势：

• 技术迭代催生 "动态能力模型" ：从业者需要每 18 个月更新核心技能，例如从传统机器学习转向多模态大模型训练；

• "AI + 行业" 深度融合创造新物种 ：既懂金融风控又能开发反欺诈模型的 "金融 AI 精算师"、精通病理知识的 "医疗 AI 诊断顾问" 等新型岗位将不断涌现；

• 伦理治理成为核心竞争力 ：具备算法透明度设计能力的工程师，将比单纯的技术高手获得更高的职业溢价。

对于个人而言，关键是在技术浪潮中找到不可替代的定位 —— 要么成为掌握核心技术的 "硬科技尖兵"，要么成为打通技术与行业的 "价值翻译官"。对于企业，必须从 "人才争夺" 转向 "生态共建"，通过场景赋能让人才价值最大化。而对于整个产业，唯有构建 "技术创新 - 人才培养 - 伦理合规" 的良性循环，才能真正释放人工智能的产业价值，实现 "技术以人为本" 的终极目标。

数据支持 ：工业和信息化部《中国人工智能产业发展白皮书（2025）》猎聘大数据研究院《2025 年 AI 人才供需与薪酬报告》清华大学人工智能发展研究院《全球 AI 人才流动趋势》中国电子学会《集成电路产业人才发展白皮书》

这个经济大省，要高薪招聘100万人

近期，广东宣布启动“百万英才汇南粤”计划，旨在吸引100万高校毕业生赴粤就业、创业。

4月下旬，广东将在北京、上海、杭州、武汉、西安、成都、长沙、南京等8座城市，开启春季招聘活动，预计在每个城市提供超1万个工作岗位，岗位年薪普遍不低于10万元，其中不乏年薪50万元以上乃至100万元以上的高薪岗位。

广东招聘百万毕业生来粤工作，其规模与力度在全国范围内都少见，也引发了广泛关注。

中国新闻周刊了解到，此轮招聘活动中，广东多数城市拿出了大量编制岗位，参与招聘的民营企业也经过严格筛选，多数企业要求年营收过亿。

值得注意的是，广东针对不同城市和高校人才，制定了详细且有针对性的招引规划，重点围绕新兴产业与未来产业布局，涵盖人工智能、机器人、低空经济、生物医药等前沿领域。体现了广东在产业升级进程中的迫切人才需求，也显示出其对高价值产业的重视。

同时，由于此次招聘除一线城市外，还将长沙、西安等中西部城市纳入其中，也引发了部分网友对其“掐尖”招聘可能削弱当地产业发展潜力，扩大区域差距的担忧。

基于现实企业需求

在今年2月5日召开的广东省高质量发展大会上，“百万英才汇南粤”行动计划首次被提出。此后，广东省委、省政府建立专门工作机制，提出“2+N”招聘活动框架，即春秋两季在广州、深圳举办大型综合招聘会，并在北京、上海等城市开展N城联动招聘。

据了解，3月中旬，首场春季大型综合招聘会已在广州成功举办，现场共提供超5万个岗位，吸引了全国超1000所高校近12万名学生参加。

在广州广交会展馆举办的“百万英才汇南粤”春季大型综合招聘会。中新社记者陈骥旻摄

即将于4月下旬开展的新一轮招聘会，首站定于北京，随后将依次前往上海、杭州、武汉、西安、成都、长沙、南京等8座城市。

根据官方信息，广东首期已募集超60万个优质就业岗位，其中综合年收入100万元以上的岗位超1200个，50万至100万元的岗位超1.2万个，20万至50万元的岗位超10万个。

广东为何要以如此大规模举措吸引100万大学生赴粤？广东省人力资源和社会保障厅厅长杜敏琪近期在公开采访中提到，近年来，广东传统产业提质升级，新兴产业培育壮大，未来产业蓬勃发展，亟需大批知识型、技能型、创新型人才，特别是在半导体与集成电路、人工智能与机器人、高端装备制造、新能源汽车及低空经济等产业领域。

广东省社科院经济研究所教授燕雨林在接受中国新闻周刊采访时表示，一方面，广东作为经济大省、人口大省，制造业高度发达，具备充分消化高层次人才的能力；另一方面，随着产业快速发展，广东正面临产业发展转型的压力，人才紧缺问题日益凸显。

2024年，广东GDP为14.16万亿元，其中第一产业占4.10%，第二产业占38.40%，第三产业占57.50%。同年，广东常住人口达到1.278亿人，较上一年增加74万人，稳坐中国第一人口大省的位置。不仅如此，广东高新技术企业约7.7万家，位居全国首位，研发经费支出、研发人员数量等主要科技指标同样领跑全国。在不少业内人士看来，广东不仅要在经济领域发挥支柱作用，还要在科技创新方面担当引领角色。

然而，广东同样面临发展压力。2024年广东GDP增速为3.5%，相较于江苏的5.8%、浙江的5.5%、山东的5.7%，增速放缓较为明显。

《2025年广东省政府工作报告》中也明确指出，当前广东经济社会发展面临诸多困难与挑战。外部环境变化带来的不利影响不断加深，由于广东经济外向度高，受到的冲击更为直接。同时，新旧动能转换过程中存在阵痛，关键核心技术受制于人的问题尚未得到根本解决，粤东粤西粤北地区产业基础依旧薄弱。

广东省科技厅厅长王月琴也曾表示，总体上看，广东关键核心技术受制于人的局面尚未根本扭转，要持续强化基础研究和关键核心技术攻关，支撑产业链供应链自主可控。

燕雨林指出，在过去的30年，广东的产业以劳动密集型为主，但当下，经济发展阶段正从人口红利时代逐步迈向技术红利和人才红利时代。随着高新技术企业和先进制造业发展，人才成为产业持续升级的关键支撑。目前，广东现有的人才数量和质量，难以充分满足其庞大经济规模以及众多高新技术企业发展与转型的需求。

各类官方报道也曾提及，广东目前拥有全部31个制造业大类、8个万亿元级产业集群、1900多万户经营主体和830多万家企业，对各类人才的需求极为迫切。

“广东对人才，尤其是高层次人才的需求缺口极大。出台‘百万英才汇南粤’政策是基于现实企业需求，绝非凭空决策。”燕雨林说。

与所在地高校专业精准匹配

在“百万英才汇南粤”行动计划中，对高层次人才的招聘涵盖众多关键领域。从官方发布的信息来看，各城市招聘岗位各有侧重。

北京站岗位覆盖人工智能、机器人、低空经济、智能装备、智能网联与新能源汽车、生物医药等重点产业领域；上海站的技术研发类岗位占比最高，集中在机器人、半导体、AI算法、材料科学等领域；杭州站除人工智能外，电子信息、新能源、生物医疗等前沿领域也是重点招聘方向；南京站岗位则聚焦先进制造、人工智能、科技创新等新质生产力领域。

在中西部地区，武汉站岗位重点落在电子信息、石化能源新材料等产业集群领域；西安站涵盖人工智能、新材料、生物医药等热门领域；长沙站集中于集成电路、智能制造与高端装备制造、电子信息、新材料、新能源等产业领域；成都站岗位延展至绿色钢铁、绿色石化、蓝色海洋经济等产业领域。

据“广东发布”消息，各站活动都将邀约中央驻粤和广东省属国有企业、科技领军企业、链主企业、制造业单项冠军企业、专精特新企业等，以及省属高校、医院、科研院所等事业单位提供优质高薪岗位，且岗位与各站活动所在地高校专业精准匹配。

北京市科学技术研究院副研究员申红艳在接受中国新闻周刊采访时表示，广东此次招聘针对不同城市设置差异化引才方向，这种“按需定制”策略充分考量了广东的产业发展需求和人才输出地的科教优势。

广州城市风光。图/图虫创意

她指出，当前，广东正着力构建现代化产业体系，电子信息、石化等传统优势产业不断扩量提质，人工智能、低空经济等新兴产业蓬勃发展，急需大量高水平、高技能人才支撑。例如，此次武汉站聚焦电子信息领域人才招聘，主要源于位于武汉的华中科技大学、武汉大学等高校微电子专业为全国优势学科，每年培养大量芯片设计、光通信、显示技术人才，非常契合广东省半导体产业链对人才的需求。

燕雨林也提到，当前广东正大力推动产业升级转型，坚持“制造业当家”，着重发展先进制造业、高新技术产业以及新型和未来产业，人才引进上更倾向于此类领域，这反映出广东未来几年持续强化先进制造业，通过科技创新驱动产业升级，巩固提升在全国乃至全球产业格局中地位的发展趋势。

值得关注的是，广东此轮大规模招聘，对于部分中西部城市，如西安、长沙、成都等，也造成了一定的人才外流压力。

不过，申红艳认为，短期内，此类定向引才活动会使人才输出地面临一定人才流失问题，增加其留才成本，冲击当地相关产业发展与竞争力提升；但从长期看，能对人才输出地形成倒逼效应，推动其创新留才政策，优化人才发展生态，聚焦产业链细分环节打造优势产业，重塑全国产业分工格局。

申红艳表示，人才流动是实现人才资源合理配置和高效利用、激活人才活力的关键机制。为避免广东与中西部地区在人才争夺中陷入“零和博弈”，防止人才“马太效应”加剧人才不平衡局面，必须构建“产业链差异化互补+利益共享”的协同机制。一方面，要充分分析双方资源特色和产业基础，聚焦产业链细分领域协同布局，形成优势互补的产业协作，中西部城市尤其要强化在细分领域的不可替代性，打造差异化优势；另一方面，通过“人才飞地”“双聘制”等方式强化利益共享，从“抢人逻辑”转变为“共生逻辑”。

如何留住人才？

广东省人力资源和社会保障厅官网显示，为深入实施该行动计划，广东给出有吸引力的补贴补助等优惠政策。

例如，毕业2年内高校毕业生等青年到粤东、粤西、粤北12市就业6个月，可申请省级就业补贴，标准为博士10000元、硕士7000元、其他5000元；同时，自主创业有1万元一次性资助，需要场地的可申请入驻政府部门各类创业孵化基地，享受最长3年免租期。

此外，广东各地市对于来求职的应届毕业生，还提供了不同的便利服务。例如，来深圳求职的应届毕业生，可申请最长居住15天的免费房源；来珠海求职的应届毕业生等青年人才，不仅可申请最长5天的免费住宿，成功就业后还可享受“第一年免费住、第二年租金三成、第三年租金减半”的住房保障；来东莞求职的大专以上学历等青年人才，可申请最长15天免费住宿服务，就业后入住保障性租赁住房的，可申请每月500元、最长3年的租房补贴。

深圳前海深港创新中心。图/图虫创意

申红艳指出，近年来，较好的职业发展前景和高质量的生活工作环境已成为吸引高校毕业生跨区域流动的重要因素。城市的经济发展水平、职业发展前景、生活成本与宜居性、社会资源与公共服务水平等，已成为高校毕业生选择就业地的重要考量标准。

燕雨林说，在广东的人才战略布局中，吸引人才只是开端，如何留住人才并充分发挥其效能才是关键。若盲目投入资源吸引人才，却缺乏完善的后续保障与利用机制，最终可能造成资源浪费。

他建议构建良好人才生态，一方面，要有充足且适配的产业平台，为人才提供施展才华的空间，以平台留人，打造多元化、高质量产业平台是留住人才的重要基础。另一方面，从政府层面看，打造良好人才生态是重要职责，完善的人才激励、使用与考核机制不可或缺。

申红艳也提到，为抢而抢，重“抢”不重“用”，势必造成人才资源的浪费。广东此次围绕产业发展需求精准引才，要避免陷入“重引进轻服务”的陷阱。因此，她建议，首先要搭建平台，畅通职业发展通道，实现人岗相适。其次，健全评价激励机制，构建有利于人才成长和发挥作用的制度环境，用制度保障人才。最后，要充分落实优惠政策，不断营造良好的工作环境、生活环境，全方位打造宜居宜业的人才发展生态，用环境留人。

作者：陈淑莲

编辑：孙晓波