探索AI人才价值：从“无人区”到产业界

一名AI博士的价值究竟何在？

是百万年薪的诱惑，科技巨头间的激烈“挖角”，还是大模型创业公司股权的吸引？

在全球AI顶尖人才版图中，中国青年人才正崭露头角，成为基础理论创新与工程实践的核心力量。斯坦福大学发布的《2024年人工智能指数报告》显示，全球61.1%的人工智能专利源自中国。从OpenAI的算法突破到谷歌DeepMind的科学发现，华人面孔频繁出现在核心团队中。

在当下市场狂热中，对于处于创新源头的中国青年科研者而言，是投身产业界，迅速实现成果变现；还是留在学术界，坚守学术追求，去挑战更根本、更长远的科学问题？这一全球性职业选择，不仅关乎个人未来，也影响整个产业的创新潜力。

9月11日，上海外滩大会的InTech青年先锋论坛暨2025蚂蚁InTech奖颁奖典礼上，一群青年学者的深度分享，为我们提供了一个剖析问题的独特视角。

01. 四大前沿“无人区”的远征

这场关于未来的探讨，聚焦于InTech奖所关注的四大真问题领域——它们是当前全球科技竞争最激烈、最需要长期主义投入的领域。

通用人工智能（AGI）是这场竞赛的“红海”，产业界对大模型的狂热需求，正吸引着大量人才。然而，这种需求也容易导致人才陷入短期工程化任务，而非底层创新。蚂蚁集团通用人工智能研究中心主任、西湖大学特聘研究员、西湖心辰创始人蓝振忠在分享中指出，“AGI是提升智能上限的，我们的目标是让中国的AI引领整个AGI。”

具身智能则是下一个爆发点。当机器人走下春晚舞台，产业期待的是它能真正融入物理世界。数字医学无疑是高价值赛道，但它也是典型的“和时间做朋友”领域。而数据处理与安全隐私，则是整个AI时代的“护栏”。

这些议题共同勾勒出一幅AI技术版图，InTech奖的获奖者们正是行走在这些版图上的“探路者”。

02. 探路者的样本：两种引力，一道窄门

事实上，第三次AI浪潮中，学术界与产业界并非两条平行线，它们更像是一个相互吸引、相互渗透的复杂引力场。当下AI青年学者的选择，本质上是在回应两种不同的引力。

产业的引力，是无法拒绝的生产资料。海量的数据、强大的算力和真实的落地场景，是推动AI研究迭代最宝贵的燃料。同时，高校和工业界的一对多合作还有一项利好，“多个企业可能会有不同的技术需求或问题。我们在高校可以重新组合，这未来可能是一个重要的发展趋势。”南京大学的王利民教授分享道。

学术的引力，则是探索“无人区”的自由。它允许研究者挣脱短期商业目标的束缚，去挑战更高风险、更长周期的根本性问题。

穿越这道由两种引力构成的“窄门”，不仅需要青年学者的个人抉择，更考验着整个创新生态的成熟度。此次InTech奖的获奖者们展示了产学研高效转化的几种典型路径。

第一种路径是研究者持续深耕基础科学“无人区”，多年后精准解决产业爆发时的核心痛点。

电子科技大学张帆教授的研究便是一例。他所专注的弥散磁共振神经影像技术，将处理时间从数小时缩短至几分钟，为疾病治疗抢回“黄金一小时”。当AI+医疗成为热点时，这项技术迅速被广泛应用。

无独有偶，中国科学技术大学特任教授王翔提出的“大模型遗忘”技术，也是在产业需求爆发前的前瞻性布局。他首创的“零空间约束”知识编辑技术，解决了大模型的合规安全问题。

第二种路径是学者在产业界摸爬滚打后重返学界进行更底层的攻关。

北京大学的李萌助理教授便是典型例子。他在Meta工作四年后回到北大，聚焦于端侧部署和隐私计算，直指业界难题。他对于产业界的理解也更具启发性：“无论留在工业界还是学校，我们的目标都是把感兴趣的事情做成。”

更普遍的是第三种路径——学术与产业的边界日益模糊，形成一种“你中有我、我中有你”的协同进化。

上海交通大学的李永露助理教授与穹彻智能合作探索具身智能，让机器人真正融入复杂人类环境。“具身智能可能还需要很长时间积累才会出现爆炸式增长的生态。”李永露分享道，“我们需要去积累一些能够让机器人学习爆炸的基石。”

03. 从InTech奖看蚂蚁的AGI野心与人才战略

这些“探路者”的故事也引出一个更深层的问题：产业的“快”与科研的“慢”存在天然冲突，科技企业如何介入？

首先，InTech奖为需要长期投入的基础研究树立了一个清晰的价值坐标。今年的InTech奖首次增设了面向10位顶尖博士生的奖学金。

其次，InTech奖聚焦的领域与蚂蚁的技术战略高度同频。从通用人工智能的普惠投入到具身智能的前沿探索，蚂蚁正构建AGI时代从基础技术到应用的全栈能力。

最后，InTech奖并非孤立公益项目，而是蚂蚁系统性AI人才战略的一环。它与“Plan A”招聘计划、AGI部门及各类校企合作项目一起构成了一个多层次、多元化的人才平台。

AI人才的价值不应只由市场薪酬定义。当产业的“快”与科研的“慢”形成良性互动时一个更富创造力的未来才会真正到来。