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摘要

人才是国家科技创新经济发展的首要驱动力，是在当今日趋严峻的国际竞争 中取得优势的核心要素。信息时代，面向海量的人才数据和复杂多样的人才需求， 如何实现人才大数据的高效管理和人才情况的深度洞察，是困扰政府、企业、高校等人才业务关联部门的重大难题。

本文首先通过对比分析美国、英国、日本、 中国等全球主要经济体国家在人才竞争战略、人才培养制度、人才引进政策等方 面的举措，总结了我国人才发展过程中的问题与原因；然后从数据的角度，描述 了我国的人力资源总量和科研人员队伍建设情况。并以人工智能领域为例，从人才培养模式、科研和产业人才现状等角度进行深入分析，概括了该领域人才发展 问题；

最后，分别针对政府、企业、高校等场景的人才需求，分析了传统做法的不足，介绍了智慧解决方案和代表性案例，并从智慧人才的角度，给出了解决对 策。将大数据、云计算、人工智能等智能化技术融入到人才大数据挖掘和管理任 务中，打造一套智慧人才管理体系和人才生态平台，为提升人才治理能力和智能化水平提供了一种解决思路。

目录

引言 国内外人才发展实践历程 2.1 人才竞争战略 2.2 人才培养制度 2.3 人才引进政策 中国人才发展总体状况 3.1 中国人力资源总量 3.2 R&D 人员队伍 3.3 我国人才发展中存在的问题与原因 AI 领域人才现状分析 4.1 AI 人才培养模式 4.1.1 AI 学科建设概述 4.1.2 产学研人才协同培养 4.2 AI 科研人才现状 4.2.1 AI 科研人才总体分析 4.2.2 AI 高层次科研人才分析 4.3 AI 产业人才现状 4.3.1 全球 AI 专利申请量分析 4.3.2 中国省市 AI 专利申请量分析 4.3.3 中国 AI 专利申请量 TOP 机构分析 4.3.4 中国 AI 产业人才分析 4.4 AI 人才发展问题 5. 智慧人才案例 5.1 政府 5.1.1 任务背景 5.1.2 传统做法与不足 5.1.3 智慧解决方案 5.1.4 代表性案例 5.2学校 5.2.1 任务背景 5.2.2 传统做法与不足 5.2.3 智慧解决方案 5.2.4 代表性案例 5.3企业 5.3.1 任务背景 5.3.2 传统做法与不足 5.3.3 智慧解决方案 5.3.4 代表性案例 6 智慧人才发展对策 参考文献 附录 1 人工智能领域高水平期刊和会议列表 附录 2 AMiner 智慧人才系统功能与服务

撰写单位：清华大学——中国工程院知识智能联合研究中心