技术狂奔之下,如何避免“人”的缺席

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2026年01月30日

  AI浪潮下,自动化、数字化、智能化生产方式和流程的进化加速狂奔,各种AI工具令人目不暇接:借助Claude Code,程序员们已经习惯了Vibe Coding(氛围编码)的新编程范式,只需要用自然语言将希望实现的功能表达出来,AI就能自驱动地将程序编写出来;Open-Evidence、“氢离子”APP、Baichuan-M3等医学AI应用正在成为医生的“第二大脑”,动态更新辅助临床决策……

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  “AI一天,人间一年”,AI大模型企业月之暗面创始人、CEO杨植麟如此评价AI的迭代速度。由AI驱动生产力大幅跃迁令人惊喜,但同时另一个挑战也正加速浮现:AI技术以月、周甚至日为单位迭代,而人的能力升级、制度适配却难以跟随。

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  当AI狂奔进入产业深水区,如何避免“人”的缺席?“人机共生”的愿景是不是简单的“机器换人”?

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  AI深度赋能行业 复合型人才稀缺

  人工智能产业蓬勃发展。根据工业和信息化部公布的数据,2025年我国人工智能企业数量超6000家,核心产业规模预计突破1.2万亿元。AI手机、AI电脑、AI眼镜等人工智能终端产品加快走进千家万户,人工智能应用已覆盖钢铁、有色、电力、通信等重点行业,逐渐深入到产品研发、质量检测、客户服务等重点环节。

  随着“人工智能+”不断深入,对AI人才的需求已经从传统的信息技术产业扩展到制造、医疗、教育、金融、物流等多个领域。据智联招聘发布的《2025年人工智能产业人才发展报告》,算法工程师等核心技术岗位招聘需求同比增长80%,AI产品经理职位数同比增长178%。这表明,AI技术正在加速与各行业深度融合,推动全行业技术架构升级与业务模式创新。

  同时,既懂产业又懂AI的复合型人才缺口不断扩大,企业急需能将AI大模型、Agent嵌入电网调度、纺织印染、医疗服务、物流优化等具体场景的“翻译者”“工程师”。而这对现有的人才培养体系和就业支持提出了挑战。

  “教育慢变量与科技创新的快节奏之间存在明显的‘剪刀差’。人工智能技术迭代周期以月为单位,而教育体系更新需5到10年。”同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华表示,当前存在供需对接、转化机制与人才流动等方面的堵点,制约了人工智能领域的创新发展。

  对此,郑庆华认为应当建立多元需求导向的考核机制,建立高校、企业、第三方专业机构甚至学生共同参与的多维“出题”机制,综合运用揭榜挂帅、定向委托、稳定支持与适度竞争等方式,提升科研项目的针对性与实用性。

  对AI产生依赖 引发“思维萎缩”担忧

  一方面是学生、从业者对AI与产业的深度融合能力有待加强;另一方面是对AI技术产生依赖,引发社会对领域专业能力建设的担忧。

  国家传染病医学中心、复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏近期公开表示,AI初筛病历并做辅助诊断的前提,是医生的专业诊断能力强过AI。年轻医生直接利用AI诊断,缺乏系统性临床诊断训练和病例分析经验,最终无法判定AI诊断结果的正误。

  简而言之,张文宏的观点反映了对“认知外包”可能导致医生“思维萎缩”的担忧。针对医疗、司法等专业性强、类型差别大、需要长期经验积累的领域,AI提高效率与培养专业根基之间的最优解仍在探索。

  而在计算机领域,“思维萎缩”的担忧正在体现。

  2025年9月,全球知名AI企业Anthropic遭遇了一次短暂但全面的服务中断,其AI基础设施完全瘫痪约半小时。该公司开发的Claude Code是Vibe Coding的代表性产品,其服务中断的消息瞬间冲上开发者社区的热榜,有开发者戏称:“不!我又要开始用大脑思考,像2024年12月的原始人一样编写100%的代码了。”

  虽然只是一个玩笑,但这充分反映了当前基于AI的编程开发方式影响之广、之深。有开发者坦言,由于依赖自然语言对话的开发方式,已经近半年没有手敲键盘编写过代码。

  而Vibe Coding可能只是AI服务的初始状态。随着Agent能力的跨越式发展,Skills、Clawdbot(现已改名Moltbot)等能力更全面、系统操作权限更高的AI应用正在涌现。这也提醒人们,随着各行业对AI依赖性的增长,即使是轻微的服务中断也可能成为影响整个行业的重大事件。

  同时,AI Coding能力提升也对它们背后的开发者形成直接冲击。早在2025年4月,微软CEO纳德拉便透露了一个惊人的数字:微软30%的代码现在由AI编写。而这个数字的背后,是超过15000名微软员工被裁员。据美国媒体报道,其中软件工程师的比例接近四成。

  而AI并没有为这些工程师留足转型窗口期。各行业高端岗位和基层岗位之间的“温度断层”正在不断拉大。

  从“技术优先”转向“以人为本”

  在近期举办的达沃斯论坛上,Anthropic CEO达里奥警告:“AI带来的高增长若只流向少数科技巨头,将引发‘高GDP+高失业’的畸形局面。政府必须提前建立再分配机制,让普通劳动者共享技术红利,否则社会撕裂风险将远超AI失控本身。”

  《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中提出实施“人工智能+”民生福祉行动,传递人文关怀、织密社会连接、实现智能向善,让更多人工智能发展成果惠及全体人民,积极构建更有温度的智能社会。要跨越AI时代的就业断层,需要重视AI发展的底层逻辑,从追求“替代效率”转向构建“协同生态”。

  一是打破学科壁垒,走向“AI+X”融合。针对科学规范推进人工智能全学段教育,2025年教育部发布《中小学人工智能通识教育指南(2025年版)》和《中小学生成式人工智能使用指南(2025年版)》,进一步落实培养具有人工智能素养的创新人才。此外,各高校也在加快设立“AI+制造”“AI+医疗”等交叉学科,强化项目制学习,加强与产业界联合培养、协同研发。

  二是下沉AI应用,真正让AI Agent从“问答工具”进化为“任务协作者”,提出可执行方案,辅助从业者做出更全面准确的决策。同时在决策后,自主拆解实现路径、调用数据、操作控制等,使AI成为工作中的“智能副驾”,而非“黑箱裁判”。

  三是就业政策发力,构建转型缓冲网。AI发展也带动了数据标注、AI训练、AI产品设计等新型职业,国家应加快制定AI相关新职业的技能标准与认证体系。工业和信息化部副部长张云明表示,工业和信息化部将坚持应用牵引,充分发挥人工智能融合作用,在推动组织模式、工作方式、生产范式重构的同时,不断提升劳动者的人工智能素养,培养更多既懂人工智能又懂制造业的复合型人才。人力资源和社会保障部也在近期表示,将实施稳岗扩容提质行动,推出重点行业就业支持举措,出台应对人工智能影响促就业文件。

  从工业革命到信息技术革命,历次重大技术变革都引发过对就业的担忧,但最终都通过产业转型实现了生产力的提升、就业结构的优化、就业岗位的新增。技术进步往往会伴随就业结构的重构、就业岗位的迭代,但重构不等于消失,迭代不等于替代。要用发展的眼光来看待发展中的问题,问题一定会解决。

  面对这场人机协同的新征程,我们培养的不仅要有AI工具的操作者,还要有富有创造力的梦想家。而这,将决定下一个10年的就业图景。(记者 李晓东)

【责任编辑:朱家齐】
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              2024年毫米波雷达行业市场深度现状分析及发展研究 华为高阶智驾系统ASD3.0发布 2024年4月24日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 1365 90 华为高阶智驾系统ASD 3.0的升级确实令人瞩目,它展现了华为在智能驾驶技术领域的深厚积累和持续创新。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 华为高阶智驾系统ASD 3.0的升级确实令人瞩目,它展现了华为在智能驾驶技术领域的深厚积累和持续创新。 从架构层面来看,ASD 3.0从BEV网络彻底转向GOD网络,这一转变不仅提升了系统的感知能力,还在白名单、异形障碍物识别和道路结构感知的基础上新增了对场景的理解,实现了端到端的突破。这意味着系统能够更好地理解并应对复杂的驾驶场景,提升了驾驶的安全性和稳定性。 在感知硬件方面,华为在D3 192线激光雷达平台的基础上进行了升级,推出了AI模型加持的D3 PRO。这一升级将进一步提升系统的感知精度和响应速度,使车辆能够更好地应对各种驾驶环境。此外,华为还计划在2025年推出更高规格、更优点云的D5平台,为L3级智驾做好技术储备。 除此之外,华为还计划在今年发布高精度4D毫米波雷达。这一技术的引入将进一步提升车辆的感知能力,尤其是在复杂环境和恶劣天气条件下的感知性能,为智能驾驶的安全性提供了有力保障。 总的来说,华为高阶智驾系统ASD 3.0的升级在架构、感知硬件以及新技术应用等方面都取得了显著的进步,为智能驾驶技术的发展注入了新的动力。我们期待华为在未来能够继续推出更多创新技术,推动智能驾驶技术的快速发展。 中国乘用车市场的智能化水平不断提升,车载毫米波雷达市场也呈现出迅猛增长的态势。截至2023年6月,毫米波雷达的搭载量已经达到了937.92万颗,同比增长了惊人的26.36%。 高工智能汽车研究院预测,从2023年到2025年,毫米波雷达市场将保持快速增长,到2025年,国内新车搭载的毫米波雷达总数将达到3532万颗,年复合增长率达到29.9%。 随着全球汽车安全标准的不断提高,主动安全技术高级驾驶辅助系统(ADAS)近年来迅速发展。汽车毫米波雷达因其全天候工作的能力,已成为汽车电子厂商的首选,拥有巨大的市场需求。 目前,毫米波雷达正逐渐从高端车型向中低端车型渗透,同时加快技术升级革新,相关市场保持较高增长速度,且毫米波雷达的单车安装量有望进一步提升。 据中研产业研究院分析: 汽车雷达发展陷入技术之争。目前来看,4D毫米波成像雷达在当前各大车企降本增效压力下,性价比的优势让其在市场份额上暂时领先。 4D成像是毫米波雷达发展的主要方向。根据业内人士介绍,传统毫米波雷达仅可探测物体的二维水平坐标信息(距离、方位角)及相对速度,不具备测“高度”的能力,这使其很难判断前方静止物体是在地面还是在空中,在遇到井盖、减速带、立交桥、交通标识牌等地面、空中物体时,无法准确测得物体的高度数据。4D雷达增加了纵向天线及处理器,可实现对物体高度的探测,提供更高密度、高分辨率的点云信息。而且4D雷达探测范围超过300米,可有效过滤虚假警报,是目前唯一能在各种天气下实现1度角分辨率的传感器。 华为在智能驾驶技术领域有着广泛的布局,其战略和研发重点涵盖了多个关键方面,具体表现如下: 首先,华为拥有全栈自研能力,不仅在智能驾驶软件系统方面进行了深入研发,还布局了包括智能车云、毫米波雷达、摄像头、网关、激光雷达、算力平台、AR HUD、T-Box等在内的产品与解决方案。这种全栈自研的能力使得华为在智能驾驶技术上具有很高的自主性和整合能力。 其次,华为注重数据处理与运算速度的提升,并拥有高精地图甲级资质,这些技术基础为其智能驾驶技术的发展提供了有力支撑。 此外,华为智驾平台集成了人工智能、物联网、云计算等领域的先进技术,推动了技术的融合与创新,为汽车行业提供了全方位的智能化解决方案。这种技术融合与创新使得华为在智能驾驶技术领域具有显著优势。 同时,华为在智能驾驶领域的投入巨大,研发团队规模庞大,资金投入超过200亿人民币。这种规模效应有助于华为在智能驾驶领域快速推进技术发展和市场应用。 最后,华为还通过与全球技术领先的自动驾驶解决方案提供商,如特斯拉等合作,进行技术交流和竞争,不断推动智能驾驶技术的发展。 综上所述,华为在智能驾驶技术领域的布局广泛而深入,从全栈自研能力、数据处理与运算速度、技术融合与创新、市场投入以及与国际领先企业的合作等多个方面入手,不断提升其在智能驾驶技术领域的竞争力和影响力。 华为在自动驾驶技术领域拥有众多合作伙伴,共同推动自动驾驶技术的发展和应用。 一方面,华为与长城汽车、比亚迪、华...
              2023年中国数据中心行业投融资情况分析_人保车险,人保伴您前行

              2023年中国数据中心行业投融资情况分析_人保车险,人保伴您前行

              人保车险,人保伴您前行_2023年中国数据中心行业投融资情况分析 2024年4月28日 来源:中研网 648 37 近年来,我国数据中心行业蓬勃发展,市场规模持续扩大,这一趋势吸引了众多企业争相进入该领域。随着行业发展的向好,数据中心相关企业的注册量也呈现出快速增长的态势。据中研普华产业研究院发布的《》显示,2021年我国数据中心相关企业注册量高达9.3万家,同比激增57.6%,这一数字充分彰显了数据中心行业的巨大潜力和吸引力。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 这一增长趋势的背后,是我国数字化转型步伐的加快以及云计算、大数据等新一代信息技术的广泛应用。随着数字经济的不断发展,数据中心作为重要的基础设施,其地位和作用日益凸显。越来越多的企业开始认识到数据中心在数据存储、处理和分析方面的重要性,纷纷加大投入,推动数据中心的建设和运营。 图表:2016-2021年中国数据中心相关企业注册量情况 同时,政府对于数据中心行业的支持和引导也起到了积极的推动作用。一系列优惠政策和扶持措施的出台,为数据中心企业的发展提供了有力保障。此外,各地也在积极推动数据中心产业集群的发展,形成了一批具有区域特色的数据中心产业园区,进一步促进了行业的繁荣。 我国的数据中心行业在地域分布上呈现出一种明显的“东热西冷”现象。目前,全国31个省(区、市)均有各类数据中心的部署,但整体来看,这些数据中心主要集中在东部的一线城市及其周边地区,如北京、上海、广州等地,而中西部地区的数据中心分布相对较少。 以2019年底的数据为例,北京、上海、广州及周边等东部地区的数据中心机架数量占比显著,分别达到了26.5%、25.3%和13.5%。这三个地区的数据中心机架数量合计占比高达65.3%,几乎占据了全国数据中心市场的半壁江山。相比之下,中部、西部及东北地区的数据中心机架数量占比则分别为12.2%、18.7%和3.8%,明显落后于东部地区。 图表:中国数据中心区域分布情况 这种地域分布的不均衡,一方面反映了我国经济发展的地区差异,东部地区作为经济发达、信息化程度高的地区,对数据中心的需求更为旺盛;另一方面,也暴露出我国数据中心行业在地域布局上存在的问题,中西部地区在数据中心建设和发展方面仍有较大潜力可挖。 近年来,尽管我国数据中心行业的投资数量保持相对稳定,但整体投资金额却呈现出下降趋势。这一现象反映了行业在发展过程中对于资金的需求与利用出现了新的变化。 据资料显示,2021年我国数据中心行业的投资数量达到57起,显示出投资者对于该行业的持续关注。然而,与此同时,投资金额却仅为289.41亿元,相较于往年有所减少。这一变化可能受到多种因素的影响,包括行业竞争格局的演变、技术创新的步伐以及市场需求的波动等。 图表:2016-2021年中国数据中心投融资情况 值得注意的是,尽管投资金额有所减少,但并不意味着数据中心行业的发展受到阻碍。相反,这种变化可能反映出行业正逐步走向成熟,投资者对于项目的选择和资金的利用也变得更加谨慎和理性。同时,随着技术的不断进步和市场规模的扩大,数据中心行业仍然具有巨大的发展潜力和投资价值。 更多数据中心行业深度分析,请点击查看中研普华产业研究院发布的《》。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11036 2824 3624 4424 5312 6124 推荐阅读 据中国船舶工业行业协会的数据,今年前2个月,全国造船完工量826万载重吨,同比增长95.4%,其中出口船舶占总量的92.5... 服务器主要用于在网络中为终端提供计算或者应用服务,是云计算产业链的最核心环节。5G时代,随着新型移动终端连接数量... 铝箔作为一种优质的包装材料和重要的工业原料,其需求在各个领域都得到了广泛应用。随着全球经济的发展和人们生活水平... 近年来,电抗器市场规模持续保持增长态势。这主要得益于全球能源转型和低碳发展的政策推动,促进了可再生能源和智能电... 2024年单机游...