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中国的 AI 人才,要从 16 岁中学生里挖了

2025 年 10 月 12 日
在 行业新闻
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10 月 9 日,字节跳动创始人张一鸣现身上海徐汇知春创新中心开业活动,这在业内颇受关注。自他常驻新加坡办公后,鲜少在国内公开场合露面,使得这次现身格外引人瞩目。

与马云等商业大佬一样,张一鸣的每次动态都牵动着舆论神经,外界常试图从其行踪中解读字节跳动的业务动向。然而这一次,他的目的并非商业扩张,而是关乎人才的培养。

在上海徐汇知春创新中心的开业现场,张一鸣暂时放下 「企业家」 标签,转而以 「捐赠人」 身份,与上海交大 ACM 班创始人俞勇教授共同揭开了一段酝酿九年的教育创新探索。

这个知春创新中心面向 16~18 周岁、在数学、物理、计算机和人工智能领域有特长与热情的年轻人。这不由得让人们联想起中科大的少年班,也是面向类似的群体。

同时,知春创新中心主要培养学生的应用实践能力,又像是 「双元制」 的翻版。不管怎样,核心都指向了一个问题,那就是:眼下,中国 AI 人才的缺口很大。

从今年下半年的新学期开始,杭州已经在中小学各个学段全面开展人工智能通识课程教育,每学年安排不少于 10 课时。显然,企业已经迫不及待地下场找人才了。

 「中科大少年班」 翻版?

上海徐汇知春创新中心,是于今年 4 月成立的,其核心定位清晰:

聚焦前沿计算机与人工智能技术研究、开源工具开发,以及顶尖创新人才培养。

它面向的不是高校毕业生,而是 16~18 岁、在数学、物理或计算机领域有特长与热情的年轻人。培养周期长达 5 年,每年仅招 30 人,采用 「小而精」 的思路。

这种模式,令人不禁联想到著名的 「中科大少年班」。

1978 年,中国科学技术大学创办少年班,旨在从早期发现并培养天赋异禀的青少年,为中国科技事业输送尖端人才。

中科大少年班学生的典型入学年龄是 16 周岁左右,并且严格规定不得是高三应届毕业生。

他们是一群在中学阶段,就提前完成了大学学业的 「超常少年」。

关于中科大少年班,2019 年时,就有日本媒体称:中科大少年班,堪称中国 AI 领域 「人才摇篮」。

粗略统计下目前中科大少年班走出来的站在行业顶峰的 AI 人才,其中就有如 「寒王」——寒武纪的创始人陈天石等人。

中科大少年班能成为 AI 人才的摇篮,其背后的原因是,独特的培养模式与 AI 学科的特点强力共振。

首先是夯实基础与跨界融合,少年班在学生入学前一两年会进行跨学科的宽口径通识教育,为学生打下坚实的数理基础。

人工智能本身就是一个高度交叉的学科,这种培养模式使得学生能够轻松地在计算机、数学、物理、生物等不同领域间建立联系,为 AI 创新提供了肥沃的土壤。

其次是个性化的培养路径,少年班普遍实行 「一生一方案」 ,这充分尊重并激发了每位学生的独特兴趣和潜能。

AI 领域发展日新月异,分支众多,这种个性化的培养机制让学生能够根据自身特长,早早地在机器学习、自然语言处理、计算机视觉等不同方向进行深入探索。

最后是顶尖的资源与早期科研训练,少年班的学生享有学校最优的教学和科研资源,例如:大二就有机会进入国家级实验室参与前沿课题。

在人工智能等前沿领域,这种早期的、高水平的科研实践经历,对于培养其创新能力和科学品味至关重要。

同时,少年班学院还持续设立如 「智能计算英才班」、「人形机器人英才班」 等新的交叉学科项目,紧跟科技前沿。

人才缺口

当前,全球 AI 人才争夺战已进入白热化阶段。

《财富》 杂志曾指出,全球范围内能推动 AI 技术突破的顶尖专家不足千人,且主要集中在 OpenAI、谷歌、Meta 等科技公司核心团队。

红杉资本合伙人大卫・卡恩更是直言:一年前,AI 主流叙事还是算力推动发展,如今重心已转向人才优势。

在中国,这场竞争同样激烈。

行业数据显示,训练一个前沿 AI 大模型的成本高达数千万美元,其中顶尖研究员的人力成本,与 GPU 等硬件成本几乎持平。

「抢现成人才」 已成为行业常态,同时,也越来越难。

既因为市场供给端的人才稀缺,也因为企业需求端的竞争激烈。

今年 9 月,阿里巴巴 CEO 吴泳铭带队赴清华捐赠,支持新设的 「无穹书院」,以培养下一代 AI 开拓者为使命。

知春创新中心指向的也是要将抢夺人才的战线往前推,在当天开业现场,张一鸣说的最后一句话,没有提及字节的任何业务,只强调:希望这些年轻人能在 AI 领域走得更远。

黄仁勋曾说,全球 50% 的 AI 研究人员来自中国,这是目前最大的单一人才群体。

但如何将人数优势转化为创新优势,关键在于培养模式的突破。

传统教育体系下,人才培养大多偏标准化、功利化,难以满足 AI 领域对个性化、创新型人才的需求。

现场,张一鸣也分享了他对人才培养的反思:

很多人才的潜力没有被充分挖掘。

有些人才专业知识扎实、技能精准,就像模型在训练数据上表现极佳,却在面对创新任务时 「水土不服」,无法适应新场景、解决新问题。

在字节跳动发展过程中,张一鸣目睹了太多 「高分低能」 的技术从业者:能熟练运用现有算法,却缺乏从 0 到 1 的创新能力。能完成既定任务,却难以应对 AI 领域的 「不确定性」。

因此,知春创新中心的培养目标格外明确:不追求 「技能熟练度」,而是培养 「思维活跃、有热情和韧性」 的人。核心是独立思考、重视实践,「关注长期和全局,在探索中学习,保持平常心,拥抱不确定性」。

这种理念与俞勇的教育思考契合。

早在 2002 年创办 ACM 班时,俞勇就发现,传统教育 「只教硬知识,不练软实力」。

沟通能力、合作能力、解决未知问题的能力,这些在 ACM 全球竞赛中至关重要的素质,恰恰是课堂所缺失的。

如今他们正将这种 「补短板」 的思路推向极致:让 16 岁~18 岁的年轻人在价值观与思维模式成型期,就摆脱 「应试化」 束缚,直接对接 AI 领域的前沿挑战。

在未来到来之前下手

同样瞄准年轻群体、同样采取特殊培养模式。

知春创新中心与中科大少年班有着不少相似之处,但也有着明显的差异:更强调项目制学习,更注重与产业实践的结合,更关注避免 「应试化」 倾向。

除俞勇亲自领衔外,该中心还邀请到上海交大 ACM 班校友、普林斯顿大学计算机博士康南茜 (美国超级独角兽 Databricks 早期员工)担任导师。

同时,中心与字节跳动等企业合作,为学员提供工业界真实场景的研究课题与实习机会。

实际上,知春创新中心的成立,可能是张一鸣酝酿已久的计划。

早在 2016 年时,今日头条正在资讯赛道快速扩张,张一鸣注意到公司核心算法团队中,多位能力突出的工程师均毕业于上海交大计算机科学班 (ACM 班)。

这一现象引起了他的浓厚兴趣。

为探究背后的 「人才密码」,张一鸣专程赴上海交大拜访了 ACM 班创始人俞勇教授,以及班委会顾问、图灵奖得主 John Hopcroft。

这次交流让他第一次直观感受到 「精准培养」 模式对技术人才成长的推动作用。

2024 年 10 月,在与俞勇教授的一次教育创新交流中,张一鸣提出了关键问题:是否愿意一起创办一个小而精的创新研究与人才培养机构?

这个想法部分源自他对美国欧林工学院的深入研究。这所位于波士顿郊区的学校以 「小而精」 著称,每年仅招收 80 名本科生,却凭借动手实践与项目制学习,使毕业生实力比肩麻省理工、斯坦福等顶尖学府。

面对张一鸣的提议,俞勇教授的回应是:你是认真的吗?

在得到肯定答复后,两人一拍即合。半年筹备期后,知春创新中心正式成立。

全球互联网巨头在 AI 赛道激战正酣,尽管张一鸣本人尽量剥离了企业的色彩,但是,可以预见:如果知春创新中心挖掘和培养出的 AI 人才,一定是字节跳动近水楼台。

本文来自微信公众号:江伯衡,作者:伯衡

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