刊于《信报》，2026年7月18日
纠正AI人才错配 加速AI＋落地发展
杨毅
科大商学院商业及社会数据分析中心主任
人工智能（AI）的发展和应用，依赖不同类型的人才推动，包括科研工作者的理论突破、工程师和企业家驱动技术的商业化应用，随之影响到职场和工作技能与性质的供需改变。笔者有一项研究，聚焦探讨香港人工智能人才市场的供给，与行业需求是否匹配。
未讨论这项研究结果前，不妨从一个宽广视阈，去检视AI人才优势的竞争，尤其在大模型的国际竞争赛道当下情况，从中彰显出发展AI，人才为最宝贵资源的一面。
追踪DeepSeep论文作者底蕴
于6月中旬，美国史丹福大学胡佛研究所与人本人工智能研究院（HAI）发布了一份白皮书（Update：DeepSeek AI and the Great Talent Competition），追踪DeepSeek七篇核心论文背后356名研究者的职业轨迹。研究所于2025年4月，已首次分析了DeepSeek前五篇论文背后的223位研究人员，今回更新，将分析范围扩展至DeepSeek全部七篇基础论文。
研究发现，DeepSeek论文作者人数，由去年223年大幅增至今年356人，当中，有31名研究者出现在全部七篇论文里，《报告》称之为「核心团队」的成员。
中国本土人才日趋成熟
在有机构归属记录的271人中，145人（53.5%）在其整个职业生涯中，都只在中国国内的机构服务，没有与外国机构有任何关联； 31名「核心团队」成员中，有10人从未离开过中国，亦即是由中国本土教育和研究体系所培养。
另一方面，DeepSeek研究人员论文被引用次数显著上升。所有作者的论文被引用次数中位数，从 249 次增至 681 次；核心团队成员的论文被引用次数中位数，从约 700 次增至 1200 次，反映团队的研究能力日趋成熟。
此外，曾经在美国做研究和工作的中国人才，陆续离开美国。《报告》指出，美国政策面临两个有关人才问题。首先是人才流失。美国机构培养的研究人员往往会选择离开；其次是独立性问题——中国如今以前所未有的规模，自行培养出大批前沿人工智能研究人员，他们从未在美国进行过学术研究。
《报告》忧虑，若政府不进行协调一致的政策调整，这两个问题都不太可能得到解决，意味在AI发展的竞争上会处于下风。从这份报告可见，人才对发展所起的作用，处于一个受高度重视的位置。
香港AI人才问题不在数量
回看香港的情况，随着AI技术的发展和落地应用，人才的需求也因应发展需要而有不同重点。香港政府提出「AI＋」和「全民 AI 培训」双轨并进的思路和策略，在这个发展方向下，香港AI人才市场的供给，是否与行业的需求匹配，问题便显得十分重要。
笔者这项研究（Hong Kong’s AI Talent Market: Structural Mismatches Between Supply and Industry Demand），结合两个数据集。供给侧数据来自LinkedIn，涵盖超过25,000名在香港拥有工作经验的人工智能专业人士，数据跨越十年。需求侧数据则来自Jobsdb，分析了1,800多条近期发布的人工智能相关职位信息。
研究结果表明，过去十年间，香港已建立起一支规模可观、且不断增长的人工智能人才队伍，包括通过「高端人才通行证计划」（TTPS），吸纳高技能专业人才落户。然而，市场的主要问题并非人才数量，而是人才质量的匹配，而研究发现，香港AI人才市场存在三大结构性错配。
AI人才市场三层错配
第一，是经验错配。近期涌入的人才主要集中在初级职位，而用人单位的需求，则主要集中在能够领导AI实施的经验丰富专业人士。
第二，是技能错配。许多人工智能专业人士拥有扎实的核心技术技能。但企业往往需要具备应用能力的人才，包括业务整合、行业知识和部署经验。
第三，生态系统存在错配。香港的大部分AI技术能力集中在初创企业和创新中心，而大部分商业需求，却来自金融和物流等传统行业，生态系统的这两个部分联系不够紧密。
笔者建议，香港下一阶段的人工智能政策，可考虑把重点放在加强高级人才储备、构建AI应用能力，以及将人工智能公司与传统产业连接起来，将技术能力有效转化为经济效益。具体做法有三点。
三项纠正错配措施
（一）拓展资深人工智能人才储备：在缺乏能够领导AI实施项目的资深从业人员的情况下，人才吸引计划应更加重视具有应用经验的专业人士。同时，应制定结构化的发展计划，帮助中层专业人士积累实践经验，并晋升至高级职位。
（二）加强人工智能应用能力 ：许多人工智能专业人士拥有扎实的技术技能，但企业往往需要将技术知识与商业理解相结合的应用能力。因此，培训和职业发展计划应更加注重实际部署，包括行业工作流程、系统集成和监管要求。
（三）连接人工智能开发与行业应用：目前，香港的AI生态系统仍存在技术开发与商业应用脱节的问题。因此，鼓励人工智能企业与传统行业合作的政策，有助于将技术能力与实际商业应用案例相结合。联合项目、试点计划和行业合作可以加速人工智能的应用。
科技人才市场重视实践经验
据媒体《新浪科技》日前引述信息科技人才招聘及人才解决方案国际机构Harvey Nash月前发表的《Tech Talent & Salary Report 2026》报告指出，AI需求现正从科技行业向金融、教育、专业服务等行业扩散。
与此同时，科技职业路径也正在发生变化。40%的科技人才并非科班出身，而是由其他行业转入科技领域，意味行业更加重视跨领域经验与综合能力，而技术职业正逐步形成更加开放的人才流动机制，实践经验和持续学习的重要性不断提升，反映科技落实到商业应用的大趋势，如今逐步体现在职场上的变化。
照目前发展形势看，人工智能正在加速重塑全球各行各业。笔者建议，香港政府在关注提升研究能力之余，政策需更多转向促进AI在不同领域的实际应用，及时纠正当前AI人才市场的三层错配，以推进香港「AI＋」加速全面落地发展。