咱们要想把AI人才这块高质量的资源给聚起来，得抓住几个关键动作。先说说人才的家底，咱们在人才供给和政策这块儿确实有了不少亮眼的成绩。你看，光2024年这一年，咱们核心产业的AI人才就突破50万人了。再加上搞应用的，“AI+行业”的人才队伍加起来超800万。这就好比搭了个金字塔，从搞基础研究、搞工程到最后落地应用，人都凑齐了。 地方面对这样的大环境，基本都把这类人才当宝贝疙瘩。地方政府砸下重金引才，手段也挺多：发补贴、给落户支持、搞科研资助，还有帮创业。比如上海浦东新区那边，对这类人才团队最高能给700万元资助，项目最高补贴能到1亿元。杭州、苏州也很拼，优质项目最高能补1亿元，买房最高支持1000万元。 资源方面也做得挺到位。国家级的大模型训练平台早就在北京海淀部署了，算力规模已经突破1万P。不过要想彻底解决人才流动和协同的问题，还得继续想办法。现在地方上引才大多靠给钱、给户口和资助，这就导致城市间抢人抢得太凶。大家为了图政策上的便宜经常跳槽，很难安下心来搞长期研究和产出。 政策上还有个大毛病是属地化管理太死板。各区域、各部门之间信息不互通、协作不通畅，导致重复认定、资源被割裂浪费。很多时候资源用不上，或者用起来特别费劲。 所以啊，咱们得换个思路。得用平台来承载任务、用项目来牵引人才流动才行。国家要建立一个国家级的任务引擎和滚动任务清单制度。把那些重大的科研和产业需求拆分成一个一个标准的工作包，把里程碑、验收标准、资源分配和成果归属都给规定好了。全国的人才都可以报个名来参加组队协作。 还得弄个按优先级排队的调度机制和保障机制。这样算力和数据资源就能跟着任务走了。平台主导的调度协同机制也得跟上。要搞个国家级的调度中枢专门负责撮合任务、编排人员、盯着过程、验收结算还有存档。这中枢得跟各地的节点打通接口、权限和审计规则才行。 最后是要建立跨区域的柔性流动通道。对那些在平台上干活还通过考核的外部人才，可以实行一次认证多地通行的白名单互认制度。有了这个信用档案就好办事了。 设置短期驻点和远程协作机制也很重要。不改变人事关系就能实现人才跟着项目跑、成果在当地转化落地。 这就是张涛和丰超提出的具体办法。