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近期，中美大模型竞赛持续升级，但在这场以算力与数据为表象的军备竞赛之下，一场更为根本的争夺正在悄然进行——即对“顶尖AI人才”的定义权与识别标准的竞争。
传统上，我们对AI顶尖人才的认知，往往停留在“论文发表数量”“引用次数”或“明星公司背景”等单一维度。
然而，随着AI技术进入大规模产业化与应用深水区，能够打通前沿学术创新与复杂产业落地“双循环”的复合型人才，其价值正被空前放大。
例如，为何一家初创公司能凭少数核心成员颠覆一个领域？产业界为何越来越看重学者解决真实世界问题的能力？
这背后，反映的正是全球AI人才评价体系正在发生的深刻重构。
本报告《全球高层次人工智能人才发展现状与启示》正为此而来。
它首次尝试构建一个“学术影响力”与“产业领导力”双重交叉验证的复合型识别框架，旨在回答以下核心问题：
定义重构
超越传统的“学术明星”或“企业高管”标签，什么样的人才算得上真正定义产业未来的“高层次AI人才”？
图谱描绘
基于此标准，全球范围内的人才分布、流动与集聚呈现出怎样的新图景？中美欧各自的人才结构与优势何在？
趋势启示
在开源模型崛起、技术民主化趋势下，顶尖人才的竞争力核心正从“掌握秘方”转向何种能力？对企业与政策制定者有何启示？
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