從AI熱潮到產業落地 高端人才培養如何轉型
國家已明確將人工智能列為戰略性產業。2025年國務院印發《關於深入實施「人工智能+」行動的意見》，要求加強人才隊伍建設，推動人工智能全學段教育和全社會通識教育；2026年教育部等五部門印發《「人工智能+教育」行動計劃》，將AI深度融入教育強國建設，為全國AI人才培養確立頂層方向。
香港作為粵港澳大灣區重要節點，既要對接國家戰略，也要發揮聯通內地與國際的獨特優勢。特區政府明確提出推動人工智能成為香港核心產業之一，2025年《施政報告》指出，香港有望發展成為全球AI發展樞紐。
2026至27年度《財政預算案》亦宣布成立「AI+」及產業發展策略委員會，並推動香港人工智能研發院投入運作。
香港的普通法體系、國際數據流通能力與成熟金融監管經驗，使其在AI治理、跨境數據合作等領域具不可替代的競爭力，這也意味著本地培養的AI人才不僅要懂技術，更要理解在不同制度環境下推動AI負責任落地。
然而，當AI由「試用」走向「落地」，真正的瓶頸也逐漸浮現。不少企業的AI試點初具成果，一旦擴展至日常營運，往往遇到組織流程、數據治理、跨部門協作及風險管理等阻礙，便接踵而至。
問題不僅在於技術不足，更在於缺乏能夠在產業場景中定義問題、選擇合適技術路徑、衡量商業價值，並在風險出現時作出負責任判斷的人才，能把AI從概念驗證推向規模化應用的戰略型人才。
傳統教育模式多以學科劃分為基礎，學生可在課堂上掌握理論知識，卻未必有足夠機會接觸真實商業問題，難以建立跨越技術與場景的整合能力。
AI產業落地對高等教育提出了新的要求。面對AI原生時代，人才培養應協助學習者建立完整的認知框架：既理解技術邏輯，也理解產業運作與社會責任。
其一，課程設計應更強化跨學科整合，把技術訓練與商業場景、公共治理及倫理框架有機結合。
培養應重視實務場景
其二，培養應重視實務場景，透過項目制學習與產業合作，讓學生面對數據不完整、部門目標衝突、私隱合規等真實限制。
其三，負責任的AI治理應成為核心能力，而非附加內容，模型偏誤、算法透明度和問責機制等，應是AI設計與應用的基本前提。
其四，教育應聚焦「元能力」的培養：批判性評估新技術的框架與跨領域遷移知識的習慣，才是AI時代最抗折舊的競爭資產。此外，香港的國際化科研網絡與大灣區龐大產業場景相結合，將有助培養既具國際視野、又理解產業場景的高端AI人才，更好服務國家科技創新戰略。
謝浩然
嶺南大學（嶺大）
數據科學學院副院長、
人工智能學部教授兼負責人
作者兼任多本國際期刊主編。其研究聚焦大語言模型、自然語言處理與教育人工智能，已發表約500篇論文，Google Scholar引用逾34,000次，h-index 72，並入選全球前2%頂尖科學家。
