AI 生猛，奔涌向前。

發(fā)生在這一潮流的故事，就像我們曾經(jīng)預(yù)想到的那樣——

落地場景有了，模型開源了，推理也夠快了，但煉獄才剛剛開始。走進(jìn)制造工廠、金融風(fēng)控、醫(yī)療制藥等真實(shí)場景的 AI 大模型們……七成撲街，兩成半殘。

為什么會這樣？

因?yàn)楦偁幍谋举|(zhì)，已經(jīng)從比拼單點(diǎn)技術(shù)優(yōu)勢，轉(zhuǎn)向了整體生態(tài)能力的較量。在這場浩蕩變革中，人才，正在成為決定勝負(fù)的關(guān)鍵變量。

一組數(shù)據(jù)足以說明問題：

《全球人工智能科研態(tài)勢報(bào)告（2015-2024）》數(shù)據(jù)顯示，中國 AI 研究人員數(shù)量從 2015 年不到 1 萬人，增長到 2024 年的 5.2 萬人，年復(fù)合增長率高達(dá) 28.7%。

盡管增長迅速，但仍難追上產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張的速度。

當(dāng)前中國 AI 人才缺口超過 500 萬，供需比例為 1 ∶ 10。

無論是科技巨頭，還是創(chuàng)業(yè)公司，最緊迫的需求之一就是 " 人從哪里來 "。

真正懂行業(yè)又懂 AI 的復(fù)合型人才，正在成為最稀缺資源。

全球搶人戰(zhàn)火已燃，人才從哪里來？

過去幾個(gè)月，全球 AI 圈關(guān)于 " 人 " 最醒目的新聞，幾乎都圍繞著 " 搶人 " 展開。

最著名的當(dāng)屬 Meta 為搶奪 AI 人才，不惜掀起一場硅谷挖墻腳大戰(zhàn)，震蕩 AI 圈。

薪酬開出九位數(shù)天價(jià)，某些頂尖 AI 研究員拿到的 offer 甚至高達(dá) 2.5 億美元，算力資源等也都優(yōu)先且不限制隨便用。

Meta CTO Andrew Bosworth 對此直言不諱，市場已經(jīng)在為高水平 AI 人才設(shè)定一個(gè) " 令人難以置信 " 的價(jià)位，" 我當(dāng)科技公司高管 20 年了，這個(gè)價(jià)位前所未有 "。

有 OpenAI 華人工程師剛在發(fā)布會中直播露臉，后腳就被 Meta 挖走了。

為了應(yīng)對瘋狂的小扎，有人曝料 Ilya 的創(chuàng)業(yè)公司 Safe Superintelligence 不允許員工在領(lǐng)英上標(biāo)注公司，以免被挖走。

面對 Meta 的強(qiáng)勢挖角，AMD CEO 蘇姿豐公開表達(dá)不同觀點(diǎn)：

金錢很重要，但坦率地說，在吸引人才方面，它不一定是最重要的。

映射進(jìn)現(xiàn)實(shí)，OpenAI 前 CTO Mira Murati 創(chuàng)辦的公司、以及 Ilya 等行業(yè)領(lǐng)袖創(chuàng)立的團(tuán)隊(duì)，寧愿拒絕高價(jià)挖角，也要堅(jiān)持獨(dú)立價(jià)值。

在國內(nèi)，另一種 " 搶人 " 方式也在展開。

阿里云 " 云工開物 " 高校計(jì)劃、百度 " 文心 · 新星 " 計(jì)劃、字節(jié) Top Seed、京東 TGT 青年天才工程……

打破實(shí)習(xí)限制、配備導(dǎo)師機(jī)制、開出頂薪待遇，各大企業(yè)正以不同方式培養(yǎng)自己的 AI 后備軍。

但你不得不承認(rèn)一個(gè)事實(shí)，挖人有天花板，landing 周期長，磨合需要時(shí)間。

在遠(yuǎn)水難解近渴的大背景下，一種新的、有效的人才篩選機(jī)制浮出水面——打比賽。

尤其是那些錨定真實(shí)行業(yè)場景的 AI 垂直類大賽，正在成為企業(yè)發(fā)現(xiàn)復(fù)合型 AI 人才的最佳通道。

這類比賽的題目往往來源于一線行業(yè)難題，聚焦金融、醫(yī)療、教育等實(shí)際場景，要求選手既懂 AI，又懂行業(yè)；既能提出算法方案，也能思考業(yè)務(wù)落地。

最重要的是，它極具真實(shí)感。方案好不好用、能不能解決問題，一試便知，幾乎沒有可包裝的空間。

這，才是篩選 AI 人才的真正試金石。

產(chǎn)學(xué)研共建，讓一場頂級賽事成為 AI 人才篩選器

于是，一場行業(yè)聯(lián)合、真實(shí)落地、以賽育人的賽事，就在這樣的大背景下誕生了——

AFAC2025 金融智能創(chuàng)新大賽。

在 AI 大模型探尋平穩(wěn)、深入落地的眾多賽道中，金融尤為典型。

它業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜、風(fēng)險(xiǎn)管控嚴(yán)格、數(shù)據(jù)維度多元的特性，既是大模型發(fā)揮價(jià)值的重要場景，也是檢驗(yàn)復(fù)合型人才能力的硬核考場。

作為一場由國內(nèi)外多家頭部科技公司、金融機(jī)構(gòu)與高校聯(lián)合舉辦的賽事，自 2023 年啟動以來，AFAC 的定位就是 " 推動 AI 在金融場景的深度落地 "，致力于為整個(gè)行業(yè)發(fā)現(xiàn)真正懂 AI、懂金融的復(fù)合型人才。

這一目標(biāo)并非紙上談兵。

AFAC 官方數(shù)據(jù)顯示，今年賽事共吸引 4853 支隊(duì)伍、超過 1.5 萬人參賽，60% 為高校學(xué)生，40% 為產(chǎn)業(yè)從業(yè)者。

其中不乏來自 MIT、帝國理工、新加坡國立大學(xué)、北大、清華、復(fù)旦、港大等全球頂尖高校的海外選手，以及工商銀行、美團(tuán)、攜程、同花順等一線企業(yè)的工程師、研究員、架構(gòu)師。

雖然年輕選手肆意展露風(fēng)采，但與賽選手跨越多個(gè)年齡層，甚至出現(xiàn)了 00 后與 60 后同場競技的景象。

一方面，在于它極具權(quán)威性。

由上海市科委指導(dǎo)，聯(lián)合北京大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、香港大學(xué)等高水平學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)與螞蟻集團(tuán)等企業(yè)和平臺共同舉辦，真正代表行業(yè)集體發(fā)起。

AFAC 金融智能創(chuàng)新大賽主席、螞蟻集團(tuán)副總裁、財(cái)富保險(xiǎn)事業(yè)群 CTO 尹俊透露，為精準(zhǔn)把控賽題難度，主辦方投入大量精力進(jìn)行反復(fù)權(quán)衡與設(shè)計(jì)，" 既要呼應(yīng)行業(yè)最具挑戰(zhàn)性的前沿方向，又必須兼顧公平與可操作性。"

也就是說，無論是挑戰(zhàn)組還是初創(chuàng)組，賽題總體難度控制在 " 中等偏上 "。

如此一來，既能保證創(chuàng)新挑戰(zhàn)性，又能讓大多數(shù)參賽者有切入點(diǎn)能上手，同時(shí)不會因?yàn)槭种匈Y源的參差在起跑線上差距懸殊。

除了出題階段，評審階段也可見產(chǎn)學(xué)研合作之力——

部分賽題無法完全依賴機(jī)器評分，需要大量專家與工作人員投入人工審查與復(fù)核，在賽題難度與保證評審公正之間要不斷權(quán)衡。

尹俊介紹，本屆 AFAC 評委來自高校、金融機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)、投資機(jī)構(gòu)，既站在評審視角提供了技術(shù)深度，也有落地廣度；在各個(gè)賽段評審打分時(shí)，既設(shè)置了客觀指標(biāo)，又保留了專家主觀評估，確保綜合能力的全面呈現(xiàn)。

這些設(shè)置背后，體現(xiàn)了產(chǎn)學(xué)研三方集體對人才標(biāo)準(zhǔn)的共識：

不僅要技術(shù)過硬，還要能懂業(yè)務(wù)、會協(xié)作、能落地。

最終，挑戰(zhàn)組 34 支隊(duì)伍、初創(chuàng)組 11 支隊(duì)伍脫穎而出，共享百萬獎(jiǎng)金池。

這不僅是能力的證明，也是行業(yè)對實(shí)戰(zhàn)型人才的直接肯定。

這么看下來，與其說 AFAC 是一場賽事，不如用 " 一場以賽育人的行業(yè)實(shí)驗(yàn) " 來形容它更為妥帖。

它的真正意義，遠(yuǎn)不止于誰拿了第一，而是通過一次次真實(shí)問題的攻堅(jiān)，錘煉出真正能支撐產(chǎn)業(yè)未來的 AI 人才。

在 AFAC 的賽場上，很多人第一次意識到，長文本不是 " 生成得越長越好 "，而是要結(jié)合上下文邏輯、業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)、數(shù)據(jù)嚴(yán)謹(jǐn)性，實(shí)現(xiàn)真正可用、可落地的行業(yè)內(nèi)容。

來自中國人民大學(xué)的 RUC-NLPIR 隊(duì)伍就是典型案例。

這支由兩名博士和一名大一新生組成的隊(duì)伍，在 " 智能體賦能的金融多模態(tài)報(bào)告自動化生成 " 賽題中拿下了冠軍。

以前在學(xué)校完成課題做科研，更關(guān)注算法性能，但參與 AFAC 大賽，他們面對的難點(diǎn)，不僅是技術(shù)實(shí)現(xiàn)，還包括如何用公開數(shù)據(jù)去支撐專業(yè)化的金融研報(bào)生成。

" 我們最后的報(bào)告平均每份有兩三萬字，不只是長文本，更要有配套的圖。" 賽后分享時(shí)，RUC-NLPIR 分享道 " 為了保證效果，我們沒有用簡單的文生圖，而是讓模型寫代碼，再渲染成專業(yè)的金融圖表。甚至還引入視覺語言模型，迭代評估生成的圖表是否清晰、合理。"

這種能力，不是課堂作業(yè)可以鍛煉出來的，而必須在真實(shí)行業(yè)場景下 " 以戰(zhàn)代練 "。

北京大學(xué)研究員、長聘副教授、博導(dǎo)，計(jì)算機(jī)學(xué)院視頻與視覺技術(shù)研究所副所長施柏鑫觀察到，以前做課題發(fā)論文很重要，但參與 AFAC 比賽的很多同學(xué)第一次發(fā)現(xiàn)，原來 AI 項(xiàng)目要面對客戶、數(shù)據(jù)、評估標(biāo)準(zhǔn)、呈現(xiàn)效果這些 " 現(xiàn)實(shí)世界 " 問題。

他稱之為 " 很寶貴的經(jīng)歷 "。

當(dāng)視角轉(zhuǎn)向另一面——作為來自產(chǎn)業(yè)側(cè)的評委，上海高質(zhì)量孵化器 XNode 創(chuàng)極無限副總裁牛磊也感慨良多。

他注意到，AFAC 大賽為新生代提供了有質(zhì)量的成長環(huán)境，年輕團(tuán)隊(duì)在比賽中展現(xiàn)了驚人的成熟度。有時(shí)候，" 我們評審的任務(wù)不再是質(zhì)疑他們，而是更多地在反哺、引導(dǎo)和鼓勵(lì) "。

這種作用不是單向的。

準(zhǔn)確地說，AFAC 大賽是一個(gè)雙向啟發(fā)的平臺，學(xué)生、初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)把它當(dāng)成鍛煉場，教授、企業(yè)也能互相校準(zhǔn)技術(shù)價(jià)值。

正如大賽主席尹俊所說：

我們的初心不是為自己企業(yè)招人，而是為整個(gè)行業(yè)培養(yǎng)人才，推動生態(tài)繁榮。

在多方共同推動下，行至第 3 屆的 AFAC 大賽已逐步從 " 企業(yè)主辦 " 走向 " 行業(yè)共建 "，形成開放、包容、協(xié)作的多元平臺。

這就不得不提大賽設(shè)立的另一個(gè)初衷：金融創(chuàng)新門檻高、監(jiān)管重，小團(tuán)隊(duì)很難獨(dú)立推動創(chuàng)新，需要一個(gè)平臺來協(xié)同。

AFAC 大賽的以終為始的目標(biāo)，就是擔(dān)任這么一個(gè)平臺。

這背后除了產(chǎn)學(xué)研投的多方推動，阿里云天池平臺的支撐同樣貫穿始終。

作為國內(nèi)首屈一指的創(chuàng)新生態(tài)平臺，天池是大賽技術(shù)和資源落地的核心支撐平臺之一。它不僅提供了大賽平臺、算力支持、開放數(shù)據(jù)接口，還提供了 baseline 代碼與模型調(diào)試框架，大大降低了參賽者的上手門檻。

許多參賽團(tuán)隊(duì)主動同我們分享，正是因?yàn)樘斐氐闹危麄儾拍茉诙虝r(shí)間內(nèi)將想法快速落地為原型。

然后，它是行業(yè)生態(tài)的連接器，是技術(shù)落地的加速器，是產(chǎn)學(xué)研共建的新生態(tài)機(jī)制。

在中國 AI 持續(xù)發(fā)力、金融科技迎來革新的當(dāng)下，AFAC 這樣的賽事多多益善。因?yàn)樗鼈儾粌H在回答 " 我們能不能做出自己的 AI"，也在努力塑造 " 我們的 AI 生態(tài)該長成什么樣 "。

而最具長期價(jià)值的一點(diǎn)是：

通過 AFAC 大賽這類機(jī)制，中國正在建立屬于自己的 AI 人才選拔與培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)。

它不論學(xué)歷、不拼資歷，用一個(gè)個(gè)真實(shí)問題的解決過程，去尋找最新的 AI 時(shí)代弄潮兒。

一鍵三連「點(diǎn)贊」「轉(zhuǎn)發(fā)」「小心心」

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— 完 —

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