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　　现代工业革命的本质，是科学理论向工业生产力的系统性转化，而每一次转化都与一次教育科技人才浪潮的兴起相呼应。现代工业史上，只有德国、苏联与美国三个国家成功建立了从教育、科研到工业的自主创新闭环。第一次浪潮中，19世纪的德国模式以其体系化的精英培养特点，驱动了电气工业革命的兴起。第二次浪潮里，20世纪的美国模式，则通过其开放的创新生态，引领了信息工业革命。如今，人工智能驱动的第三次人才浪潮中，以中国为代表的发展中国家正在成为生力军，中国模式预示着全球创新格局的又一次深刻变迁。

　　德国模式的教育—科研—工业体系有三大支柱性创新，培养并组织了契合时代需求的化学合成与电气专业人才，后来居上超越了在第一次工业革命中领先的英国和法国。教育：德国是世界上第一个普及高中义务教育的国家。从拿破仑战败到德意志帝国统一，德国建立了从小学到大学的现代化国民教育体系，并大力发展职业技术高中与技术大学，专门培养高级工程技术人才。科研：创立研究型大学。以“洪堡改革”为标志，德国的大学功能不再局限于中世纪大学的“学术”和人文通史教育，而演变为以顶尖教授为核心、以博士生为研究主体的“科学工坊”，成为国家技术创新的核心策源地。该体制与当时法国学术界轻视工业实践的传统形成鲜明对比。工业与金融：国家力量扶持与“产学研”一体化，发展出独特的“全能银行”模式，深度参与产业整合（卡特尔）。同时，以哥廷根大学设立工业研究实验室为标志，推动大学与西门子、巴斯夫等产业巨头进行制度化的研发合作，成功构建了学术研究与工业应用的协同关系。

　　在承继德式研究型大学和借鉴苏式国家动员模式的基础上，美国模式的教育科技人才体系通过三大支柱性创新，系统性培养并整合了信息革命所需人才。教育：大众化的高等教育与全球精英“虹吸”的人才结构。美国在二战后通过《权利法案》等政策，率先推动了高等教育大众化，培养了规模庞大的本土工程师和科学家。同时，凭借其优越的科研条件，吸引全球最顶尖的科学人才。科研：建立“大科学”体制与国家资助体系。美国形成了“政府—大学—企业”的黄金三角。联邦政府通过国家科学基金会（NSF）、国防部高级研究计划局（DARPA）等机构，为大学和实验室的基础研究提供巨额、稳定的资助，催生了互联网、GPS等颠覆性技术。工业与资本：市场化的创新生态。美国将工业创新和资本市场生态相结合，形成了“基础研究—风险投资—初创企业—资本市场”的高效创新链条，能够将智力资本迅速转化为经济资本。

　　一个国家能否在第三波教育科技人才浪潮中脱颖而出需要三大要件。一是教育上必须建立并行的双轨教育体系。一方面，是能够培养“从0到1”的顶尖科学家的精英科研轨道；另一方面，是能够大规模培养“从1到N”具备AI素养的工程师和高技能技术工人的大众应用轨道。二是须有完备的工业基础。一个国家拥有的工业门类越齐全、产业链越完整、数字化转型越深入，就越能为“AI+X”提供广阔的应用场景和高质量的产业数据。三是具有文化内聚力的核心文明并拥有人口规模。在AI这一需要长期化、大规模战略投入的领域，一个具备统一文化认同、强大国家意志和广阔内部市场的人口大国，在推行系统性变革和形成数据规模效应方面，具有无法被替代的结构性优势。

　　在美国人工智能、半导体、生物制药、量子科技和高新材料等五大领域的技术研发岗位上，一个显著现象是，华人科学家无论在数量还是质量上，都已成为这些研发岗位的中坚力量。据业内权威人士观察，“全球一半的AI研究者来自中国”，“AI竞争成了在美中国人与在华中国人之间的竞争”。美国保尔森基金会下属的MacroPolo智库发布的《全球人工智能人才追踪报告》指出，在2022年全球顶尖人工智能研究人员中，在中国获得本科学位的占47%，在美国获得本科学位的占18%（其中相当大比例是美籍二代华人和本科留美的中国籍学生），在印度获得本科学位的仅占5%。

　　然而，在美华人却能够在AI行业大显身手，究其原因，大致有三点。第一，AI产业主要由私人企业主导，属于前途“不稳定”的高投资、高风险、高知识密集度行业。AI研发岗位需求的是高端程序员和算法人才，属于“能者上”的高度竞争性岗位。第二，AI产业属于新兴开创型行业，目前而言从业主力军的年龄范围是在1980-1995年出生的群体。在这个年龄段的高水平科研人才，中国人最多。华人科学家在美国AI研发领域占据优势正是基于理工科人才群体规模大、高端人才多的基础。第三，AI领域的“华人优势”是中国庞大教育规模、人才培养路径、产业基础与国家政策共同作用的系统性结果。据2024年数据，中国每年STEM专业毕业生超过500万，形成了无与伦比的人才储备库，为顶尖人才的涌现提供了坚实的概率基础。

　　具体到AI核心研发领域，印度裔工程师落后于中国工程师或华人工程师的原因有四点。第一，人才技能结构的“高度”不够：虽然在美国硅谷从事软件业的印度裔人数多，但能从事核心的算法性岗位人数却不多。计算机行业的印度裔高级人才储备不足，多数供职于配合美国软件的外包业、边缘性服务性的初级岗位。第二，本土产业基础的“拉力”不足：印度薄弱的产业基础限制了AI高级理论与应用人才的需求和培养。印度国内产业以农业、服务业为主导，缺少复杂产业链和数据信息管理需求，较少涉及复杂的上下游产业链整合或增值服务。第三，高等教育体系的“推力”局限：印度高等教育的理工科人才培养不足。虽然“印度数学”的教育理念有其可取之处，但印度高校的理工教育不足，没有形成类似中国的理工教育体系。第四，社会经济因素的“引力”分化：印度整体发展水平和生存压力限制了印度遴选人才的空间。此外，印度在海外抱团生存的职场文化是：谋生第一，科研第二。印度人普遍学习理工科的原因并不是出于个人禀赋或者爱好，而是因为容易移民，印度的特有种姓与宗教文化加剧了这一趋势。

　　西方基础科研人才培养陷入普遍困境的更深层次原因在于，西方国家培养基础科学拔尖人才的社会条件正在削弱。首先，除美国外，德、俄等传统科技强国，其经济与工业体量已难以支撑全梯队的科研人才成长。其次，在教育层面，欧洲曾引以为傲的理工科中学教育体系和精英选拔机制有所衰退，而美国公立基础教育的薄弱也由来已久。最后，在社会文化层面，基础科学因经济回报周期长而吸引力下降，学习数理化不再成为个人发展和晋升的途径。欧美曾经尊重科学的文化传统渐渐被“反智主义”社会风气所侵蚀。

　　近年美国科研界出现的“华人优势”，是其过去60年“移民科研”国策的自然结果。美国现政府采取了对华人学者和在美中国学者不利的相关措施，也恰恰证明这种依赖在今天已变得尤为深刻。第一，美国本土新生代STEM领域后备人才培养数量不足。美国科技人才正在进行结构性的世代更替，本土面临科技人才“青黄不接”难题。战后“婴儿潮”时期出生的大批资深科学家和工程师正集中达到退休年龄，这将导致经验断层。同时，选择攻读STEM专业，特别是硕士、博士等高阶学位的本土学生比例和数量均难以满足对人才的实际需求。

　　第二，核心科研工作对外籍人员的依赖度超过50%。根据美国国家科学基金会《2024年美国科学与工程（S&E）状况指标报告》，“核心科学与工程”岗位（从事基础研究、应用研究或试验性开发）的人员总数约为321万人。其中外籍出生者比本土出生者高出1.5倍，而且学历越高，外籍占比越高。学士学位持有者中的19%、硕士学位中的37%、博士学位中的43%均为外国出生者。如果从更硬核的基础专业看，外籍博士比例则更高，例如在计算机和数学科学中，外籍博士占58%，在工程类中占56%。如果具体到族裔构成，美国新生代白人学生从事STEM领域的比例就更低。第三，目前美国根本没有结束“移民科研”的现实条件。美国降低对移民的依赖，必须同步扩大本土STEM教育培养规模、改善K-12数理基础教育，这些结构性变革至少需要15-20年的时间。这表明，美国的基础科研创新体系已高度依赖外籍STEM人才。

　　展望未来，鉴于美国在中短期内无法摆脱对存量华人科技人才的依赖，而中国自主科技创新的需求日益迫切，全球对顶尖华人科学家的竞争将不可避免地加剧，而非减弱。第一，必须认清形势，若高等教育领域的“断链”局面持续十年甚至更久，中国科技进步唯有坚定不移走自主创新之路。第二，应对美国对顶尖人才的争夺。预计美国将推出更精细化的立法举措，按照政治背景、国籍或居留身份等维度，将华裔群体细分管理，分而治之。未来，我们会见证这样的历史性现象：一个规模达百万量级“海外华人科学家团体”形成，华裔顶尖人才将在两大国之间扮演更加微妙且关键的角色，他们的选择与流动将对全球科技格局产生深远影响。

　　第一，价值理念上，构建人类命运共同体叙事下的科技伦理。要建构具有人类文明历史高度的社会主义价值观，激发世界科学工作者创造新科技文明的科研理想。要把中华民族共同体、世界科技进步和世界人类命运共同体三大叙事辩证统一起来。建构有别于硅谷“新科技右翼”技术个人英雄主义、技术加速主义等的人类文明叙事方式。打造世界科研共同体，重点应对关乎人类共同命运的全球问题，携手应对气候变化、环境保护、重大疾病防治、粮食安全、清洁能源、人工智能治理等共同性挑战。

　　第三，创新生态上，构建以企业为主体的技术商业化体系。打造中国支撑、全球协作的初创企业创新生态。吸引全球高质量人才尤其是海归人才的关键，在于优化创新创业土壤。深刻认识初创企业在技术商业化、区域创新与就业增长中的主力军作用，为其提供容错试错空间、畅通融资渠道和股权期权等多元化价值实现途径，构建“人才+服务+资本+产业”的深度融合体系。落实华人创业优惠政策，考虑制定相关华人法案，持续激发私营部门活力，为华人与世界各国的创新型科学家创业成功提供优质土壤。

　　第四，科教体制上，建立独立自主、源头创新的教育科技人才一体化机制。要把科技与创新教育前移至基础教育阶段，为后续拔尖创新奠基。发展AI时代的新型职业教育，完善对现有劳动力的全面再培训教育，建立终身职业教育体系。面向“新科研范式”，加快国家实验室与重大科研平台建设，试点若干高水平研究型大学，形成“基础研究—技术孵化—人才汇聚”一体化高地。借鉴美国“高校科研+创投”耦合模式，深化大学、科研机构与行业龙头（含央企与科创巨头）的产学研用联动。通过交叉研究院和创新平台，培养复合型、跨界型拔尖人才。

　　第五，治理模式上，大胆探索，定点实践，开展创建“科研特区城市”的社会实验。谋划建立“科研特区城市”，将其作为一项社会实验性的前瞻性战略。正视社会政策的联动性和复杂性。鉴于国际人才引进的系统复杂性和中国教育与社会制度接轨的现实难题，设立特区城市实行特殊教育与社会政策，是一个最现实的可能方案。切实考虑科学家个人生活的现实情况，在签证居留、子女教育、医疗保障、住房配套、文化融入等方面推出更具国际竞争力的便利举措。总之，要将营造宜居宜业、包容开放、可持续发展的软环境置于战略高度。