2026年，AI應(yīng)用迎來“黃金元年”。全球最大的在線學(xué)習(xí)平臺之一Coursera發(fā)布的《2026年職業(yè)技能報告》顯示，生成式AI以平均每分鐘14人次的注冊量，成為該平臺最受歡迎的技能領(lǐng)域。當(dāng)前，國內(nèi)外許多大公司對新入職畢業(yè)生的AI應(yīng)用能力提出了全新要求。

　　對于高校畢業(yè)生而言，AI應(yīng)用能力已不再是“加分項”，而是關(guān)乎生存的“必備項”。那么，企業(yè)究竟需要畢業(yè)生具備怎樣的AI應(yīng)用能力？筆者通過分析2025—2026年頭部科技企業(yè)的招聘數(shù)據(jù)及行業(yè)報告，有以下發(fā)現(xiàn)：

　　企業(yè)需求之變：從“加分項”到“考核首關(guān)”

　　薪資分化與門檻升維——AI人才市場的“贏家通吃”。2026屆校招季，核心崗位薪資持續(xù)攀升。與此同時，招聘門檻同步升維，企業(yè)從知識、能力、潛力三個維度進(jìn)行了篩選。

　　知識維度：從“會應(yīng)用”到“懂原理”。企業(yè)不再滿足于候選人熟悉TensorFlow、PyTorch等框架的應(yīng)用，而是要求他們具備扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)和對前沿模型架構(gòu)的深刻理解。高水平論文發(fā)表、頂級競賽獲獎經(jīng)歷，成為篩選簡歷時的“硬通貨”。

　　能力維度：從“有項目”到“有深度產(chǎn)業(yè)級項目”。面試官會深入追問候選人在項目中遇到的挑戰(zhàn)、對業(yè)務(wù)指標(biāo)的實(shí)際影響。字節(jié)跳動等公司的招聘要求中明確強(qiáng)調(diào)“豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)”，期望候選人具備開源大模型項目經(jīng)歷。

　　潛力維度：從“招員工”到“投未來”?！按髲S”傾向于招聘“聰明、有好奇心、能快速成長”的候選人。面試中高難度的動態(tài)規(guī)劃、系統(tǒng)設(shè)計題，考查的正是壓力下的邏輯思維和快速學(xué)習(xí)能力。

　　“AI+X”成為主流——復(fù)合型人才的戰(zhàn)略價值。AI人才的需求已從純技術(shù)崗位向各業(yè)務(wù)領(lǐng)域擴(kuò)散。Coursera報告顯示，在所有企業(yè)學(xué)習(xí)者中，生成式AI課程注冊量同比增長234%，而需求增長最快的技能領(lǐng)域是“內(nèi)容創(chuàng)作”——非技術(shù)崗位學(xué)習(xí)者正積極將AI工具融入本職工作。

　　針對不同背景的求職者，企業(yè)也給出了差異化建議：頂尖技術(shù)人才聚焦打造“不可替代性”，深耕垂直領(lǐng)域（如機(jī)器人、多模態(tài)），用高影響力論文或項目建立個人技術(shù)優(yōu)勢；普通技術(shù)畢業(yè)生選擇“差異化突圍”，避開最熱門的通用大模型方向，轉(zhuǎn)向AI基礎(chǔ)設(shè)施、AI安全或“AI+特定行業(yè)”等競爭稍弱但前景廣闊的領(lǐng)域；非技術(shù)背景求職者快速提升“AI產(chǎn)品思維”和“AI工具鏈?zhǔn)褂媚芰Α?，成為業(yè)務(wù)團(tuán)隊里最懂技術(shù)的員工。

　　“軟能力”的崛起——批判性思維與倫理意識。當(dāng)AI可以自動完成系統(tǒng)任務(wù)時，人類的核心價值最終落到了對AI輸出進(jìn)行專業(yè)驗(yàn)證與質(zhì)量把控上。AI倫理與安全意識已成為企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)，國內(nèi)一些機(jī)構(gòu)發(fā)布的AI勝任力標(biāo)準(zhǔn)中，也專門設(shè)置了倫理與合規(guī)相關(guān)維度。

　　能力評價之維：四大維度與九項核心指標(biāo)

　　歐盟《數(shù)字能力框架》2.0版本（DigComp2.0）是國際上最具影響力的數(shù)字素養(yǎng)框架之一，包含信息與數(shù)據(jù)素養(yǎng)、溝通與協(xié)作、數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作、安全、問題解決五大領(lǐng)域。以此為基礎(chǔ)，筆者曾建構(gòu)了面向未來的科技人才能力培養(yǎng)體系?；谏鲜銎髽I(yè)需求分析和理論框架，筆者認(rèn)為，高校畢業(yè)生AI應(yīng)用能力評價體系應(yīng)包含四大維度、九項核心指標(biāo)，針對不同專業(yè)背景還應(yīng)有差異化的評價重點(diǎn)。

　　維度一：AI知識基礎(chǔ)。這一維度考查畢業(yè)生對AI基本原理的理解深度，而非淺層的工具使用。具體包括：A1——數(shù)理與算法基礎(chǔ)，指高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計的掌握程度；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的理解和應(yīng)用能力。企業(yè)招聘中，這部分知識是面試考查的重中之重；A2——模型原理理解，指對經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)架構(gòu)、主流大模型工作機(jī)制的理解，要求“會應(yīng)用是不夠的，必須懂原理”。

　　維度二：技術(shù)應(yīng)用能力。這一維度聚焦“能否解決真實(shí)問題”，是區(qū)分“紙上談兵”與“實(shí)戰(zhàn)能力”的關(guān)鍵。具體包括：B1——開發(fā)與部署能力，指Python編程能力；使用主流框架構(gòu)建模型的經(jīng)驗(yàn)；API調(diào)用、模型微調(diào)、部署上線的基本技能。B2——產(chǎn)業(yè)級問題解決，指是否有參與真實(shí)項目、處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的經(jīng)歷；是否能清晰闡述項目中的挑戰(zhàn)、權(quán)衡與解決方案。B3——工具鏈?zhǔn)炀毝?，指熟悉版本控制、?shí)驗(yàn)追蹤、向量數(shù)據(jù)庫等工具；能夠利用AI提效工具提升開發(fā)效率。

　　維度三：人機(jī)協(xié)作素養(yǎng)。這是AI時代特有的能力維度，體現(xiàn)人與AI協(xié)同工作的智慧。具體包括：C1——提示詞工程與交互設(shè)計，指能夠設(shè)計高質(zhì)量提示詞，引導(dǎo)AI生成預(yù)期輸出；理解零樣本、少樣本提示、思維鏈等技術(shù)；具備與AI系統(tǒng)高效交互的能力。C2——人機(jī)協(xié)同工作模式，指能夠合理分配人類與AI的工作任務(wù)，發(fā)揮各自優(yōu)勢；在團(tuán)隊協(xié)作中主動引入AI工具提升效率。

　　維度四：倫理與批判性思維。這一維度體現(xiàn)人類相對于AI的獨(dú)特價值，也是企業(yè)日益重視的軟性能力。具體包括：D1——批判性驗(yàn)證能力，指能夠識別AI生成內(nèi)容中的錯誤、偏見與幻覺；具備數(shù)據(jù)質(zhì)量意識，能夠清洗、驗(yàn)證數(shù)據(jù)；對AI輸出保持專業(yè)懷疑態(tài)度。D2——倫理與合規(guī)意識，指理解AI的隱私、安全、公平性風(fēng)險；能夠在使用AI時遵守法律法規(guī)與倫理準(zhǔn)則；對AI的社會影響有清醒認(rèn)識。

　　不同專業(yè)背景的畢業(yè)生，在上述維度的評價重點(diǎn)應(yīng)有所區(qū)別。計算機(jī)及AI相關(guān)專業(yè)背景，評價重點(diǎn)是A1、A2、B1、B2的深度考查；理工科（非計算機(jī)與科學(xué)技術(shù)類）專業(yè)背景，評價重點(diǎn)是B3、C1、D1，A1為基礎(chǔ)要求；人文社科/商科專業(yè)背景，評價重點(diǎn)是C1、C2、D2，B3為工具熟練度。

　　高校應(yīng)對之策：重構(gòu)培養(yǎng)與評價體系

　　當(dāng)前，對于高校而言，重要的是建立起“AI應(yīng)用能力培養(yǎng)體系及評價標(biāo)準(zhǔn)”。

　　構(gòu)建“課程—項目—認(rèn)證”三位一體的培養(yǎng)路徑。高校應(yīng)將AI應(yīng)用能力培養(yǎng)融入人才培養(yǎng)全過程。低年級強(qiáng)化數(shù)理與編程基礎(chǔ)（對應(yīng)A1、A2），高年級開設(shè)“AI+X”跨學(xué)科課程（對應(yīng)B3、C1），同時鼓勵學(xué)生參與產(chǎn)業(yè)項目或競賽（對應(yīng)B2、B3）。高?？商剿髋c行業(yè)協(xié)會、企業(yè)合作，引入權(quán)威認(rèn)證，開展微專業(yè)、微證書等學(xué)習(xí)方式。

　　建立“過程評價+成果認(rèn)證”的多元評價機(jī)制。單一期末考核無法衡量AI應(yīng)用能力。建議建立包含課程作業(yè)、項目報告、代碼庫、競賽成績、實(shí)習(xí)評價等在內(nèi)的全過程評價檔案。國內(nèi)一些機(jī)構(gòu)開展了“人工智能崗位勝任力等級測評”等工作，為高校提供了一把對接產(chǎn)業(yè)的“能力標(biāo)尺”。

　　強(qiáng)化倫理教育與批判性思維訓(xùn)練。筆者的先期研究發(fā)現(xiàn)，AI使用頻率與倫理意識相關(guān)性較低，這意味著倫理素養(yǎng)不會自然形成。高校應(yīng)開設(shè)AI倫理必修或選修課程，在專業(yè)教學(xué)中融入案例分析。同時，通過項目設(shè)計訓(xùn)練提升學(xué)生對AI輸出的批判性驗(yàn)證能力。

　　推動校企協(xié)同，對接產(chǎn)業(yè)需求。高校應(yīng)建立常態(tài)化的企業(yè)調(diào)研機(jī)制，及時調(diào)整培養(yǎng)方案；鼓勵學(xué)生參與企業(yè)實(shí)習(xí)、開源項目，積累“產(chǎn)業(yè)級經(jīng)驗(yàn)”；邀請企業(yè)專家參與課程設(shè)計與能力評價。

　　（作者系福建福耀科技大學(xué)常務(wù)副校長、民建中央科教委員會副主任）

《中國教育報》2026年07月01日 第05版