Bet365 - Online Sports Betting第三次科技人才潮：华人科学家与全球创新秩序重构

2026-01-01 05:54:36

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　　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。

　　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。

　　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。

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