在新一轮科技革命和产业变革加速演进的背景下，人工智能从“技术选项”走向“产业底座”，人才供给能否跟上，成为决定产业竞争力的重要变量。
作为上海人工智能产业高地之一，徐汇区集聚人工智能企业1500余家、大模型企业860余家，备案大模型数量占全市比重超过六成，千亿级产业集群对复合型、应用型技能人才提出更迫切需求。
数据显示，2025年徐汇区全年完成人工智能训练师培训超7100人次，同比增长接近一倍，但人才紧缺指数仍处高位，部分紧缺岗位在职人员符合任职资格的比例偏低，反映出“培训数量增长”与“岗位胜任能力提升”之间仍存在落差。
问题在于，人才供给的结构与企业用工的具体场景之间出现断层。
一方面，企业在模型训练、数据治理、标注与质检、应用部署等环节需要大量能够上手实操的人员；另一方面，一些劳动者虽参加培训，却难以快速具备标准化流程能力与项目协作能力，导致“进门不难、上岗不易”。
同时，紧缺岗位中合格率偏低也提示，用工标准正在随产业迭代而提升，岗位能力要求从“懂概念”转向“能落地”，从“会工具”转向“会流程、懂规范”。
造成上述矛盾的原因具有多重性。
其一，人工智能产业链条长、岗位分工细，技能需求呈现快速更新特点，课程内容若不能及时迭代，易与企业实际脱节。
其二，培训资源分散，职业教育、社会培训、公共教育供给之间缺少有效衔接，难以形成覆盖不同人群、不同层次、不同阶段的培养梯度。
其三，实操条件与师资供给存在瓶颈，高质量项目案例、数据治理规范、产业一线讲师等资源供给不足，使部分课程偏理论化、工具化。
其四，劳动者转型成本较高，若缺少补贴、认证通道和就业对接，学习意愿与投入强度容易被现实压力削弱。
在数字经济与实体经济深度融合的背景下，徐汇区的探索揭示了一个关键命题：新兴产业的发展既需要顶尖科学家突破技术天花板，更离不开大批技能型人才筑牢产业地基。
这种以需求为导向、政企协同的培训创新，或将为破解全国性的人工智能人才结构性矛盾提供可复制的解决方案。