如何理解智算三相传导人才结构？

智算人才三相传导结构框架将人才分为智算战略人才、智算技术人才和智算业务人才三大类。

当今最为先进的人工智能（ChatGPT为代表的人工智能大模型）已经快要达到通用人工智能（AGI） 的水平，在某些领域已经媲美或者具备超越人类智能的潜力。这些人工智能（智算）的科技感、未 来感非常强烈。人们理所当然地认为，智算智能会成为企业的重要生产参与者，并具有无限的潜力。 同时，人们也清醒地意识到，智算（智能体）与业务共生发展演进将是一个长期演化的过程，组织仍 然需要坚持“以人为中心、以奋斗者为本”的经营宗旨。这是因为智算智能虽然具备了某些复杂的智 能，但是它本质上是设计出来。我们可以从人的自主性和智算智能的设计性之间的对比上可以看出 “以人为中心”的终极使命。

人的自主性源于人的生理、心理和社会性需求与需要，将需要转变为自驱性学习动机，进而习得必要 的能力，而这些能力有助于满足当下的需求并进一步推动更高层次的需要。反观智算智能的设计性， 则体现在：

理论上，智算智能的根源源自于机器学习理论。 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、 统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多 门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新的知识或技能。 • 技术上，机器学习是利用人们设计好的算法模 型，通过从数据中学习和改进，使机器具备学 习、预测和决策能力。学习技术主要有监督式学 习、非监督式学、深度学习和增强式学习等。学习的本质是数据拟合，即通过学习数据中的规律和模式，使得机器可以自动从数据中生成内容、进 行决策、推理并行动。 • 应用上，智算智能主要有两种应用模式，即“事+智算智能”和“人+智算智能”。对于“事+智算 智能”，智算智能以类智员工（智能代理）的身份，工作被设计与安排，在场景条件下被赋予独立 自主地完成所交代的事情，进而提升业务执行效率。而对于“人+智算智能”，则以员工的智能帮手 身份出现，接受员工的提问和咨询，理解员工的意图，完成指令性任务或作出建议答复，从而将员 工从繁杂而冗长的脑力劳动中解脱出来，使员工更具创造力并提升员工的工作效率和效果。

从智算的理论、智算的技术和智算的应用上来看，智算智能具有鲜明的设计特征，其智能来源于人 类，服务于人类。对于企业来说，智算不仅关乎智算的应用与实践，还关乎智算理论的探索与研究， 以及智算（智能）技术的实现和工程的实施。智算不是拿来用就可以的，而是需要业务、数据、算 法、算力、工程、测试、运营等众多专业的人员共同参与，才能够把智算设计好、开发好、学好、用 好。智算需要通过不断地与企业特有的场景融合，持续进行企业特有信息、知识、数据的投喂，才能 形成负责任的内含组织独特特征的业务与智算共生的智能，这也是智算智能的独特价值所在。它的独 特价值就是智算为企业提供关键的、特有的、适配的智能化核心竞争力。而特有的智算核心竞争力离 不开组织的人才的系统性构建与重塑，亟需新型的人才结构框架来规范。为此，我们从智算科学研 究，技术与工程实践，以及广泛的应用场景出发，对智算人才体系进行深入分析与研究，总结出以智 算战略人才、智算技术人才和智算业务人才为相位的三相传导结构框架。

智算人才三相传导结构框架的使命目标是使能企业的传统技术转型为智能计算（智算）技术和使能传 统业务转变成智能化业务（智业），也就是组织人才的使命是“组织的一切业务皆智能”成为可能、 可信、可行、可靠。具体来说，就是使能所有业务都要智能化，所有智能都要为业务所用，实现智能 以服务的方式提供，使之成为业务不可分割的部分。 智算人才三相传导结构框架将人才分为智算战略人才、智算技术人才和智算业务人才三大类，分别对 应智算科学研究、智算智能工程和智算应用工程三大智算工程领域。这三类人才成为组织智算人才的 三根支柱，支撑智算与业务持续共生演进。三类人才既相互独立又完全覆盖，组成智算人才的“研、 训、用”（“研”：研究智算，“训”：训练机器智能，“用”：运用智算智能）有机整体。他们之 间既有分工又密切协同，并以智算战略人才为中心，实现“智算能量”的感应、转换与传递。

智算战略人才，专注于“研”的方向。主要职责是站在智算科学理论的高度，探索智算新方法，研究 企业智算战略方向和应用方向。从智算数据要素面，对数据进行科学分析，研究新的分析模型，探索 新的数据智能操作方法和展现形式。在智算算法要素面，研究算法前沿问题，通过计算机与数学思想 的融合创新，确定有效求解的问题边界，结合企业业务场景，提出新颖的算子、算法、模型、架构及 其优化思路。从智算算力要素面，追踪行业算力前沿技术，聚焦构建先进算力组成结构（算、存、 网）以及算力云的研究。智算战略人才可分成战略管理大师、科学家和领军人物等三个子类。其中： • 战略管理大师，主要是指组织的高层领导（总监级以上）。其中，一些新的角色，例如人工智能与 数据官（CAIDO）、人工智能技术官（CAITO）、数据与分析官（CDAO）等，这些角色本身具备 较强的智算科学素养和技术背景。而其他类型的总监（如：CTO、CIO、CMO、CFO、COO等）， 也都需要具备人工智能暨智算方面的科学素养和一定的智算技术加持。战略管理大师能够洞察智算 技术的发展趋势和行业应用潜力，从战略上引领组织的智算转型，构建创新驱动文化，从顶层设计 智算生态商业模式。

科学家，主要是指数据科学家、算法科学家、算力科学家。他们站在技术的前沿，攻克数据、算法 与算力所面临的挑战与问题，同时也要利用人工智能新工具，帮助进行相应的科学研究，加深对复 杂现象的理解，开辟新的发现途径，使能解决复杂的科学问题，加快各自领域的技术进步。 • 领军人物，主要是指业务研究员、数据研究员、算法研究员、算力研究员、智能工程与伦理研究 员。他们协同合作，是智算应用落地的带头人。他们能够敏锐地捕捉智算技术与业务融合所出现的 新的市场机遇，研究企业产品、服务、运营等一系列智算技术应用的场景，领导业务创新，带领 团队进行数据研究，研发算子、算法，架构算法模型以及算力模型，研究模型伦理与安全的干预技 术，并进行相应的实验，成为业务实践的领导者，技术的领航人，技术的赋能者。 智算技术人才，专注于“训”的领域。主要职责是组织算力资源和数据资源，选择算法（大）模型并 做任务适配，构建模型训练算力架构，开发模型训练框架，通过特征工程将数据转化为训练数据，利 用训练数据对模型加以训练调优，使算法模型转变为具备知识和推理能力的智识（大）模型，能够完 成预定的任务。智算技术人才可以分成算力设计与工程专家、算法开发与模型工程专家、数据分析与 工程专家三个子类，其中：

算力设计与工程专家，主要是指算/存/网工程师，算力架构与调度师。他们在算力科学家和领军人 物的带领下，能够规划、设计、构建包含高性能计算、分布式计算和并行计算在内的智算云中心， 包括算、存、网等设备的安装调测，能够使用分布式计算框架和 GPU/NPU 加速技术，提高计算效 率，优化和加速机器学习模型的训练和推理过程。主要承担算力底座建设、资源调度与系统维护等 工作。 • 算法开发与模型工程专家，主要是指算子开发者、模型开发者、模型训练工程师、模型验证交付部 署工程师、提示工程师、应用开发工程师。他们在算法科学家和领军人物的带领下，根据实际需求 选择合适的模型，并对模型进行设计、开发和优化，使用训练数据对模型进行训练，使模型能够学 习到与数据相关的特征和模式，对训练后的模型进行评估，以验证模型的性能是否符合要求，并根 据评估结果，进行模型调优和优化，将训练好的模型部署到生产环境中，与其他系统进行集成，确 保模型的稳定性和可扩展性。他们主要负责模型基础开发、模型构建、模型训练与调优、和模型应 用工程等工作。

数据分析与工程专家，主要是指数据架构与治理、数据工程、数据分析和分析转译等专家和工程 师。他们在数据科学家和领军人物的带领下，对原始数据进行清洗，对缺失值和异常值进行处理， 以提高数据的质量，并对数据进行归一化、标准化等处理，以便模型能够更好地捕捉到数据中的 有用信息，从原始数据中提取有用的特征，以便于模型进行学习。他们主要承担数据收集与知识管 理，数据分析与实时洞见，数据标注，特征工程以及数据治理等工作。

智算业务人才，专注于“用”的场景。主要职责是精通智算技术场景化应用，寻找有价值的场景，利 用自身的专业知识与智算技术相结合，创造新的解决方案，实现业务价值的升级提高。智算业务人才 可以分成中基层管理与业务专家 、业务运营人员、综合支撑人员三个子类，其中： • 中基层管理与业务专家，主要是指基层干部、领域专家、产品经理。他们既懂业务又了解DAICT技 术的业务管理与骨干。他们不仅具备将想法转化为实际行动的能力，还能带领团队学习智算新技 术，确保智算技术能够真正赋能业务，提升企业效率并创造更高的价值，引领团队适应新的工作模 式，同时在组织内部促进对新技术和新方法的接受。

业务运营人员，主要是指产品、市场、采购、运营、服务等业务线上的业务人员，他们在组织的培训 下正在成为既懂业务又了解DAICT技术的业务人员。他们利用智算技术解决工作中的实际问题，提升 工作效率和质量，实现工作方式的转变，将更多日常工作交由智算智能助手去做，将更多时间用于业 务创新，并将创新过程转换为知识，将知识用于模型训练，进一步提升智算智能助手的智慧。 • 综合支撑人员，主要是指企划、财务、人力、安保、知识管理等支撑线上的支持人员，他们在组织 的培训下正在成为既懂业务又了解DAICT技术的综合支撑人员。他们利用智算技术解决工作中的实 际问题，提升工作效率和质量，实现工作方式的转变，将更多日常工作交由智算智能助手（或智能 体）去做，将更多时间用于专业服务及支撑创新，并将创新过程转换为知识，将知识用于模型训 练，进一步提升智算智能助手（或智能体）的智慧。