近段时间以来，国内汽车行业密集落地多项AI人才布局举措，勾勒出产业转型的核心脉络。
日前，国务院国资委2026年第四期战略性新兴产业紧缺人才特训班在清华开班，23家汽车领域央国企的183名学员，专项参与“AI+新能源汽车”专题培训，直指车企智能化转型核心短板。6月15日，吉利控股联合公益基金会与芯位科技，推出投资3亿~5亿元规模的“芯青年计划”，重金扶持大学生深耕汽车AI创新创业。6月16日，东风汽车相关负责人在行业论坛上明确，青年是AI汽车时代的定义者、主导者与价值创造者。与此同时，理想汽车创始人李想公开提出严苛的AI人才招聘标准，拒绝盲目招募非原生AI转型人才，重塑行业人才筛选逻辑。6月30日，小鹏集团董事长、CEO何小鹏在企业首届AI公开赛收官仪式上表示，继去年招聘8000人后，今年小鹏集团仍计划招聘8000人以上，因为在物理AI领域，公司每年都需要大量新人，特别是毕业3年内的大学生。
从国家层面的央企人才赋能，到民营车企的青年人才储备，再到头部企业的人才标准革新，这一系列动作印证了，AI已彻底改写汽车产业竞争规则，人才成为定义下一代智能汽车的核心变量。
政企联动加码AI人才布局，
争夺产业核心定义权
近期密集落地的各类AI汽车人才选拔、招募计划，并非汽车业短期跟风动作，而是国家与车企基于产业未来的战略布局，顶层规划与市场布局双向发力，核心目标都是抢占AI汽车赛道的话语权与定义权。
国资委牵头的央企特训，是筑牢产业基本盘的顶层设计。作为2026年战略性新兴产业重点人才项目，本次特训聚焦新能源汽车AI转型短板，针对性解决央企“重硬件、轻软件、弱AI”的长期痛点。过往燃油车、电动化时代，央企凭借整车制造、三电硬件优势稳居产业核心，但在车载大模型、智能Agent、高阶智驾等AI核心领域，人才储备严重不足。国资委开班主旨明确，特训核心是补齐央企AI造车能力短板，保障国内智能汽车产业链自主可控，守住产业安全底线，为国产智能汽车出海、技术迭代筑牢人才根基。
民营车企的人才布局，则是市场化竞争下的前置创新布局。吉利投入数亿元专项资金聚焦高校青年群体，打通校园AI创新技术与汽车量产场景的落地通道，从源头锁定优质后备人才。据吉利人才发展集团相关负责人表示，当前高校大量AI技术止步实验室，缺乏整车真实场景验证，前置扶持青年创业，能够提前培育适配汽车工况的复合型AI人才。东风汽车则聚焦青年价值引导，通过行业论坛传递AI造车新理念，吸引青年人才投身汽车智能化领域。
政企双向布局的背后，是汽车产业产品定义权的根本性转移。燃油车时代，底盘、动力总成是产品核心壁垒；新能源时代，三电系统决定产品竞争力；而AI时代，汽车的智能交互、自动驾驶决策、全域智能调度均由AI算法、大模型主导。谁能拥有优质的汽车AI人才梯队，谁就能定义智能汽车的产品标准、流程体系、技术路线。当前，行业不乏隐忧，高端车规AI人才总量稀缺，央国企与头部民企同台争抢，短期高薪推高人力成本，而长期系统化培育体系缺失，产业极易陷入“人才紧缺、内卷严重、迭代受阻”的困境，这也是政企集中发力人才建设的核心原因。
AI重构人才能力标准，
跨学科复合成核心门槛
相较于传统汽车产业，AI时代的汽车人才培养体系、能力要求发生颠覆性变革。传统汽车行业学科边界清晰，车辆工程、机械设计、动力工程为核心专业，人才评价聚焦硬件研发、整车调校等单一能力，岗位分工明确、领域壁垒清晰，人才培养路径线性且固定。但AI全面赋能汽车后，分割式的传统人才体系彻底失效，跨学科复合能力成为人才核心准入门槛。
在学科广度上，新时代汽车AI人才不再局限于机械、车辆工程领域，需要搭建多维度知识体系，涵盖数理基础、AI核心技术、汽车工程、场景应用四大板块，既要懂大模型训练、智能体开发，也要熟悉车规硬件、整车架构，同时兼顾用户体验、数据安全等配套知识。中国汽车工程学会副理事长兼秘书长侯福深指出，当前行业最大痛点是学科割裂：纯AI人才不懂汽车工况约束，传统汽车工程师缺乏AI研发能力，双向适配断层直接拖慢智能化落地进程。中国长安汽车党委书记、董事长朱华荣也曾表示，国内高校车辆工程专业AI相关课程占比极低，教材和教学体系迭代滞后产业技术，毕业生入职后需长期二次培训才能适配岗位。
在学科深度上，行业彻底告别“AI工具使用者”的浅层需求，急需全链路自研型人才。头部车企不再满足于会调用开源AI模型的从业者，而是要求人才具备模型搭建、量化适配、车端部署、迭代优化的完整能力。同时，AI能力不再是研发岗专属，生产、营销、运营全岗位都需适配智能化转型，全域AI能力成为车企人才的基础要求。
人才标准的革新，也暴露了行业深层隐忧。一方面，高校交叉学科建设滞后于产业节奏，智能汽车复合型人才存在3~5年的供给周期差，短期缺口无法填补；另一方面，行业大量存量传统汽车人才转型困难，企业内部AI转型培训成本高、见效慢。产业技术快速迭代与人才培育体系滞后的矛盾，成为制约AI汽车产业升级的核心痛点。
头部车企人才筛选升级，
赋能行业发展与青年择业
当前智能汽车赛道的人才需求呈现明显头部集聚效应，头部车企AI人才需求旺盛、薪资溢价显著，人才筛选标准更为严苛。理想汽车连续两年推出“理想+”AI人才专项计划，李想提出的原生AI人才招聘理念，为行业人才建设、青年志愿填报提供了双重启示。
头部新势力及科技车企为争夺智能驾驶与大模型核心人才开出了极具竞争力的“百万年薪”大礼包。根据2025年底至2026年初的市场数据，自动驾驶领域应届博士年薪普遍在40万元左右，但头部企业(如理想、小鹏、蔚来、华为车BU等)对顶尖人才的报价可达60万~120万元，部分特殊引进人才甚至更高。在需求端，小鹏、理想等企业近年持续扩招，核心名额全部倾斜到AI智能化赛道，研发人员占比远超行业平均水平，头部企业的人才竞争，已经从“数量争夺”转向“质量筛选”。
李想坚持优先招募原生AI研发人才，拒绝非原生AI从业者转型核心研发的理念，源于产业实战痛点。他认为，无长期模型、Agent研发经验的跨界人员，转型AI造车研发效率低、不确定性强，如同从矿石中盲盒淘金，投入产出比极低。理想All in汽车具身智能与自研车载大模型，核心研发需要成熟的原生AI技术能力，严苛的筛选标准，本质是为了降低企业研发磨合成本、保障技术迭代效率。这一思路为整个汽车行业提供了重要参考：车企AI人才布局需贴合自身技术路线，摒弃盲目高薪挖人的粗放模式，建立精准、适配的人才筛选体系，避免人力浪费与技术内耗。
同时，头部车企的人才需求趋势，为高考学子志愿填报与职业规划提供了清晰指引。其一，人工智能、计算机科学、自动化、数学等硬核基础学科，是进入车企AI核心研发赛道的最优选择，具备实战项目、算法研发经验的毕业生极具竞争力；其二，智能车辆工程、机器人工程等交叉学科，兼顾汽车硬件与AI技术，适配智驾、智能座舱等热门岗位，长期竞争力突出；其三，传统机械、动力类专业学生，必须主动补齐AI编程、机器学习等能力，构建复合知识体系，否则将逐步丧失行业竞争力。
从国家层面的央企人才赋能，到民营车企的青年创新布局，再到头部企业的人才标准革新，AI汽车行业的人才竞速已然常态化。当下，定义智能汽车的核心要素早已从硬件供应链转向复合型AI人才梯队，人才质量直接决定车企乃至整个产业的未来走向。
前瞻性的人才布局背后，行业隐忧同样无法忽视。要想真正掌握智能汽车产业话语权，单一的高薪挖人、短期培训只能解燃眉之急，构建“高校交叉学科培育+企业青年前置储备+存量人才系统转型”的完整人才供应链，才是治本之策。
