【中智咨询】“人工智能+”算力迭代新智提升-2024年高科技行业薪酬调研启动会_29页_1mb

人工智能与新质生产力发展分析总结

新质生产力概念与政策背景

新质生产力以技术革命、生产要素创新性配置和产业深度转型升级为核心，涵盖产业链供应链优化、新兴产业发展及数字经济创新。其本质是摆脱传统增长方式与发展路径，实现高质量发展，标志着生产力从“传统”向“创新”、从“低效”向“高效”跃升。2023年8月，工信部等联合发布《新产业标准化领航工程实施方案（2023─2035年）》，明确新兴领域如人工智能、生物制造、新能源等的标准化发展路径，为新质生产力建设提供政策支持。

科技赋能产业升级的三大方向

1. 技术突破：聚焦智能制造、生物制造、纳米制造等关键核心技术，推动工业互联网、工业软件及5G、大数据、云计算等新一代信息技术深度应用。
2. 生产要素优化：通过数据要素乘数效应，促进数据在工业制造、医疗健康、金融等领域的流通与共享。建立国家级数据交易所，完善数据跨境安全流通试点及个人数据账户授权机制。
3. 产业转型：深化传统产业的高端化、智能化、绿色化改革，推广柔性制造、共享制造等新模式。到2027年，传统制造业需实现“四化”（高端化、智能化、绿色化、融合化）目标，重点布局工业大脑、机器人协助制造、数字孪生等场景。

高科技行业研发投入与增长趋势

2018-2023年，高科技行业研发投入持续增长，软件行业占比最高（38%-44%），通信行业增长近一倍。2023年，A股高科技企业研发费用达1.647万亿元，研发投入占比超23%。华为作为标杆企业，2023年研发投入1647亿元，占营收23.39%，研发人员占比达55%，114万人。

人力资源数字化转型路径

1. 转型阶段：从信息化（业务流程数字化）→数字化（数据分析驱动）→数智化（智能化整合）。
2. 发展阶段：
   • 10年期：基础信息化建设，集中模块化功能。
   • 20年期：全生命周期管理、移动化与自动化。
   • 30年期：智慧化服务，形成行业解决方案，推出开放运营模式。
3. HRSSC建设：分为三个阶段（起步、卓越智能、发展成熟），通过流程再造、自动化系统、数据流优化实现降本增效、风险防范与管理转型。

人工智能岗位薪酬与人才需求

2023年一线城市高科技企业关键岗位薪酬排名：算法类岗位（No1）、人工智能类岗位（No2）、大数据类岗位（No3）、软件开发类岗位（No4）。高级算法工程师薪酬显著高于同级岗位，因其稀缺性及高技术门槛。研发人员占比普遍高于全行业，尤其软件行业达40%以上，通信行业近年增长显著。

科技人才战略与激励措施

新质生产力的核心是人才战略，需建立“战略-创新-人才”协同机制，推动科学家引领的科研共同体建设。政策建议包括：

• 固定工资占比机制（基础研究/公益研究人员）；
• 优化职级体系与薪酬激励（领导联系专家、研发自主权）；
• 强化容错机制及荣誉表彰；
• 推进科技人才交流与培养，提升创新能力。

全球科技人才发展趋势

1. 科技人才竞争加剧，美欧仍是高端聚集地，中国研发投入占比（17.8%）显著提升，仅次于美国（42.1%）。
2. 科技人才流动与合作加强，培养重心转向内源化与系统化顶层规划。
3. 人才素质呈现创新性、融合性与数字性特征，需构建包容性科研环境，支持非共识评议与原创性科学研究。

总结

新质生产力发展依赖人工智能、数据要素及研发投入的深度融合。政策上需推动产业链升级、数字化转型和人才战略改革，通过标准化、智能化手段提升产业效能。高科技企业需加速研发人才集聚，优化岗位薪酬体系，探索“AI+”应用场景，同时完善数据治理与共享机制，构建可持续的人才发展生态。