AI时代下人才培养体系教育分论坛
8月4日，由弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，简称“沙利文”）主办、头豹协办的2026沙利文峰会教育分论坛，在上海静安香格里拉白玉兰厅Ⅰ圆满落幕。
随着AI持续降低知识获取和内容生产门槛，教育的核心命题正从“教会学生获得答案”转向“培养学生发现问题、驾驭工具、作出判断并承担责任”。在此背景下，本次论坛以“AI时代下人才培养体系——以行业研究为赛道的产教融合实践”为主题，汇聚来自国内外高校、科技企业、教育机构及行业组织的嘉宾，共同探讨AI时代的人才能力重构、校企协同育人、行业研究实践与数据治理。
沙利文中国高级合伙人兼董事总经理 汪晓静女士
沙利文中国高级合伙人兼董事总经理汪晓静女士主持本次教育分论坛，并做开场发言，为本次论坛正式拉开帷幕。
01
主题演讲
沙利文全球首席经济学家、加州大学伯克利分校杰出教授、伯克利亚太经合组织（APEC）研究中心主任 葛万威教授（Prof. Vinod K. Aggarwal）
主题演讲1：从AI课程到创新生态——构建“X型”人才高效创新体系
葛万威教授以加州大学伯克利分校的CITRIS研究平台和SkyDeck加速器为例，介绍高校如何连接科研转化、团队组建、商业验证和公共价值。他指出，工程人才往往擅长解决技术问题，却可能忽视真实需求、商业模式和政策监管；商科人才具备市场与组织能力，也需要理解技术边界。面向AI时代，高校应培养兼具技术纵深、商业广度、政策意识与跨界协作能力的“X型”人才。
葛万威教授分享了一名学生围绕细胞培养水产品创业并获得约1亿美元融资的案例。项目拥有技术和资本支持，但商业化仍受到监管与市场接受度的影响，说明一项技术要走向社会，必须同时回答“解决什么问题”“谁愿意为之付费”以及“如何处理监管和公共价值”等问题。葛万威教授表示，高校应坚持研究独立性，企业可以提供真实问题、数据和导师资源，但不应替代学生的探索与判断。
上海交大高金MBA项目执行主任、专硕中心主任、高金金融研究院助理院长 倪海英博士
主题演讲2：AI时代下人才培养创新与实践
倪海英博士以儿子的求学和职业选择为切口，讨论AI对专业教育和职业版图带来的冲击。她介绍，儿子在伯克利本科阶段从哲学转入计算机专业，进入软件工程行业后又直接感受到AI带来的压力。她由此提出，当既有专业和岗位都可能快速变化，教育不能只传授一项容易过时的技能，更要帮助学生建立判断、表达、协作和持续学习能力。
在一项涵盖约18万次AI对AI谈判的实验中，表现突出的模型并非一味采取强硬策略，而是先以礼貌和同理心建立关系，再根据对方反馈调整方案；部分模型利用提示注入诱导对手泄露信息，也暴露出AI应用中的伦理风险。倪海英博士认为，技术越发达，越需要人的温度、边界意识和责任判断。她还介绍了上海交大的跨学科实践：没有编程背景的学员在计算机专业博士协助配置Codex等工具后，仅用6天搭建出“智能董秘Agent”，实现企业公告调取、财务数据对比、投资者问答和报告草拟。AI能够迅速形成产品原型，但对经营逻辑、公司治理和数据真实性的判断，仍需要扎实的专业知识。
喜播副总经理 马长久先生
主题演讲3：从技能培训走向内容产业人才基础设施
马长久先生从AI漫剧等内容产业实践出发，分析工具普及后人才需求发生的结构性变化。他表示，文字、图像、音频和视频生产正在加速融合，创作者进入行业的门槛显著降低，但工具易用并不意味着优质内容可以自动产生。真正稀缺的能力，正在从单一制作技能转向用户需求洞察、审美判断、产品意识和商业化能力。
据马长久先生介绍，喜播已培养超过700万名内容创作者，并通过分层学习、产业实践、长期陪跑及就业和签约出口等机制，将教学与真实产业需求连接起来。他认为，教育机构需要从单纯教授工具的“技能培训”，升级为连接人才、作品、平台与市场的“产业基础设施”；人才培养的评价标准，也应从获得证书转向能否形成作品、进入产业并获得市场认可。
02
嘉宾致辞
沙利文中国主管合伙人兼总裁、头豹联合创始人兼总裁 王晨晖先生
沙利文中国主管合伙人兼总裁、头豹联合创始人兼总裁王晨晖先生为论坛作致辞。他表示，沙利文正在从传统咨询机构进一步转向公共知识的建设者和守护者。高质量行业研究不能停留在报告呈现层，还应保留数据来源、证据链、推理过程和版本变化，使专业知识能够被理解、验证、更新和审计。只有将事实、观点与责任清晰连接，AI才能真正参与知识生产。
王晨晖先生指出，人机协同需要建立分层机制：在执行层，可信智能体可以承担更多标准化工作；在判断层，人仍需辨别信息、审视逻辑并作出专业选择；在责任层，人的主体地位不能被移除。面向未来，行业需要更多能够与AI共同生产结构化、可追溯知识的年轻人才，教育也应帮助学生从工具使用者成长为判断者、创造者和责任承担者。
03
蓝皮书发布
沙利文中国高级咨询顾问 付雪琰女士
《2026年中国行研人才发展蓝皮书》发布与解读
论坛现场重磅发布《2026年中国行研人才发展蓝皮书》。付雪琰女士介绍，本次蓝皮书是相关研究的第二期成果，围绕宏观就业环境、行业研究人才界定、人才供需和AI带来的能力重构展开分析，并结合大学生问卷调研，观察青年群体对行业研究的认知与职业选择变化。
调研结果显示，受访学生对行业研究的知晓率由上一期的35.3%提升至89.6%。与此同时，信息搜集、数据分析和观点提炼受到更多关注，但市场规模测算、财务知识、复合背景和商业洞察仍是明显短板。蓝皮书提出，AI可能加速标准化文书、基础翻译和初级分析等任务的替代，中间层岗位面临重构，而融合技术能力与业务理解的“紫色人才”将成为重要方向。
蓝皮书从核心能力、通用能力、复合能力和专业能力等维度梳理行业研究人才画像，强调一手访谈、二手信息搜集、逻辑分析、财务建模、市场规模测算、商业洞察和研究表达等能力的协同。付雪琰女士表示，会使用AI并不等于具备研究能力，使用者仍需复核结果、识别幻觉，并对最终结论负责。
高顿教育研究院副院长 牛嘉（John）先生
主题演讲4：第四届“预见未来行研大赛”回顾
牛嘉（John）先生回顾了第四届“预见未来行研大赛”的举办情况。2026年赛事决赛在杭州阿里云谷园区举行，历时约两个月，设置初赛、复赛和决赛三个阶段，并在各阶段配套研究方法和实战培训。本届赛事除智能穿戴、纺织新材料等赛道外，还引入夜间餐饮经济、香水香氛、实景沉浸式剧情和二次元周边等青年群体关注的主题，引导学生从兴趣出发发现商业价值和产业机会。
赛事将AI嵌入行业研究工作流，同时强调研究结果必须可执行、可追溯并由研究者承担责任。学生不能止步于让AI生成一份看似完整的报告，还需要核验信息真实性、梳理逻辑链条，并在团队协作、商业表达和现实决策中完成能力训练。第四届赛事累计服务约3万名学生、8000支队伍，覆盖超过1200所高校。
04
圆桌对话
圆桌对话现场
圆桌对话：校企共建新范式——AI时代高校人才培养的探索与实践
在头豹教育总监、首席分析师游浩坤先生的主持下，联合国教科文组织国际工程教育未来科技教育基地主任、清华大学长三院国际工程教育中心执行主任刘斌立博士，上海财经大学数字经济研究院副院长崔丽丽博士，深圳大学金融科技学院学生赋能中心主任尼娜博士，以及香港教育界嘉宾冯浚轩先生，围绕AI时代的工程教育、数字经济学科建设、个性化成长和创新创业实践展开讨论。
刘斌立博士认为，产业和高校对人才的关注点正从“学过什么”转向“能够做什么”。在充满不确定性的AI时代，学生需要形成鲜明的专业优势、跨学科能力和具有温度的领导力。AI可以补足部分能力短板，但问题定义、人文素养、表达影响力和工程审美仍需在真实教育场景中培养。
崔丽丽博士指出，数字技术进入传统行业后，并不是简单形成“传统行业加技术”，而会进一步改变商业模式、组织范式和管理方式。高校无法回避学生使用AI以及产业对AI能力的需求，更重要的是为学生创造真实、复杂且需要专业判断的使用场景。她结合上海财经大学数字新财经建设、校企合作和专业硕士驻企培养等实践，分享了财经教育与产业深度协同的探索。
尼娜博士介绍，深圳大学金融科技学院通过校企双导师、科研项目、赛事辅导和真实职业场景，为学生提供差异化成长路径。冯浚轩先生则从香港产学研生态出发指出，创新创业赛事不应止步于评奖，还应继续连接孵化器、投资机构、媒体和产业伙伴，帮助学生项目走向实际应用。与会嘉宾认为，工具和方法会持续变化，但教育对人的尊重、独立判断和责任意识不能改变；教育应坚持向善、以人为本和长期主义，让AI真正成为人的能力放大器。
阿里云高校AI人才培养负责人 李卓君女士
主题演讲5：根植高校，面向产业——阿里云AI人才培养生态的构建与思考
李卓君女士从科技企业视角介绍阿里云支持高校AI人才培养的实践。她表示，随着AI技术能力和算力基础逐步向企业集中，科技企业与高校的合作正在从单一科研课题和人才输送，转向开放技术栈、算力、课程、赛事、认证和实践场景的生态合作。阿里云已与高校开展15年合作，相关高校支持项目累计覆盖3,500多所高校；算力普惠项目参与学生超过13万人、参与单位超过3,000所、参与科研团队超过1,000支，并为在校大学生提供每年300元的公共云资源支持。
在课程建设方面，阿里云提出从面向低年级学生的“AI通识能力1.0”，走向AI与专业知识、研究内容融合的“学科融合通识2.0”，通过真实模型、真实算力和任务制实验，让学生在解决具体问题的过程中理解AI。除课程外，阿里云还通过全国赛事、天池学习赛、AI数字公益、行业认证、AI DAY和师资培训等方式扩展实践育人场景。面向未来，阿里云计划投入1.8亿元云资源，服务100万名大学生，并开放100个AI实践场景。
智治心禾（上海）智能科技有限公司首席技术官 许建华教授
主题演讲6：AI+心理学——探索青少年心理健康支持新路径
许建华教授结合青少年心理健康现状和相关政策，介绍AI支持青少年心理健康教育的技术路径。他指出，心理问题受到生理、认知、情绪和社会关系等多重因素影响，AI应用必须建立在心理学知识、专业案例和具体服务场景之上，不能以通用问答替代专业判断。
演讲中，许建华教授介绍了心理咨询AI机器人的产品架构：在通用大模型基础上融入心理学知识、经整理标注的咨询案例和多模态识别能力，并设置预警与家校联络功能。围绕医院、学校和家庭三类场景，该产品可辅助收集青少年日常心理表现、普及心理健康知识、回应常见困惑并帮助家长了解相关情况。相关应用仍需在专业边界、数据隐私、使用时长和人工介入机制等方面建立明确规范。
05
《行业研究数据治理 分类分级指南》团体标准发布
团体标准发布仪式及参标单位代表合影
论坛最后举行《行业研究数据治理 分类分级指南》团体标准发布仪式。来自指导单位、行业协会、研究机构及参标单位的代表共同见证标准发布。该标准针对行业研究数据来源类型多、价值密集等特点，回应数据误用、数据孤岛、不可追溯以及加工流通过程透明度不足等问题，旨在提升研究透明度、数据合规性和知识生产质量。
标准主笔人、头豹研究院首席分析师游浩坤先生介绍，该标准采用混合分类方法，按照行业研究数据生产加工流程，将数据划分为来源层、过程层和成果层，并进一步结合核心数据、重要数据和一般数据等安全等级实施差异化管理。在落地层面，标准提出准备、数据资产盘点、分类分级实施、标识化处理、审核与动态更新五个流程，为建设可信、规范的行业研究生态提供参考。
