作者：温斯钦，国际战略研究学院主席
人工智能（AI）技术正以惊人的速度改写世界的运行逻辑。从医疗诊断、金融分析到制造业自动化、教育个性化，AI已成为驱动全球产业升级与国家竞争力跃升的关键引擎。然而，当全球主要国家纷纷加码AI国家战略，展开“人才争夺战”的同时，马来西亚却仍处于“潜力巨大，路径模糊”的发展阶段。
我长期参与教育政策研究与企业战略辅导，深刻感受到马来西亚在AI发展上的最大瓶颈，并不在于技术本身，而在于“人才生态系统”的系统性失衡。本文将聚焦AI人才培育现况、产业结构断层与未来改革方向，提出我对马来西亚AI战略的实战观察与政策建议。
一、我们拥有“学术热”，却缺乏“实战力”
当前马来西亚不少高校都设有人工智能相关课程或研究所，学术论文发表数量逐年上升。然而，这股“学术热潮”却难以转化为应用成果。主要原因有三：
- 课程内容滞后与企业需求脱节：许多课程仍停留在基础编程与理论演算层面，缺乏数据清洗、模型部署、AI治理等真实应用训练；
- 产业导师缺乏，实验项目稀少：教学大多封闭于课堂，欠缺与本地科技企业或创新平台的合作项目；
- 学生毕业即失联，人才无法对接岗位：高校没有系统化的“产学接轨”路径，学生毕业后很难直接进入AI相关领域工作。
换言之，我们“教了很多”，但“用得很少”，最终形成“纸上AI”的结构性错位。
二、教育、企业与政策三方错位，造成系统性断层
AI人才生态的建立，并非单一机构所能完成，而是需要教育端、产业端与政策端三方联动。但当前马来西亚的现实，却存在以下三大断层：
1. 教育端：师资不足、教学内容老化
许多AI教师本身未深入实际产业场景，缺乏真实项目实务经验。同时，课程内容更新滞后，未能跟上如生成式AI（Generative AI）、AIOps、AI伦理治理等新技术演进，学生掌握的知识常常“学期内有效、就业时落伍”。
2. 产业端：企业数字转型意愿低、领导者缺引领力
多数中小企业对AI仍持观望态度，领导层不理解AI价值或认为门槛高、投入大、回报慢。加上缺乏可落地的试点模型与政府配套支援，企业不敢“试”，也不愿“带”。
3. 政策端：标准模糊、资源分散、缺乏系统引导
尽管大马政府已发布多项数字经济相关政策，如：《国家人工智能路线图（AI-RMAP）》与《数字经济蓝图（MyDIGITAL）》，但AI人才培育部分仍未形成顶层设计与配套机制，资源分散于不同部门、不同计划，缺乏集中火力推动。
三、马来西亚应打造“本土AI人才生态系统”
我认为，马来西亚AI发展的关键，不在于追赶国际“尖端”，而在于构建一套适配本国需求的“实用型、本地化、系统化”的AI人才生态系统。以下为我的具体建议：
1. 高教端加速转型：从“教授课程”到“共创项目”
- 政府可设立“AI产学实验室”，由高校与AI企业共建，采用“真实数据、真实问题、真实输出”的模式，提升学生实战力；
- 鼓励高校引进产业导师，推动“校内带案教学”机制；
- 将AI纳入通识课程，不限于理工科，让所有学科学生具备基础AI素养。
2. 企业端主动引领：从“被动观望”到“价值驱动”
- 鼓励龙头企业设立“AI应用试点中心”，结合ERP、CRM、IoT等系统导入AI应用模型；
- 政府应提供企业AI试点税收减免与技术顾问配套，降低试错成本；
- 鼓励企业领导者参与AI转型训练营，由CEO级人物带头理解AI战略意义。
3. 政府政策整合资源，建设“AI人才国家平台”
- 整合教育部、高教部、贸工部、MOSTI等相关单位，统一制定AI人才培育标准；
- 建立全国AI人才数据库，对接高校毕业生与产业需求；
- 制定AI岗位能力标准（AI Skill Framework），协助用人单位识别与培养人才。
四、学习型国家的关键指标：能否留住并激发AI人才？
马来西亚要成为AI发展的关键节点，关键不是技术，而是“人能不能留下、干出东西来”。当今全球AI人才争夺激烈，新加坡、阿联酋、沙特、越南等国都在通过高薪与平台吸引顶尖AI人才，马来西亚也应有“留才战略”。
- 设立“青年AI创业基金”，鼓励本地大学生团队将AI点子转化为Demo项目；
- 鼓励跨国AI企业在马设立“研发外包中心”或“数据标签中心”；
- 与国际名校合作设立AI联合研究所，提升本地AI研究国际化水平。
AI 人才生态，是一场国家战略级工程
AI不是某一个技术名词，而是一种改变国家生产方式与社会结构的通用基础设施。马来西亚若无法打造自主、强韧、开放的人才生态，将始终停留在“政策有方向，市场无动力，人才无归属”的困境中。
我坚信，唯有“教育、产业、政策”三方同步转型，从系统出发构建AI人才生态圈，我们才能真正让AI成为大马经济转型的加速引擎，而不是落后的背后推手。
未来属于那些看得见趋势、敢于应变、主动重构人才路径的国家。
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