【TechWeb】近日,任正非连续签署2019新年017、018、019号总裁办电子邮件,针对研发体系2018年离职的82名博士员工和104名在职博士员工、制造部11名在职博士进行访谈与数据研究,详细阐述了华为为什么留不住高精尖人才。数据分析显示,华为公司博士类员工近5年累计平均离职率为21.8%,入职时间越长累计离职率越高,2014年入职的博士经过4年,只有57%留在公司。华为认为,博士人才留不住,主要有以下几点原因:第一,进入公司的博士工作安排随意,“用非所学”,浪费了长期累积创造价值的资源。第二,转岗难,内部转岗过程政策的不透明、种种的过程潜规则、部分主管人才的“私有化管理…”让他们心有余而力不足。第三,博士认为部分领导水平不行,有些“外行指挥内行”的意思,如果不能理解与指明技术发展的方向,将严重束缚了团队与自身技术能力的发挥。第四,华为本身存在的问题,公司层级太多、缺乏自由度、没有让高水平人才实现自我成就感。以下为三封电邮全文:打造引领战略领先的“华为军团”,怎样才能避免“叶公好龙”?之一作为公司创新主体的2012实验室及研发体系的博士员工群体为什么流失近期公司总裁办转发了《Google的秘密军团》一文,引发了网上热议,Google在发展初期为实现敢为人先、创新驱动、战略领先的溢价优势,在人才管理上实施了“杀鸡用牛刀”的策略,大量获取既能研究又能动手、既能创造又极富主动性的优秀博士,通过研究与开发一体化的过程,迅速地将人才优势转化为了技术优势、竞争优势和商业优势。从某种程度上看,这就是公司5年来一直在谈的“精兵战略”的一种实例。需要澄清的是,本文在谈精兵战略时,并不意图矮化当前硕士、本科以及一切为公司创造价值的员工对公司的积极贡献。只是聚焦我司从事研究工作的博士群体,见微知著,有利于我们更直接、深入地去分析该如何调整好人才策略与管理,让每个优秀人才能充分发挥其才智与创造的主观性,并促进我们相关部门日常业务与人力资源管理的改善。心声社区上的一个回帖给我们提供了研究的初始线索:“华为的土壤是否适合高精尖的博士的生存?其实每年公司都投入大量的专职人员在专职搞博士招聘,但是高精尖的博士入职进来的很少(待遇、口碑、岗位等因素),进来的博士留下来的也很少,留下来的博士是不是真正的有让其发挥的空间、岗位和机会?以我个人遇到的情况来看,我招的3个博士,进来一年后有两个离职了,一个就在研发干普通的开发和测试工作,很难形成独特优势。”为此,公司咨询委员会、人力资源秘书处和人力资源部人才管理部从不同视角进行了联合独立调研,选取研发2018年离职的82名博士员工和104名在职博士员工、制造部11名在职博士员工进行了一对一的深度访谈调研和数据分析,形成以下三份对比调研报告。本报告聚焦2012及研发体系从事研究工作的博士员工为什么离职。1、人才土壤“肥力”的持续流失,怎能沉淀出战略领先的基础数据分析显示公司博士类员工近5年累计平均离职率为21.8%,入职时间越长累计离职率越高,2014年入职的博士经过4年,只有57%留在公司(如下图表所示)。而其中更令人担忧的是特招博士的离职情况。特招博士主要来自国家重点实验室、已有成功项目研发实践经验的优秀博士或重点院校重点专业的优秀博士,在校招时定位为公司未来各领域内技术领军人物。但从下表数据看,33%-42%的离职率也很难说我们对这类优秀人才苗子的管理处于较好的状态吧。2、“英雄无用武之地”是人才土壤“肥力”流失的主要因素在愿意接受访谈的82名离职博士员工中,有56人反映离职的主要原因还是岗位与个人技能不匹配、主管技术能力弱导致自身发挥受限、自身特有优势无法发挥等。尤其是入职2年内的博士员工,满怀激情而来,而在一次次学无所用的心灰意冷中离去(参见下图所示)。3、华为这么大,英雄为何没有用武之地?——工作安排随意,“用非所学”,浪费的不仅是一个员工一段时间,更是一个已经完成长期积累的价值创造资源让我们来听听离职博士员工的心声:“原先说是硬件岗位的,来了却安排做算法”,“我研究的专业方向是图像及深度学习,入职后从事偏硬件和落地的岗位”,“学图像的博士转去做知识图谱,完全要重头学起”,“研究方向是系统架构/硬件/嵌入式,入职后从事内存测试算法”,“我的方向是偏算法和基础研究的、进去之后做的工作偏维护和运维”,“研究方向信号处理,进来做网络传输方向的创新和攻关”,“激光雷达是我的核心专业,来华为太偏数字集成,当前岗位只用了我硕士学习的东西,当前岗位再做下去,相当于我几年博士都白读了”,“我是安全方向的,新部门和安全一点关系都没有”,“我之前是做芯片设计的,进去后安排我做后仿,媒体仿真,完全将自己当成白丁开始做”,“我想分到一个和学校研究相似的架构组继续做,结果分到了另外一种架构,不太熟,失去竞争优势”,“博士方向是做激光通信的,入职后一直做信道估计,太窄了学不到东西,离职后现在在做系统架构,现在做的东西范围更广,成长更快”,“岗位偏测试偏验证,可靠性的验证,偏研究的东西少,这个东西不太适合学历太高或比较专研的人”,“我是做机器学习的,来华为做数据库,没有用到专业能力”,“我是学IC设计的,入职后让我做测试而且是操作类测试”,“华为分的太细,部门墙,部门领域就是这块业务,非自己部门的不能去涉猎。博士想要在自己所在的领域发挥,在华为挺受约束的,一直在找,2年也没找着” ,“事少人多,一件事好几拨人在做就会产生内耗(当前有5拨人在做同一件事),而且当前内耗很严重,不能为了招博士而招博士,不能因为不差钱就拼命扩招”……——转岗难,转岗难,人尽其才只是传说中的故事在访谈中离职博士员工也坦诚地说,其实他们还是非常希望能在公司内找到能学有所用、发挥一技之长的岗位的,但是内部转岗过程政策的不透明、种种的过程潜规则、部分主管人才的“私有化管理…”让他们心有余而力不足,一走了之成了无奈之举。他们反映:“2012内部是不能转的,据说有政策限制。但离职沟通时,HR又说没有这样的政策”,“部门主管明确和我说了,要么离职,要么留在这”,“在华为,申请转部门不是一件容易的事,一提就会留给领导的印象不好,后面会影响绩效”,“转部门很难,如果转不成,新的部门没去成,原部门就会进入资源池,风险太大,还不如离职了”,“入职不满1年,不符合内部人才市场的条件”,“我和领导提了,领导不想解决这个问题,说是技术负责人,不愿意放我走”…竞——“武大郎”的庙,无法提供“武二郎”的发挥空间很多离职博士谈到当前随着技术种类的增多、技术变化的加快,部分主管自身技术能力的南郭化,不能很好的理解与指明技术发展的方向,严重束缚了团队与自身技术能力的发挥。比如:“项目组空降了一个主管是做软件的,不懂算法,只是push进度,从赛马里找bug,跟踪是否符合规范,也把握不住重点,不懂业务,对我们的工作指导都是副作用”,“基层LM/PM能力参差不齐,没法对博士的能力做出客观的评价,包括技术方向的判断,但高层领导水平还是挺高的”,“内部导向风气不太喜欢,基本上领导说了一句话,大家一窝蜂的都说对,如果是用户导向或技术导向也行,但如果根据某个人的意志去行,我觉得不合适的。我离职的时候,私下交流,大家也都这样认为,部长的想法,基层PL,PM只会PUSH我们不计代价去执行,从下到上基本都这样”,“整个公司在软件模式,软件人才培养或未来方式上,水平不是很高,包括领导的水平,都比较落后,不管技术水平还是管理水平,和领导做朋友平时都挺好的,但在业务上技术上的水平一般,PL也有,包括4级部门主管在内也有,当前在A公司,感觉A公司在软件方面比华为高一大截”,“领导也不懂技术方向,感觉就是瞎指挥,他以前做的比较杂,从固网过来的,我们这开拓一些新方向新领域,他可能还是追求老一套的观念,技术上也不愿太多去了解,又要去指挥”,“因为要做岗位轮换,部分中层领导在技术方向判断上不是很专业,导致他们的施政方针上前后有不同,在项目的延续性和新项目的论证上,判断不专业,出现外行领导内容,对项目基本一拍脑袋,很多时候是无法实现的,为了所谓进度要求提出一个不切实际的要求,会加大项目难度,让下面疲于奔命”,“红蓝军变成彩虹军,很多团队在干同一件事,大部分人在做无效的事,资源浪费,外行领导内容,领导判断一件事不是基于技术或客户价值判断,而是看上级的脸色,我所在的部门至少有一半的博士处于精神离职的状态,有了机会肯定会走”……——富有挑战的机会、结果导向的简单氛围、相对宽阔的发挥空间、活跃的学习环境、能将技术想法变成实际贡献,是博士员工能真正发挥作用的组织土壤离职的博士员工不约而同地对当前与在华为时的工作环境进行了对比,提到了很多他们认为能真正发挥自身才干的组织氛围要求。比如:“现在在A公司,各部门各自创业发展的氛围比较浓,有挑战也有空间,可以自己尽力发挥。而华为类似庞大精确的机器,靠大量的人力物力投进去,大兵团,军队一般的纪律,将东西做出来。而当前公司虽然很大,但崇尚小兵团作战,在一个小团队内认为1个单兵能力强的可能顶的上3-4个能力不强的个体,可能每个组织都有各有优势吧!”,“在B公司做软件,工作比较有挑战,比较有前沿,软件比华为高一大截,包括预期收入和未来成长都比华为好一些”,“我在C公司,和现在差不多,以前在华为做平台,现在在交付线,和华为不一样,做虚头巴脑的事情比较少,领导所有的决策基于专家的技术判断。在华为没法接触到3级领导,但在这里,你交付的这个项目,交付的很有价值,你可以汇报到VP,甚至一级部门总裁,华为是3级部门要看2级部门领导的脸色,不是基于价值判断,不是看市场到底有没有需求“,“当前在D公司,更偏向落地,不会像华为一样,好多团队在争抢一个项目,这个项目交给你,认为你能做好,配套好,把相关的人都做这个方向”,“在E公司,从事现在的工作和华为一样,最核心是更自由一些,如果你觉得有问题,大家讨论后知会相关人就可以改,改完后上线测试,整个运营效率会非常高,你会感觉一直在往前推动,没有将时间花费在无用的流程,文档,一堆问题单,一堆对齐会议上,一旦事情很高效你整个工作状态就会不一样”,“华为制度比较完整,什么事都按照流程来,调研1个月,立项3个月,选择技术路径3个月,开发3个月;给个人发挥的余地不是很大,每个人都是制度下的螺丝钉,制度非常好,做什么事都经过评审,但对个人也就限制了范围,B公司偏自由,给你发挥的空间也更大,刚好是两个极端”,“在F公司很明显的不同,学习氛围不一样,华为研究院是一个比较闲的地方,没有业务压力,没有Deadline,但在F公司,我同学也在做很偏工程的事,学习劲头很足,学习新知识的氛围很浓厚,我觉得现在公司比较有自己的性格和坚持,对技术讨论更活跃,不仅仅是着手于眼前的工作,工作是暂时的,他们会挤出时间来学习,比如偏工程,因为缺乏学术的专业知识,比如几十年前就有研究过,他们就会去学,因为我是博士,他们就会来找我,他们看了之后,就会组织讨论会分享会,看这个论文的感想,做些改进,但都是自发的,自己都会有一种紧迫感,自主自发,看别人在做什么,看相关研究在做什么,即便这个研究不是他们的KPI,在华为研究院这个氛围不浓厚,可能也是太忙了,本身可能也没时间,当一个项目投入是朝9晚9的时候,你根本不会有心思投入去做别的事情”,“华为的博士招聘有点盲目的,G公司和我讲的非常清楚,来做什么、待遇是什么?包括能报销什么,你来了就是这些钱,包括你做的事是什么,都很清楚。我在华为工作几年,感觉华为真的很有钱,都浪费了,招的人都不能干活,招这些人干嘛,没想清楚就招进来,我来G公司干的活比在华为2年都做的多,但我也并不感觉到累”,“在H公司,我的技术想法能快速实现到产品上。但在华为,比如中软是预研,做的东西看不到要多久才能落到产品。”打造引领战略领先的“华为军团”,怎样才能避免“叶公好龙”?之二从制造部实践看如何用好博士员工群体的经验前文分析了当前公司创新活跃的2012实验室及研发体系博士员工的离职情况,那么是否华为就不善于使用博士员工呢?是否是华为严格的管理流程与作业规范,天然就限制了博士员工的创造性发挥呢?答案显然不是!在咨询委员会深入走访制造部、学习调研公司先进制造转型的过程中,我们却发现在最需要严格规程管理,传统上感觉创造性并不很强的公司制造部,所遇到的博士员工却都是两眼放光,精神面貌极好。我们看到一群来自各专业的博士员工,集中在先进制造实验室,有学图像处理的博士正在利用光照相技术研究如何让线路板上的机械手更好地完成器件自动化插拔;有学算法的博士,正在研究如何利用先进算法提供解像度来提高自动化设备识别板件的能力;有学机器人的博士,正在研究如何让机械手模拟人手柔和的动作,以保障机械手能进行更精密的装配…学有所用、用以促学,不仅是我们在与他们访谈时获得的信息,更是在现场看到的实际工作场景。这样的博士团队应该是被高度激励的团队,应该是稳定的吧?带着这个假设,我们立即调取了制造部的博士离职数据,果不其然,制造部博士员工的离职率很低,具体数据如下:制造部15-19年累计招聘博士54人(已离职4人、调岗2人、在岗48人),博士整体离职率仅为7.7%。到底是什么原因,使传统意义上并不是创新高地的制造部的博士能安居乐业,学以致用,不断做出贡献呢?有什么经验值得我们总结并可以给公司相关部门分享呢?带着这些问题,我们邀请人力资源部人才管理部的专家,随机抽取了制造部的11名博士员工,进行一对一访谈,实践案例与分析发现如下:一、典型案例:案例1:招聘前深入调查经历,入职后人尽其用,岗位职责很match我16年入职,刚好满三年。当时是公司制造部的副总裁专门去华科面试我,就是为智能制造专项项目。他说他们有几个项目,刚好跟我之前做的非常之吻合,我才知道他们招聘我之前,已经深入调查过我的经历,我本、硕、博包括在A国留学,一直学习智能制造方面的核心算法,我做了十几年的东西居然跟这个岗位职责这么match,然后有人可以这么的赏识我,我学到的东西是可以得到认可的,有一个好的应用,这一点其实是我一直想要做到的。有很多小一点的公司不愿意,或者没有必要引进这种很高深的算法去帮他做,小公司流程很简单,也没有那么多的复杂场景,反倒不需要这种人工智能,但是华为这个平台够复杂,足够的场景,反倒对我们学这种复杂算法的人提供了一个机会,我觉得公司这种应用场景跟我学的是很匹配。毕竟千里马常有伯乐不常有,所以我二话不说,想都没想,就来了华为,只面试了华为一家企业,也没有找过别的公司,也没有看其他的岗位。入职之后算是人尽其用吧,我做的那些算法就是他们项目需要的,我觉得特别好,就挺开心的,在读博士阶段开发的研发成果就可以很好的带过来用,这样的研发就会更快,不用从头开始起步。案例2:我觉得我来晚了我17年入职,我个人觉得在华为制造部感触最深的就是领导非常尊重知识、尊重人才,这是吸引我大部分的原因,我觉得我来晚了。我的领导非常支持我的工作,比方说有一个不良率,我参与进去分析这个原因。我提出来一个假设,然后领导说,你就是要坚持你的观点,要大胆假设小心求证,错了也没关系,错也能吸取经验教训。最后证明我的分析判断还是对的,我们把这个原因找出来,对其他的项目是非常有借鉴作用,我觉得领导的观念和眼光非常棒。案例3:增加博士群体并集群使用,可进一步提高效益,现在有价值的东西,缺人手,只能忍痛割爱我的团队只有一个博士,有很多项目缺人手,我实在负担不起,只能忍痛割爱,按照项目优先程度、项目时间紧急程度,把Top3或者Top5的先做。一些现场问题看着好像很小,但是很紧急,也是有需求的,只好先快速给一个方案,但是这个方案其实不够好,我只能先把这个不够完美的方案给出去,但我自己心里其实是很愧疚的….. 现在人的资源不够,如果有个帮手,至少不会像现在这样拖着别人,我希望专家和博士的队伍可以更壮大一些。还有,我们这边虽然也有一些博士,但都分散在各个领域,是一种单打独斗的模式,我一直都喜欢团队合作的感觉,因为之前在实验室、在学校里就是需要有一个team,大家在一起群策群力,然后也有很多思想的碰撞跟火花,更多的同仁加入进来,这样做事情效率也会高一些。案例4:要加大博士间的交流互助,武林高手要过招,功夫才有进步手机显示技术进步非常快,日新月异,我觉得再过一年我可能out了,就要落伍。因为这个行业进步太神速,我们P20、mate20现在卖的供不应求,马上就要P30了,如果我只吃过去的老本,却没有思想、知识的更新迭代,我很快就会落后,这也是我的危机感。我觉得多一些互动交流,有助于我们日常工作中遇到的问题的解决。现在博士聚在一起互动交流的机会还要增加,如果博士多一些交流互动和思想碰撞,即使不是同一个领域的,但是某一方法论或者一个借鉴的案例,也可能会帮助问题的解决。武林高手要过招,功夫才有进步。通过以上有益尝试及待改进场景的访谈与分析,我们试图小结出业务部门有效利用博士专业知识的一些经验。第一、要差异化理解博士所具有的典型专业特征,技能与责任匹配是用好博士员工的基础1、优秀博士敢于挑战未知、思考方式更系统全面,对学科前沿技术方向了解更多在学业研究阶段,博士接触的资源会很多、很好。我自己的导师是院士,能接触这个领域世界顶级的科学家。我觉得优秀的博士更合适做大系统的架构设计,因为博士是自己思考问题,自己解决问题,自己找资源做出来。我当时的导师跟我说过一句话我非常有感触:一个博士能不能毕业,不是老师觉得你能不能,而是你自己觉得你能不能。当你真正研究到达一定的阶段,你自己是有感觉的,你会觉得在这一块我自己已经是专家了才能毕业。博士多学了几年,而且是在这个行业里面浸染,参加行业交流,对这个学科前沿方向技术点了解地比硕士更多,面对工作的时候更加游刃有余;另一方面,博士受过系统的思维训练,在解决问题上更有优势。硕士一般大体知道有答案,去寻找答案,博士的难度在于,导师也不知道有没有答案,也可能找不到,找到就毕业,找不到就再找问题去找答案。所以博士在研究未知问题上更有优势,比如,我以前在北航的时候,参与一个国家级的“九五计划”的课题,编写一个可靠性的工具套件,当时我们实验室有5、6 个人参加,只有我一个人是博士,其他都是硕士,每个人负责一个模块,最后代码编完了,导师拿去演示,回来说只有我这个没出错,其他人都出错了,其实我就是在编代码的时候加了一些容错机制。2、制造部门的博士要懂产品,也要懂制造,才能提供更好的研究方法去实现产品的质量与可制造性制造部不做产品,但是我们提供更好的方法去实现产品。我们既懂产品,又懂制造。制造发现了研发没有发现的问题。我们要发出自己的声音,有理有据,倒逼前端思考,告诉前端设计产品按照我的路线设计,我让你信服!我们车间其实有很多的问题点,打个比方,这是一条河,研发是上游,制造在下游,鱼从上往下流,上游把鱼基本上捕的差不多了,下游量产阶段时候鱼已经很少了,但还是有漏网之鱼。这就是研发工作也有很多不太扎实的地方,还有可能改善的空间。我的工作其实就捡这个漏,有些比较疑难杂症,我们就介入进去了。制造部的博士日常既有研究,又有交付,解决生产工程师们遇到的问题,提高效率,改善质量,我的工作是搞优化算法。优化的概念就是针对我们制造交付成本跟质量方面的技术交付,提供算法优化,包括机器参数的对接调整都属于优化。主要目的就是在我们资源的调配上,找一个优化组合方案帮助改善业务,主要是帮我们解决一些比较复杂的决策逻辑。有些复杂的决策问题,需要决策的时候,可以用这些优化算法去做一个工具,辅助人去做一些快速计算。平时的工作需求主要是针对于生产工程师们遇到的复杂问题,或者是他们会想提高效率,或者是改善质量的一些问题,他们觉得有困难会提到我这里,然后看是不是用大数据的方式来解决。现在我们在建这个数字化的能力,还有就是一些大数据技术能力平台,那这些工作会有一些涉及到研究方面的工作。第二、从源头上保障博士员工使用的有效性。招聘时定位是很清晰的、了解需求的高管招高端,博士来后发挥作用,招聘过程体验好,自然就更能筑巢引凤。1、我们制造部招聘感觉首先是对人的定位是很清晰的,招人比较准,所以配合起来很不错。我在美国留学的时候,一直学习智能制造方面的核心算法…..招聘时候是根据项目,对照我的简历才把我招进来的,因为他是等米下锅,所以我一进来就直接进了项目组,负责算法开发,这个项目其实还跟我还蛮对口。当时是公司制造的副总裁,专门去面试我,就是为智能制造专项项目,入职之后的话也算是物尽其用。他说他们有几个项目,然后我一听刚好跟我之前做的非常之吻合,就挺开心的,因为毕竟千里马常有伯乐不常有。招聘面试要全面考察,重点看曾经的经历是否与岗位职责和工作内容相关。2、华为的大平台+有竞争力的薪酬应该是可以的,其实很多博士生的学科实践性比较强,所以也想来企业看看,自己在这里能发挥作用,所以也愿意推荐同学进来。今后建议进一步改进博士招聘的体验,比如当时华为去我们学校座谈,宣讲,后来不知道怎么,博士这块就没有下文了。后来问招聘那个人,回复说我们主要招硕士,后面等通知。我发邮件又问了联系人,才给我转过来。当时我们三个同学一块去看的,都等了很久,也没有消息,后来一个人出国了,一个人留校了。一直听说华为很多硕士都是随机分的,专业可能不对口,博士招聘也会受到这种口碑的影响。第三、博士员工的使用专业匹配,产出明确,工作就有价值感。而直接主管在专业上放手要让博士员工处理,在资源、组织、协调上给与帮助,这种赋能型而非管控型管理,更容易促进博士员工的产出。1、博士所学即所用,是最有利博士研究积累发挥的途径。比如有访谈者谈到,他当前在制造部,大部分博士的所学专业与工作匹配度相对较高,制造领域的博士大都是工程类专业,产出较为明确,工作有价值感。我博士时读的专业叫系统可靠性,现在的岗位与专业完全匹配,北航我当时所在的学院叫可靠性系统工程学院,来华为就做可靠性工程师。还有访谈者提到,他主要是承接制造部重大项目,通过做一些模型的算法开发,就会发现有很多合作点和机会点,刚好用到这个刀刃。2、直接主管并不一定在技术上很强,但是在专业上放手让博士处理,在资源、组织、协调上给与帮助,就能充分发挥博士的特长。在访谈中,很多博士提到,主管不一定要在技术上很强,当然博士在技术上也需要人指导和帮助。一个合格的管理者一定会发挥下面人的力量,主管对专业的部分基本上都比较放手处理,主要是在华为内部的资源、组织、协调、求助上来帮助下属。把下面的人搞定,不需要靠技术来压下属,虽然管理者大部分是技术高手,实际上,只要思路清晰,把下属能力发挥出来,不管是博士还是硕士做主管都可以。四、尊重专业、创新容错、沟通学习的团队氛围,是博士员工更容易发挥的组织土壤1、博士员工在专业研究方面的积累以及社会接触较多的现实,客观上使他们比一般员工更看重组织对个体及专业的尊重。比如访谈中,有博士提到:“制造这边对博士还挺高看一点的,在制造还是挺看学历的,比如昨天的制造部年会,博士还作为被邀请对象参加晚会,不管有没有获奖都列席晚会。作为制造部的博士,还是感觉到差异化对待的,比如在二级部门,即使没有到19级也是和19级专家作为一个群体来对待,参加晚会,列席一些业务的会议,是对人的关注和关心比较好。感觉比较被尊重,很多事情会尊重我的想法。比在台湾感觉好。在台湾T公司世界各地的人才很多,自己去了容易被稀释掉,去了就是听公司的。“,也有博士重点提到:”工艺工程部每年会组织团建,副总裁请我们吃饭。很佩服他的眼光,他的资源协调和分析能力很强,把握得很准,很有启发。感觉公司比较尊重人才,制造部会组织博士和专家团队,搞一些团建活动。制造部的各级领导都非常非常尊重知识,尊重人才,我觉得这也是吸引我的大部分原因”2、减少不必要的过程协调,让博士能专注工作,不同专业博士员工能更多交流,是博士员工有效管理需要进一步提高的方面。部分博士员工也谈到:“当前跨部门的项目、部门之间沟通协调花费时间较多,一个项目如果涉及多个部门,需要跟各方沟通;每个环节管理的段很短,超出这个领域一点点的东西,就需要跟相关部门去沟通,很多时间用来开会沟通。身边有个博士转到产品与解决方案去了,还有两个离职,感觉不同部门之间协助性差一点。”,很多博士也提到,希望不同部门的博士之间可以多一些非正式的交流。比如“在台湾T公司,当有新的议题涉及未来5-10年的技术发展,公司会找到相关领域的博士专家来讨论未来的方向,一起头脑风暴。组织头脑风暴的人是集团副总级别,他们都清楚博士的领域,对不同的议题能找到相关领域的博士一起讨论。但是现在的岗位比较偏制造,感觉很多是2012实验室规划,我们只是执行。我们跟2012实验室沟通很密切,但是我从业界过来我很清楚业界怎么做的,其实跟2012 不一定要是上下游,应该是平行的”,“在日本也有个模式,会定时把某个专业领域的人才聚在一起交流。每周比较轻松的时候(例如周五)一起举行非正式的交流,办一些内部的讲座,提供小点心喝咖啡,类似内部研讨会。上周在开一个会议交流时遇到一个南洋理工的博士,他的项目对他来说很有挑战,但是他后来通过他的主管,知道我很熟悉这个领域,才找到了我”。打造引领战略领先的“华为军团”,怎样才能避免“叶公好龙”?之三对于差异化管理,打造冲击领先的“华为博士军团”的大胆思考面对变化的营商环境,公司只有通过技术/产品/商业模式的战略领先、通过为客户与行业提供不可替代的价值,才能最终战胜挑战,赢得和平与发展的机会。为抢占技术制高点、补齐战略性短板,公司已连续数年投入大量人力物力进行博士招聘,优秀博士员工正在成为我司追求行业领先的精兵来源,或许在不久的将来,如谷歌那样,在华为战斗成长起来的优秀博士会成为公司在各专业领域向领先发起新一轮冲击的核心力量。从当前对于多个部门对于博士员工使用实践的经验与教训调研出发,我们需要进一步思考:优秀的博士员工到底与其他员工有什么样的差异?我们该怎样面向这个人群提供差异化的管理方案?又该如何优化我们的组织土壤,筑巢引凤,让凤愿意来,发挥得好呢?一、我们认为优秀博士员工的特点是,理论功底扎实、掌握独立的系统工程和研究方法,自驱力和学习能力强,更适合从事研究创新及验证性的探索引领工作1、博士的能力优势在于理论功底扎实,掌握一定的系统工程和研究方法,掌握最新的前沿技术和发展趋势,研究探索能力、系统思考能力、发现和解决问题能力强,而且有比较强的自驱力和学习能力。当前的院校体系强调博士的宽进严出,毕业要求很高,论文和创新若达不到要求,就不能毕业。正如我们访谈中发现的那样,很多优秀博士谈到在求学过程中,是在一路挣扎中走过来的,抗压能力要很强,必须沿着创新的方向去做;有韧劲,经受过持续在一个方向上去钻研长时间的训练,否则,有可能发不出研究成果和论文来。所以,博士做探索与研究的理论积累、过程耐心特征实际上是被磨炼而逼出来的本事。长期的积累让博士在一个专业领域有了完整的认识,专业理论积累比较丰富,这个技术到底是个好技术、坏技术,博士看一眼就大体心里有数。而过程的磨炼,让博士强在学习能力、架构建模能力和系统思考的能力,能够把简单问题先复杂化,抽丝拨茧,然后把复杂问题再简单化,一点一点地看出来,到底是应该从哪方面开始改进。独立的研究环境让博士在面对问题时,倾向于独立去思考,或者是搜索文献,或者自己去思考或讨论,自己闭环验证,其实有一套自己的工作方法论了,所以,在工作中,其实主管并不需要管太多了。当然,不是所有博士都是如上述那样优秀的,我们在招聘中也要注意识别滥竽充数的南郭博士。2、总体上看,博士员工更适合不确定性、需要研究探索的工作。以创新探索为龙头、端到端验证工作可能是最能发挥博士员工作用的场景。博士员工对于长期从事重复性交付工作是排斥的,因为对于确定性事情,做起来没有挑战,博士员工会感觉被荒废,不愿意继续待下去。他更希望能独立交给他一件事情,能体现自己的作用,一个人把它搞定了、把它闭环了。在工作内容上,需要一些带有探索性的不确定性,需要挑战性,但在工作中,能给予一定的自主权。比如在研发工作分配上,博士员工能在标准研究、算法预研和仿真上的各段上都有工作承载,而不是只做标准研究一个点,以充分发挥其善于探索,惯于建模分析、解决复杂问题的能力。调研发现,博士员工研究能力强、硕士员工工程能力强,工作时候分工合作就能高效产出。而优秀的博士需要有强的工程能力,好的硕士需要有好的研究能力,只有充分了解好每个人的知识背景、知识体系,以及做什么事情会让他很亢奋如打了鸡血,才能为他们安排合适的工作或搭好业务班子。当前由于我们管理的粗放,找了很多博士员工去做交付,不一定合理,浪费了人才,浪费了宝贵的投资。博士员工拥有隐形的学术资源优势,因为他连接学术圈和导师。我们要看到博士员工后面的导师是他的独特优势,博士导师的品牌、博士跟导师之间的联系,是有利于公司充分享用学术界的研究进展,以及接触到其他优秀的博士和行业俊才。优秀的博士员工将是公司追求战略领先的重要力量,那么人力资源该如何从人群特点出发,以发挥人才价值创造作用为基点,需要解决什么问题,形成什么样的差异化管理解决方案呢?二、围绕战略短板提升、技术制高点攻克,以差异化的人力资源机制,构建冲击战略领先的“华为博士军团”。当前从调研访谈中发现博士员工在我司各部门作用发挥各异,无论是有效使用的经验、还是遗憾流失的教训,都清晰地告诉我们,要充分发挥博士员工的价值,那么部门必须在以下几个方面有深入和成熟的思考:1、对于博士员工的使用原则,是入职后学历清零,纳入群体中赛马?还是作为特殊关键人才,针对性使用?显然让经过更深入研究探索训练,但年龄稍长的博士员工与本科硕士员工去单纯拼编码,拼交付,是能力与责任错位安排的一种体现。2、是否建立了“业务战略—>技术规划—>技术制高点与战略性技术短板—>针对性作战阵型—>博士员工获取与使用”的主动性人才规划路径。当前很多部门由于机械满足博士招聘要求,经常出现前端招聘与后端使用脱节的问题,导致博士员工岗位与专业方向不匹配,这已经是最影响其价值发挥和工作热情的因素。3、针对具有较为精深的专业理论水准、很强的探索钻研和工作主动性的博士员工,当前管理者自身的专业技术水平及擅长的管控型管理方式是否能领导好博士员工团队?要避免武大郎带领武二郎去打虎的情况。4、如何消除相互隔绝的部门墙、牵引短期的考核、复杂冗余的过多管理消耗,让博士员工有一个安静持续的研究空间,适应探索性工作的特点?研究探索工作更需要极简的工作关系和工作流程,繁琐管控不仅消耗着创新者的时间,更打击着创新者的动力。在此,我们大胆提出一种新的“华为博士军团”的使用方法,或许用这个新的脑洞,来给公司各部门及人力资源做些参考。1、避免为博士而博士的无效做法,将优秀博士定位为公司攻克技术制高点、提升战略短板的核心突击力量,充分发挥其专业积累深、研究探索强、自驱力足、业界资源广的优势。2、梳理好公司面向战略领先的技术制高点和战略短板清单。瞄准每一个“城墙口”,构建以少量顶尖人物为先头部队、以集群投入的优秀博士为主战队伍、以优秀硕士为支撑保障组织的战略攻击阵型,进行压强突击,争取用可能的最强力量和最短的时间来突破难点,形成战略领先的优势。3、战略攻击队伍采用极简管理。极简管理可以体现在激励方面,对于顶尖人物、全球或国内某领域业界公认的真正大拿或大牛,不惜代价地予以获取或合作,这方面我们可以大胆地学习欧美的企业如谷歌等的做法,他们招来的学术团队带头人,给的薪水非常高,然后他们会去吸引有才华的年轻人,就是说能跟到大牛学到新的东西。我司真正NB人才结构应该是任何一个技术或专业领域都有几个22-25级专家,这些专家都是行业里非常厉害、非常资深、让人心服口服的,这才能吸引优秀的年轻人来,愿意跟着他干,去解决一些真正的难题,而不是说仅仅靠钱来吸引的人才。然后围绕这个城墙口和大牛,获取并集群投入专业对口的优秀博士,这些博士员工可以采用年薪制,也就是一开始就按18或19级水平来确定年度薪酬水准,三年不动,三年后根据实际贡献来确定其个人职级,这样让博士员工在攻坚阶段不用去顾虑薪酬待遇,潜心研究攻坚,即使最后证明看错了,也就三年的薪酬代价;担任辅助支撑的优秀硕士可以是各部门的技术或业务高潜,一旦在项目中做出突出贡献,则可以破格提拔,让一代代年轻的精英尽快成长起来。极简管理还可体现在考核上,由于组建了具有高度自驱动力的优秀团队,打破了待遇按职级评定的惯有模式、采用按贡献评价的机制,因此,考核也就完全可以去除过程督促的考量,按项目里程碑来评估,聚焦在最后的突破价值上,极大地简化管理消耗。4、当然,这种模式对于部门及管理者最大的挑战首先就在于建团队、搭班子的能力,其次在于自身需要从管控型领导风格转向赋能型领导风格。根据人力资源管理实践的最新研究成果,针对不确定性的环境,越来越多的企业正在采用“优秀人才组团队+赋能型领导风格”的模式,这或许也是未来公司打造战略领先能力需要构建的新的组织能力。公司咨询委员会、公司人力资源秘书处、公司人力资源部人才管理部2019年2月
华为这么大,英雄为何没有用武之地?文/华为来源:蓝血研究(ID:lanxueyanjiu)蓝血研究文章,如需转载请通过后台申请华为针对研发体系2018年离职的82名博士员工和104名在职博士员工、制造部11名在职博士员工进行了一对一的深度访谈调研和数据分析。数据显示,研发体系博士类员工近5年累计平均离职率为21.8%,入职时间越长累计离职率越高,2014年入职的博士经过4年,只有57%留下来,有网友感叹说:博士都随机分配,华为真有钱,这么浪费;而制造部15-19年累计招聘博士54人,整体离职率仅为7.7%。同样一个公司,为什么却出现了两个相对极端的情况呢?背后的原因令人深思。以下为三封电邮全文:打造引领战略领先的“华为军团”,怎样才能避免“叶公好龙”?之一作为公司创新主体的2012实验室及研发体系的博士员工群体为什么流失近期公司总裁办转发了《Google的秘密军团》一文,引发了网上热议,Google在发展初期为实现敢为人先、创新驱动、战略领先的溢价优势,在人才管理上实施了“杀鸡用牛刀”的策略,大量获取既能研究又能动手、既能创造又极富主动性的优秀博士,通过研究与开发一体化的过程,迅速地将人才优势转化为了技术优势、竞争优势和商业优势。从某种程度上看,这就是公司5年来一直在谈的“精兵战略”的一种实例。需要澄清的是,本文在谈精兵战略时,并不意图矮化当前硕士、本科以及一切为公司创造价值的员工对公司的积极贡献。只是聚焦我司从事研究工作的博士群体,见微知著,有利于我们更直接、深入地去分析该如何调整好人才策略与管理,让每个优秀人才能充分发挥其才智与创造的主观性,并促进我们相关部门日常业务与人力资源管理的改善。心声社区上的一个回帖给我们提供了研究的初始线索:“华为的土壤是否适合高精尖的博士的生存?其实每年公司都投入大量的专职人员在专职搞博士招聘,但是高精尖的博士入职进来的很少(待遇、口碑、岗位等因素),进来的博士留下来的也很少,留下来的博士是不是真正的有让其发挥的空间、岗位和机会?以我个人遇到的情况来看,我招的3个博士,进来一年后有两个离职了,一个就在研发干普通的开发和测试工作,很难形成独特优势。”为此,公司咨询委员会、人力资源秘书处和人力资源部人才管理部从不同视角进行了联合独立调研,选取研发2018年离职的82名博士员工和104名在职博士员工、制造部11名在职博士员工进行了一对一的深度访谈调研和数据分析,形成以下三份对比调研报告。本报告聚焦2012及研发体系从事研究工作的博士员工为什么离职。1、人才土壤“肥力”的持续流失,怎能沉淀出战略领先的基础数据分析显示公司博士类员工近5年累计平均离职率为21.8%,入职时间越长累计离职率越高,2014年入职的博士经过4年,只有57%留在公司(如下图表所示)。而其中更令人担忧的是特招博士的离职情况。特招博士主要来自国家重点实验室、已有成功项目研发实践经验的优秀博士或重点院校重点专业的优秀博士,在校招时定位为公司未来各领域内技术领军人物。但从下表数据看,33%-42%的离职率也很难说我们对这类优秀人才苗子的管理处于较好的状态吧。2、“英雄无用武之地”是人才土壤“肥力”流失的主要因素在愿意接受访谈的82名离职博士员工中,有56人反映离职的主要原因还是岗位与个人技能不匹配、主管技术能力弱导致自身发挥受限、自身特有优势无法发挥等。尤其是入职2年内的博士员工,满怀激情而来,而在一次次学无所用的心灰意冷中离去(参见下图所示)。3、华为这么大,英雄为何没有用武之地?——工作安排随意,“用非所学”,浪费的不仅是一个员工一段时间,更是一个已经完成长期积累的价值创造资源让我们来听听离职博士员工的心声:“原先说是硬件岗位的,来了却安排做算法”,“我研究的专业方向是图像及深度学习,入职后从事偏硬件和落地的岗位”,“学图像的博士转去做知识图谱,完全要重头学起”,“研究方向是系统架构/硬件/嵌入式,入职后从事内存测试算法”,“我的方向是偏算法和基础研究的、进去之后做的工作偏维护和运维”,“研究方向信号处理,进来做网络传输方向的创新和攻关”,“激光雷达是我的核心专业,来华为太偏数字集成,当前岗位只用了我硕士学习的东西,当前岗位再做下去,相当于我几年博士都白读了”,“我是安全方向的,新部门和安全一点关系都没有”,“我之前是做芯片设计的,进去后安排我做后仿,媒体仿真,完全将自己当成白丁开始做”,“我想分到一个和学校研究相似的架构组继续做,结果分到了另外一种架构,不太熟,失去竞争优势”,“博士方向是做激光通信的,入职后一直做信道估计,太窄了学不到东西,离职后现在在做系统架构,现在做的东西范围更广,成长更快”,“岗位偏测试偏验证,可靠性的验证,偏研究的东西少,这个东西不太适合学历太高或比较专研的人”,“我是做机器学习的,来华为做数据库,没有用到专业能力”,“我是学IC设计的,入职后让我做测试而且是操作类测试”,“华为分的太细,部门墙,部门领域就是这块业务,非自己部门的不能去涉猎。博士想要在自己所在的领域发挥,在华为挺受约束的,一直在找,2年也没找着” ,“事少人多,一件事好几拨人在做就会产生内耗(当前有5拨人在做同一件事),而且当前内耗很严重,不能为了招博士而招博士,不能因为不差钱就拼命扩招”……——转岗难,转岗难,人尽其才只是传说中的故事在访谈中离职博士员工也坦诚地说,其实他们还是非常希望能在公司内找到能学有所用、发挥一技之长的岗位的,但是内部转岗过程政策的不透明、种种的过程潜规则、部分主管人才的“私有化管理…”让他们心有余而力不足,一走了之成了无奈之举。他们反映:“2012内部是不能转的,据说有政策限制。但离职沟通时,HR又说没有这样的政策”,“部门主管明确和我说了,要么离职,要么留在这”,“在华为,申请转部门不是一件容易的事,一提就会留给领导的印象不好,后面会影响绩效”,“转部门很难,如果转不成,新的部门没去成,原部门就会进入资源池,风险太大,还不如离职了”,“入职不满1年,不符合内部人才市场的条件”,“我和领导提了,领导不想解决这个问题,说是技术负责人,不愿意放我走”…竞——“武大郎”的庙,无法提供“武二郎”的发挥空间很多离职博士谈到当前随着技术种类的增多、技术变化的加快,部分主管自身技术能力的南郭化,不能很好的理解与指明技术发展的方向,严重束缚了团队与自身技术能力的发挥。比如:“项目组空降了一个主管是做软件的,不懂算法,只是push进度,从赛马里找bug,跟踪是否符合规范,也把握不住重点,不懂业务,对我们的工作指导都是副作用”,“基层LM/PM能力参差不齐,没法对博士的能力做出客观的评价,包括技术方向的判断,但高层领导水平还是挺高的”,“内部导向风气不太喜欢,基本上领导说了一句话,大家一窝蜂的都说对,如果是用户导向或技术导向也行,但如果根据某个人的意志去行,我觉得不合适的。我离职的时候,私下交流,大家也都这样认为,部长的想法,基层PL,PM只会PUSH我们不计代价去执行,从下到上基本都这样”,“整个公司在软件模式,软件人才培养或未来方式上,水平不是很高,包括领导的水平,都比较落后,不管技术水平还是管理水平,和领导做朋友平时都挺好的,但在业务上技术上的水平一般,PL也有,包括4级部门主管在内也有,当前在A公司,感觉A公司在软件方面比华为高一大截”,“领导也不懂技术方向,感觉就是瞎指挥,他以前做的比较杂,从固网过来的,我们这开拓一些新方向新领域,他可能还是追求老一套的观念,技术上也不愿太多去了解,又要去指挥”,“因为要做岗位轮换,部分中层领导在技术方向判断上不是很专业,导致他们的施政方针上前后有不同,在项目的延续性和新项目的论证上,判断不专业,出现外行领导内容,对项目基本一拍脑袋,很多时候是无法实现的,为了所谓进度要求提出一个不切实际的要求,会加大项目难度,让下面疲于奔命”,“红蓝军变成彩虹军,很多团队在干同一件事,大部分人在做无效的事,资源浪费,外行领导内容,领导判断一件事不是基于技术或客户价值判断,而是看上级的脸色,我所在的部门至少有一半的博士处于精神离职的状态,有了机会肯定会走”……——富有挑战的机会、结果导向的简单氛围、相对宽阔的发挥空间、活跃的学习环境、能将技术想法变成实际贡献,是博士员工能真正发挥作用的组织土壤离职的博士员工不约而同地对当前与在华为时的工作环境进行了对比,提到了很多他们认为能真正发挥自身才干的组织氛围要求。比如:“现在在A公司,各部门各自创业发展的氛围比较浓,有挑战也有空间,可以自己尽力发挥。而华为类似庞大精确的机器,靠大量的人力物力投进去,大兵团,军队一般的纪律,将东西做出来。而当前公司虽然很大,但崇尚小兵团作战,在一个小团队内认为1个单兵能力强的可能顶的上3-4个能力不强的个体,可能每个组织都有各有优势吧!”,“在B公司做软件,工作比较有挑战,比较有前沿,软件比华为高一大截,包括预期收入和未来成长都比华为好一些”,“我在C公司,和现在差不多,以前在华为做平台,现在在交付线,和华为不一样,做虚头巴脑的事情比较少,领导所有的决策基于专家的技术判断。在华为没法接触到3级领导,但在这里,你交付的这个项目,交付的很有价值,你可以汇报到VP,甚至一级部门总裁,华为是3级部门要看2级部门领导的脸色,不是基于价值判断,不是看市场到底有没有需求“,“当前在D公司,更偏向落地,不会像华为一样,好多团队在争抢一个项目,这个项目交给你,认为你能做好,配套好,把相关的人都做这个方向”,“在E公司,从事现在的工作和华为一样,最核心是更自由一些,如果你觉得有问题,大家讨论后知会相关人就可以改,改完后上线测试,整个运营效率会非常高,你会感觉一直在往前推动,没有将时间花费在无用的流程,文档,一堆问题单,一堆对齐会议上,一旦事情很高效你整个工作状态就会不一样”,“华为制度比较完整,什么事都按照流程来,调研1个月,立项3个月,选择技术路径3个月,开发3个月;给个人发挥的余地不是很大,每个人都是制度下的螺丝钉,制度非常好,做什么事都经过评审,但对个人也就限制了范围,B公司偏自由,给你发挥的空间也更大,刚好是两个极端”,“在F公司很明显的不同,学习氛围不一样,华为研究院是一个比较闲的地方,没有业务压力,没有Deadline,但在F公司,我同学也在做很偏工程的事,学习劲头很足,学习新知识的氛围很浓厚,我觉得现在公司比较有自己的性格和坚持,对技术讨论更活跃,不仅仅是着手于眼前的工作,工作是暂时的,他们会挤出时间来学习,比如偏工程,因为缺乏学术的专业知识,比如几十年前就有研究过,他们就会去学,因为我是博士,他们就会来找我,他们看了之后,就会组织讨论会分享会,看这个论文的感想,做些改进,但都是自发的,自己都会有一种紧迫感,自主自发,看别人在做什么,看相关研究在做什么,即便这个研究不是他们的KPI,在华为研究院这个氛围不浓厚,可能也是太忙了,本身可能也没时间,当一个项目投入是朝9晚9的时候,你根本不会有心思投入去做别的事情”,“华为的博士招聘有点盲目的,G公司和我讲的非常清楚,来做什么、待遇是什么?包括能报销什么,你来了就是这些钱,包括你做的事是什么,都很清楚。我在华为工作几年,感觉华为真的很有钱,都浪费了,招的人都不能干活,招这些人干嘛,没想清楚就招进来,我来G公司干的活比在华为2年都做的多,但我也并不感觉到累”,“在H公司,我的技术想法能快速实现到产品上。但在华为,比如中软是预研,做的东西看不到要多久才能落到产品。”打造引领战略领先的“华为军团”,怎样才能避免“叶公好龙”?之二从制造部实践看如何用好博士员工群体的经验前文分析了当前公司创新活跃的2012实验室及研发体系博士员工的离职情况,那么是否华为就不善于使用博士员工呢?是否是华为严格的管理流程与作业规范,天然就限制了博士员工的创造性发挥呢?答案显然不是!在咨询委员会深入走访制造部、学习调研公司先进制造转型的过程中,我们却发现在最需要严格规程管理,传统上感觉创造性并不很强的公司制造部,所遇到的博士员工却都是两眼放光,精神面貌极好。我们看到一群来自各专业的博士员工,集中在先进制造实验室,有学图像处理的博士正在利用光照相技术研究如何让线路板上的机械手更好地完成器件自动化插拔;有学算法的博士,正在研究如何利用先进算法提供解像度来提高自动化设备识别板件的能力;有学机器人的博士,正在研究如何让机械手模拟人手柔和的动作,以保障机械手能进行更精密的装配…学有所用、用以促学,不仅是我们在与他们访谈时获得的信息,更是在现场看到的实际工作场景。这样的博士团队应该是被高度激励的团队,应该是稳定的吧?带着这个假设,我们立即调取了制造部的博士离职数据,果不其然,制造部博士员工的离职率很低,具体数据如下:制造部15-19年累计招聘博士54人(已离职4人、调岗2人、在岗48人),博士整体离职率仅为7.7%。到底是什么原因,使传统意义上并不是创新高地的制造部的博士能安居乐业,学以致用,不断做出贡献呢?有什么经验值得我们总结并可以给公司相关部门分享呢?带着这些问题,我们邀请人力资源部人才管理部的专家,随机抽取了制造部的11名博士员工,进行一对一访谈,实践案例与分析发现如下:一、典型案例:案例1:招聘前深入调查经历,入职后人尽其用,岗位职责很match我16年入职,刚好满三年。当时是公司制造部的副总裁专门去华科面试我,就是为智能制造专项项目。他说他们有几个项目,刚好跟我之前做的非常之吻合,我才知道他们招聘我之前,已经深入调查过我的经历,我本、硕、博包括在A国留学,一直学习智能制造方面的核心算法,我做了十几年的东西居然跟这个岗位职责这么match,然后有人可以这么的赏识我,我学到的东西是可以得到认可的,有一个好的应用,这一点其实是我一直想要做到的。有很多小一点的公司不愿意,或者没有必要引进这种很高深的算法去帮他做,小公司流程很简单,也没有那么多的复杂场景,反倒不需要这种人工智能,但是华为这个平台够复杂,足够的场景,反倒对我们学这种复杂算法的人提供了一个机会,我觉得公司这种应用场景跟我学的是很匹配。毕竟千里马常有伯乐不常有,所以我二话不说,想都没想,就来了华为,只面试了华为一家企业,也没有找过别的公司,也没有看其他的岗位。入职之后算是人尽其用吧,我做的那些算法就是他们项目需要的,我觉得特别好,就挺开心的,在读博士阶段开发的研发成果就可以很好的带过来用,这样的研发就会更快,不用从头开始起步。案例2:我觉得我来晚了我17年入职,我个人觉得在华为制造部感触最深的就是领导非常尊重知识、尊重人才,这是吸引我大部分的原因,我觉得我来晚了。我的领导非常支持我的工作,比方说有一个不良率,我参与进去分析这个原因。我提出来一个假设,然后领导说,你就是要坚持你的观点,要大胆假设小心求证,错了也没关系,错也能吸取经验教训。最后证明我的分析判断还是对的,我们把这个原因找出来,对其他的项目是非常有借鉴作用,我觉得领导的观念和眼光非常棒。案例3:增加博士群体并集群使用,可进一步提高效益,现在有价值的东西,缺人手,只能忍痛割爱我的团队只有一个博士,有很多项目缺人手,我实在负担不起,只能忍痛割爱,按照项目优先程度、项目时间紧急程度,把Top3或者Top5的先做。一些现场问题看着好像很小,但是很紧急,也是有需求的,只好先快速给一个方案,但是这个方案其实不够好,我只能先把这个不够完美的方案给出去,但我自己心里其实是很愧疚的….. 现在人的资源不够,如果有个帮手,至少不会像现在这样拖着别人,我希望专家和博士的队伍可以更壮大一些。还有,我们这边虽然也有一些博士,但都分散在各个领域,是一种单打独斗的模式,我一直都喜欢团队合作的感觉,因为之前在实验室、在学校里就是需要有一个team,大家在一起群策群力,然后也有很多思想的碰撞跟火花,更多的同仁加入进来,这样做事情效率也会高一些。案例4:要加大博士间的交流互助,武林高手要过招,功夫才有进步手机显示技术进步非常快,日新月异,我觉得再过一年我可能out了,就要落伍。因为这个行业进步太神速,我们P20、mate20现在卖的供不应求,马上就要P30了,如果我只吃过去的老本,却没有思想、知识的更新迭代,我很快就会落后,这也是我的危机感。我觉得多一些互动交流,有助于我们日常工作中遇到的问题的解决。现在博士聚在一起互动交流的机会还要增加,如果博士多一些交流互动和思想碰撞,即使不是同一个领域的,但是某一方法论或者一个借鉴的案例,也可能会帮助问题的解决。武林高手要过招,功夫才有进步。通过以上有益尝试及待改进场景的访谈与分析,我们试图小结出业务部门有效利用博士专业知识的一些经验。第一、要差异化理解博士所具有的典型专业特征,技能与责任匹配是用好博士员工的基础1、优秀博士敢于挑战未知、思考方式更系统全面,对学科前沿技术方向了解更多在学业研究阶段,博士接触的资源会很多、很好。我自己的导师是院士,能接触这个领域世界顶级的科学家。我觉得优秀的博士更合适做大系统的架构设计,因为博士是自己思考问题,自己解决问题,自己找资源做出来。我当时的导师跟我说过一句话我非常有感触:一个博士能不能毕业,不是老师觉得你能不能,而是你自己觉得你能不能。当你真正研究到达一定的阶段,你自己是有感觉的,你会觉得在这一块我自己已经是专家了才能毕业。博士多学了几年,而且是在这个行业里面浸染,参加行业交流,对这个学科前沿方向技术点了解地比硕士更多,面对工作的时候更加游刃有余;另一方面,博士受过系统的思维训练,在解决问题上更有优势。硕士一般大体知道有答案,去寻找答案,博士的难度在于,导师也不知道有没有答案,也可能找不到,找到就毕业,找不到就再找问题去找答案。所以博士在研究未知问题上更有优势,比如,我以前在北航的时候,参与一个国家级的“九五计划”的课题,编写一个可靠性的工具套件,当时我们实验室有5、6 个人参加,只有我一个人是博士,其他都是硕士,每个人负责一个模块,最后代码编完了,导师拿去演示,回来说只有我这个没出错,其他人都出错了,其实我就是在编代码的时候加了一些容错机制。2、制造部门的博士要懂产品,也要懂制造,才能提供更好的研究方法去实现产品的质量与可制造性制造部不做产品,但是我们提供更好的方法去实现产品。我们既懂产品,又懂制造。制造发现了研发没有发现的问题。我们要发出自己的声音,有理有据,倒逼前端思考,告诉前端设计产品按照我的路线设计,我让你信服!我们车间其实有很多的问题点,打个比方,这是一条河,研发是上游,制造在下游,鱼从上往下流,上游把鱼基本上捕的差不多了,下游量产阶段时候鱼已经很少了,但还是有漏网之鱼。这就是研发工作也有很多不太扎实的地方,还有可能改善的空间。我的工作其实就捡这个漏,有些比较疑难杂症,我们就介入进去了。制造部的博士日常既有研究,又有交付,解决生产工程师们遇到的问题,提高效率,改善质量,我的工作是搞优化算法。优化的概念就是针对我们制造交付成本跟质量方面的技术交付,提供算法优化,包括机器参数的对接调整都属于优化。主要目的就是在我们资源的调配上,找一个优化组合方案帮助改善业务,主要是帮我们解决一些比较复杂的决策逻辑。有些复杂的决策问题,需要决策的时候,可以用这些优化算法去做一个工具,辅助人去做一些快速计算。平时的工作需求主要是针对于生产工程师们遇到的复杂问题,或者是他们会想提高效率,或者是改善质量的一些问题,他们觉得有困难会提到我这里,然后看是不是用大数据的方式来解决。现在我们在建这个数字化的能力,还有就是一些大数据技术能力平台,那这些工作会有一些涉及到研究方面的工作。第二、从源头上保障博士员工使用的有效性。招聘时定位是很清晰的、了解需求的高管招高端,博士来后发挥作用,招聘过程体验好,自然就更能筑巢引凤。1、我们制造部招聘感觉首先是对人的定位是很清晰的,招人比较准,所以配合起来很不错。我在美国留学的时候,一直学习智能制造方面的核心算法…..招聘时候是根据项目,对照我的简历才把我招进来的,因为他是等米下锅,所以我一进来就直接进了项目组,负责算法开发,这个项目其实还跟我还蛮对口。当时是公司制造的副总裁,专门去面试我,就是为智能制造专项项目,入职之后的话也算是物尽其用。他说他们有几个项目,然后我一听刚好跟我之前做的非常之吻合,就挺开心的,因为毕竟千里马常有伯乐不常有。招聘面试要全面考察,重点看曾经的经历是否与岗位职责和工作内容相关。2、华为的大平台+有竞争力的薪酬应该是可以的,其实很多博士生的学科实践性比较强,所以也想来企业看看,自己在这里能发挥作用,所以也愿意推荐同学进来。今后建议进一步改进博士招聘的体验,比如当时华为去我们学校座谈,宣讲,后来不知道怎么,博士这块就没有下文了。后来问招聘那个人,回复说我们主要招硕士,后面等通知。我发邮件又问了联系人,才给我转过来。当时我们三个同学一块去看的,都等了很久,也没有消息,后来一个人出国了,一个人留校了。一直听说华为很多硕士都是随机分的,专业可能不对口,博士招聘也会受到这种口碑的影响。第三、博士员工的使用专业匹配,产出明确,工作就有价值感。而直接主管在专业上放手要让博士员工处理,在资源、组织、协调上给与帮助,这种赋能型而非管控型管理,更容易促进博士员工的产出。1、博士所学即所用,是最有利博士研究积累发挥的途径。比如有访谈者谈到,他当前在制造部,大部分博士的所学专业与工作匹配度相对较高,制造领域的博士大都是工程类专业,产出较为明确,工作有价值感。我博士时读的专业叫系统可靠性,现在的岗位与专业完全匹配,北航我当时所在的学院叫可靠性系统工程学院,来华为就做可靠性工程师。还有访谈者提到,他主要是承接制造部重大项目,通过做一些模型的算法开发,就会发现有很多合作点和机会点,刚好用到这个刀刃。2、直接主管并不一定在技术上很强,但是在专业上放手让博士处理,在资源、组织、协调上给与帮助,就能充分发挥博士的特长。在访谈中,很多博士提到,主管不一定要在技术上很强,当然博士在技术上也需要人指导和帮助。一个合格的管理者一定会发挥下面人的力量,主管对专业的部分基本上都比较放手处理,主要是在华为内部的资源、组织、协调、求助上来帮助下属。把下面的人搞定,不需要靠技术来压下属,虽然管理者大部分是技术高手,实际上,只要思路清晰,把下属能力发挥出来,不管是博士还是硕士做主管都可以。四、尊重专业、创新容错、沟通学习的团队氛围,是博士员工更容易发挥的组织土壤1、博士员工在专业研究方面的积累以及社会接触较多的现实,客观上使他们比一般员工更看重组织对个体及专业的尊重。比如访谈中,有博士提到:“制造这边对博士还挺高看一点的,在制造还是挺看学历的,比如昨天的制造部年会,博士还作为被邀请对象参加晚会,不管有没有获奖都列席晚会。作为制造部的博士,还是感觉到差异化对待的,比如在二级部门,即使没有到19级也是和19级专家作为一个群体来对待,参加晚会,列席一些业务的会议,是对人的关注和关心比较好。感觉比较被尊重,很多事情会尊重我的想法。比在台湾感觉好。在台湾T公司世界各地的人才很多,自己去了容易被稀释掉,去了就是听公司的。“,也有博士重点提到:”工艺工程部每年会组织团建,副总裁请我们吃饭。很佩服他的眼光,他的资源协调和分析能力很强,把握得很准,很有启发。感觉公司比较尊重人才,制造部会组织博士和专家团队,搞一些团建活动。制造部的各级领导都非常非常尊重知识,尊重人才,我觉得这也是吸引我的大部分原因”2、减少不必要的过程协调,让博士能专注工作,不同专业博士员工能更多交流,是博士员工有效管理需要进一步提高的方面。部分博士员工也谈到:“当前跨部门的项目、部门之间沟通协调花费时间较多,一个项目如果涉及多个部门,需要跟各方沟通;每个环节管理的段很短,超出这个领域一点点的东西,就需要跟相关部门去沟通,很多时间用来开会沟通。身边有个博士转到产品与解决方案去了,还有两个离职,感觉不同部门之间协助性差一点。”,很多博士也提到,希望不同部门的博士之间可以多一些非正式的交流。比如“在台湾T公司,当有新的议题涉及未来5-10年的技术发展,公司会找到相关领域的博士专家来讨论未来的方向,一起头脑风暴。组织头脑风暴的人是集团副总级别,他们都清楚博士的领域,对不同的议题能找到相关领域的博士一起讨论。但是现在的岗位比较偏制造,感觉很多是2012实验室规划,我们只是执行。我们跟2012实验室沟通很密切,但是我从业界过来我很清楚业界怎么做的,其实跟2012 不一定要是上下游,应该是平行的”,“在日本也有个模式,会定时把某个专业领域的人才聚在一起交流。每周比较轻松的时候(例如周五)一起举行非正式的交流,办一些内部的讲座,提供小点心喝咖啡,类似内部研讨会。上周在开一个会议交流时遇到一个南洋理工的博士,他的项目对他来说很有挑战,但是他后来通过他的主管,知道我很熟悉这个领域,才找到了我”。打造引领战略领先的“华为军团”,怎样才能避免“叶公好龙”?之三对于差异化管理,打造冲击领先的“华为博士军团”的大胆思考面对变化的营商环境,公司只有通过技术/产品/商业模式的战略领先、通过为客户与行业提供不可替代的价值,才能最终战胜挑战,赢得和平与发展的机会。为抢占技术制高点、补齐战略性短板,公司已连续数年投入大量人力物力进行博士招聘,优秀博士员工正在成为我司追求行业领先的精兵来源,或许在不久的将来,如谷歌那样,在华为战斗成长起来的优秀博士会成为公司在各专业领域向领先发起新一轮冲击的核心力量。从当前对于多个部门对于博士员工使用实践的经验与教训调研出发,我们需要进一步思考:优秀的博士员工到底与其他员工有什么样的差异?我们该怎样面向这个人群提供差异化的管理方案?又该如何优化我们的组织土壤,筑巢引凤,让凤愿意来,发挥得好呢?一、我们认为优秀博士员工的特点是,理论功底扎实、掌握独立的系统工程和研究方法,自驱力和学习能力强,更适合从事研究创新及验证性的探索引领工作1、博士的能力优势在于理论功底扎实,掌握一定的系统工程和研究方法,掌握最新的前沿技术和发展趋势,研究探索能力、系统思考能力、发现和解决问题能力强,而且有比较强的自驱力和学习能力。当前的院校体系强调博士的宽进严出,毕业要求很高,论文和创新若达不到要求,就不能毕业。正如我们访谈中发现的那样,很多优秀博士谈到在求学过程中,是在一路挣扎中走过来的,抗压能力要很强,必须沿着创新的方向去做;有韧劲,经受过持续在一个方向上去钻研长时间的训练,否则,有可能发不出研究成果和论文来。所以,博士做探索与研究的理论积累、过程耐心特征实际上是被磨炼而逼出来的本事。长期的积累让博士在一个专业领域有了完整的认识,专业理论积累比较丰富,这个技术到底是个好技术、坏技术,博士看一眼就大体心里有数。而过程的磨炼,让博士强在学习能力、架构建模能力和系统思考的能力,能够把简单问题先复杂化,抽丝拨茧,然后把复杂问题再简单化,一点一点地看出来,到底是应该从哪方面开始改进。独立的研究环境让博士在面对问题时,倾向于独立去思考,或者是搜索文献,或者自己去思考或讨论,自己闭环验证,其实有一套自己的工作方法论了,所以,在工作中,其实主管并不需要管太多了。当然,不是所有博士都是如上述那样优秀的,我们在招聘中也要注意识别滥竽充数的南郭博士。2、总体上看,博士员工更适合不确定性、需要研究探索的工作。以创新探索为龙头、端到端验证工作可能是最能发挥博士员工作用的场景。博士员工对于长期从事重复性交付工作是排斥的,因为对于确定性事情,做起来没有挑战,博士员工会感觉被荒废,不愿意继续待下去。他更希望能独立交给他一件事情,能体现自己的作用,一个人把它搞定了、把它闭环了。在工作内容上,需要一些带有探索性的不确定性,需要挑战性,但在工作中,能给予一定的自主权。比如在研发工作分配上,博士员工能在标准研究、算法预研和仿真上的各段上都有工作承载,而不是只做标准研究一个点,以充分发挥其善于探索,惯于建模分析、解决复杂问题的能力。调研发现,博士员工研究能力强、硕士员工工程能力强,工作时候分工合作就能高效产出。而优秀的博士需要有强的工程能力,好的硕士需要有好的研究能力,只有充分了解好每个人的知识背景、知识体系,以及做什么事情会让他很亢奋如打了鸡血,才能为他们安排合适的工作或搭好业务班子。当前由于我们管理的粗放,找了很多博士员工去做交付,不一定合理,浪费了人才,浪费了宝贵的投资。博士员工拥有隐形的学术资源优势,因为他连接学术圈和导师。我们要看到博士员工后面的导师是他的独特优势,博士导师的品牌、博士跟导师之间的联系,是有利于公司充分享用学术界的研究进展,以及接触到其他优秀的博士和行业俊才。优秀的博士员工将是公司追求战略领先的重要力量,那么人力资源该如何从人群特点出发,以发挥人才价值创造作用为基点,需要解决什么问题,形成什么样的差异化管理解决方案呢?二、围绕战略短板提升、技术制高点攻克,以差异化的人力资源机制,构建冲击战略领先的“华为博士军团”。当前从调研访谈中发现博士员工在我司各部门作用发挥各异,无论是有效使用的经验、还是遗憾流失的教训,都清晰地告诉我们,要充分发挥博士员工的价值,那么部门必须在以下几个方面有深入和成熟的思考:1、对于博士员工的使用原则,是入职后学历清零,纳入群体中赛马?还是作为特殊关键人才,针对性使用?显然让经过更深入研究探索训练,但年龄稍长的博士员工与本科硕士员工去单纯拼编码,拼交付,是能力与责任错位安排的一种体现。2、是否建立了“业务战略—>技术规划—>技术制高点与战略性技术短板—>针对性作战阵型—>博士员工获取与使用”的主动性人才规划路径。当前很多部门由于机械满足博士招聘要求,经常出现前端招聘与后端使用脱节的问题,导致博士员工岗位与专业方向不匹配,这已经是最影响其价值发挥和工作热情的因素。3、针对具有较为精深的专业理论水准、很强的探索钻研和工作主动性的博士员工,当前管理者自身的专业技术水平及擅长的管控型管理方式是否能领导好博士员工团队?要避免武大郎带领武二郎去打虎的情况。4、如何消除相互隔绝的部门墙、牵引短期的考核、复杂冗余的过多管理消耗,让博士员工有一个安静持续的研究空间,适应探索性工作的特点?研究探索工作更需要极简的工作关系和工作流程,繁琐管控不仅消耗着创新者的时间,更打击着创新者的动力。在此,我们大胆提出一种新的“华为博士军团”的使用方法,或许用这个新的脑洞,来给公司各部门及人力资源做些参考。1、避免为博士而博士的无效做法,将优秀博士定位为公司攻克技术制高点、提升战略短板的核心突击力量,充分发挥其专业积累深、研究探索强、自驱力足、业界资源广的优势。2、梳理好公司面向战略领先的技术制高点和战略短板清单。瞄准每一个“城墙口”,构建以少量顶尖人物为先头部队、以集群投入的优秀博士为主战队伍、以优秀硕士为支撑保障组织的战略攻击阵型,进行压强突击,争取用可能的最强力量和最短的时间来突破难点,形成战略领先的优势。3、战略攻击队伍采用极简管理。极简管理可以体现在激励方面,对于顶尖人物、全球或国内某领域业界公认的真正大拿或大牛,不惜代价地予以获取或合作,这方面我们可以大胆地学习欧美的企业如谷歌等的做法,他们招来的学术团队带头人,给的薪水非常高,然后他们会去吸引有才华的年轻人,就是说能跟到大牛学到新的东西。我司真正NB人才结构应该是任何一个技术或专业领域都有几个22-25级专家,这些专家都是行业里非常厉害、非常资深、让人心服口服的,这才能吸引优秀的年轻人来,愿意跟着他干,去解决一些真正的难题,而不是说仅仅靠钱来吸引的人才。然后围绕这个城墙口和大牛,获取并集群投入专业对口的优秀博士,这些博士员工可以采用年薪制,也就是一开始就按18或19级水平来确定年度薪酬水准,三年不动,三年后根据实际贡献来确定其个人职级,这样让博士员工在攻坚阶段不用去顾虑薪酬待遇,潜心研究攻坚,即使最后证明看错了,也就三年的薪酬代价;担任辅助支撑的优秀硕士可以是各部门的技术或业务高潜,一旦在项目中做出突出贡献,则可以破格提拔,让一代代年轻的精英尽快成长起来。极简管理还可体现在考核上,由于组建了具有高度自驱动力的优秀团队,打破了待遇按职级评定的惯有模式、采用按贡献评价的机制,因此,考核也就完全可以去除过程督促的考量,按项目里程碑来评估,聚焦在最后的突破价值上,极大地简化管理消耗。4、当然,这种模式对于部门及管理者最大的挑战首先就在于建团队、搭班子的能力,其次在于自身需要从管控型领导风格转向赋能型领导风格。根据人力资源管理实践的最新研究成果,针对不确定性的环境,越来越多的企业正在采用“优秀人才组团队+赋能型领导风格”的模式,这或许也是未来公司打造战略领先能力需要构建的新的组织能力。公司咨询委员会、公司人力资源秘书处、公司人力资源部人才管理部2019年2月
为服务国家创新驱动发展战略,构建工程高端人才培养的新格局,清华大学在2018年首次开设创新领军工程博士项目。创新领军工程博士教育旨在培养工程类别创新领军人才,培养在相关工程类别具有坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识,应具备解决复杂工程技术问题、进行工程技术创新以及规划和组织实施工程技术研究开发工作的能力,能够在所在工程类别做出创新性成果。2021年,清华大学继续面向国家重点行业、地区、创新型企业,在电子信息(0854)、机械(0855)、材料与化工(0856)、资源与环境(0857)、能源动力(0858)、土木水利(0859)6个工程专业学位类别招收攻读工程类博士专业学位研究生,具体招生信息公布如下:一、招生项目及培养定位二、申请条件1、拥护中国共产党的领导,具有正确的政治方向,热爱祖国,愿意为社会主义现代化建设服务,遵纪守法,品行端正;2、身体健康状况符合规定的体检标准,心理健康;3、报考攻读工程类博士学位研究生须符合以下条件之一:①获得硕士或博士学位,5年以上工作经历(到2021年9月);②获得学士学位后具有10年以上工作经历(从获得学士学位之日算起到2021年9月)4、报考攻读工程类博士专业学位研究生须符合报考项目对工作经历的要求:①清华大学创新领军工程博士四期:具有较丰富的工程实践经验、取得突出成果、并主持或者作为骨干参与重要工程项目;②清华大学创新领军工程博士长三角项目:在空天技术、微电子、智能制造、新材料等领域具有较丰富工程实践经验,取得突出成果,并主持或者作为骨干参与长三角一体化发展建设;③清华大学创新领军工程博士重点领域项目:在集成电路、航天航空工程、航空发动机、核能与核技术工程、国防、未来健康等重点领域具有较丰富工程实践经验,取得突出成果,并主持或者作为骨干参与重要工程项目;④清华大学创新领军工程博士粤港澳大湾区项目:具有较丰富的工程实践经验、取得突出成果、并主持或者作为骨干参与粤港澳大湾区创新发展建设;⑤清华大学创新领军工程博士西南地区项目:在电力与能源、资源环境、智能制造、信息技术、高新材料及相关领域具有较丰富的工程实践经验、取得突出成果、并主持或者作为骨干参与西南地区区域发展建设;5、有两位与申请工程领域有关的副教授(或相当职称)以上的专家推荐;6、单位人事部门推荐申请证明(包括实际工作年限、参与科研及管理工作情况、对非全日制就读的意见等)。三、招生计划四、申请申请人报名前应仔细核对本人是否符合申请条件。凡不符合申请条件的申请人将不予录取,相关后果由申请人本人承担。报名时须选定具体招生项目,每位申请人只能申请一个项目,项目之间不接受调剂。1、网上报名报名时间: 2020年11月1日中午12:00—11月30日下午16:00(逾期不予受理)报名网站:清华大学研究生招生网(网址:http://yz.tsinghua.e.cn)报名费用:200元人民币,支付方式详见网上招生系统说明;报名费用不退还。2、提交报名材料申请人在网上报名系统上完成报名后,如下申请材料请于2020年11月30日下午17:00之前寄(送)达清华大学校本部或深圳国际研究生院(详见报名材料邮寄地址),所有申请材料不予退还。①报名登记表;②《2021年报考攻读清华大学创新领军工程博士专业学位研究计划书》;见附件③ 所获各级学位证书复印件(持境外获得学位证书的申请人,须提交教育部留学服务中心开具的认证报告复印件);④ 本科阶段成绩单、研究生阶段成绩单;⑤《2021年报考攻读清华大学创新领军工程博士专业学位专家推荐书》(有两位与申请工程领域有关的副教授(或相当职称)以上的专家推荐);见附件⑥单位人事部门推荐申请证明(包括实际工作年限、参与科研及管理工作情况、对非全日制就读的意见等);⑦《2021年报考攻读清华大学创新领军工程博士专业学位个人陈述》见附件⑧ 清华大学创新领军工程博士粤港澳大湾区项目同时招收具有与内地(祖国大陆)硕士学位相当的学位或同等学历的香港、澳门地区申请人。申请人需持有香港、澳门永久性居民身份证和“港澳居民来往内地通行证”或“《港澳居民居住证》”,还需同时提供上述身份证件的复印件。五、选拔与拟录取本项目招生采用“申请-审核”制。1、材料审查相关类别/项目材料审查专家组对申请人的申请条件、学术水平及科研潜能进行初审,选拔并通知部分申请人进入综合考核。2、资格审查资格审查专员对通过材料审查的申请人进行资格审查,根据招生简章 “申请条件”所列内容对申请人情况进行审查。未参加资格审查或资格审查不通过者不准予参加综合考核。3、综合考核相关类别/项目综合考核专家组对已通过材料审查、资格审查的申请人进行综合考核,择优录取。综合考核主要考核申请人的工程创新力和工程领导力。4、推荐拟录取清华大学创新领军工程博士招生领导小组以申请人的综合考核成绩为主要依据,综合考虑具体招生情况和培养条件,并结合招生计划确定推荐拟录取名单,报学校研究生招生工作领导小组审核批准。我校与拟录取申请人签订《非脱产定向就业工程博士专业学位研究生协议书》,由申请人所在单位/档案所在单位出具《定向研究生思想政治品德鉴定表》,经学校审核备案后发放录取通知书。六、培养所有录取学生均为非脱产定向培养,不转档案、户口、组织关系及工资关系等。学费共计15万元人民币/每生。校本部学费分两学年缴纳,入学后第一学年缴纳9万元人民币,第二学年缴纳6万元人民币。粤港澳大湾区项目学费分三学年缴纳,入学第一学年缴纳9万元人民币,第二学年缴纳3万元人民币,第三学年缴纳3万元人民币。基本修业年限为3-4年,最长修业年限8年。七、信息查询、申诉及联系方式1、工程类博士专业学位类别、院系、指导教师相关信息详见:《清华大学创新领军工程博士2021年招生目录》(开始报名前公布)。其他未尽事宜参见《清华大学2021年博士研究生招生简章》。2、创新领军工程博士研究生招生的申请、成绩、录取等信息可在清华大学研究生招生网http://yz.tsinghua.e.cn进行查询;3、对清华大学创新领军工程博士2021年招生有异议的,可以书面形式具名进行申诉,申诉联系方式:邮寄地址:北京市清华大学工程专业学位研究生教育中心办公室(李兆基科技大楼B223-1)邮政编码:100084联系电话:010-62771827电子邮箱:clgb@mail.tsinghua.e.cn4、报名材料邮寄地址:关于国内在职博士、国外留学博士、硕士等报考事宜,欢迎关注公号:百纳硕博
李军旗博士讲话照片大家都知道,富士康是全球最大的电子产品制造商,全球每 10 个手机里 有 3 个是富士康生产的, 全球 Iphone 手机里大概每 10 个手机就有 7 个是富士康制造的,作为这样一家大公司,我们该如何发展?这几年我们一直都在探索, 我记得 2013 年我们周济院长带著相关院士去粤港澳考察的时候,我们就已经在探索转型的方向,那就是智能制造。这几年我们坚持下来,在大企业转型智能制造,尤其是电子行业,还是取得了一些经验,特别是今年 1 月 10 号,我们在深圳的智能制造工厂被评为全球世界经济论坛的“灯塔工厂”。全球总共评了 7 家,我们是代表大陆的企业,也是唯一一家应用人工智能技术,实现智能控制、智能製造和无忧生产的工厂。这就是一个在电子行业里的应用案例,那基于这个案例,我们会形成智能制造整体解决方案。作为大企业应起到推动的作用,提供一整套解决 方案。世界经济论坛评选富士康的“灯塔工厂”第二个就是中小企业的问题,中小企业中国有太多的不确定性,如何转型升级智能制造?我们周济院长曾经提过智能制造三种模式。我们集团确定了一个方向,用什么方式帮助中小企业来实现智能制造?就是确定用工业互联网来做前提条件,用工业互联网来提供中小企业一些它们可以接受的智能制造解决方案,为中小企业服务,这样就换成了大企业是智能製造的引领者。为了服务中小企业,我们集团从组织上做了一个非常大的调整,就是去年的 6 月 8 号,集团切出来一部份,三分之一的公司的优质资产,注入到 A 股上市公司,成为“富士康工业互联网股份有限公司”。大家可能国内的朋友都知道,36 天就破格上市,现在这家公司去年的营收是 4156 亿人民币,涵盖的范围就是全球 30% 的云、网、端设备,以硬件制造为主,主要用智能制造的方式来製造全球需要的云、网、端设备。更重要的是加上工业大数据、工业人工智能和工业软件开发的支持,从软件和组织上解决问题,企业的发展和企业的战略问题就非常容易。我去年 5 月 8 号我很荣幸的参加了这个会,回去我们公司上市以后, 去年开始竭力的推广智能制造和工业互联网这一块的工作,一个是大企业有大企业 的作用,帮小企业提供解决方案,让它很容易解决。第三个问题就是人才问题,最重要的就是缺人,不但是缺技能性的人才,还缺复合型人才,因为大家都提到智能制造是一个复杂的功能,是多学科、跨领域跨学科融合的,怎么办?去年 6 月 6 号我们富士康 30 周年庆的时候,有请了李培根院士共同探讨如何解决这方面人才培养方面的问题,我们吸取了一些建议,虽然当初遇到很多波折,但是今天我可以跟李校长汇报一下,我们已经成立了智能制造工业互联网学院。去年开始半年培养了复合型的数字类型专家超过 1000 多人,现在还要培养技能人才,这是动真格的,不是说说的。刚才大家提到,就是联盟怎么运作,这么多专家、高校、企业联盟等, 我们这个国际智能制造联盟怎么运作下去,我可以分享一下个人感受。这个智能制造最初 30 年前提出的时候,有两个提出人,一个是华中科技大学杨叔子院士,他在 80 年代末期提出,另外一个就是前任东京大学校长吉川弘之先生,在 89 年的时候提出,并且成立了 IMS 全球化组织。在运作下去的时候,就碰到几个问题,是因为当时的技术条件各种受限,很有幸我是这个项目的参与者,由于这个项 目 95 年在东大加入了这个联盟,经过四年的努力,得到了与智能制造和当时的网络制造的博士学位。但是过了 20 几年之后,这个联盟组织在全球没有太多的影响。在这之后我又去了一趟东京大学,见了三位联盟校友,他们又在重提制造业如何振兴转型,他们甚至又重新成立了联盟。而去年我们周济院长已经有条件来成立这样国际性的组织,来探索未来发展的方向。我们这个组织是国际化开放性的组织,欢迎全球的朋友、企业、学者能够共同的加入,来共同探索未来智能制造和工业互联网这次新的工业革命,甚至提出中国的方案,中国的标准,因为我们中国有我们中国的特色,政、产、学、 研结合,集中精力去做大事,包括大中小企业。所以我们这个组织到底是由企业来承办,还是机构来承办,我觉得我们可以联合起来,共同的做出一 些有意义的事情。所以我们李校长也好,周济院士也好,在这个领域已经取得很高的成就,还包括我们的郭校长,我还记得我去东大读书的时候,还曾接待过您, 那时候我还是一个学生。回顾过去20 几年,我觉得我们可以携手做很多事情。谢谢大家!
(北京时间记者 杨凯博 报道)12月6日,2019年北京博士后工作交流暨新设博士后站授牌活动在北京亦庄生物医药园正式召开。北京市人力社保局为41家新设博士后站单位授牌。据悉,此次新设站单位包括今年9月入选人社部、全国博管会博士后科研流动站名单的北京工商大学、北京建筑大学、北京智源人工智能研究院、中关村海华信息技术前沿研究院等。图:新设博士后站授牌 李士坤 摄据介绍,今年增设的园区类分站,聚焦人工智能、信息技术生物制药、智能制造、新能源汽车、新材料等行业,既有亦庄国投、昌发展这样服务地区科技创新和产业发展的国企,也有小米、联想、美团这类每个人都会使用其产品的知名民企,还有像首药控股这样致力于原创药的企业。记者了解到,博士后科研流动站是指在高等学校或科研院所的某个一级学科范围内,经批准设立的可以招收博士后研究人员的组织。博士后科研工作站是指在企业、科研生产型事业单位和特殊的区域性机构内,经批准可以招收和培养博士后研究人员的组织。北京市人力社保局相关负责人介绍,近年来,企业博士后工作蓬勃发展,促进了企业与高校、科研院所的良性互动,在科技创新、人才培养、成果转化等方面取得了丰硕成果。自2013年人社部批准本市实施博士后分级管理工作以来,北京市属博士后科研流动站由44个增加到52个,工作站由59个增加到148个,园区分站由80个增加到223个,在站人数由2012年的不足400人增加到1317人,北京市财政投入的博士后工作经费由不足400万元增加到2029万元。目前,北京市有52个博士后流动站,覆盖了除军事学外的全部12个一级学科门类,包括经济学、法学、理学、医学等。博士后工作站覆盖了全市优先发展的十大“高精尖”产业领域,成为北京市建设具有全球影响力的科技创新中心、推动高精尖产业项目尽快落地、加快培育发展新动能的重要平台。该负责人表示,博士后工作首先要聚焦成果转化,充分发挥企业博士后工作站的作用,推动形成合力。其次要聚焦区域特点,充分发挥科创中心建设的带动作用,打造良好氛围;最后要聚焦综合施策,充分发挥政策的集成优势,提升服务水平。各设站单位更要支持博士后研究人员参与研究,利用多种方式调动博士后研究人员创新创业的积极性,促进科技成果转化。
内容提要:“这个数据给我看一下……”在天津科技大学化工与材料学院实验室内,刚刚获得全国先进工作者荣誉称号的天津科技大学博士生导师王正祥教授,正带领科研团队进行乳酸单体制造用新一代菌种的选育,为推动实现乳酸单体绿色制造等方面产业“中国智造”奋力攻关。王正祥(左二)在指导学生 天津北方网讯:“这个数据给我看一下……”在天津科技大学化工与材料学院实验室内,刚刚获得全国先进工作者荣誉称号的天津科技大学博士生导师王正祥教授,正带领科研团队进行乳酸单体制造用新一代菌种的选育,为推动实现乳酸单体绿色制造等方面产业“中国智造”奋力攻关。王正祥边指导学生边说,由于疫情原因,他没能到现场参加全国劳动模范和先进工作者表彰大会,眼下正带领团队做发酵实验,与合作企业联合进行乳酸单体产业化技术的推进。以聚乳酸为原料的可降解材料产业已实现产业化多年,然而链条的最前端──乳酸单体的发酵生产技术处于技术空白。王正祥领衔的研发团队,在乳酸单体制造技术方面拥有四项国际发明专利和四项中国发明专利,以及两种乳酸单体规模化制造所需的优良生产菌种和成熟的发酵生产技术。他系统研究了13年的第四代乳酸单体制造技术,被我国化工行业的龙头企业看中,校企共同填补乳酸单体工业化生产技术产业空白,打通聚乳酸产业完整链条,为我国可降解塑料产业链发展和守护绿水青山贡献力量。除了乳酸单体绿色制造,王正祥还在重大淀粉酶品、功能糖关键酶制剂、功能糖规模化制造技术创新与应用等方面作出了杰出贡献,推动实现上述产业“中国智造”,其技术成果获得国家技术发明二等奖、中国轻工业联合会科技进步奖一等奖等。“目前我们已实现了17种工业酶的技术创新和工业化应用,对我国制造业发展起到了很重要的支撑性核心作用。”王正祥说。“王老师工作繁忙,但对学生的指导从来没有松懈过。实验室进行发酵生产时,需要整夜监控数据、及时调整参数,王老师常常整夜为学生进行实时指导,大家都称他是团队成长进步的‘加油站’。”团队成员、科大化工与材料学院硕博连读的2020级博士生王彩喆说。“得此殊荣,我十分感动。我将以此为契机,影响和带动身边更多的人,为全面建设社会主义现代化国家作出更大贡献。”王正祥说。(津云新闻编辑刘颖)【来源:天津日报】声明:转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益,请作者持权属证明与本网联系,我们将及时更正、删除,谢谢。 邮箱地址:newmedia@xxcb.cn
5月28日,在2019数博会“大国重器 智变未来”智能制造论坛上,中国工程院博士臧冀原说,智能制造是我国制造业创新发展的主要抓手和转型升级的主要路径。今后的20年,正是智能制造核心技术的发展关键时期,中国应该抓住千载难逢的机遇,通过制造业的发展后发赶超。当前大数据、互联网、人工智能为代表的新一代信息技术正在引领新一轮科技革命。新一代信息技术和先进制造技术的深度融合,形成新一代的智能制造技术,成为了新一轮工业革命的核心动力。我国在过去几年推进制造强国的过程中,也始终坚持以智能制造为主攻方向的建设。我们的发展正处在战略机遇期,数量扩张到质量提升的关键阶段。我国制造业拥有独特的优势,巨大的市场,完备的产业基础。始终坚持信息化和工业化的融合发展,具有一定的技术基础,独特人力资源的优势,我国与发达国家在新一轮革新技术上机会是平等的。
今天(6月27日),“才涌金义、智汇新区”金义新区(金东区)博士论坛暨智能制造产业发展论坛举行。活动由金义新区(金东区)党工委、金义新区(金东区)管委会主办,金东区委组织部(人才办)、金东区科技局、金东区人社局承办。金东区委书记、金义新区党工委副书记、管委会常务副主任李雄伟推介金义新区(金东区)发展环境并致辞。现场逾百名院士、博士专家以及企业家汇聚一堂,共同探索金义新区(金东区)智能制造产业发展的新思维、新路径。同时,面向全球发布“揭榜挂帅”英雄帖,广邀顶尖大咖共绘“智能制造”产业发展宏伟蓝图,为推动金义新区(金东区)新发展、快发展、大发展创造新的机遇。金义新区(金东区)前身为金华县,建县至今已有2200多年,2001年2月正式撤县设区,今年5月18日省政府批复同意设立金义新区,成为浙江第五个省级新区,总面积661平方公里。金义新区(金东区)深入实施“创新强区”战略,谋划“城市+工业”、“旅游+农业”、“科创+人文”三大产业布局,拥有国贸综改试验区、金义综保区、跨境电商综试区等一批国家级发展平台,有浙中(金东)创新城、金华科技城、龙芯智慧产业园、石墨烯应用产业园、华东未来联运新城等新兴产业项目平台,成为服务人才发展、集聚创新要素的重要阵地。创新需要智力支撑,一直以来,金义新区(金东区)以开放视野广纳人才,以市场机制集聚人才,量身定制了“创新强区”20条硬核政策,构建从顶尖人才到普通大学生,从专业技能人才到企业实习生等全方位、立体化的政策支撑体系,还连续7年通过全球性“揭榜挂帅”方式发布技术难题攻关的“英雄帖”,先后有278名教授、博士与162家企业结对,共同承担科研项目132项,带动企业研发投入15.6亿元,为企业解决技术难题201件,节省生产成本3.9亿元。还成功引进诺贝尔奖、图灵奖等国际大奖得主落户,出任企业首席技术官,帮助解决企业“卡脖子”难题。本次博士论坛的举行,正是为了深入贯彻今年省委全会提出的人才强省、创新强省以及建设全球先进制造业基地的要求,加快金义新区(金东区)融入“两个一体化”战略,持续放大“百博入企”活动效应,为金义新区(金东区)建设“重要窗口”提供强有力的人才支撑。此次论坛上,“百博入企”博士代表以专业视角对当前企业面临转型升级的方向和路径做了剖析,为企业的创新发展提供有力参考。中国工程院院士、浙江大学机械工程学院院长谭建荣围绕智能制造产业发展作了《人工智能与创新创业,关键技术与典型应用》的主旨演讲,他围绕人工智能产业,立足金东实际,阐述了关键技术与典型应用,为金义新区人工智能、智能制造产业发展打造了一套专属方案。 企业有难题,高校出帮手;高校有成果,企业接“绣球”。在现场,金义新区(金东区)大维高新、白马实业、金利华电、普莱得公司等企业面向国内外发布了15项技术难题需求榜单;西安交大、浙师大等院校则是“抛绣球选亲”,面向有需求的企业分享了30项高校的最新研究成果。双方交流互动,寻求校企对接和技术合作,有效实现优势互补。在活动现场,浙江师范大学、金华市浙工大创新联合研究院分别和浙江李子园牛奶食品有限公司、浙江京元科技有限公司,签署了校企合作项目,开展进一步的深度合作。除了校企合作、推动产学融合之外,本次活动还举行“揭榜挂帅全球引才”项目挂帅签约。在之后的智能制造产业发展论坛上,国家杰出青年科学基金获得者、浙江工业大学信息工程学院院长俞立,上海应用技术大学科技处处长、有突出贡献中青年科学家韩生,浙师大工学院院长鄂世举,金职院机电工程学院院长戴欣平等专家同台交流,共同为金义新区“智造”的前景出谋划策。值班主编:杜羽丰
南大青年学者前沿论坛。 通讯员 佘治骏摄“高层次人才可享受35万至150万元的年薪,最高可达300万元的科研启动经费。”近日,在南京邮电大学举行的第四届海内外青年学者云论坛上,该校校长亲自发出这样的邀请。记者了解到,虽然今年全球新冠疫情形势复杂,很多学者不能回国,但却阻挡不了南京高校对人才的渴求,为揽才举办的青年学者论坛纷纷转战线上,而鉴于国际竞争形势变化以及国外疫情情况,海外人才回流趋势非常明显。转战线上,高校海淘人才“不打烊”南邮11月27日举行的论坛采取线上线下相结合的方式,邀请的参会对象均是QS世界排名前200名大学的海内外优秀博士、博士后,且年龄不超过40周岁。记者看到,当天的论坛吸引了350余名优秀海内外青年学者,除了主论坛上,校长、人才办介绍学校的相关情况外,各教学科研单位还安排了20场分论坛,与青年学者们充分沟通。而就在此论坛举行的前不久,南京大学、河海大学在同一天举行了类似的“云论坛”。河海的论坛吸引了来自美国加州大学洛杉矶分校、瑞士苏黎世联邦理工学院、加拿大不列颠哥伦比亚大学等18个国家和地区的110余位青年学者齐聚云端,南大的论坛更是吸引了来自全球的500余名青年。“青年人才是一所高校发展的源头活水、希望寄托与珍贵财富。”中国科学院院士、南京大学校长吕建向全球才俊发出了邀请。据介绍,虽然今年全球新冠疫情形势复杂,很多海外才俊不能回国,但各高校的引才步伐都没有停止。“我们线下的海外青年学者‘紫金高层论坛’本来是每年的4月中旬举行,今年改成6月中旬的线上论坛后,受到了海内外学者的热烈响应。”南理工人事处副处长、人才办主任徐宁说,论坛公告发出后,从参会的人数上看,大大高于往年。“身边不少朋友都计划回国发展,特别是疫情以来,这些身处异国他乡的学子更是切身地体会到祖国的强大与美好。”从荷兰留学归国、加盟河海大学的巩佳琨说。“从最近几年招聘过程中和海外人才的接触来看,受国际竞争形势的变化以及今年国外疫情的影响,海外人才回流趋势非常明显。”南京信息工程大学人事处副处长施威说,该校高度重视师资建设,持续加大人才引育力度,今年于9月底举行了海内外学者论坛,一边邀请才俊们与校长在网上面对面,一边还邀请有条件的来校实地考察和交流,通过新政发布、校企对接、学科推介、院系交流、人才洽谈等多种形式,多维度、全方位地展示学校,为人才认识学校、了解学校、走进学校提供平台。诚意满满,引才政策不断升级几所高校负责引才的相关负责人表示,从数字上,今年参加论坛的人数确实比往年要多,但是国内参与“抢人”的高校也在不断增加,因此,人才竞争相当激烈。为了在“抢人大战”中招到满意的人才,他们都在不断优化人才政策。刚刚从国外回来的李炳祥博士致力于液晶软物质物理与光学的研究,他在液晶超快光电调控、三维液晶孤子等的研究处于全球领先。在南邮的论坛上,李炳祥顺利签约,入职后他将着力组建软物质交叉学科研究团队。“南邮的‘1311人才计划’,对于在职教师来说特别有吸引力。” 李炳祥所说的“1311人才计划”是南邮面向在职在岗教师设立的人才培养专项计划,旨在加强人才队伍建设,这对于刚走上工作岗位的青年学者来说,他们在学校里不仅能“发光发热”,还能吸收“太阳能”,给自己“充电”。“南邮今年调整了引才政策。”南邮人事处副处长骆公志介绍,在待遇方面,相比往年,南邮今年加大了投入资金,整体上调了年薪,第一层次人才能拿到150万元年薪、最高住房补贴能达到1000万元,第二到第四层次人才能拿到35万到120万元年薪,南京邮电大学还尽自己所能解决引进人才的配偶工作、子女入托入学问题。在引才方式上,南邮一改从前松散的“点对点沟通”的方式,转变为利用平台、团队、一流学科来吸引人才,通过提高自身的教学科研水平、社会服务能力,强化自身竞争力。南理工的政策也随着引才环境的变化不断升级。该校推出了“青年拔尖人才选聘计划”,旨在集中优势办学资源,助力优秀青年学者快速脱颖而出,通过海外招聘、紫金论坛、校内遴选等引才选才模式,面向海内外选拔35周岁以下业绩突出、潜力较大的青年教师,直聘教授职务,在薪酬待遇、平台建设、团队建设等方面重点支持,并建立由学科带头人负责的“一对一”培养方案,帮助其快速成长为学术骨干。记者看到,不管是薪酬、科研启动经费,该计划今年的扶持力度均比去年有所上浮。徐宁说,“青年拔尖人才选聘计划”已成为该校吸引海外优秀青年学者的品牌项目,在“紫金论坛”、海外招聘会及招聘平台推广时关注度极高,一直保持较高的吸引力。名城加持,人才签约提速今年刚从欧洲一所名校博士毕业的谢高瞻读的是材料科学,在参加完南邮的论坛后已经与南邮材料科学与工程学院签约,加入陈润峰教授和陶冶教授课题组,开展有机光功能材料与器件研究工作。“从投简历到正式签约,一个半月的时间就搞定了,这个效率非常高!”谢高瞻这样感叹。他说,这么快签约南邮,除了和南邮的人才引进政策和人才待遇属于江苏省内“第一梯队”、学校有着规范高效的引进制度和流程有关外,还和南邮所在的这座城市不无关系。他说,“六朝古都,十代都会”、几十所高校和科研院所,南京不仅有着深厚的文化底蕴和科教资源,还地处长三角,产业集聚、经济发达,这对他后续不管是研究还是科研成果的转化都非常有利。刚刚签约南京信息工程大学的杨扬博士毕业于香港大学,之后一直在那边从事博士后研究。“我的研究方向是软体和仿生机器人,读博期间我就一直在思考,觉得做研究不应该只是发表论文,还可以将科研成果应用于实际,比如可以应用于服务机器人、可穿戴医疗辅助设备等。”他说,经过两年对国内众多高校的比较后,他把自己的工作地点锁定在了南京。“南京有那么多高校,科研氛围非常浓厚,另外,智能制造是南京重点打造的产业之一,南京制造业转型升级也对机器人专业的人才产生需求,便于开展各项产学研合作。”他说,“我觉得,将自己的研究成果转化为深入到每个人日常生活中的机器人产品,那才是最有意义的。”施威说,因为地处南京江北新区,他们还利用这一区域优势对引才政策进行了创新。在探索高校与企业联合培养人才和联合科技攻关的新机制的同时,该校率先提出“人才双聘”制度。“依托‘智荟江北’人才工程,我们实施了‘创新在高校、创业在园区’的‘人才双落户’政策。”施威介绍,对于引进的人才,学校给予教职岗位、安家费、团队组建、招生指标及其他资源支持;并且支持其落地到研创企业,充分释放其工程化和产业化价值,突破关键技术、发展高新技术产业。“这对海外人才的吸引力相当大。仅本年度,学校已签约160多名博士和博士后,其中毕业于世界前200强高校的超过50%。”南报融媒体记者 谈洁通讯员 李海博实习生 赵静 余心言
今年两会,全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提出建议要加快人工智能应用型人才体系建设。近日,教育部针对“关于加快人工智能应用型人才体系建设的建议”的问题进行了答复!教育部官网回复截图一、关于“建议”人工智能连续第三年被写入《政府工作报告》中,从前两年的“加快研发和转化”、“加强研发应用”,到今年明确提出“深化研发应用”,人工智能已进入规模化应用的增长期,全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰表示,在今年两会上,他提出建议要加快人工智能应用型人才体系建设:1、教育部联合人工智能龙头企业,启动人工智能人才培养课题研究,研析人才缺口和培养方案。具体可围绕人工智能核心技术研究、产业应用开发、应用成果落地等环节,分析研究人工智能的人才缺口和培养方案,探讨利用人工智能的产业服务人才和产业技术工人的培育,推动人工智能人才生态培养体系的建设。2、教育部联合人工智能龙头企业,和相关高校共同构建以市场需求为导向的人才培养体系。一方面,建设人工智能实验资源,包括人工智能实验超脑、软件平台与实验资源、智能硬件、人工智能产品、实验空间建设等,解决资源短缺的问题,让师生可第一时间掌握、接触最新的行业资源;另一方面健全培养过程,将人工智能行业核心技术最新发展、行业应用最新需求引入培养过程,完善教学实践内容和实验体系,具体可构建双线学习场景,即线上平台教学、线下应用实践。整体上,在“学”方面满足人工智能应用型工程师的培养需求,在“产”方面满足轻量级人工智能的产品研发需求,在“研”方面满足师生在人工智能领域的科研需求,通过产教融合的方式培养人工智能应用型工程师。3、教育部建立产学研用的培养新模式,完善“AI+X”复合型人才培养体系。一方面,强化技能培训和开发,破解人工智能时代推广应用的节点性难题,结合实用场景培育行业技能人才和技术工人,引导有技术能力、人工智能素养和行业专业知识的人才进行应用开发和创新;另一方面,联合产业链企业,与高校及产业园区,结合人工智能+行业实际,打造项目应用与产、学研对接,打造面向市场化的课程设计和“双师”模式,实现专业课程的有效开发、技术及专家经验的及时分享、实践开发与企业项目的无缝对接。二、关于“答复”近年来,教育部等部门积极采取措施,加强人工智能相关专业人才培养和应用推广,打通人才短缺壁垒。已开展的相关工作1、加大人工智能领域人才培养力度。通过开设本科以及职业教育的相关专业来进行AI人才的培养。2019年,在35所高校布设了首批人工智能专业点。此外,还有13个与人工智能相关的本科专业共布点1082个,相比2018年增加86%,形成了一批“人工智能+X”复合特色专业。高职教育方面,从2015年开始共开设了将近10个AI相关专业。2018年,全国共有971所学校开设有2277个相关专业点,共招生18.47万人。2、加强人工智能学科建设。针对人工智能学科的问题解决,布局优化以及支持,研究AI人才的培养方向以及评估机制等。为精准扩大人工智能领域高层次人才培养规模,2019年教育部确定人工智能为新增重点支持领域,纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”,共安排29所高校博士生专项招生计划增量180人,并要求高校按不低于1:1配套支持积极实施包括人工智能在内的国家急需学科高层次人才培养专项计划,为国家关键核心技术领域贮备战略人才。3、加快推进人工智能领域新工科建设。围绕人工智能人才培养体系建设、课程体系构建、教学资源建设、师资培训、实践能力提升等开展工作。4、深化人工智能领域产学合作协同育人。以产业(各大互联网企业)和技术发展的最新需求推动高校人才培养改革。5、推进人工智能融合应用与培训。主动发现及扶持培育AI应用带头企业,促进人工智能的应用和技能型人才培养。6、加快人工智能领域在线开放课程建设。建设人工智能在线开放课程、视频公开课和资源共享课,课程可供学生和社会大众在线学习,推动人工智能相关课程建设和知识普及。7、积极开展人工智能领域创新创业赛事。会同多个部委联合举办中国“互联网+”大学生创新创业大赛,鼓励高等学校在校生或毕业5年以内的毕业生参赛,培育基于互联网新时代的新产品、新服务、新业态、新模式。下一步的工作考虑1、教育部将继续加大对人工智能应用型人才的培养力度。支持有条件的院校开设人工智能相关专业;完善职业教育国家教学标准体系;精准扩大人工智能相关学科专业研究生及以上高层次人才培养规模。2、工信和信息化部将进一步做好包括人工智能在内的重点领域人才培养工作,为人工智能领域发展提供人才支撑。加快人工智能和实体经济深度融合;建设综合性人工智能相关行业赛事平台;积极组织实施人工智能培训项目;加快产业工人网上学习平台建设力度。3、全国工商联负责落实人工智能国家战略重点工作。加强调查研究;支持民营企业加强人工智能人才队伍建设;推动民营企业参与高校人工智能平台建设。三、为什么国家不遗余力地进行AI人才培养?从发展质量来看,中国的人工智能发展还远未达到十分乐观的地步。中国的优势领域主要体现应用方面,而在人工智能核心技术领域,如硬件和算法上,力量依然十分薄弱,这使得中国人工智能发展的基础不够牢固。中国的人工智能技术发展缺乏顶尖人才,与发达国家特别是美国的差距还十分明显。从参与主体来看,中国人工智能企业的知识生产能力亟待提升。科研机构和大学是目前中国人工智能知识生产的主要力量。相比国外领先企业,中国企业作为一个群体的技术表现还比较逊色,在人工智能专利申请上落后于国内高校和科研院所。即使是被公认为人工智能巨头的百度、阿里巴巴、腾讯(BAT)等企业,在人才、论文和专利方面也还没有突出的表现,而它们的美国对手IBM、微软、谷歌等企业在每项指标的全球企业排名中均名列前茅。从人才现状来看,我国人工智能人才的缺口仍然较大。据工信部教育与考试中心副主任周明在2016年透露的数据,中国人工智能人才缺口超500万人,而领英2017年发布的《全球AI领域人才报告》显示,截止2017年一季度,美国人工智能领域专业人才数量超过85万人,而中国这个和数字刚刚超过5万。这其中,最大的缺口在于“金字塔”底座面向产业行业的工程应用型人才。AI人才的培养不仅仅国家保持国际领先地位的关键,更是促进中国经济发展,实现整体降本增效的关键。落后就要挨打,这是祖先给我们的教训。AI作为未来科技的主要方向,大力发展人工智能,人才培养是重中之重!四、你可以通过哪些途径入门AI?根据教育部的答复内容,小编给各位想入门人工智能的同学总结了以下几个途径!1、选读AI相关专业这种方法适合高中毕业或者大学在读学生,通过高考选择有AI相关专业的高校,或者在校选修相关专业。目前已经有35家高校获批人工智能本科专业,高职就更多了。对零基础而言,这是一条不错的途径,因为学校有非常科学、完善的课程体系,能帮助学生从0开始学习,不断地深入学习AI知识。但学习时间较长,需要3~4年,甚至更长时间(读研/博),可能等你学完了,发现人工智能人才缺口已不再巨大。2、自学自学需要学习者拥有非常强的自学能力,同时是计算机科学或者数学等工科专业的学生,需要具备一定的逻辑思维能力,熟悉某种程序语言。那么你就可以很快入门人工智能了。但是,自学人工智能的难度比较高,没有一个体系的学习内容,而且缺乏项目实战训练,只能自己在网上找学习资料,学习效果难以保障。可能等你学完了,发现还是不能熟练地运用在开发和项目中。3、参加培训参加机构的培训是大多数在职IT人员,刚毕业想获得更大提升或者想转型AI工程师的人的选择。因为高校的人工智能专业开设时间很晚,很多人没来得及学习相关知识就已经毕业了,所以他们需要这种途径来让自己快速入门人工智能。但是在选择培训机构时,也要注意不要掉进坑里:很多培训机构都会利用各种借口坑人,等你真正学的时候发现都是教基础的Python,真正涉及人工智能的内容非常少。更有甚者,讲师都不是专业的,随便找来的讲师糊弄你!所以,大家在选择培训机构时,一定要擦亮眼睛!如果你想快速入门人工智能,你可以选择维识教育科技联合一维弦打造的人工智能及机器人应用技术认证工程师课程。人工智能及机器人应用技术认证工程师课程体系由清华大学,中科院,上海交通大学,北理工等多所顶尖高校著名教授指导编写,再由顶级人工智能企业实战讲师亲授。人工智能及机器人应用技术认证工程师课程内容以“项目式教学法”进行编排设计,所有课程将围绕真实项目展开,包括知识准备、方案设计、项目实施、项目评价等各个环节都由学员自主完成,强调培训的实战性和真实性,充分提升学员的实践教学能力。武汉维识教育科技有限公司创立于“武汉·中国光谷”,公司以工业机器人、智能机器人为主要载体,专注于智能工程技术领域的多维教育,已建立完善详尽的人工智能、机器人工程及智能制造工程专业整体解决方案,旨在推动人工智能及机器人工程领域的知识科普和专业教育。