汽車行業，還缺人？

2026年全國兩會期間，全國人大代表、小米集團創始人雷軍的一份建議再次將汽車行業的目光拉向了“人”。

在這份名為“關于進一步加快培育智能網聯新能源汽車復合型人才”的建議中，雷軍明確指出，當前我國智能網聯新能源汽車復合型人才缺口已達百萬。多方消息顯示，智能網聯汽車領域正上演著“搶人大戰”。

然而硬幣的另一面是，國內汽車市場的“內卷”與“重塑”：整個行業面臨增收不增利的困境，不時會有關廠、裁員或裁撤非核心業務的消息傳出。

這種“一邊裁減傳統冗員，一邊重金難求一才”的結構性矛盾，正揭示出：中國汽車產業已經邁入了由人工智能驅動的深水區，而承載這場變革的“人才基座”尚未完善。

缺的是高質人才

汽車行業真的“缺人”嗎？如果僅從勞動力總量看，答案是否定的。但雷軍所強調的“智能網聯新能源”這一市場，答案則是肯定的，且形勢嚴峻。

傳統汽車產業聚焦于硬件制造，核心競爭力在于機械結構的穩定與性能指標。但在“人工智能+”的浪潮下，汽車的本質正在從交通工具演變為移動智能終端和數字空間節點。

這一轉變直接導致了人才需求的斷層。根據公開數據顯示，2025年前三季度，國內乘用車L2級輔助駕駛滲透率已超五成，L3、L4級自動駕駛也已進入規模化試點。

圖片來源：奇瑞控股集團

當軟件在汽車中的價值占比節節攀升，相關汽車企業需要的不再是只會鉆研內燃機或底盤調校的單一專家，而是能夠理解“軟件定義汽車”邏輯的跨界者。

雷軍所提及的百萬人才缺口，指的是具備“復合交叉”型能力的人才。這種人才不再受限于單一學科，而是具備多維度的競爭力模型：

既要懂AI算法的工程價值，又要能站在產品經理視角，將復雜的技術轉化為可落地的智能座艙解決方案。

并具備跨域協同的能力。要知道智能網聯汽車涉及計算機、人工智能、大數據、通信等多個領域。相關人才需要打破“技術孤島”，在感知、決策、控制等環節與不同團隊進行深度協作。還要有系統思維能力，即能夠從整車智能化架構的高度進行系統性思考，而非僅僅優化一個單一模塊。

當前，這種“懂AI、懂汽車、懂場景”的復合型人才極度稀缺 。由于供需失衡，許多企業在招聘中面臨“高薪難尋良將”的尷尬。

聯合高校培養

面對人才脫節的挑戰，雷軍在建議中給出了一套從學科建設到產教融合的系統性解決方案，這也呼應了目前行業內頭部企業與高校正在進行的探索。

比如，重構知識體系：設立一級學科。雷軍建議的首要舉措是“頂層設計”的變革。他提議設立“智能電動車輛”一級交叉學科，并將其納入國家一級學科目錄 。這意味著該領域將擁有獨立的學術地位和資源配置，能夠從根本上改變目前人才培養散落在機械、電子、計算機等不同院系的現狀，實現知識體系的系統性重構。

還有就是從“專業教育”轉向“跨界培養”。雷軍強調，應推行“雙導師”與“實戰化”培養模式，以產業實際需求為導向。

高校需要推動跨院系聯合教學。例如，汽車工程專業應與計算機科學專業合作，讓學生在學習半導體的同時掌握電子系統核心技術，在學習AI大模型時直接切入自動駕駛場景。

而在自動駕駛等學科中，學生應在校期間就接觸到計算機視覺、機器學習與控制理論的綜合應用，通過項目式學習解決真實的感知與決策問題。

在實踐層面，雷軍建議構建汽車行業協同育人新機制，引導企業主動投入人才培養。事實上，這種模式已有先行者。像吉利、大眾等車企早已通過開設專門學院、與高校共建產教融合基地等方式，試圖縮短應屆生從“知識儲備”到“復合應用”的轉化周期。

在這過程中，企業可通過“導師制+項目實戰+前沿集訓”，讓資深工程師帶教學生，參與真實的測試、研發和市場推廣環節。例如，在大三、大四階段，學生可以進入企業的校外實習基地，針對具體的智能控制或算法優化任務進行實操，真正實現“課堂理論與實際操作結合”。

為了激發企業的積極性，雷軍還提出將企業參與學科建設的情況納入政策扶持和評優參考依據。同時，有關專家也指出，應推動“產教融合型企業”認證，并完善技能人才評價體系，讓那些“懂技術、會管理、能落地”的人才擁有更廣闊的職業上升渠道。

“人工智能+”在汽車業的落地，本質上是一場關于“人”的接力賽。

正如行業人士所言，復合型人才是連接技術與商業、創新與落地的關鍵鑰匙。當前的百萬缺口，既是產業轉型的痛點，也是未來發展的潛力所在。通過建立跨學科融合體系、深化校企合作、加大科技創新培訓，中國正在試圖構建一套更靈活、更高效的人才供給新機制。