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97国际游戏app-百万缺口、千万年薪具身智能困在“人才荒”

发布时间:2026-05-29 04:34:56 人气:

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97国际游戏app-百万缺口、千万年薪具身智能困在“人才荒”

  日前,在智元西南具身智能产业基地落成仪式上,领益智造成都具身智能制造基地为智元机器人定制的200台通用人形机器人整机正式下线交付。

  在此之前,智元已经于3月底成功实现第10000台通用具身机器人下线。据智元创始人、董事长兼CEO邓泰华透露,今年该公司目标冲刺数万台量产。

  差不多同一时间,众擎机器人智能制造深圳红花岭基地正式启用,首批T800人形机器人也顺利下线。据悉,该产线分钟下线一台人形机器人。

  另外,宇树、优必选、乐聚机器人等,都在积极推进具身智能机器人在各类场景广泛落地,同时加速扩产。

  然而,具身智能量产在加速,人才供给却没有同步提速。产业对复合型人才的高门槛要求,叠加培养体系的滞后,正在让“找人”比“造机器人”更难。

  近日,脉脉高聘人才智库发布《脉脉2026春招职场洞察报告》,数据显示,2026年1月至4月,具身智能领域招聘指数高达579,较2025年同期的36暴增15倍,行业平均月薪攀升至6.2万元,同比上涨5%。

  无独有偶,猎聘大数据研究院不久前发布的《2026机器人领域人才供需趋势洞察报告》,也传达了类似的信号:近一年,机器人领域新发职位同比增长75.26%,招聘平均年薪达32.80万元。

  其中,人形机器人作为前沿爆发赛道,新发职位同比增幅更是高达215.8%,平均年薪站上40.61万元。

  这两份报告,指向了同一个结论:能落地适配产业需求的具身人才,已成为全行业争抢的紧俏“硬通货”。

  4月初,优必选发布一则震动业界的招聘启事:面向全球公开招募具身智能首席科学家,年薪1500万元起步,最高可达1.24亿元。据悉,这一数字直接对标OpenAI、Meta等全球科技巨头的顶级科学家薪酬水平。

  差不多同一时间,魔法原子也曝出被追觅科技创始人俞浩喊线亿年薪招募首席科学家。

  暂且不论这些天价薪酬最终能否兑现,至少一个信号已经足够清晰:在具身智能领域,顶尖人才已经成为比算力、供应链更稀缺的战略资源。

  一边是持续高企的招聘需求,一边是不断走高的行业薪酬,具身人才短缺困境已毋庸置疑。据相关调研数据显示,当前各行业和单位具身智能人才缺口大约为100万。

  据猎聘报告显示,近一年机器人领域新发职位中,算法工程师、嵌入式软件开发、硬件工程师依次占据前三,同比增幅分别高达70.70%、52.53%和70.08%,共同构成了机器人领域最稳定的增长底座——无论行业热点如何切换,底层算法、控制系统与软硬件协同能力始终是驱动行业发展的核心引擎。

  智联招聘的统计数据,亦传达了类似的趋势:2025年以来,具身智能机器人产业发布的职位数TOP20中,排名前三的分别是机器人算法、算法工程师和工业机器人工程师,占比分别为6.3%、4.9%和2.9%,同期职位数年增速依次为150%、147%和341%。

  算法岗的占比和增速双高,说明行业仍处于由技术导的发展阶段。而由于供需的严重失衡,正将算法人才推向“卖方市场”。

  在脉脉、猎聘等平台上,据悉具身智能算法工程师同时收到多个猎头邀请已是常态,薪资涨幅普遍在50%以上。特别是擅长算法、有真机调试经验、做过含金量高的项目,这样的候选人年薪大概率在百万元量级。

  据智联招聘统计数据显示,过去一年,具身机器人数据标注/AI训练师岗位发布的职位数增幅高达2250%,数据采集岗位增幅达769%,增速远超其他岗位。

  但这并不令人意外。伴随着具身智能快速从技术验证迈向规模化落地,高质量数据集正在成为算法、硬件之外的第三大战略高地。

  一方面,在量产交付阶段,机器人面对的是千变万化的真实场景——不同工厂的产线布局、不同型号的零部件、不同的光照条件和操作规范……要让机器人从容应对,必须用海量、多样化的真实场景数据来训练模型,持续提升泛化能力。

  另一方面,不同于大语言模型,具身智能需要的是机器人在真实物理世界中与环境互动产生的多模态数据,这些数据必须通过真实操作来采集,无法从互联网上直接获取。

  这意味着,具身数据的采集并非简单的“搬砖”工作,而是需要充分理解机器人特性、任务逻辑,还要边采边筛、边标边控质量。

  然而,具身智能繁荣发展态势下,人才的长成却只能以“届”来衡量,这是当前人才市场最根本的矛盾。

  拆开来看,这背后其实是三股力量在同时作用——需求增长过快、门槛持续抬高,而供给却迟迟难以跟上。三重因素叠加,造就了今天具身智能赛道百万年薪抢人,却依然无解的僵局。

  当前,具身智能产业正从实验室探索快速迈向产业化落地,并不断向更高量产规模冲刺。在此过程中,行业人才需求呈现出规模扩张、结构升级与能力重构同步推进的特征。

  一方面,企业从研发到商业化量产的规模扩张过程,本身就需要大量人才支撑;另一方面,具身智能赛道持续火热,仍在不断吸引新玩家涌入,进一步推高了人才需求的整体水位。

  例如自变量机器人,目前正积极推进其具身机器人进入工业制造、物流、养老、家庭服务等多个高价值领域,这使得该公司对人才的需求显著提升。

  据脉脉统计数据,2026年1-4月,在新发岗位量涨幅最高的TOP20企业中,自变量机器人位列第一,新发岗位量同比增长831.88%。此外,智元创新的涨幅也高达209.02%。

  由于具身智能位于人工智能、机器人学、控制工程、机械工程、材料科学等多学科交叉地带,这意味着,一个合格的具身智能工程师,既需要纵向打通,又要横向铺开——既懂AI算法和计算机,又熟悉硬件、机械结构和运动控制等。

  叠加应用层,具身机器人正在突破单一产业属性,向各行各业广泛渗透,进一步推高了市场对复合型人才的需求。

  据猎聘报告显示,目前机器人相关岗位广泛分布于互联网、电气机械、专业技术服务、新能源等多个领域,且整体保持较快增长。这种跨行业的普遍扩张,意味着机器人正在向类似“通用技术能力”的方向演进,成为推动各行业智能化升级的重要底座。

  在具身智能产业爆发前,机器人领域偏向传统自动化,AI领域偏重软件算法,二者之间长期缺少交集。这造成的直接后果是:同时具备“算法+硬件”真机实操经验的人才储备极为有限,大多数从业者要么偏软、要么偏硬,中间地带几乎一片空白。

  作为人才培养的主阵地,当前很多高校的学科设置仍相对割裂。人工智能、机器人、自动化等专业各自独立,学生要完成一个具身智能课题,往往需要跨越多个学院协调资源。

  不仅如此,在教学方式上,高校大量课程较为依赖仿真环境,学生缺少在真实硬件上调试的经验。而具身智能,恰恰要求机器人在复杂、非结构化的物理世界中可靠工作,仿真与实操之间存在一道明显的断层。

  更棘手的是时间差,高校培养一批具身智能领域的人才,至少需要四年才能进入市场,但产业需求却在加速增长。

  据相关预测数据显示,我国具身智能产业的市场规模预计在2030年达到4000亿元,并有望在2035年突破万亿元,带动相关就业岗位超100万个。

  这意味着,具身人才供需之间的这道鸿沟,将不是一个短期波动,而是一个贯穿整个产业上行周期的结构性瓶颈。

  近日,教育部发布《普通高等学校本科专业目录(2026年)》,新增38种本科专业,“具身智能”赫然在列,全国9所高校获批开设该专业,并于2026年高考正式启动招生。

  其中,北京理工大学招生120人,东北大学60人,北京航空航天大学、北京邮电大学、上海交通大学、浙江大学、西安交通大学各30人。另外,哈尔滨工业大学和南京航空航天大学也将招收部分生源。

  且不说一个专业,从招生到本科毕业进入产业,就需要四年,考虑到具身智能相关工作岗位对硕博学历的普遍要求,不少人才的实际培养周期可能长达六、七年。

  宇树科技与青岛城市学院合作在青岛成立“宇树科技产业学院”,优必选与深圳职业技术大学、银河通用与湖北开放职业学院分别共建具身智能产业学院,便是产业端对接教育端的典型尝试。

  相比传统学科专业建设按部就班的培养节奏,这种校企共建的模式能够更快把企业最新的技术需求、落地场景转化为教学内容,让学生在校期间就能接触一线项目,缩短从毕业到上岗的适配周期。

  例如:北京大学与智平方成立“北大-智平方具身智能联合实验室”,小雨智造与北京航空航天大学成立“工业具身智能联合实验室”。这类实验室,更侧重前沿技术和实践项目的联合攻关,把产业的技术难题拆解为可落地的研究课题,让学生和科研人员参与解决产业痛点。

  5月16日,“全国先进制造与工业具身智能行业产教融合共同体”在天津成立。该项目由埃夫特智能机器人、天津职业技术师范大学、天津滨海职业学院牵头,已吸纳全国24个省份161家成员单位,涵盖中高职院校、技工院校、本科院校、行业组织及上下游企业。

  宇树科技等企业联合全国220家院校、机构,也发起成立了“全国具身智能创新应用行业产教融合共同体”,试图打破“点对点”合作的局限,进行体系化人才培养。

  在产业链上下游的共同发力下,具身智能产教融合正迈入系统化、实体化运行的新阶段。

  在长周期培养之外,部分企业也在寻找更快的人才补给路径,比如跨行业招聘智驾人才。

  据盖世汽车此前统计,自2023年以来,国内智驾赛道大约有近40位核心高管及技术骨干跨界进入了具身智能领域,涉及20余家初创公司。其中,超过七成公司成立于最近两年。

  具身智能与自动驾驶在底层技术上高度互通,二者均依赖“感知-决策-执行”的技术闭环,技术栈高度复用。另外,汽车与具身智能产品在场景、技术和制造层面,也存在深层次共通。

  因此智驾人才的集体“跨界”,既是人才流动的自然选择,也是产业交叉地带的必然结果。

  对企业而言,当务之急是从零散的招聘模式转向系统化的人才战略,既要着力引进高端人才,也需重视应用型人才的培养。

  而对于整个行业,则需要构建一个覆盖高校专业教育、产教深度融合、企业内部培养及跨行业人才流动的完整生态体系。

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