中美競爭白熱化，工程師紅利之后，軟肋正暴露出來

文/雲半間

早在20年前，李錄和巴菲特就看到了中國繼市場化之后的又一個巨大紅利，工程師紅利。

2003年，李錄投資比亞迪，並且把王傳福和比亞迪推薦給了查理芒格和巴菲特，當時投資有三大理由，市場、政策和估值，核心的理由是公司的工程師文化。

王傳福本人是「極其優秀的工程師」，並且難得的集工程師、管理者兩重能力於一身，展現出極強的資源整合能力和抗風險能力，公司的核心競爭力是工程師文化，從電池製造跨界到汽車行業時，憑藉「不斷學習的機器」特質，始終保持極致的性價比。

巴菲特參觀后説，「他們的工程師在食堂邊吃飯邊改圖紙」，車加速時，他的假牙差點飛出去。

芒格承認這項投資反邏輯，「我們投資時，比亞迪電池技術落后日本十年」，但是，中國工程師用1/10成本實現80%性能的替代路徑，王傳福團隊用磷酸鐵鋰電池，繞過日企專利牆。

工程師紅利下的新突破在持續。

今年4月在第50屆日內瓦發明獎上，‌珠海格力電器自主研發的「高速雙五軸龍門加工中心」獲得金獎，打開了精密機牀的一個缺口。

衆所周知，中國產品只要打開一道缺口，就可以打通無數道缺口。

在9月18日當天舉辦的華為全聯接大會2025上，華為輪值董事長徐直軍強調：「我們單顆芯片與國際領先水平仍有差距，但通過長期投入連接技術，我們打造的超節點，可以做到世界最強。」

熟悉的配方，不追求單項第一，而是通過系統集成與生態協同，實現彎道超車。

過去的四十年，大概是中國有我以來工程項目最多的四十年。

出生在雲南的王旦現在定居於舊金山，專注研究中美兩國技術發展動態。今年8月，他出版了《Breakneck: China’s Quest to Engineer the Future》（《極速前進：中國塑造未來的探索》）一書，釐清當下中國正在發生的真實變化，入圍了英國《金融時報》年度商業圖書長名單。

書中舉出的例子，對美國人很扎心，比如加州的爛尾高鐵，還有火車時刻表。

王旦説，自己偶然找到過一份1914年的紐黑文大都會北方鐵路時刻表。令人難以置信的是，當時紐黑文的火車速度居然比2025年的還要快一點，去除掉停靠站點增加的因素外，仍然太慢了。

他認為。中美這兩個追求速度的國家有相似之處，追求速度，工具理性盛行，甚至有點粗俗。

不同之處在於：中國是一個以「工程思維」治理的國家，擅長統籌建設；而美國已演變為一個「律師主導型社會」，凡事傾向於設置阻礙。

一個用「大錘」解決問題，一個用「法槌」解決問題。

中國高端製造業大獲成功，逐漸擺脫低端勞動力的數量和效率束縛，建立在工程師紅利的基礎上。

中國工程師紅利，這個數據是美國的10倍

中國培養的工程師人數前所未有，學習工程的年輕人數量快速增長。

美國的中國觀察家喬納森·P·塞內（Jonathon P. Sine）對《Breakneck》一書進行了長篇評論，列有中美工程學和律師人數的圖表。

對比來看，中國工程類人才總量是毫無爭議的全球第一。

搜索8月21日DS RI數據、綜合教育部等數據，中國年新增工程師約64.4萬，美國22.1萬，印度21.5萬。

理工科本科畢業生，中國約是美國10倍（470萬vs 50萬），博士約是美國的2.6倍。

美國超過一半的工程學碩博畢業生來自中、印兩國。理工科博士年畢業約3.9萬，其中36%為國際學生，中國留學生為主力；美國本土工程類本科畢業生每年約50萬，去除國際生后，實際不足14萬。

如果沒有來自中印的理工人才，美國無法推進高端製造，製造業不可能迴流。

中國的工程師紅利還體現在成本上，兩國薪酬差距巨大。

根據智能熱搜，美國頂尖工程崗起薪可達15萬美元以上，中國同類崗位均值不足其八分之一。

今年3月25日，Tech News轉引Levels.fyi 的數據，分析超過2萬個軟件工程師的薪酬資料。

這些工程師被歸類為一、二、三的三重層級，即本地中小公司、大型公司、全球頂尖創新公司和對衝基金等機構，工程師層級從初級到高級到頂尖。

以軟件工程師為例，薪酬相差極大，美英大幅領先，第一結構的初級工程師，美國中位數薪酬為10.5萬美元，英國略低，印度為6.3萬美元。

根據職友集，中國初級工程師月薪是多在6千到1萬5千元人民幣之間，今年上半年新發崗位的薪酬開始直線上升。

中國大規模的工程師紅利由此而來，數量龐大，成本低廉，並且，吃苦耐勞。

在新能源車、電池、稀土、CXO、創新葯等各個領域，中國產業和製造業崛起的基礎之一，是幾乎無窮無盡的工程師和研發人員紅利。

如果説，中國80年代后經濟發展靠的是市場化，那麼，在目前第二階段接續能量的是巨大的工程師紅利。

高科技人才競爭已經白熱化，有個數據可見一斑。

2024年11月19日，倫敦，全球數據分析公司科睿唯安（Clarivate）發佈了2024年度「全球高被引科學家」名單，遴選全球高校、研究機構和商業組織中對所在研究領域具有重大和廣泛影響的頂尖科學人才。

全球59個國家和地區 1200 多家機構的 6636 名科學家入選，評選依據是基於 Web of Science 核心合集，遴選從2013年至2023年這11年間發表的被引論文。

美國共有2507人次入選，仍是「全球高被引科學家」名單入選人次最多的國家，佔總人次的 36.4%，但是入選人次佔比自2018年（佔比 43.3%）以來持續下降。

中國內地入選人次數再次大幅增加，共 1405 人次入選，佔比20.4%，是2018年的逾兩倍。

雖然科學家來自 59 個國家和地區，但85.4% 的入選者來自於 10 個國家和地區，74.4% 的入選者集中於排名最高的5個國家和地區。

可見，人才越來越集中，甚至集中於中美兩國。美國些微領先，中國奮起直追，在差距較大的領域，中國另闢蹊徑。

中國科研的未來，建立在S（科學Science）T（技術Technology）E（工程Engineering）M（數學Mathematics）的基礎上。

看來，美國在1986年提出的STEM國策，中國執行到位了。

中國工程師紅利的軟肋，在哪里？

中國工程師結構化短缺，有些行業過剩，有些行業嚴重不足。

中國工程師集中在基建、製造等領域，美國AI、芯片等領域崗位密度更高，

在這些領域，中國的人才數量沒有趕上美國。中美兩國合計佔全球AI研究人員的57.7%，是真正的雙強並峙，美國相關人才佔據全球首位。

7月3日，北京日報引用《全球人工智能科研態勢報告（2015-2024）》，中國AI研究人員經歷了驚人的數量擴張，從2015年不足萬人到2024年的5.2萬人，年複合增長率28.7%。

美國以6.3萬余人的人才數量居全球領先地位，其中，斯坦福大學2385人、麻省理工學院2191人，與谷歌2569人、微軟2461人形成高校與企業雙引擎。

今年4月21日，瞭望新聞周刊轉引麥肯錫諮詢公司的報告，到2030年，中國對人工智能專業人才的需求預計將達到600萬，人才缺口可能高達400萬。

根據脈脈高聘人才智庫發佈的《2024年度人才遷徙報告》，AI相關崗位人才供需比不足1.0，搜索算法人才供需比為0.39，雲計算、深度學習等技術崗位低至0.27，相當於5、6個崗位，等着1個人才。

汽車行業同樣短缺，根據工信部此前預測，2025年，新能源汽車領域專業人才缺口將高達103萬，特別是仿真應用工程師的供需比僅為0.58，相當於2個崗位爭奪1個人才。

除了結構性短缺之外，還有一個大問題，人才培養機制老化，與社會嚴重脱節，十年博士生數量翻倍至60萬+在讀，但企業亟需的實戰型技術人才極端匱乏。

一些缺乏實戰經驗的老師，帶着學生紙上談兵，寫出一堆無用的論文，絕大多數論文在評上職稱后束之高閣塵封積垢。

《2023中國人工智能人才學習白皮書》調查顯示，近50%的受訪學生表示高校教育缺乏專業實戰能力；85%的受訪教師認為，高校AI教育缺乏落地實戰機會。

幸好，中國正在轉變紙上談兵評職稱的理論導向。

去年12月26日，中國教育報發表《如何答好高校科技成果轉化「關鍵題」》的文章，提及目前科學院和高校的評級系統已經調整，知識產權、著作權、發明專利，創新創業轉化，成為評職稱的重要依據。

聽一個業內專家説，有兩項重要國家發明專利，有了評院士的資格。

2023年初，人社部印發《關於進一步做好職稱評審工作的通知》，對於取得重大突出貢獻的人才，採取「一事一議」「一人一策」的方式，直接申報高級職稱。

最后一個問題，應試教育培養出的人才，突破性創新不夠；企業界的人才儲備不足，意味着研究效率，可能不如美國。

中國AI研究人才主要集中在科學院和高校，中科院3453人、清華大學2667人、北京大學2123人，構成第一梯隊。

第二梯隊是騰訊、阿里巴巴等國際頂尖的高科技企業，研發團隊分別以992人、633人的規模，超越部分高校。

美國人才市場主要集中於頭部企業，谷歌、微軟、Meta三大科技巨頭的總發文量為5896篇，是中國TOP3企業騰訊、阿里、華為的1.8倍，美國企業論文的平均被引頻次為63.3次，較中國企業的55次高出15%。

中國人才逐步向企業聚集，但旋轉門還在，東壁科技數據創始人吳登生説，卡內基梅隆大學與當地企業人才流動率達37%，中國高校與企業間互通率不足15%。

幸好，中國在推進科研的市場化、務實化，西湖大學、福耀科技大學成為兩大象徵，紙上談兵的時代，正在逐漸過去。

人才迎來革命性浪潮，普通高校貶值

因為智能化，教育和科研已經到了根本變革期，這是一場持續了幾十年的革命性浪潮。

上世紀60年代末，比爾蓋茨還在中學時，就已經成為編程專家，最終從哈佛退學。

彼得蒂爾從年輕人中選取天才，鼓勵他們離開死板的大學教育體制，在創業中終身學習，

馬斯克大用年輕人，根據科技新報9月17日報道，馬斯克的XAI將一名2023年高中畢業的大學生Diego Pasini 任命為負責訓練AI 系統 Grok 的資料標註團隊負責人。

這位年輕人曾在賓大沃頓商學院學習電腦科學和經濟學，贏得一場XAI黑客馬拉松大賽。在公司僅工作了八個月，就接下重任。

從9月12日晚開始，Diego Pasini帶領團隊進行大規模裁員，將團隊人數從1,500人減少到大約1,000人，仍在動盪中。

這是年輕天才加上AI作用的結果。

在AI時代，重要的是通過智能學習選拔終身學習型人才，而不是像以前一樣選拔普通大學生，普通大學含金量在下降。

9月17日，衞夕指北引用兩個哈佛大學博士生的文章，以龐大、嚴格的數據，展示了AI對就業的殘酷衝擊。

結論是明確的，從2022年AI大規模應用開始，高級崗位的就業人數昂首向上，初級崗位的增長開始停滯，到了2023年中，掉頭向下， 兩條線從此分道揚鑣。

AI對年輕人的初級崗位衝擊最大，批發零售行業、金融、信息行業是重災區。

對高校影響巨大，頂尖和底部高校就業不受影響，中不溜的高校畢業生性價比不高，衝擊極大。

要麼頂尖，要麼學一門技術，要麼能夠了解人性，普通畢業生、還不能終身學習的，淘汰比例極高。

在人類漫長的歷史上，科技競爭從未如今日之激烈，大轉型遠未結束，鹿死誰手，難以預料。

所有的人，都要為未來做好準備，對學習和事業的真正熱愛，是對衝智能時代的基本前提。