任正非：未来需要“高知工人”，机会不全是算法科学家的

2026年1月，上海练秋湖研发中心。

任正非坐在一群二十出头的年轻人面前，聊了整整一场。这些年轻人是来自全球30多个国家和地区的ICPC（国际大学生程序设计竞赛）优胜者——全世界最会编程的一群年轻人。

聊到AI，聊到未来，聊到人才，任正非说了一句让很多人意外的话：

他还说了一句更直白的：华为芯片工厂里的工人，现在都得有高等教育的底子。

一、什么是“高知工人”？

任正非在座谈会上讲了一个细节：

他把这类人称为“高知工人”。放在传统定义里，他们是“工人”。但他们的工作内容是什么？操作精密设备、调试生产参数、分析制造数据——每一项都离不开对技术的理解和运用。

任正非说：

这句话背后，是一个正在发生的巨变：AI不是让人变得不重要，而是对人的要求更高了。

过去，流水线上的工人只需要重复一个动作；今天，芯片工厂的工人需要看懂数据、理解算法、操作智能设备。他们不是AI的替代对象，而是AI的驾驭者。

二、“摸高”与“摸低”：两种人才，同样重要

任正非在座谈会上区分了两类人：

“摸高”的人，是那些探索理论边界的科学家、算法专家。他们研究的是“0到1”的问题，做的是基础研究。任正非承认，这类人很稀缺，也很重要。

“摸低”的人，是那些把技术扎进产业的人。他们可能不是发明算法的人，但他们知道怎么用算法解决实际问题——高炉炼铁怎么优化温度，煤矿开采怎么预测透水，港口装卸怎么自动调度。

任正非说：

这段话的意思是：做基础研究的人，如果有一天做不下去了，转去做应用，依然是好手。但反过来，一个只会“摸低”的人，未必能“摸高”。两种人才的价值不同，但都是社会需要的。

三、谁在用AI解决真实问题？

任正非在座谈会上举的例子，指向的都是同一类人。

第一个例子是高炉旁的工程师。高炉炼铁，温度上千度，炉内情况不可见。过去靠老师傅的经验，现在靠大模型——分层感知炉温，优化燃料配比，把效率提高1%。这1%，是谁实现的？不是AI科学家，而是那个既懂炼铁工艺、又会用AI工具的工程师。

第二个例子是西藏牧区的牧民。一个小小的超声波探头，在牧民的腰上扫一扫，数据通过3000公里光纤传到深圳，发现肝包虫。这背后是5G网络、是AI辅助诊断模型，但真正让这一切发生的，是那个拿起探头的“人”。

任正非说：

但他没说出口的是：再先进的网络，再强大的AI，如果没有人把它带到西藏牧区，没有人愿意学怎么用那个探头，一切都等于零。

这些人，就是“既懂行、又会用AI”的“新人类”。

四、AI时代，谁会更值钱？

任正非的判断是：机会不全是算法科学家的。

今天的AI行业，所有人都在追逐算法天才、争夺顶尖科学家。但任正非认为，真正的价值创造，不止在技术发明这一端，更在产业应用那一端。

他在座谈会上说：

2%是技术发明，98%是产业应用。那98%的贡献，需要谁来完成？不是算法科学家，是那些“既懂行、又会用AI”的人。

他们可能是：

• 懂炼铁工艺的工程师，能用大模型把效率提高1%

• 懂农业生产的新农人，能用无人机和AI提升产量

• 懂医疗诊断的医生，能用病理大模型提高诊断准确率

• 懂芯片制造的工人，能操作精密设备、调试生产参数

他们不是AI的发明者，但他们是AI价值的实现者。

五、留给管理者的三个思考

思考一：你的人才培养方向，是只盯着“摸高”的人，还是也重视“摸低”的人？

很多企业的人才战略，只关注那些“顶尖科学家”“算法大牛”。但任正非的提醒是：真正让AI创造价值的，往往是那些既懂行业、又会用AI的复合型人才。你的企业，有培养这类人才的机制吗？

思考二：你的组织，有没有给“高知工人”留出位置？

华为的芯片工厂，招的是本科生，经过三年培养做精密制造。这意味着，一线工人的能力标准已经被重新定义。你的企业，对一线岗位的能力要求，还停留在“体力劳动”的认知上吗？

思考三：你身边有没有“既懂行、又会用AI”的人？他们被重视了吗？

翻翻你的员工名单。那些最懂业务的人，有没有被赋予学习AI的机会？那些会用AI的人，有没有被放到最能发挥价值的业务岗位上？如果这两类人没有交集，你的AI战略可能还停留在“技术炫技”阶段。

任正非在座谈会最后说了一段话，值得所有管理者反复读：