中场休息刚结束，主持人回到台上，突然宣布：" 告诉大家一个振奋人心的消息——四川大学氨心调度队的张青青，已经现场拿到云图控股的 Offer。"

掌声响起。随后被请上台的云图控股人力中心总经理杨莉，几乎没讲场面话：" 我们今天就是奔着多招 AI 落地人才来的。刚才看完这个项目，担心被其他企业撬走，所以第一时间把 Offer 发出来。"

这个担心并不是多余的。十分钟前的茶歇区，抢人已经开始。有人压低声音说：" 我已经要了。" 旁边的人立刻接话：" 没事，我可以抢。"

这不是商战剧桥段，而是 9 月 20 日，2026 AI 先锋未来人才大赛半决赛成都赛区的一个中场休息。

短短两天，广州、北京、成都、上海四赛区连办，40 支高校学生战队轮番上场。比赛还没结束，小鹏、华图、海信、云图、睿创微纳和飞书等企业，已经现场发出了 8 个实习、校招和终面意向。

企业为什么这么着急？答案不简单是 " 这届学生很厉害 "。当 AI 开始真正进入企业、接手一段段工作流程，企业需要的人，也正在发生变化。

01 企业开始抢的，是一种新人才

过去企业招聘年轻人，有一套相对清晰的筛选标准：看学校、专业、实习经历，再通过笔试和面试判断一个人的能力。

但在这场比赛里，企业看到人的方式变了。

没有笔试，也没有经典面试题。每支队伍只有 7 分钟，把自己真正做出来的东西摆到台前：你发现了什么问题？为什么这个问题值得解决？你怎么让 AI 参与其中？最后到底创造了什么价值？

然后，作品说话。广州赛区，" 秋阳里 Pipeline" 战队把 AI 塞进短剧生产全流程，两部作品登上抖音热播榜第一，全网播放量超过 9.7 亿，制作周期从 15 天压缩到 7 天。

北京，海信团队把 AI 放进售后体系，把大量重复性工单从工程师手里接过来，让人去处理真正需要经验判断的问题 —— 背后是亿级的成本节约空间。成都，四川大学学生盯上合成氨装置的生产调度，做了一个调度数字员工，把过去 2 到 4 个小时才能完成的工作压缩到 12 分钟。

上海，北航博士把低空雷达带进赛场，浙大课题组用 AI 辅助 3D 打印决策。过去更多出现在实验室、论文和课题组里的成果，开始直接面对企业的真实业务问题。

大赛现场的 HR 面对面展台

这也是为什么比赛打着打着，企业评委变成了招聘官。

广州，小鹏汽车现场发出实习 Offer，还约选手，" 明天先去打一辆 Robotaxi。"

北京，华图看中了两位做 " 帮应届生找方向 " 产品的学生，直接为他们打开每年只有个位数名额的总裁终面通道。成都，云图控股没等比赛结束，中场就把 Offer 发了出去。到了上海，睿创微纳听完北航博士团队的低空雷达方案，也当场上台发出实习 Offer。

海正药业孙鹏博士看完学生的方案后说了一句话：" 作品一展示，你就成功了。"

企业抢的，已经不只是传统意义上的 AI 人才。他们想找的是另一类人：能发现真实问题，理解业务，知道什么时候该让 AI 上场，也知道怎么把 AI 变成结果的人。

02 AI 时代，人才画像，正在被重新画一遍

这种变化，在四座城市的赛场上非常明显。

过去谈 AI 人才，很容易首先想到算法、模型和计算机专业。但这一次，站上台的人远比想象中复杂。

有人来自法学，有人学医，有人做科研，也有人此前几乎不会编程。

西部赛区里支队伍里，一个川大法学硕士和一个上海交大医学生，本来都和编程相距甚远，却靠自学做出了一套跨境电商 AI 选品系统。

AI 降低了 " 把东西做出来 " 的技术门槛之后，专业之间原本清晰的边界正在松动。一个法学生可以做产品，一个医学生可以写程序，一个业务人员也可以搭出自己的 Agent。

但门槛降低，并不意味着人才不再稀缺。恰恰相反，当越来越多人都会使用 AI 之后，真正拉开差距的能力，从会不会用工具，转向了能不能解决问题。

能不能从复杂的业务里找到最值得解决的问题？能不能判断哪些事情交给 AI，哪些决定必须由人来做？能不能把模型、数据、工具和流程组织起来，让 AI 不是给出一个答案，而是真正完成一件工作？甚至，当 AI 开始参与企业决策，你是否知道它的边界在哪里？

西部赛区一支出海团队把原则写成：证据先于生成，发布权在人。上海的 3D 打印方案则要求，每一个 AI 结论都必须带来源，" 不知道就拒答，不允许乱答 "。

这些能力，很难通过一张简历或者一道面试题被完整识别。所以，当未来人才的画像发生变化，寻找人才的方法也必须跟着变。

03 100 多家企业把真实问题搬进了赛场

这也是飞书做这场比赛时，选择了一条不太一样的路。

不是先出一道标准化 AI 考题，再让学生比谁答得更好，而是反过来——让企业自己出题。

今年 6 月，4300 余支队伍报名 AI 先锋未来人才大赛。与此同时，100 余家企业把自己正在面对的真实业务问题搬进赛场。

题目可能来自制造业的生产调度，也可能来自汽车、零售、消费、教育、科研和内容产业。

学生面对的，不再是一道已经定义好标准答案的考试题，而是企业每天真的在解决、甚至还没有解决的问题。

这带来了一个很重要的变化：企业不再只是比赛结束之后来挑人，而是从出题开始，就参与了人才培养和识别的全过程。

企业拿出真问题，学生用 AI 给出真方案，再由企业按照真实业务标准判断：这个方案能不能用，这个人能不能干活。

所以赛场上才会出现一个有意思的场景——选手的 7 分钟路演结束，简历直接出现在大屏幕上；企业如果看中了，扫码就能约人。

从出题到做题，再到抢人，被连成了一条线。这可能比一场比赛本身更值得关注。如果 AI 时代需要的是能解决真实问题的人，那么最好的考场，可能就是现实本身。

04 从 AI 先锋到未来人才

这也不是飞书第一次把 AI 放进真实业务里寻找答案。

过去几年，飞书一直在做 AI 先锋：寻找那些最早把 AI 带进企业、真正改变业务流程的人。

他们可能是技术人员，也可能来自销售、运营、制造、研发甚至一线岗位。共同点不是懂多少模型参数，而是能找到一个具体问题，然后想办法让 AI 真正参与工作。

越来越多案例也在说明同一件事：AI 进入企业之后，变化的不只是工具，也会改变岗位、协作方式，以及企业对 " 什么是优秀人才 " 的判断。

今年，AI 先锋进一步走进高校。从企业里的 " 谁正在用 AI 改变工作 "，走向校园里的 " 谁会成为下一代 AI 工作者 "，背后其实是同一个问题：当 AI 成为基础工作能力之后，我们到底需要什么样的人？

这场比赛给出的答案正在变得具体。不是人人都要成为算法工程师，也不是会写 Prompt 就叫 AI 人才。未来更稀缺的，可能是那些懂业务、会判断、能创造，能够调动 AI 完成真实任务的人。

这也是为什么，飞书没有给年轻人设计一套关于 AI 的标准答案，而是联合 100 多家企业，把真实世界的问题直接搬到了他们面前。

05 比赛还没结束，职业生涯已经开始了

四大赛区最终产生 12 支晋级队伍：秋阳里 pipeline、范大哥和方无忌、该我上场了、TenderTrace、最喜欢 vibe coding 啦、核桃世界、氨心调度、安灯常绿树、果然智链、见微智探、XwX 和 DOUBLE AUNT（顺序与晋级排名无关）。他们将在 10 月 20 日进入全国总决赛。

而赛后一周，108 家命题企业的人才池也将统一开放。

回头再看成都赛场那个中场休息，云图控股为什么如此着急地发出 Offer，答案也就更清楚了。

企业看到的不只是一个比赛成绩不错的学生。他们看到的是一个人如何面对陌生问题，如何理解业务，如何调用 AI，如何把想法做成东西，又如何对最后的结果负责。

过去，这些东西要进入公司之后才能慢慢证明。现在，一件作品就可以提前把它们展示出来。当 AI 改变工作之后，企业寻找人才的方式，也开始跟着改变。

AI 时代，AI 先锋正在成为新的抢手人才，作品正在成为新的简历。而真实问题，正在成为新的考题。