先看一组数字：

250万

。这是央视财经2026年春招报道里反复出现的一个数字——既懂AI又懂医药的复合型人才，春季招聘季的缺口规模。

同一份来自科锐国际《2026人才市场洞察及薪酬指南》的数据还给出了两个更扎眼的数字：这类"双栖人才"的缺口率达到

38%

，薪资水平比传统岗位高出

30%

。

但如果你被250万这个数字吓到，先别急着打开Python教程。把这份数据摊开来看，你会发现一个反直觉的事实：

250万的缺口，真正需要"完整转码"才能进去的岗位，可能连零头都不到。

缺口是真的，但"缺口"二字要先拆开看

先搞清楚这250万是哪来的。

央视财经2026年7月31日的报道明确标注，数据出自第三方人力资源机构科锐国际的《2026人才市场洞察及薪酬指南》，统计口径是

2026年春招季

的供需匹配缺口——不是对未来几年全行业累计缺人的长期预测，也不包含春招之外的存量未招岗位。

换句话说，这是"今年春天这一波招聘里，市场想招但没招够的人"。口径收窄了，数字依然惊人，但更值得追问的是另一件事：这250万个没招满的岗位，到底长什么样？

央视报道给了一个粗略的归类，新岗位主要集中在三类：

AI技术渗透覆盖医疗全价值链多个环节

AI医学研究员

——搭建医学知识库、评测模型，做医生和工程师之间的"翻译官"

医疗AI算法工程师

——负责模型训练、调优，把技术落地到临床场景

医疗AI产品经理

——打通医院、医生、患者的多方需求，让产品真正好用

这三类岗位在公开报道里被反复提及。但注意一个细节：这个归类更多是媒体对招聘趋势的概括，并不是由官方机构盖章认证的紧缺岗位清单——这一点要先说清楚，避免把"报道中的分类"当成"行业的定论"。

拆开岗位看门槛，需要"全栈转码"的只有一类

既然三类岗位的划分不完全严谨，那不妨换个角度：直接看招聘市场上真实挂出来的岗位，对技能的要求到底有多高。

职场人士使用便携智能办公设备开展工作

把2026年秋招季的公开招聘信息摊开对比，你会发现技能门槛的落差极其明显：

纯技术核心岗

（GPU算力平台工程师、AI应用平台工程师、底层算法开发）：吉林大学第二医院2026年9月的招聘公告里，GPU算力平台工程师要求精通Linux、至少一门开发语言、熟练容器编排和深度学习框架，AI应用平台工程师更是明确要求"具备全栈开发能力"。这类岗位是唯一"必须完整转码"的，且招聘要求里写的专业是计算机科学、人工智能、软件工程——

本来就不是为医药背景的人设的

。

交叉兼容岗

（AI技术培训生、医药AI算法助理）：广州黄埔区2026年生物医药专场招聘里，AI技术培训生要求硕士、熟练使用Python、掌握一个主流深度学习框架即可，岗位要求里写着"有大模型、NLP、CV相关经验的其他专业背景亦可"。门槛是"会基础编程"，不是"能独立开发一套系统"。

医药背景适配岗

（临床联络员、学术科研经理、AI医疗产品经理、医学经理）：济南一家AI医疗器械公司的临床科研专员，岗位要求里完全没有编程要求，核心是"深度对接三甲医院临床专家、挖掘临床真实痛点、把临床需求翻译给技术团队"。国控大健康的AI医疗产品经理，要求是医学、药学、计算机等专业优先，但职责全在需求调研、产品规划、项目推进上。新云医疗的医学经理，要求硕士、神经康复或临床医学背景，岗位职责是医学策略、学术发表、临床监查——

一行代码都不用写

。

屏幕显示AI医疗相关的评测管理界面

结论

结论其实已经自己浮出来了：

250万缺口的真实构成，是少数需要顶尖算法能力的硬核技术岗，加上大量需要"既懂医疗场景、又能对接AI"的中间层岗位

。

后者不要求你从零变成算法工程师，但要求你具备两样东西——原有的医学/药学专业积累，加上"能把临床需求说给工程师听、能把技术边界说给医生听"的翻译能力。

用数字来掂量这个判断的分量：康弘药业的AI专员岗，把"医药相关专业"列为优先条件，任职要求是"掌握主流AI应用架构逻辑、具备代码调试与模型适配能力"——注意，是"适配"不是"开发"。

广州呼吸药物工程技术有限公司的AI助理研究员（药物研发方向），药学、生物信息学、计算生物学背景都可以投，但要求精通Python和PyTorch——

这个岗位确实需要一定编程能力，但它的工作重心仍然是"把医药研发需求转化为AI技术方案"，不是纯写代码

。

更关键的变化发生在政策端。国家卫健委2025年11月发布的《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，明确支持"建立卫生健康行业人工智能复合型人才培训基地，创新人才评定机制、科技成果转化激励机制"。

到了地方层面，政策已经开始"定向收人"：北京2025年12月发布的医疗AI行动计划，提出开发医疗AI继续教育培训课程体系并给予

继续医学教育学分支持

，还倡导医院为AI人才预留专项招聘名额；四川2025年12月的政策，明确支持高校推进"医工""医理"交叉学科，

把医药领域AI成果转化绩效纳入职称评定激励

；中山市2026年9月更直接，对AI辅助药物研发项目最高资助

1000万元

，对医药+AI融合方向的高端人才最高补贴

200万元

。

这组数字连起来的意思是：

"医药背景的人进入AI医疗"已经从个人的职业选择，变成了被政策和资本同时推着走的方向。

而且人社部的动作更实在——2026年10月天津、11月南昌各有一期"人工智能赋能中药"高级研修班，面向全国医药领域中级以上职称技术人员

免费开放

，考核合格发国家级培训证书。

有没有保留意见？有。一个诚实的提醒是：

"不用盲目转码"不等于"完全不碰代码"

。即便是门槛最低的临床对接岗，也普遍要求"了解AI能做什么、不能做什么"；想往AI医学研究员这类"翻译官"岗位走，基础的Python和模型调优能力还是绕不开的。

另一个待验证的点是，"AI医学研究员、算法工程师、产品经理是行业核心紧缺岗位"这个三类划分，目前主要见于媒体报道，

尚未检索到行业协会的共识性确认

——不是说不存在，是说它的全行业代表性还需要更多证据。

回看央视报道里那位转型的儿科医生鲍溪荷，7年前从三甲医院主治医师转行做AI医学研究员，她的工作不是写代码，而是"让两个完全不同的专业体系互相听懂"。

这个案例放在250万的数字框架里，恰恰说明了缺口的本质：

市场缺的不是会写算法的程序员，而是既懂医疗又懂AI的"翻译官"。

对医药背景的人来说，这250万个岗位里真正属于你的那一份，钥匙从来不在"转码"这件事上，而在你是否愿意在你已有的专业知识之上，再学一门"翻译"的手艺。

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