香港拥有全球前列的高校AI科研能力，资金、国际营商环境条件优厚，但AI产业却面临「科研强、落地难」的困局。业界观察指出，并非AI人才总量不足，而是复合型工程人才出现结构性缺口，成为制约本地AI项目从实验室走向商业市场的关键瓶颈。
香港各大院校在算法理论、学术研究成果产出表现亮眼，能够培养不少掌握基础算法能力的年轻人才。但产业端真实需求，更加看重能够把演算法落地、完成工程化部署，同时理解行业业务场景的实战型人才。市场现况是初级AI人才供给增多，但可带领商业项目完整交付的资深AI工程师、AI产品负责人数量紧缺。不少企业可以拿到表现优异的实验室模型，却缺少人手把模型改造为稳定、可对外交付的商用系统，造成「Demo好看，产品难出」的现象。
根据香港生产力促进局调研数据显示，49%本地AI企业反映招聘技术人才存在困难。人才压力来自多方面，香港需要和新加坡、内地、欧美各地争夺同一批顶尖AI从业者，国际人才竞争激烈；与此同时本地高薪水准抬高企业人力成本，进一步加重AI团队搭建负担。很多初创企业虽有项目构想，却难以组建完整的资深技术团队，部分企业只能将工程落地环节外移到大湾区其他城市，香港仅保留总部、商务与合规职能。
人才错配问题也根源于本地学科培训体系。现有课程多偏向学术论文导向，侧重算法原理研究，工业级大模型调优、系统部署、行业解决方案实操训练相对不足。毕业生具备理论基础，但进入企业后，还需要耗费大量时间补齐产业场景、工程实践经验，难以直接上手商业化AI项目。
当前最稀缺的是「AI技术+行业知识」的复合人才。无论金融、物流还是专业服务行业，企业需要技术人员既懂模型开发，又理解行业运作逻辑，才能设计出真正解决企业痛点的AI方案。这类跨界人才培养周期长，短期内难以依靠院校输出填补缺口。
面对结构性人才短板，香港政府已透过人才清单、AI研发院、各项引才计划尝试缓解问题。但引进人才仅是一部分，还需要推动高校与产业深度协同，增加真实商业项目的实习与联合培养，才能逐步缩小科研教育与产业落地之间的鸿沟，释放香港AI产业的发展潜力。
