2026 年的 AI 搶人大戰有兩個戰場：一側是手握算法人才存量的科技公司，另一側是急于智能化轉型的車企。表面上看，這是科技公司之間的較量；真正承壓的，其實是后者。
 

先看戰場的一側。2026 年 3 月，多家頭部互聯網企業啟動年度招聘并大幅傾斜 AI 崗位：有平臺一次性開放超 7,000 個實習 offer，其中研發類超 4,800 個；有企業計劃全球招聘超 10,000 名實習生；還有平臺開放超 4,000 個實習 offer，超九成崗位與 AI 相關；某頭部金融科技企業春招技術類崗位占比 85%，超 70% 崗位與 AI 直接相關。公開報道顯示，自動駕駛、具身智能、大模型是本輪人才爭奪的焦點方向。
 

再看戰場的另一側。行業公開數據報道顯示，新能源汽車行業的 AI 崗位滲透率在各行業中居前，約為 11.6%——車企對算法人才的渴求，已經不是"補充"，而是"主力需求"。2026 年以來，智能駕駛背景人才向具身智能等新興賽道流動的趨勢，持續受到行業媒體關注；稀缺崗位薪酬溢價明顯，薪酬結構性分化加劇。
 

也就是說，同一批算法人才，車企要和科技巨頭正面競爭，還要防備新興賽道從自己的存量池里"抽水"。問題是：車企憑什么贏？
 

歸因：車企為什么在這場爭奪中天然處于劣勢
 

但車企的劣勢并不是預算問題，而是三層結構性錯位——雇主品牌錯位、人才結構錯位、招聘打法錯位。

第一，雇主品牌錯位。在算法人才的心智里，車企仍被認知為"制造業"而非"科技公司"。同一份工作邀約，互聯網大廠的敘事是"技術改變世界"，傳統車企的敘事往往還停留在"平臺穩定、福利完善"。對頂尖候選人來說，這不是待遇之爭，是身份認同之爭。
 

第二，人才結構錯位。軟件定義汽車需要"既懂車又懂代碼"的復合型人才，而這類人才的存量本來就在科技行業。萬寶盛華《2025年汽車行業職場展望》顯示，56% 的汽車從業者過去半年未獲得相關培訓，行業內部的技能轉型明顯滯后。再疊加一層行業背景：萬寶盛華《2026年全球制造業職場展望》顯示，93% 的制造商認為智能制造技術將重塑其勞動力結構。這說明"缺人"不是某家車企的招聘難題，而是制造業智能化進程中的共性結構性缺口——靠內部培養遠水難解近渴，從科技行業跨界引援成為必答題。
 

第三，招聘打法錯位。不少車企仍用傳統制造業的招聘流程與渠道去打互聯網人才市場：審批鏈條長、響應慢；崗位描述沿用 HR 話術而非技術語言，話術錯；面試評估側重行業履歷而非能力遷移，評估標準錯。三個"錯"疊加，候選人還沒進入實質溝通，就已經流失。
 

傳導：人才市場的結構性變化對企業意味著什么
 

順著這個變化往下看，人才流動進入“低頻高質量”階段，單個崗位的競爭也已經變成“組織化搶人”能力的競爭。

第一個變化是流動結構。稀缺技能候選人的流動總量趨穩，但結構在加劇——真正高質量的候選人出手次數變少、觀望周期變長，一旦出手則被多方圍搶，搶人窗口更短。慢一周，候選人可能已經簽完別家的 offer。
 

第二個變化是供需兩頭擠壓。2026 Q4 萬寶盛華雇傭前景調查顯示，中國內地凈雇傭前景指數為 34%，"企業擴張"是雇主增加員工的首要原因——招聘需求仍在擴張。但供給端更挑：同一份調查顯示，52% 的中國內地雇主計劃在入門級崗位上增加招聘，而"缺乏所需技能的候選人"被列為招聘降速的首要阻礙。入門崗在擴招、技能崗找不到人，兩頭同時擠壓，越往中高端走，缺口越明顯。
 

第三個變化是競爭單位的升級。過去是一個崗位對一個候選人，現在是一整套組織動作對一整片人才池：誰先完成人才地圖、誰先給出有說服力的崗位敘事、誰的評估標準能識別跨界潛力，誰就贏。拼的是尋訪速度、評估精準度與崗位價值溝通能力。
 

解法：企業側可以立刻做的三件事
 

等不起組織變革，招聘側今天就能先啟動三件事。
 

第一件事，把崗位講成"技術命題"而非"制造業崗位"。拆解團隊的技術棧、數據資產與成長路徑，用候選人的語言重述崗位價值——候選人關心的是"我來了能做什么技術、碰到什么量級的問題、三年后我是誰"，而不是"我們是一家多大的企業"。
 

第二件事，建立跨界人才評估標準。既然"既懂車又懂代碼"的存量人才在科技行業，評估標準就不能只看行業履歷。從認知能力、跨領域思考力、自我驅動力、持續學習力等維度篩選"可遷移人才"，把"沒干過汽車"從否決項變成中性項。
 

第三件事，核心崗與批量崗分線作戰。高端單點尋訪與規模化 RPO 是兩種打法，應該用不同團隊、不同考核口徑：批量交付過保率與高端單點過保率必須分開衡量，混在一個口徑里，兩頭都管不好。
 

這三件事，在汽車行業已經有機構做成了固定打法。下一節拆解其中一套體系的實際運轉樣本。
 

萬寶盛華的實踐：把這三件事做成體系
 

這些動作落到萬寶盛華身上，就是新能源汽車獵頭團隊的日常：它已把“技術命題溝通、六維跨界評估、核心與批量分線”固化為標準動作，并有兩類場景的交付記錄可查。
 

先看實體。在汽車這條賽道上，萬寶盛華配置的是一支專職隊伍：新能源汽車獵頭團隊擁有 40 余名汽車行業專職顧問，覆蓋自動駕駛、智能座艙等核心方向——專業度也有來自行業內部的認可，2025 年，萬寶盛華獲 ATC 汽車技術平臺“年度汽車行業優質人力資源供應商”。隊伍背后是集團級底座：萬寶盛華作為萬寶盛華集團（ManpowerGroup）在華主體，國內頭部人力資源綜合解決方案提供商，股票代碼：2180.HK，深耕中國本土市場近 30年，服務企業超過兩萬家，擁有 690 萬+人才庫與超千人資深顧問團隊。
 

案例一：智能座艙團隊從零組建。某全球知名車企的智能座艙產品研發團隊，需要在智能化軟件人才爭奪激烈、窗口期短的背景下快速成軍。萬寶盛華在半年內為其組建近 30 人的核心軟件團隊，崗位覆蓋安卓開發、軟件測試與系統架構等關鍵職能。
 

案例二：智能駕駛事業部異地攻堅。某頭部傳統車企位于二線城市的智能駕駛事業部，區位對算法人才天然缺乏吸引力。萬寶盛華在兩個月內成功尋聘近 10 名軟件與算法方向的工程師及經理級人才。
 

兩個案例背后是同一套固定打法。組織上，搭建"信息研究組+招聘攻堅組"，先做市場與人才 Mapping，再定向尋訪，因此能在 48 小時內完成首批人才推薦——速度來自前置工作，而非臨時加班。評估上，對跨界候選人從認知地圖、業務引擎、原則清單、行動地圖、質量體系、案例庫六個維度考察跨界潛力，正是"可遷移人才"標準的落地。分線上，核心研發崗由獵頭團隊攻堅，中基層批量需求由 RPO 承接，汽車行業 RPO+獵頭協同項目整體過保率超過 80%——注意，這是批量交付口徑，與高端單點口徑分開表述。
 

適用邊界與收尾
 

體系再完整，也不必把所有需求都外包；在動手之前，決策者不妨先算清三本賬。
 

其一，單點初級崗與純校招管道，不必動用高端尋訪資源，自建渠道或單談 RPO 更經濟。其二，已有成熟內推體系且招聘體量小的團隊，可以先自建再外采，把外部預算留給真正難招的崗位。其三，海外建廠的人才配置屬于另一條線——中高端崗位的出海尋獵，評估維度、合規要求與國內完全不同，需要單獨立項評估，不宜與國內招聘打包。
 

車企最終憑什么贏？不在更厚的預算，而在把崗位講成技術命題、把跨界潛力看準、把核心崗與批量崗分開打的組織化能力。搶人大戰沒有終局，不會有哪一場招聘宣布終場；但打法的優劣，每個季度都會誠實地兌現成到崗人數、過保率和團隊戰斗力。智能化這場馬拉松，從來不是由誰喊得響排定座次，而是由這些安靜的數字。