当前，我国数字人才供给存在总量不足、结构不优、创新能力不强等问题，亟需通过创新人才培养机制予以解决。近期，国家发展改革委、国家数据局、教育部、科技部、中共中央组织部联合发布《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》（以下简称《意见》）提出，以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同。产学研用协同创新体系不仅能够在真实的创新环境中锻炼数字人才的实践能力与解决复杂问题的本领，精准对接产业需求与人才供给，而且通过共建研发平台、共享知识产权、共担创新风险、共享收益成果，极大激发各方主体参与人才培养的积极性，为培育具备复合知识结构、创新思维模式和实战能力的数字人才队伍营造生态。

文 | 中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授 欧阳日辉

一、以应用场景为载体加快数字人才培养

《意见》从建设典型应用场景和利用应用场景两个方面部署了数字人才培养与产学研用协同创新。一方面，推动数据领域科技创新与产业创新深度融合，关键在于构建以企业为主导的产学研用协同创新体系，建设一批高质量、可复制的数字人才培养典型应用场景。围绕智能制造、数字金融、健康医疗、交通运输、商贸物流、智慧城市等行业领域构建的典型应用场景，不再是模拟实验环境，而是真实的产业实践，为数字人才提供实践机会。

发挥应用场景在人才培养中的作用，《意见》强化配套机制创新。一方面，要探索建立基于技术专利联合开发和知识产权共享的利益分配机制。企业、高校、研究机构在协同攻关中明确权责，通过协议约定专利共有、收益共享，从而解除高校和科研人员对于成果转化的后顾之忧，激发深入产业一线、参与场景构建的持续动力，加速创新技术的市场化和产业化进程。

另一方面，鼓励地方积极探索和实施创新政策工具，如发放算力券、模型券、数据券等。各种“政策券”旨在降低高校、科研机构及中小企业在获取创新资源的成本，营造一个资源可得、成本可控、鼓励试错的创新生态。

二、创新产学研用协同培养人才模式

在数字人才的培养过程中，存在供需错配现象，人才链、创新链、产业链脱节等问题。《意见》探索建立以创新为导向的数字人才协同培养模式，作出了三个部署。

第一，支持具备条件的高校与企业、研究机构及学会、协会、商会等社会力量共建数字领域专业特色学院。共建模式能够从根本上打破教育与产业之间的壁垒，实现资源与需求的精准对接。特色学院不应是简单的挂牌合作，需要以产业真实的应用场景为根本牵引，共同打造“四核驱动”的模式：设计一批反映技术前沿与产业实践的核心课程、编写一批理论与实践相结合的核心教材、组建一支由高校学者与产业专家构成的双师型核心师资团队，以及设计一系列贯穿学习全周期的核心实践项目。此外，应依托特色学院积极开展国际交流与合作，引入全球优质教育资源与认证体系，拓展学生的国际视野，加强数据领域的拔尖创新人才培养。

第二，依托各类国家级试点试验区，探索具有鲜明区位产业优势的数字人才特色培养项目。支持数字中国建设综合试点、数字经济创新发展试验区、数据要素综合试验区、数据产业集聚区等，结合本地区的主导产业和战略规划，大胆探索差异化、特色化的数字人才特色培养项目。例如，实施数字技能提升行动，加强创新型、实用型数字技能人才培养培训，开设订单、订制、定向培训班，开展高层次数字人才高级研修和学术技术交流活动，举办数字类职业技能大赛。

第三，鼓励协同培养组织方式创新。为保障协同的可持续性，必须深化高校内部机制改革，鼓励高校建设数据要素交叉学科平台、产教融合研究院等新型组织，并配套深化成果归属、利益分配、工作考核与绩效发放等机制改革。例如，将教师参与产教融合的成果纳入职称评定体系，明确横向课题产生的知识产权归属与收益分配比例，从而从制度层面激励教师和学生投身于产学研用协同育人实践当中。

三、科技创新平台促进产学研用深度融合

创新数字人才培养模式，《意见》提出要搭建科技创新平台。加快推进平台开发应用和开放，高校和职业院校发挥自身优势，与企业和社会各方力量携手，深化产学研用融合，促进跨学科、跨行业、跨区域深度合作，构建创新生态，推动教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接。

第一，《意见》要求按照“揭榜挂帅”模式，依托学科优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台。产教融合创新平台依托顶尖高校建立，由行业龙头企业与科研院所深度参与、共同发起，聚焦数据要素价值化过程中的重大科学与技术问题，通过发布“榜单”、公开“挂帅”的方式，汇聚全国乃至全球的优势创新资源，破除传统科研项目的路径依赖和单位壁垒。平台的建设不仅是物理空间的整合，更是创新要素重组。其核心任务之一是培育新兴交叉学科方向，推动数据要素学科与经济学、统计学、管理学、法学及计算机科学、软件工程等学科交叉融合，打造出引领未来的数字人才培养高地。

第二，《意见》强调研究团队建设。科技创新平台的高效运转，需要依托跨学科、交叉型的研究与教学团队。团队应由高校教师、企业工程师、科研机构研究员共同构成，围绕数据领域的共性关键技术、前沿引领技术、现代工程技术和颠覆性技术进行联合研发。在攻坚克难的过程中，平台不仅能够产出高质量的研究成果，更能为人才培养提供最鲜活的课题和科技成果转化的指导。学生通过参与实际项目，科研创新能力、工程实践能力和团队协作能力将得到极大提升。

第三，《意见》鼓励领军企业和创新型企业开放技术平台和应用场景，甚至可以探索将各类人才培训项目委托给相关国家平台承担。依托开放平台，协同开展人才培养、学科建设、科技创新，打通基础研究、应用开发、成果转移和产业化链条，系统提升学科培育、科学研究、人才培养、课程建设能力。国家平台应主动承担高水平科技创新人才培养的主体责任，在承担人才培训过程中，加强创新型、实用型数字技能人才培养培训，有效增强学生科研能力和职业竞争力，实现为国家协同培养战略急需的复合型应用人才的目标。

四、不断完善产学研用协同创新体系

面向未来，数字技术的迭代速度和渗透深度将持续加剧，对数字人才的质量、结构及规模提出更高要求。我们要以更加开放的视角，不断创新产学研用协同的数字人才培养模式。

一是要推动协同体系从项目化合作向生态化融合演进，着力构建若干数字人才创新共同体，形成可持续的自我演化能力。二是要充分利用人工智能、大数据等技术赋能人才培养全过程，发展智慧教育平台，实现个性化、自适应学习，并构建基于区块链技术的数字人才认证与信用体系。三是要进一步完善政策保障体系，加大在数据开放、算力接入、资金扶持等方面的供给，尤其要鼓励建立跨组织的柔性人才流动与共享机制，破解制度性障碍。四是必须坚守开放合作的原则，积极融入全球数字创新网络，在人才培养标准、课程体系、师资交流等方面深化国际合作，吸收借鉴国际先进经验。

来源：国家数据局