-
行业资讯
INDUSTRY INFORMATION
随着数字化与智能化技术的深度渗透，我国经济社会发展进入新阶段，人才作为第一资源的战略地位愈发凸显——从单纯的技术操作转向复合型创新，数智人才的培养已成为发展新质生产力的关键支撑。与此同时，本文也将深入剖析最新政策导向，解读数智人才的核心定义，并从产业发展与教育变革的双重视角，探讨构建高效人才培养体系的可行路径。
一、从“数字”到“数智”：人才定义的深层迭代
当前，新一轮科技革命与产业变革正在加速演进，数智技术已不再局限于单一环节的应用，而是广泛渗透至生产、流通、分配、消费乃至社会治理的每一个角落。在这一宏观背景下，经济社会发展正迈向数字化与智能化深度融合的新阶段。人才，作为数智时代经济社会高质量发展的第一资源，其内涵与外延正在发生深刻变化。
所谓数智人才，并非传统意义上仅掌握数字技能的单一型人才，它指的是能够适应数字化与智能化深度融合趋势，兼具数据分析能力、智能素养、产业理解和创新协同能力的复合型人才，这与过去侧重于数字技术开发、运维和应用的“数字人才”有着本质区别。数智人才不仅要“懂数字”，更要“懂产业、能协同、善创新”。他们需要在技术进步与产业变革的互动中，推动新知识的生成、新场景的落地以及新价值的创造。
这种人才定义的迭代，直接回应了新质生产力的发展需求：新质生产力以科技创新为主导，具备高技术、高效能、高质量的鲜明特征，要求数据、算法、算力和场景必须协同发力。无论是传统产业的数字化改造，战略性新兴产业的培育壮大，还是未来产业的前瞻布局，都需要一大批既理解技术逻辑，又熟悉产业运行；既能运用智能工具，又能组织协同创新的数智人才。可以说，谁能更快形成高水平数智人才供给体系，谁就更有可能在新一轮发展竞争中赢得主动。
二、政策导向与需求变革：双轮驱动下的新要求
近年来，大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术的加速迭代，对人才能力结构和培养模式提出了前所未有的挑战，国家层面对此有着清晰的战略布局。
2025年12月，工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出“建好用好北京中关村学院、上海创智学院、深圳河套学院、国家人工智能产教融合创新平台、国家卓越工程师学院、国家卓越工程师实践基地等，设置专业课程，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才”。这一政策表述明确了具体的载体与目标，强调了技术应用与产业场景的紧密结合。
与此同时，“十五五”规划纲要也明确提出，“统筹教育强国、科技强国、人才强国建设”，“超常规布局人工智能、集成电路等新兴领域急需学科专业”，这些顶层设计释放出一个明确信号：当前的人才需求已由单一数字技能导向，加快转向数字能力、智能素养、产业理解和创新协同能力并重。切实加强数智人才队伍建设，已成为为数智时代经济社会高质量发展筑牢人才根基的必由之路。
从教育变革的视角来看，数智时代的人才培养要求教育理念、培养目标、课程体系、教学方式、评价标准和组织机制进行整体升级。以往单纯的知识传授模式，已越来越难以适应技术快速更新、岗位深度重构和跨界协作不断增强的新形势，特别是随着生成式人工智能的快速发展，学习方式、知识获取方式和问题解决方式均发生了根本性变化。学生不仅要学会使用工具，更要学会提出问题、辨别真伪、整合资源、形成判断、创造价值，这意味着数智人才培养必须从“知识累积型”加快转向“能力生成型”，从“单一专业型”加快转向“跨界复合型”，从“阶段性教育型”加快转向“终身成长型”。
三、体系贯通：打破壁垒，拓展成长通道
教育是科技创新和人才培养的先导性、基础性支撑。面向数字化与智能化深度融合的趋势，立足新质生产力发展需要，加快构建契合数智时代需求的培养体系，对我国在新一轮科技革命和产业变革中抢占发展先机具有深远意义，其中的首要任务是以体系贯通拓展数智人才成长通道。
长期以来，普通教育侧重知识传授，职业教育强调实践技能和技术应用，两类教育在目标定位、课程体系、社会认知等方面仍存在一定壁垒。随着数智时代对复合型、应用型、技能型人才需求的持续上升，推动普通教育、职业教育和继续教育有效衔接，已成为数智人才培养的现实要求。数智时代迫切需要培养兼具理论基础、实践能力、跨界素养和持续学习能力的复合型人才。
打破不同教育类型之间的分隔，构建横向融通、纵向衔接的人才培养体系势在必行，一方面应坚持“人人皆可成才”的理念，推动普通教育与职业教育在课程互选、学分互认、资源共享等方面实现深层衔接，引导学生基于兴趣、能力和发展规划实现多样化成长，另一方面需要完善“中职—高职—本科—研究生”贯通培养机制，增强不同教育层次之间的衔接性和适配性。在这一过程中，普通教育要更加重视劳动教育、科技素养教育和职业启蒙教育，职业教育则需强化文化基础课程与通识教育，着力提升学生的数据素养、批判性思维能力和创新能力。同时，将数字素养、智能素养、实践能力和创新能力贯穿人才培养全过程，形成学历教育、职业培训与终身学习相互支撑的发展格局。通过完善技能人才评价、职业资格认证和技能等级认定制度，进一步拓宽技能型人才的发展空间，让不同路径的人才都能获得应有的认可与成长机会。
四、协同联动：供需对接，提升供给质量
提升数智人才培养质量，必须贴近现实需求、回应产业变化。数智人才培养不能闭门造车，必须主动适应产业升级和技术变革需求，推动教育链、人才链、产业链、创新链深度衔接，而这需要汇聚政府、高校、企业等多方力量，以人才供需精准对接为纽带，构建兼具适应性与创新性的人才培养机制。
政府层面应完善人才需求监测、政策支持和资源配置机制。联合行业协会、企业等及时发布人才需求信息，明确数智岗位的专业知识、能力要求和职业标准，为院校优化培养方案提供依据，并通过专项资金、政策扶持和激励机制，支持校企共建产业学院、实训基地、联合实验室和创新中心，为人才培养提供坚实的物质基础。
学校层面应主动对接产业发展方向，适应技术迭代趋势，动态调整专业设置与培养方案，加强人工智能、数据科学等领域课程建设。教育机构不能固守陈旧的教学大纲，而应建立起灵活的调整机制，确保教学内容与前沿技术同步。
企业层面则需深入参与课程开发、实训教学、项目评价和实践指导。企业应将真实场景、真实任务、真实问题融入育人全过程，选派技术骨干和管理专家担任企业导师，与院校共同开发实践课程和实训项目。只有将学校培养、企业需求、科技创新和社会应用紧密结合起来，才能真正培养出懂技术、懂场景、能协同、能创新的数智人才。这种深度的产教融合，是解决人才供需错配的关键一招。
五、数智赋能：重塑生态，变革培养逻辑
做好数智时代的人才培养工作，不能仅靠修修补补，必须推动教育理念、教学内容、学科结构、培养方式和评价体系的整体升级，实现人才培养逻辑的深层变革。
首先是更新教育理念。传统教学更多以知识传授为中心，而数智时代更加注重能力提升、价值塑造和创新思维培育。相应地，各类院校应以数智思维审视人才培养全过程，以数据优化资源配置，以智能技术激发教学创新，以开放平台提升教学质量，推动教育向个性化、智能化方向发展。
其次是优化人才培养内容与学科体系。在加强人工智能、大数据、云计算等新兴领域课程建设的基础上，嵌入人工智能方法、数据分析工具和智能决策技术，系统更新传统专业的教学内容和教学方式，推动传统专业数智化转型。推进基础学科、新兴学科和交叉学科协同发展，构建跨学科课程体系，提升学生运用数智技术发现问题、分析问题和解决问题的能力。
最后是推动科研与教学深度互动。将科研资源、创新平台与课堂教学更加紧密结合起来，鼓励教师将最新科研成果及时引入课堂，支持学生参与科研项目、创新竞赛和跨团队协作，引导学生在项目实践和协同创新中提升综合素养。
数智赋能不能停留在简单的“工具替代”阶段，而应推动教育生态整体优化，这需要在教师数智素养提升、教学评价机制改进、学习平台开放共享等多方面协同推进，不断增强人才培养的适配性、创新性和有效性。只有当教育生态本身实现了数智化转型，才能源源不断地输出高质量的数智人才。
结语
人才是高质量发展的基石。面对数智时代的浪潮，我们应深刻把握数智人才需求结构及供需矛盾演变趋势，以国家重大战略需求为牵引，健全数智人才培养体制机制。通过促进人才培养与技术进步、产业发展的深度衔接，强化教育、科技、人才一体推进，我们有望加快形成与新质生产力发展相适应的数智人才培养新格局，这不仅将为数智时代经济社会高质量发展持续注入源头活水，也将为企业在激烈的市场竞争中赢得长远优势提供坚实的人才保障。
