黨的二十屆四中全會明確，要“一體推進教育科技人才發展，深入推進數字中國建設”。數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設，承擔著培養深化數據要素市場化配置改革和數據賦能人工智能高質量發展所需各類人才的重大使命，是統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設的重要基礎。近期，國家發展改革委、國家數據局、教育部、科技部、中共中央組織部聯合印發《關于加強數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設的意見》（以下簡稱《意見》），旨在進一步激活數據要素賦能新質生產力的創新引擎作用，加快形成與我國數字經濟高質量發展相適應的數字人才供給能力，為實現產業和教育深度融合、良性互動提供堅實支撐，為營造產學研用協同育人生態提供有力保障。

　　服務國家戰略和產業發展的必然要求

　　數字人才隊伍的規模、結構和質量直接關系到新質生產力的形成和國家競爭力的提升。在新技術革命引領的全球競爭新階段，加強數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設，既是實現中國式現代化的時代命題，也是堅持面向世界科技前沿、面向經濟主戰場、面向國家重大需求、面向人民生命健康的必然要求。

　　堅決貫徹落實黨中央、國務院決策部署，一體推進數據領域教育科技人才發展的重要舉措。從黨的二十大報告首次對教育科技人才工作進行專章部署，到黨的二十屆三中全會部署統籌推進教育科技人才體制機制一體改革，再到黨的二十屆四中全會對一體推進教育科技人才發展作出系統安排，充分體現了以習近平同志為核心的黨中央對教育科技人才工作的高度重視，對教育發展、科技創新、人才培養規律認識的不斷深化。政府工作報告連續兩年對教育、科技、人才發展作出部署。《意見》描繪出與數字中國及教育強國、科技強國、人才強國建設進程相匹配的數字人才隊伍建設路線圖，有助于建立數據領域科技發展、國家戰略需求牽引的學科專業設置調整機制和人才培養模式，推動數據領域教育鏈、人才鏈與產業鏈、創新鏈深度融合，加快形成“以教促產、以產育才、以才興科、以科強教”的良性循環，支撐數字經濟高質量發展。

　　深入推進數字中國建設，加快釋放數據要素價值的重要抓手。隨著人工智能、集成電路、云計算、大數據等數智產業的蓬勃發展，市場對數字人才尤其是高層次、復合型數字人才的需求迅猛增長。同時，隨著數據要素加速融入千行百業和“智改數轉網聯”深入推進，數字人才需求已快速向制造業、金融、醫療、農業等行業滲透。為適應經濟社會的數智化轉型，高校在教育部指導下，正加快調整學科專業設置，以滿足新產業、新業態對數字人才的迫切需求。研究生教育方面，清華大學、武漢大學、北京理工大學、中央財經大學等百余所高校招收數字經濟、數據科學相關專業碩士研究生，華東師范大學、東南大學、中國人民大學、東北師范大學等自主設置數據科學與工程、數字經濟與管理、數字社會學、數字人文、數據科學與人工智能等博士研究生點。本科教育方面，北京大學、南開大學、西安交通大學、中南財經政法大學等高校開設數字經濟、大數據管理與應用、數據科學與大數據技術等專業，全國共有相關專業點超2000個。職業教育方面，全國超3200所職校開設數字經濟與數字技術相關專業，專業布點超1.1萬個。《意見》明確優化數據要素學科專業設置，完善產學研用協同育人機制，有助于推動學科專業從自我發展“小邏輯”到服務國家發展“大邏輯”轉變，加快打造一支規模宏大、結構合理、能力過硬的數字人才隊伍，為搶占全球科技競爭制高點、實現高水平科技自立自強提供堅實支撐。

　　推動數據要素賦能人工智能高質量發展，提升我國人工智能核心競爭力的重要支撐。DeepSeek R1、OpenAI o3使用思維鏈數據集引領新一輪人工智能發展，體現出數據驅動人工智能大模型發展的新特點。沒有海量、高質量的數據投喂，再先進的算法也是巧婦難為無米之炊。從需求側看，我國人工智能應用日均Token消耗量已從2024年初的1000億激增至2025年底的超100萬億，兩年時間增長了超1000倍，這反映了中國人工智能發展的成效，也說明數據的積累和利用邁出了可喜的步伐。從供給側看，截至2025年底，我國已建成超過890PB的高質量數據集，賦能人工智能模型不斷提升性能、創新持續加速。《意見》明確著力培養一批跨學科、跨專業的數據工程團隊，推動科學數據與產業數據開放共享、深度融合，有助于打破創新主體間“數據孤島”和科研人員“用數”壁壘，為人工智能驅動的科學研究注入數據新動能，進一步支撐“人工智能+”行動深入實施。

　　準確把握實踐路徑

　　數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設相輔相成、相互促進，學科專業建設夯實人才培養根基，人才隊伍建設反哺學科專業發展。《意見》堅持目標導向，錨定2035年數字中國和教育強國、科技強國、人才強國建設目標；堅持問題導向，精準解決現實面臨的痛點問題；堅持因地制宜，支持各類主體結合自身優勢、以創造性的實踐同題共答。

　　以國家戰略為牽引，健全數據要素學科專業。《意見》明確要瞄準國家戰略急需，分層分類建設數據要素相關學科專業，培養一大批復合型、創新型、實戰型數字人才。研究生教育層面，推動增設數據科學與工程、數字經濟與管理等相關碩博士點。本科教育層面，支持理工類、財經類、政法類、傳媒類、藝術類等特色高校加強數據技術、數據分析、數據安全、數字經濟、數字金融、數字管理、數字法學、數字治理、數字傳媒、數字藝術等相關優勢專業建設。為更好響應產業變革，高校還要有針對性地開設數字貿易與商務、數字媒體藝術、數字政府治理、數據安全、數智化供應鏈管理、健康醫療大數據、數據中心智慧運維、國際數據治理等相關“微專業”。

　　以產業發展為導向，推進數據行業職業教育。《意見》強調打造產教融合生態，確保數據行業職業教育與產業發展需求精準適配，培養一大批數據行業大國工匠、能工巧匠、高技能人才。頂層設計方面，建立健全政府統籌、行業指導、企業參與的數據行業職業教育體制機制，加快組建全國數據職業教育教學指導委員會。生態構建方面，建設一批數據行業市域產教聯合體和跨區域產教融合共同體，實施數據領域高技能人才培養計劃。教育教學方面，鼓勵數據企業深度參與教育教學，共同開展學生培養、技術研發、產品創新、成果轉化，共建“校中廠”“廠中校”實訓基地。課程教材方面，支持共建一批基于真實應用場景的數字課程，開發一批滿足實操需求的工作手冊式教材，形成一批可復制可推廣的項目教學案例。

　　以有組織科研為支撐，繁榮數據領域學術研究。《意見》明確要構建立足實踐的中國數據要素自主知識體系和科學研究體系，推動數據領域學術研究從“分散探索”走向“系統布局”。加快數據領域學術共同體和數字人才梯隊建設，建設一批數據領域學術期刊和研究專欄，為數據領域科研人才成長提供清晰的發展路徑。瞄準數據要素市場化配置改革重大問題，系統開展數據領域戰略研究。聚焦數據產權、定價、交易、安全治理等關鍵問題，深入開展數據要素基礎理論和政策法律研究。緊跟人工智能、區塊鏈、隱私保護計算等前沿技術發展趨勢，深入開展數據基礎共性理論和技術研究。圍繞智能制造、交通運輸、金融服務、醫療健康等重點行業和領域，突出數據應用技術研究。

　　以應用場景為載體，促進數據領域產學研用協同。《意見》強調要圍繞真實應用場景創新協同培養模式，構建企業主導的產學研用協同創新體系。一方面，建設一批數字人才培養典型應用場景和數字人才特色培養項目，強化企業在應用場景構建、技術需求識別、成果落地實施等方面的主導作用，建立企業出題、校企共答、市場閱卷的合作機制。另一方面，支持有條件的高校與企業、研究機構和學會協會商會等共建數字領域專業特色學院，以應用場景為牽引，打造一批核心課程、核心教材、核心師資團隊和核心實踐項目。此外，依托優勢高校建設運營數據要素產教融合創新平臺，鼓勵領軍企業和創新型企業開放技術平臺、應用場景和真實數據，協同培養國家戰略急需的復合型應用人才。

　　奮力開創學科專業建設和人才隊伍建設新局面

　　2026年是“十五五”規劃開局之年，也是數據工作“數據要素價值釋放年”。黨的二十屆四中全會對“十五五”期間一體推進教育科技人才發展提出“規劃銜接、政策協同、資源統籌、評價聯動”的明確要求，國家數據局將堅決貫徹落實，堅持規劃引領，加強陣地、專家組織和平臺建設，一體推進數據領域教育科技人才發展，構建數字人才自主培養新生態。

　　堅持規劃引領。按照國家“十五五”時期要求，強化數據領域教育、科技、人才政策協同聯動，打好政策“組合拳”，確保數據領域各項工作與國家規劃緊密銜接。研判數字人才發展面臨的新形勢新挑戰，開展高層次數字人才培養行動，做好國家重大人才工程項目在數據領域的落地銜接，建立健全數字人才“育、引、留、用、評”機制。

　　抓好陣地建設。數據要素相關學科專業為教師教學、學生成長提供平臺，要以數據領域科技發展、國家戰略需求為牽引加強學科專業建設，建立健全本碩博銜接的人才培養機制。數據領域科技社團為科研人員發展提供平臺，要研究推動數據領域全國性科技社團建設，鼓勵現有相關學會設立數據專業委員會，促進數據領域科研人員合作交流與資源共享。

　　建強專家組織。高等學校數字經濟專業教學指導分委員會、數據職業教育教學指導委員會是在數據領域貫通政產學研、推動教育教學改革的重要力量，要充分發揮教指委和行指委作用，支持行業企業和研究機構深度參與，加強人才需求分析預測和相關專業就業跟蹤，做好研究、咨詢、指導、評估、服務等方面工作。

　　用好平臺抓手。堅持投資于物和投資于人緊密結合，加大對數據領域科技領軍人才、拔尖創新人才、高技能人才的培養投入力度，推動建設一批數字領域專業特色學院、數據要素產教融合創新平臺、數字人才培養典型應用場景、數字人才特色培養項目、數據行業市域產教聯合體、跨區域產教融合共同體和產教融合實訓基地，以點帶面推動產學研用協同育人模式擴面提質。