国家发展改革委、国家数据局等部门近期联合印发的《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》提出，激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用，促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链融合发展，为我国数字人才培育提供了指引。

数字人才队伍建设是统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设的重要基础之一。新一代科技革命深刻重塑全球竞争格局，国际合作从单纯技术引进与人才培养转向生态共建与能力共生，呈现出诸多新特点。

在生态共建中锤炼复合型人才。数智技术加速赋能千行百业，产业合作逐渐从点状、碎片化模式向涵盖技术、标准、数据与场景的系统性生态共建转变，对数字人才的复合能力提出更高要求。比如，一些企业构建了“联合研发—场景共建—全球输出”的双向循环，技术人员在真实场景中反复迭代，不仅融合了技术，更在研发理念、工作模式上深度碰撞，拓宽了国际视野，提升了跨领域能力，为培养复合型数字人才积累了宝贵经验。

在功能拓展中孵化创新型人才。如今，数字经济国际合作日益注重建设可持续赋能的基础设施，通过长效平台培育本土创新能力。2025年，我国一人工智能服务商与马来西亚一机构达成合作，联合开发并运营可扩展的人工智能服务平台，吸引多国开发者与技术人才参与，以丰富实践资源与创新环境，推动孵化适应国际市场的创新型人才。

在规则共建中塑造实战型人才。人工智能与数据要素发展需要相应的全球治理框架，这意味着国际合作需要逐步转向规则共建、标准统筹。2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能＋”行动的意见》，将“人工智能＋”全球合作列为六大重点行动之一，旨在通过积极主动的国际交流与合作，打造平权、互信、多元、共赢的人工智能能力建设开放生态，为全球人工智能治理贡献中国智慧。加速人工智能技术迭代，增强在全球科技治理中的话语权，亟需培养有全球视野、理解技术伦理与治理逻辑的数字人才。

基于这些转变，数字人才培育需从简单的知识输入，升级为以国家战略为牵引、以产业发展为导向、以有组织科研为支撑、以应用场景为载体的“能力共生”生态体系。当前，相关生态体系建设仍存在一些不容忽视的挑战。例如，人才培养与产业实际需求存在脱节，跨领域整合能力不足；国际化实践平台依然短缺，人才参与全球协作和规则制定的机会不足。又如，治理与伦理维度在教育中渗透不够，兼具技术能力与规则意识的高层次人才匮乏；跨文化沟通与协同能力有待加强，制约人才在国际生态中的深度融入。

针对此，需系统优化培养机制，强化实战导向，深化国际合作，真正实现教育链、人才链与产业链、创新链融合发展。

创新协同培养模式。积极推动“政府—高校—企业—国际组织”多方共建专业特色学院、联合实验室及项目实践基地，打造从知识传授到能力淬炼、联合创新的完整链条。

积极开展国际交流合作。以“数字丝绸之路”建设等为契机，创新“中国方案＋国际师资＋多边平台”合作模式，在双向交流中吸收国际经验，展示我国在AI应用、数据治理等方面的实践智慧，在贡献中锻炼队伍。

建立长效合作机制。积极建设产教融合创新模式，打造科技创新平台，推动合作从短期项目向可持续平台转变，确保知识传递与技术协同的连续性，深度培育各方内生发展能力。

（作者：高燕飞 国家发展改革委培训中心（宣传中心）国际合作培训处高级经济师）

来源：经济日报