中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中强调要激活数据要素潜能，充分实现数据要素价值。我国虽具备海量数据资源和丰富应用场景的优势，但数据要素价值释放仍不充分。其深层次原因在于数字人才队伍支撑能力不足，缺乏具备数据要素化思维、跨界整合能力和创新引领精神的高素质数字人才。因此，必须从战略高度系统性加强数据要素学科专业建设。近日，国家发展改革委、国家数据局、教育部等五部门联合印发了《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》，按照“思维重塑—模式创新—生态构建”的培养思路，通过强化师资队伍建设、完善实践教学条件、构建多元人才培养渠道等关键举措，打破传统学科壁垒，创新数字人才培养模式。这份重要文件的出台，标志着我国对数字人才的培养已从宏观倡导进入系统化、制度化推进的新阶段，是响应数据要素市场化配置改革、夯实数字中国建设人才基石的关键一步，对于抢占全球数字经济竞争制高点具有重要意义。

　　一、把握数字人才培养定位

　　数字人才是指以数据为关键生产要素，以数字创新为核心能力，依托数字技术开展生产活动，实现价值创造、扩散与倍增，并支撑数字经济高质量发展的关键实践者。数字人才的特殊性体现在以下三个维度。

　　第一，具备数据要素化的价值认知与系统思维。相较于以提供技术实现能力为核心的ICT人才和以数字技术应用能力为核心的数字化转型人才，数字人才的核心特质在于从根本上将数据视为可循环增值的新型生产要素，能够深刻洞察其从原始资源到资产化、资本化的价值演进路径。他们不仅掌握多学科知识，更能以系统思维识别和设计数据要素价值化的整体框架，为数据进入经济循环奠定认知基础。这种思维模式的转变是根本性的，要求人才不仅要懂数据“怎么用”，更要懂数据“为什么具有价值”以及“如何让价值充分释放”，能够从经济学、管理学、法学等多维度审视数据的内在价值及其实现条件。

　　第二，拥有全生命周期的技术实现与协同能力。在认知思维基础上，数字人才能够具体融入数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理和基础设施建设的每一环节，承担技术工程师、产品经理、合规安全专家等角色，通过技术落地和流程协同，打通数据要素价值转化的关键堵点，实现数据在产业层面的可信流转与深度利用。特别是在当前人工智能技术迅猛发展的背景下，高质量数据已成为驱动AI模型迭代创新的核心燃料。数字人才必须精通如何为AI应用高效、合规地供给、处理、标注和管理数据，理解数据质量、规模、多样性对AI性能的决定性影响，成为连接数据要素与AI创新的桥梁。

　　第三，承载创新引领的前瞻视野与制度构建使命。在数据要素市场规则逐步确立和完善的进程中，数字人才应成为制度探索者和范式定义者，特别是在数据确权、定价、交易等关键环节，应能够立足中国实践提出系统性解决方案，推动构建具有国际竞争力的数据要素市场生态。这意味着我们的培养目标不能仅限于培养适应现有规则的操作者，更要培养能够参与甚至主导规则制定的开拓者。他们需要具备全球视野，了解国际数据治理动态，同时又能扎根中国国情，在数据产权分置、收益分配、安全合规等方面提出具有中国智慧的制度设计方案，助力我国在全球数据规则体系中掌握更大话语权。

　　二、创新学科专业建设模式

　　针对数字人才的数据要素化思维、全生命周期嵌入与产业创新引领等核心特征，须围绕数据价值链重构培养体系，开展突破性学科专业建设。为此，需创新“思维重塑—模式创新—生态构建”的建设路径。

　　第一，推动数据思维与认知体系的重塑。通过构建融合技术、经济、法律与伦理的跨学科课程体系，打破传统专业认知壁垒，使学生形成以数据为关键生产要素的分析框架和解决复杂问题的思维范式，深刻理解数据要素的价值演进逻辑。

　　2025年，北京邮电大学经济管理学院率先设置“人工智能+大数据管理与应用”双学士学位复合型人才培养项目，培养贯通“AI算法→数据价值→商业落地”全链条的数字人才。通过设置“大数据与人工智能技术”“商业分析与决策优化”“数智化场景与管理”三大专业课程模块，打造“技术+管理+场景”交叉融合的数字人才培养体系。双学士学位人才培养不仅是课程拼接，更是深层次的学科交融，旨在培养既能理解AI模型底层逻辑、又能驾驭数据价值发现、并最终能实现商业创新的T型复合人才。我们正积极探索与计算机学院、人工智能学院等的深度协同，打破院系围墙，共享师资、课程与实践资源。

　　第二，构建产教融合的创新培养模式。摒弃单向知识传授，建立“产教融合、科教协同”新机制。通过引入真实产业课题、共建前沿实验室、聘请行业导师等举措将教学场景延伸至创新前沿。重点培养学生在数据定价、交易机制、合规科技等前沿领域的探索能力，激发创新潜力。我们通过与数据交易所、数据商、数据流通交易服务平台等合作，将高质量数据集构建、数据产品开发、隐私计算应用、数据资产入表、数据跨境流动等真实挑战作为毕业设计或科研项目选题，让学生“真刀真枪”参与实践。同时，推动科研反哺教学，将国家级科研项目关于数据要素的最新研究成果转化为教学内容，如数据基础设施建设运营模式、数据要素贡献度测度方法等，保持教学内容的先进性与前瞻性。

　　第三，培育全链条协同的人才生态。学科建设应聚焦专业深度，为数据价值链不同环节培养人才。通过设置细分专业方向、开发模块化课程、建立跨专业协作平台，既保证学生在特定领域形成专业优势，又培养其团队协作能力，最终构建一个分工明确、协同高效的人才生态系统。通过设立跨专业的“数据创新工作室”或“项目实践课”，模拟真实工作场景，让不同专长的学生组队完成从数据采集清洗、建模分析、产品设计到合规评估的全流程项目，在实践中培养协同精神与系统解决问题的能力。

　　三、构建人才培养支撑体系

　　数字人才培养需要坚实的资源支持与机制支撑。为将数字人才队伍建设落到实处，必须系统构建全方位、多层次的人才培养支撑体系，形成高质量、可持续的数字人才供给能力。为此，提出以下三点建议。

　　第一，强化师资队伍建设。建议实施数字人才师资能力提升工程，建立国家级和区域级数字领域骨干教师培训基地；推行“产业教授”计划，制定明确的选聘标准和考核机制，从头部科技企业、数据交易机构选聘产业专家担任兼职教授；深化校企“双导师”制度，推动校企导师共同指导课程设计、实践教学和毕业设计等教学育人工作。

　　第二，完善实践教学条件。应高标准建设国家级数据要素综合实训中心。在基础设施层，配备高性能存储系统和算力平台，支持大规模数据处理和模型训练；在平台工具层，搭建全真模拟平台，接入政务、金融、医疗等领域的真实脱敏数据集，模拟数据确权、定价、交易、流通全流程；在应用场景层，建立重点行业实训基地，采用“项目驱动+岗位实训”模式，提升学生数据采集、分析、可视化等实战能力。如北京邮电大学建立“UNETS”数智北邮开源平台，打造了包括邮谱、码上、智链等在内的“AI应用超市”，推动数据、模型、算力等要素的集中整合。北邮经济管理学院通过开设“场景训练营”，为数字人才培养提供“全链条赋能、全场景融合、全周期培育”创新范本。

　　第三，构建多元人才培养渠道。可创新“竞赛引领、项目驱动、认证支撑”的多元培养模式，支持举办国家级数据要素创新大赛，设立算法优化、数据治理、隐私计算、价值评估等赛道；建立开源项目孵化机制，支持学生参与国家级开源社区建设，培育优质数据工具和算法库；完善职业能力认证体系，制定国家数字人才能力标准，建立分级认证考试制度，涵盖数据科学家、数据工程师等岗位序列。

　　依托学校信息科技特色与优势，北京邮电大学经济管理学院将坚持“厚基础、强交叉、重实践、促创新”的理念，进一步探索和完善数字人才培养方案，通过深化科教融合、产教融合，不断加快构建支撑数据要素价值充分释放、助力人工智能时代高质量发展的高水平数字人才队伍。（闫强 北京邮电大学经济管理学院院长 教授；赵晨 北京邮电大学经济管理学院教授）