本報記者 郭冀川

    12月2日，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發布《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》），旨在加強數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設，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。

    《意見》提出了四方面12項重點舉措。在以有組織科研為支撐，繁榮數據領域學術研究方面，《意見》提出，加快主攻方向研究。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。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，為數字中國高質量發展提供理論支撐。

    在數字化浪潮席卷全球的當下，數據已成為驅動經濟社會發展的關鍵生產要素，其蘊含的巨大價值正逐步釋放。2024年初，17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，聚焦數據產權、定價、交易等關鍵問題，緊跟前沿技術發展趨勢，圍繞重點行業和領域開展深入研究與應用，為各行業的轉型升級和高質量發展注入了強大動力。

    中國移動通信聯合會教育與科學技術研究院執行院長陳曉華對記者分析，學科專業是人才培養的基石，合理的學科專業設置能夠精準對接行動計劃中各行業對數據要素的需求，隨著“數據要素×”三年行動計劃在智能制造、交通運輸、金融服務、醫療健康等重點領域的推進，對具備跨學科知識和技能的數據專業人才需求日益增長，通過建立科學的學科專業調整機制，能夠培養出既懂數據技術又熟悉行業應用的復合型人才，為“數據要素×”三年行動計劃的實施提供充足的人才儲備。

    陳曉華說：“《意見》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，為數據要素的應用提供了強大的技術支撐。例如，人工智能技術能夠對海量數據進行智能分析和挖掘，提高數據的價值密度和應用效率。區塊鏈技術的去中心化、不可篡改性、可追溯性等特點，為數據的安全存儲和共享提供了保障。隱私保護計算技術則可以在保護數據隱私的前提下，實現數據的安全共享和協同計算，解決數據共享與隱私保護之間的矛盾。在金融、醫療、保險等領域，隱私保護計算技術可以讓企業在共享數據的同時，保持數據的私密性，促進各方的合作和創新。”

    在以應用場景為載體，促進數據領域產學研用協同方面，《意見》明確，打造科技創新平臺。按照“揭榜掛帥”模式，依托優勢高校建設運營數據要素產教融合創新平臺。培育新興交叉學科方向，打造數字人才培養高地。組建跨學科、交叉型研究團隊，加快數據領域關鍵共性技術、前沿引領技術、現代工程技術、顛覆性技術研發，產出高質量研究成果。鼓勵領軍企業和創新型企業開放技術平臺和應用場景，委托相關國家平臺承擔各類人才培養項目，增強學生科研能力和職業競爭力，協同培養國家戰略急需的復合型應用人才。

    薩摩耶云科技集團首席經濟學家鄭磊在接受《證券日報》記者采訪時表示，數據領域是一個高度交叉融合的領域，涉及計算機科學、數學、統計學、經濟學、管理學等多個學科，傳統的學科劃分和人才培養模式難以滿足數據領域對復合型人才的需求。“揭榜掛帥”模式下組建的跨學科、交叉型研究團隊，為新興交叉學科的發展提供了實踐土壤，在攻克榜單任務的過程中，不同學科背景的科研人員相互交流、碰撞思想，促進了學科之間的交叉融合，催生了新的學科方向和研究領域。

    鄭磊認為，《意見》的出臺對數據產業發展有著深遠影響，它精準錨定數據要素學科專業與數字人才隊伍建設，構建起契合國家戰略需求與科技發展脈搏的學科專業調整及人才培養模式，為激活數據要素賦能新質生產力注入強勁動力，有力推動數據領域教育、人才、產業與創新多鏈深度融合。其一系列舉措不僅為數字中國高質量發展筑牢理論根基、提供技術支撐，更精準對接行業需求，培育大批復合型人才。