当前，在新技术革命的推动下，生产力正加速从传统形态向新质形态跃迁。人才是生产力中最重要最活跃的要素，是新质生产力的核心和底座。面向未来的教育和技能发展，亟需构建与新质生产力发展相适应的人才培养体系和激励机制，打好产业人才底座。
——编者
新质生产力是指在新一轮科技革命和产业变革中，以科技创新为主导，以新一代信息技术如人工智能、大数据、云计算等为支撑的先进生产力形态。随着第四次工业革命的到来，新质生产力产业正在成为推动经济增长的新动能和新引擎。在此背景下，我们必须进行前瞻性、综合性的人才培养模式创新和改革，加强产业与教育的深度融合，制定切实可行的人才培养战略和激励政策，培养能够适应新兴产业和未来产业发展、具备创新素养和技术技能的人才，为培育新质生产力提供人才支撑。
7月4日， 2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海开幕。图为工作人员在展示手势控制机器人操作流程 新华社记者 黄晓勇 摄
新技术革命正加速生产力从传统形态向新质形态跃迁
当前新技术革命正以前所未有的速度和力度重塑着生产力的各个方面，技术的革命性突破、生产要素的创新性配置、传统产业的深度转型升级、新兴和未来产业的不断发展壮大，都在加速生产力从传统形态向新质形态的跃迁。
以人工智能、大数据、云计算、物联网等为代表的新兴技术，不仅提升了各领域的生产效率，也催生了不少新业态和新产业。比如量子计算利用量子力学原理，能够处理传统计算机难以解决的问题，在材料科学、药物设计、复杂系统模拟等领域具有巨大应用潜力；人工智能、传感器技术、通信技术的综合运用，让汽车自动驾驶成为现实，我国智能网联汽车产业也因此得以飞速发展等。
新技术革命也正在深刻地影响着劳动力市场和就业结构。常规性、重复性工作岗位受到冲击，而需要创新思维和复杂决策的非常规性工作需求增加。新技术的发展催生了新的职业和行业，如数据分析师、机器学习工程师、绿色能源技术员等。2023年至今，ChatGPT爆火与Sora横空出世引发两轮AI人才需求狂潮，算法、大模型提示词工程师、用户体验设计师、生成式AI应用开发者、AI伦理和合规官等人才需求井喷。麦肯锡报告显示，2021-2022年全球职位发布总体减少了13%，但科技趋势领域相关招聘职位增加了15%左右，其中生成式人工智能人才需求增长最快。随着技术的发展，劳动力市场对技能的需求也在变化，高技能和适应新技术的劳动力需求增加，低技能劳动力的需求减少。
新技术革命强化创新在产业发展中的核心地位，产业更加重视研发投入，以科技创新为驱动力，推动经济的持续增长。一是加大基础研究投入。北交所数据显示，2023年北交所上市公司全年研发支出共计87亿元，同比增长6.37%，实现连续三年增长。二是重视科技成果转化。据2024年4月国家知识产权局《2023年中国专利调查报告》数据，2023年我国发明专利产业化率为39.6%，较上年提高2.9个百分点，连续五年稳步提高。企业作为创新主体，发明专利产业化率为51.3%，较上年提高3.2个百分点，通过产学研合作解决关键技术或核心零部件攻关问题的比例明显提高。三是培育创新文化。通过建立开放包容的文化环境，激发人才的创造潜能，促进科技成果的不断涌现，实现生产力的跨越式发展。四是构建以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的创新体系，形成创新驱动的发展合力。数据显示，2023 年我国企业产学研发明专利产业化平均收益达到1033.2万元/件，比企业发明专利产业化平均收益(829.6万元)高24.5%。企业通过产学研合作解决关键技术或核心零部件攻关问题的比例达到56.1%。
我国产业人才发展面临的挑战
人才是生产力中最重要最活跃的要素，是新质生产力的核心和底座。人才创新素质的提高、人才要素的创新性配置、劳动者与劳动资料的优化组合等，均是实现全要素生产率提升的关键。但与加快发展新质生产力要求相比，我国产业人才发展依然面临挑战。
——人才吸引力弱，部分领域青年科技人才外流严重。以人工智能领域为例，近些年来，在国家政策支持下，我国加大了对青年科技人才的选拔和培养力度，已培养出一批国际水平的优秀人才。据2024年3月美国麦克罗波洛智库 (MacroPolo) 公布的“全球人工智能人才追踪”调查，中国在世界上培养出顶尖AI研究员（前20%，基于本科学位）的比例，从2019年的29%，增加到2022年的47%。同时中国也是全球最大的顶级AI人才输出国，顶尖AI研究员的主要原籍国数据显示，在美国工作的中国顶尖AI研究员的比例，在过去3年增长了10%。尤其在研究生阶段，接近四成的中国AI人才选择去美国深造。人才外流主因，一是一些发达国家在科研投入、实验室设施、研究资金等方面具有优势；二是国内科研机构的评价和晋升体系较为僵化，一些有才华的青年科技人才感觉职业发展前景受限；另外，“无法适应国内人际关系”、“没有找到职业发展方向”等也是大部分留学人才归国的主要担忧。
——教育适应性差，复合型人才培养难度大。学科交叉融合是新质生产力的重要特点，一般来说，技术成熟度越高，交叉融合的学科越多。仍以人工智能为例，据湘汉有恒数据，从2023年人工智能学术论文研究内容与其他学科交叉情况看，人工智能与电气电子工程交叉研究的论文最多，共15188篇，占人工智能论文总量的28.9%。从人工智能与电气电子工程交叉研究来看，人工智能在电气电子设备、智能电网、智能家居等领域的大规模应用正蓄势待发。尤其新一轮生成式人工智能热潮，全球科技界资本和人才都倾向人工智能在现实生活中的应用实践。但我国院校学科专业适应性差，对技术创新应用反应不敏感，很难和产业发展同步，再加上院校学科都有各自的评价标准，导致跨学科复合型人才培养难度加大。
——产教融合不够，培养人才实践能力、创新能力不足。产教融合需要学校与企业之间建立稳定且互利的合作关系。目前我国产教融合缺乏长效机制，导致合作项目难以持续或效果不佳，难以深入教育的核心环节，课程内容无法与产业技术发展和市场需求同步。学校缺乏与产业紧密结合的实训基地和设备，学生缺少实际操作和实践的机会。学生难以获得足够的产业视角和实际操作经验，评价体系对实践能力和创新能力的评估不够重视，个性化人才培养模式没有落到实处，影响学生创新能力和实际操作能力的培养，抑制学生创新精神和实践能力的发展。
——人才流动不足，影响人才要素的最优配置。当前，我国地域、行业和企业间的人才流动壁垒较高，人才流动性不足，人才资源配置效率较低。一是经济发展不均衡，人才倾向于流向经济更发达的地区，其他地区则很难吸引和留住人才。二是行业壁垒，如互联网、金融、科技公司等薪资较高，对其他行业人才形成“虹吸”效应，传统制造业难以吸引到足够的人才。三是不同行业对专业技术技能的要求不同，跨行业流动往往需要重新学习和适应，增加了人才流动的成本和难度。四是人才供需信息不畅通，人才难以找到合适的岗位，企业也难以找到合适的人才，影响了人才的有效配置。
——学术交流限制，我国传统顶尖人才引进模式面临挑战。广泛开展国外科研交流和项目合作是近些年来我国技术引进和人才储备的重要渠道。据调研，大陆90%以上高科技公司高管、首席科学家、核心研发人才有参与国际项目合作或外企工作经历。而当前国际合作限制增多，人才交流门槛提高。另外，学术领域脱钩现象严重，2023年5月30日，《自然》杂志报道称，过去三年多，共同署名中美科研机构的论文作者数量下降超过20%，中美科研机构共同署名的论文数量在2021年也出现下降。还有，美国动用国家力量遏制中国头部科技企业，仅2018年以来，美就发起三波“规模性”对华制裁，被列入“实体清单”的大陆企业达数百家。上述举措严重制约我国重点领域的国际合作和技术交流，增加了我国关键领域人才集聚和培养难度。
构建与新质生产力发展相适应的人才培养模式与激励机制
——深入推进产教融合，加强实践性、创新性人才培养力度。政府引导，建立产教融合长效机制，确保校企合作的稳定性和长期性。建立校企合作利益分配机制，支持政府或学校购买服务，对产教融合企业提供税收减免或融资支持。搭建校企合作平台或产学院研发中心，促进校企双方需求的有效对接，共同开发课程和实训项目，推行项目式学习，提高学生解决实际问题能力。增加实践教学比重，建立校外实习基地。加强师资队伍建设，引进具有行业经验的教师，丰富教学内容，提供行业视角，鼓励在职教师定期到企业进行实践学习。提供创新实验平台，支持学生开展创新实验和研究，参加创新竞赛、创业孵化等活动。建立多元化评价体系，加强实践能力和创新能力评价，引入企业评价，让学生的实践成果得到企业的认可。
——适应数智化发展需求，加强交叉学科体系建设。建立适应数智化时代发展要求的教育体系，大力培养复合型人才。增设交叉学科门类，促进学科深度交叉融合，培养高层次创新型、复合型、应用型人才。依托高校重点骨干学科建设，建立开放、共享、交叉、融合的通识教育课程体系。打破学科界限，建立多学科交叉融合的通识教育和科普工作模式。落实中央人才工作会议要求，自上而下做好学科交叉融合规划，优化学科专业布局。建立交叉学科平台，重新配置资源，促进不同学科的交流与合作，形成创新“策源地”。
——优化人才评价体系，完善创新驱动科研环境。完善人才评价机制，突出企业用人主体角色，建立以创新能力、价值、贡献、实效为导向的人才评价体系，激励人才创新。提高科研经费投入、改善科研环境，鼓励青年人才参与重大科研项目，提供更好的职业发展机会，吸引和留住青年科技人才。提高社会对原始创新的包容心、宽容度和承受力，积极营造鼓励大胆创新、勇于创新、包容创新的良好氛围。通过有效的产权制度，明确产权界定与保护，激发科技创新动力。
——以开放姿态融入国际人才合作，支持培育国际型高端人才。对标国际人才管理标准和体系，以开放的姿态融入国际人才合作，树立全球一盘棋思维。推动重点高校与国际一流高校多方合作，加快建设重大科学装置、重点实验室、国家制造业创新中心、科技研发中心等高端人才创新载体，重点吸引STEM领域国际优秀人才。采取科研鼓励、宽容措施，支持长期基础学科研究工作，支持外籍人才研究经费投入；支持非营利组织，吸收社会民间力量参与支持科研，淡化政府资助色彩。搭建国际人才港、人才社区、人才服务平台，完善人才发展生态。
（作者单位：工业和信息化部人才交流中心）
