政策指引与战略意义 - 国家发展改革委、国家数据局等部门联合印发《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》，旨在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 [1] - 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 [1] 数字人才国际合作的新特点与模式 - 生态共建模式锤炼复合型人才：产业合作从点状、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，例如企业构建“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迭代，提升跨领域能力 [1] - 功能拓展模式孵化创新型人才：通过建设可持续赋能的基础设施和长效平台培育本土创新能力，例如2025年我国一人工智能服务商与马来西亚一机构合作开发运营可扩展的人工智能服务平台，吸引多国开发者参与，孵化适应国际市场的创新型人才 [2] - 规则共建模式塑造实战型人才：人工智能与数据要素发展需要全球治理框架，国际合作需转向规则共建、标准统筹，例如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+”全球合作列为重点行动之一，旨在打造开放生态并贡献中国智慧 [2] 当前数字人才培育体系的挑战 - 人才培养与产业实际需求存在脱节，跨领域整合能力不足 [3] - 国际化实践平台短缺，人才参与全球协作和规则制定的机会不足 [3] - 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 [3] - 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 [3] 系统优化培养机制的建议 - 创新协同培养模式：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 [3] - 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并展示中国在AI应用、数据治理等方面的实践智慧 [3] - 建立长效合作机制：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 [4]