大数据战略
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黄朝椿:数字化赋能乡村产业振兴
经济日报· 2025-12-16 08:05
重塑产业生态。针对产业发展中存在的问题和短板,推动数字技术从"单一赋能"向"生态重构"转 化,乡村产业从单一业态向多业态转变。在优化第一产业的基础上大力发展二三产业,充分发挥海量数 据和丰富应用场景优势,探索打造"农业+电商+加工""农业+文旅+数字""农业+服务+数字"等新业态新 模式,形成"农业+"多业态发展态势,增强乡村产业聚合力。 我国深入实施大数据战略和数字乡村战略,作出大力推进"互联网+"现代农业等一系列部署安排。 产业数字化快速推进,为乡村全面振兴注入新动能。据中国互联网络信息中心发布的第56次《中国互联 网络发展状况统计报告》,"十四五"期间,农业农村部累计支持建设国家智慧农业创新中心和分中心34 个、创新应用项目116个;信息技术与农业生产经营深度融合,截至2023年底,全国安装北斗终端的农 机数量达220万台;精准播种、植保无人机等加快推广应用,全国农业生产信息化率达27.6%;建成村 级寄递物流综合服务站34.6万个,支持1489个县建成县级电商公共服务中心、物流配送中心近3000个, 村级电商服务站点超过15.8万个,"寄递+农村电商+农特产品+农户"的新业态大面积推广。 乡村产业振兴 ...
我国数字经济人才缺口高达3200万人
21世纪经济报道· 2025-12-04 00:28
国家政策推动数据要素学科与数字人才培养 - 国家发展改革委等五部门印发《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》,旨在建立以国家战略需求为导向的学科专业调整机制和人才培养模式 [1] - 政策培养人才的两大使命是深化数据要素市场化配置改革(需数字经济与管理人才)和赋能人工智能高质量发展(需数据科学与工程人才) [1] - 政策两大亮点是强调数据要素学科专业交叉融合,以及做强数据行业职业教育,所有教育层次都将以市场需求的成果为导向 [1] 数字经济人才存在巨大且结构性缺口 - 截至2024年底,中国数字经济人才总量为3286万人,但人才需求规模约6500万人,缺口高达3200万人以上 [3] - 预计到2025年底,人才缺口仍将接近3000万,其中高端复合型人才短缺问题尤为严峻 [3] - 低端工种同样缺人,未来5年数据标注专业人才缺口或达百万量级 [3] - 人才存在结构性缺口,高层次人才供给不足,数据科学与大数据技术专业本科毕业生每年仅约4万人,远不能填补缺口 [6] - 人才专业对口程度有待提升,企业招聘更看重Python、数据库等基本技能,而非特定专业背景 [6] 高校专业建设经历高速发展后进入调整期 - 为满足人才需求,数据科学与大数据技术本科专业自2015年设立,截至2024年底,国内有769所本科院校设立该专业,是过去十年新增数量最多的本科专业 [3] - 2020至2024年间,有150所高校设立该专业,其中95%是地方本科院校,非理工类院校增设较多 [9] - 非理工类院校该专业毕业生在月收入、工作与专业相关度等方面表现不如理工类院校毕业生 [9] - 专业建设出现调整,2024年仅有9所本科院校新设该专业,比高峰期下降96%,部分高校如西安石油大学已公告撤销该专业 [10][11] 学科专业建设强调分层分类与交叉融合 - 政策支持分层分类建设,鼓励有条件的省份因地制宜建设数据相关院校 [13] - 支持综合性高校整合资源建设数字学院,支持特色高校加强如数据技术、数字金融、数字法学等优势专业建设 [13] - 支持开设数字贸易与商务、数据安全、健康医疗大数据等贴近市场的“微专业” [13] - 专家指出,文科类院校不一定设立数据科学与大数据技术专业,而是可以设立“数据+”专业,培养数据素养与人文关怀并重的人才 [9][10] 数据人才培养需覆盖技术、产业与法治全链条 - 专家认为应重点培养三类人才:数据技术人才、数据产业人才和数据法治人才 [6] - 数据技术人才包括基础理论研究人才(如数据科学与工程、数据安全)和应用人才(如数据分析师、数据架构师),以解决技术“卡脖子”问题 [6] - 数据产业人才包括垂直领域(如数字政府、数字金融)的行业应用人才,以及数据标注、清洗、治理等技能实操人才 [7] - 数据法治人才包括数据确权、流通与安全等领域的制度研究人才,以及数据合规官、数据法务顾问等实务人才,是构建数据要素基础制度的智力基础 [7] 职业教育以产业发展为导向,强化产教融合 - 政策高度重视数据行业职业教育,提出研究组建全国数据职业教育教学指导委员会,打造产教联合体与共同体 [15] - 支持职业院校增设数据采集清洗、数据标注、数据合规等贴近市场需求的专业,截至2025年5月,开设大数据技术专业的高职院校已超千所 [15] - 构建企业主导的产学研用协同创新体系,强化企业在应用场景构建、技术需求识别等方面的主导作用 [16] - 鼓励校企合作,共建实训基地,推动企业导师到校从教,共同建设基于真实场景的数字课程 [16] - 推行“双进实践课堂”,例如广东工业大学要求数据专业学生四年内“三进”企业进行不同阶段的实习 [16]