中国高技术产业发展促进会&中兴： 《2025新质生产力数字人才白皮书-发展新质生产力，培育未来数字人才》
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一、白皮书基础信息与战略背景
《新质生产力数字人才白皮书》由中国高技术产业发展促进会与中兴通讯等联合发布，郭华东院士作序，聚焦数字经济时代新质生产力发展与数字人才培育的核心议题。当前，中国数字经济规模持续扩大，2022 年达 50.2 万亿元，2023 年增至 56.1 万亿元，占 GDP 比重超 44%，“新质生产力” 概念的提出标志着中国经济向创新驱动、高科技、高效能、高质量转型，而数据作为关键生产要素，其价值释放与新质生产力发展高度依赖数字人才支撑。数字技术涵盖通信技术（5G - A/6G、光通信）、集成电路、物联网、云计算、数据智能、网络安全等领域，这些技术相互融合，构成新质生产力的技术底座，数字人才则成为推动数字经济发展、培育新质生产力的核心战略资源。
二、数字人才政策框架与宏观趋势
（一）国家战略与政策规划
国家高度重视数字人才培育，人社部 2024 年印发《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案》，提出三年培育目标，部署六大重点项目，涵盖人才培养、评价、激励等全链条，同时《数字中国建设整体布局规划》强调统筹数字领域学科专业，培养创新型、应用型、复合型人才。政策将 “数据要素 × 新质生产力” 融入人才培养，突出数据安全重要性，如将数据安全与大数据、人工智能并列作为重点培育领域，确保数据要素价值释放以安全为前提。
（二）行业与区域政策侧重
地方政策结合产业特色推进数字人才培育，如安徽争创国家要素市场化配置综合改革试点，聚焦数据要素产业；广东推动制造业数字化转型，需求兼具数字技能与行业知识的人才；重庆探索数据资产登记，构建产教联合体。工业和信息化领域围绕新型工业化，推进工业互联网人才培养，开展工程技术人员评价、产教融合订单式培养等。
（三）国际化趋势与中国策略
全球数字人才短缺普遍，发达国家通过多种战略争夺顶尖人才，中国采取 “引进来” 与 “走出去” 双向策略。“引进来” 方面，延揽全球顶尖人才，建设留学人员创业园等平台；“走出去” 方面，支持本土人才拓展国际视野，适应企业国际业务需求。当前数字人才国际化面临远程工作新模式、地缘政治影响、数据跨境合规复杂等挑战，要求人才兼具技术硬实力与国际视野、跨文化协作、合规意识等软实力。
三、中国数字人才供需格局
（一）总体规模与供需缺口
中国数字人才规模随数字经济增长持续扩大，截至 2023 年底总量达 3144 万人（宽口径），以 ICT 从业人员统计 2022 年约 529.2 万人，但供需缺口显著。预计 2025 年数字人才需求超 7500 万人，缺口近 3000 万人；细分领域如智能制造 2025 年需求 900 万，缺口 450 万，网络安全 2027 年缺口 327 万，AI 算法研究岗 2024 年供需比仅 0.13，高端人才短缺问题突出。
（二）关键领域与行业需求
- 关键技术领域
：人工智能与大数据需求高涨，AI 算法、应用开发岗人才紧缺，深度学习工程师等岗位月薪超 5 万元；集成电路全产业链人才缺口大，未来十年全球需新增百万级工程师；5G/6G、物联网、云计算、网络安全、机器人、智能制造、数字能源等领域均面临不同程度人才短缺，尤其复合型人才供给不足。 - 行业需求
：数字人才需求向各行业渗透，制造业需智能制造工程师、工业互联网专家；低空经济需无人机研发、自主飞行控制人才；金融业需 AI、大数据、网络安全人才；能源、医疗、农业、交通运输、电商零售等领域也均需结合行业业务的数字人才，跨行业人才流动趋势明显，竞争加剧。
（三）区域分布与人才结构
- 区域分布
：数字人才高度集中于长三角、京津冀、粤港澳大湾区三大城市群，占全国约 70%，长三角人才储量最丰富（占比 30%），北京 ICT 人才占全国 19%。成渝地区双城经济圈成为 “第四极”，长江中游城市群增长强劲，中西部及东北地区人才匮乏，区域数字鸿沟显著。地方政策结合区域产业布局引导人才发展，如广西打造中国 - 东盟数字门户，贵州聚焦大数据，新疆需求能源数字化人才，东北侧重传统产业数字化升级人才。 - 人才结构
：层级上，高端引领型人才（战略科学家、顶尖架构师）稀缺，仅 16.26% 成年人具备高级数字素养，初级人才相对过剩；经验上，市场急需 3 年以上经验人才，而 0 - 3 年经验求职者占比高（如福建达 83.17%）；年龄上，数字人才整体年轻化，三大经济区近半人才 30 岁以下，存在经验不足问题；价值链上，研发端需前沿技术研发人才，应用端需技术与业务融合的应用型人才，二者需协同发展。
四、数字人才能力图谱构建
（一）多维度能力框架
数字人才需具备通用能力、专业硬技能、业务软实力、管理素养四大维度能力。通用能力包括批判性思维、复杂问题解决、终身学习、沟通协作、创新思维及基本数字素养；专业硬技能指特定数字技术领域的知识与操作技能，如编程、算法设计、平台操作等；业务软实力涵盖行业理解、客户需求洞察、项目管理、技术方案转化为商业方案的能力；管理素养针对中高级岗位，包括战略思维、决策、团队领导、风险管理等，四者相互融合，形成 “T 型”“π 型” 人才结构。
（二）重点领域与关键岗位能力
- 重点技术领域能力侧重
- 人工智能 / 大数据
：需数学统计基础、Python/R 编程、机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）、大数据处理技术，研发端需算法突破能力，应用端需模型工程化部署能力。 - 云计算
：掌握虚拟化、容器化（Docker/Kubernetes）、云平台（AWS/Azure/ 阿里云）、云安全与成本优化，架构设计端需全局规划能力，运维端需部署监控能力。 - 物联网
：精通嵌入式开发（C/C++）、传感器技术、无线通信协议、边缘计算，硬件端需设备集成调试，应用端需软件开发与数据处理。 - 网络安全
：理解网络协议（TCP/IP）、操作系统、密码学，掌握防火墙、IDS/IPS 等工具，具备渗透测试、应急响应能力，防御端需安全体系构建，治理端需合规管理。 - 智能制造
：熟悉工业控制系统（PLC/SCADA）、机器人编程、工业互联网协议、数字孪生，设计端需仿真建模，生产端需过程优化，运维端需故障诊断。 - 5G/6G 通讯
：掌握无线通信原理、射频技术、网络协议栈、网络切片，部署端需基站规划测试，运营端需网络监控与优化。 - 关键岗位能力剖析
- 人工智能工程师
：核心职责是 AI 模型开发部署，需强逻辑思维与学习能力，精通 Python/C++、ML/DL 框架、数学基础，理解业务场景，高级岗需指导初级工程师。 - 数据科学家
：从数据提取洞见支持决策，需分析思维与沟通能力，掌握 Python/R、统计学、机器学习、数据可视化，具备业务洞察，高级岗需项目领导。 - 云计算架构师
：设计企业云战略方案，需系统思维与沟通协调能力，精通云平台、架构设计、网络安全，能转化需求为架构，高级岗需技术选型与团队领导。 - 网络安全工程师
：保护信息系统与数据，需细致严谨与应急响应能力，掌握网络协议、安全工具、渗透测试，能沟通风险，高级岗需制定安全策略。 - 物联网工程师
：开发维护物联网系统，需动手能力与软硬件结合思维，精通 C/C++、嵌入式系统、传感器技术，理解特定场景，高级岗需项目规划。 - 数据治理专家
：制定数据管理政策，需组织协调与沟通能力，掌握数据管理知识体系（DAMA/DCMM）、数据质量工具、隐私法规，能跨部门协调，高级岗需制定数据战略。 - 数据工程师
：构建维护数据处理系统，需问题解决与效率意识，精通 SQL、Python/Java、大数据技术（Hadoop/Spark）、数据仓库，能与分析师协作，高级岗需数据架构设计。
（三）数据要素相关能力核心地位
数据要素相关能力成为数字人才必备技能，包括数据采集处理（构建数据管道）、存储管理（数据库 / 数据仓库 / 数据湖）、分析建模（统计学 / AI 技术）、治理质量（数据标准、元数据管理）、安全隐私（加密、合规）、价值实现（数据驱动决策），这些能力贯穿数据全生命周期，从 “加分项” 变为 “必修课”，支撑数据要素价值释放。
五、数字人才发展挑战与未来技能演进
（一）当前挑战
数字人才面临数量、质量、结构三重差距。数量上，供给增速远低于数字经济需求，缺口达数千万；质量上，人才培养与产业需求脱节，毕业生缺乏实践能力；结构上，高端、复合型人才短缺，地域分布失衡，中西部人才匮乏，制约数字经济潜能释放。
（二）未来技能趋势
- 新兴技术影响
：AI 具有替代与创造岗位双重效应，世界经济论坛预测全球或消失 8500 万个岗位，新增 9700 万个岗位（如 AI 训练师、伦理师），技能需求向机器学习、数据分析等技术技能及批判性思维、创造力等 AI 难替代能力转变，技能更新加速，42% 核心技能未来五年将改变，终身学习成为必需。 - 岗位角色与技能融合
：新兴岗位涌现（数字化转型顾问、AI 伦理师、提示工程师），要求跨领域能力；技能 “混合化” 趋势明显，需技术与行业知识融合，如智能制造需懂工艺与工业互联网的人才；“紫领人才” 崛起，作为制造业一线技能型人才，兼具先进设备操作与数字化能力，是新质生产力落地关键。 - 数字素养普及
：数字素养从专业技能变为全民基础能力，涵盖数据理解、解读、伦理意识、数据驱动决策，是 “数据要素 ×” 行动计划实施的社会基础，需纳入教育与培训体系，与读写、计算能力并列。
六、数字人才培养创新策略与案例
（一）整体培养策略
- 课程改革
：高校与职业院校建立动态课程调整机制，增设数字经济、AI、数据科学等专业，淘汰落后内容，强化跨学科融合，培养复合型人才。 - 实践强化
：增加实践教学比重，通过项目式学习、VR / 数字孪生仿真实训、企业项目参与提升动手能力，建设校内外实训基地。 - 资源开放
：利用在线教育资源、开源平台，推动高校、企业、科研机构资源共享，构建开放育人生态。 - 个性培养
：针对不同层次、专业、兴趣学生，提供微专业、辅修项目等个性化培养路径，满足多样化需求。
（二）典型案例分析
- 中兴通讯
：构建业务驱动的综合人才发展体系，以能力中心为单元，“业务主战、专业主建” 运作，实现从 “岗位驱动” 到 “业务驱动” 学习范式变革，聚焦关键人才（新员工、高潜人才、青年领军人才）培养，构建 AI 全链条课程体系，6700 + 兼职讲师多来自业务一线。产学研方面，设立高校创新基金、联合实验室，开展校企联合培养，推出智海 AI 教育一体机，提供技术认证与赛事（中兴捧月挑战赛）。 - 浙江大学 “AI + X” 微专业
：联合复旦、上交等顶尖高校，面向非 AI 专业学生，课程涵盖数学编程基础、AI 核心知识、跨领域模块（智能感知、智慧城市等），采用线上线下混合教学，依托 “智海” 平台提供实践机会，开放资源助力教育公平，颁发多校互认证书，培养 “AI + 行业” 复合型人才。 - 德国 “双元制”
：学生在职业学校与企业双重学习，每周 1 - 2 天在校学习理论，其余时间企业实践，受《职业培训法》监管，全国 329 个标准化培训职业，学徒签合同获薪酬，培训周期 2 - 3.5 年，结业后易被企业录用，德国青年失业率（6.5%）低于欧盟（14.5%），适配产业需求，为职业教育典范。 - 中国特色产教联合体
：由政府、园区牵头，联合高校、企业、科研机构等，聚焦区域 / 行业需求（如重庆智能网联汽车、无锡集成电路），提供全链条人才培养、技术攻关、成果转化等综合服务，部分注册为独立法人，获国家政策支持，开放资源辐射中小微企业与欠发达地区，部分开展国际化合作，推动教育链、人才链与产业链、创新链融合。
七、数字人才发展建议与未来展望
（一）多方发展建议
- 行业组织
：定期发布行业人才需求报告，明确数量、技能、薪酬等需求，为高校、政府提供参考；牵头制定行业数字技能评价标准与认证体系，规范人才能力评估；推动技术标准与人才培养联动，建立技术标准委员会与教育界沟通机制，让教学紧跟技术前沿，邀请行业专家参与教学与评价。 - 企业
：深度参与人才培养，与高校建立长期合作，共建产业学院、联合实验室、实习基地，联合开发课程与教材，提供企业导师；健全内部培养体系，加大新技术培训投入，采用多元培训方式，建立技能认证与职业发展通道，通过项目驱动学习提升团队能力。 - 学校
： - 共性基础
：将数字素养、数据思维、网络安全、法律合规、职业道德纳入培养，加强创新创业教育，完善就业指导，利用线上资源扩大教育覆盖。 - 研究型大学
：加强数学、物理等基础学科建设，聚焦 AI、6G、量子信息等前沿领域，鼓励学科交叉，改革博士生培养，加强国际学术合作，与龙头企业共建实验室，培养原始创新与行业引领人才。 - 应用型本科
：对接区域产业需求，优化专业与课程，强化实践教学（增加实践学时、建设实训平台），深化校企合作（共建产业学院、引入企业资源），鼓励技术认证，建设 “双师型” 教师队伍，培养产业中坚与高级工程师。 - 职业院校
：推行现代学徒制与现场工程师计划，动态调整专业，课程突出技能训练与职业素养，校企共建实训基地，推行 “岗课赛证” 育人，利用 VR/AR 创新教学，畅通 “中职 - 高职 - 本科” 升学通道，培养高素质技术技能人才。
（二）未来展望
中国数字人才发展机遇与挑战并存。机遇方面，数字经济规模扩大、国家政策支持、创新创业生态优化、新质生产力发展催生人才需求，为数字人才提供广阔舞台；挑战方面，人才培养体系改革周期长、产教融合存在体制机制障碍、技术迭代快导致培养内容滞后、高端与复合型人才短缺及区域差距问题待解。未来，随着教育改革深化、产教融合推进，有望构建规模宏大、结构合理、素质优良的数字人才队伍，支撑数字经济高质量发展与中国式现代化，为全球数字文明贡献中国力量。
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