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黨的二十屆四中全會明確指出，要“一體推進教育科技人才發展，深入推進數字中國建設”，為新時代高等教育和數字人才培養工作提供了根本遵循。近期，國家發改委、國家數據局會同多部門聯合發布了《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》)，擘畫了我國數字人才培養的宏偉藍圖。
一、時代必然：數據作為第五生產要素的歷史地位
2019年10月，黨的十九屆四中全會首次將數據列為與勞動、資本、土地、知識、技術、管理并列的生產要素，標志著中國在政治經濟學上的重大創新。這一界定體現了中國共產黨在新時代對生產關系的再認識，也是馬克思主義中國化的最新實踐。回顧中國與“資本”要素的關系演變，從排斥到利用再到規范引導，歷經曲折探索。數據作為新型生產要素，若與資本無序結合，可能加劇社會分化，因此社會主義中國必須探索既能釋放數據價值、又能維護公平正義的中國特色治理模式。
數據要素化不僅是技術問題，更是經濟與哲學層面的重大命題。“數據作為依據”的觀念長期主導實踐——數據是副產品，“越少越好”。如今，“數據作為生產要素”則意味著“越多越好 ”，其價值亟待主動挖掘與釋放。過去的數據挖掘與商業智能，可視為“無意識地變廢為寶”，而國家數據局的設立以及《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》的提出，標志中國開始“有意識地釋放數據價值”。實現這一目標，需突破傳統技術視角，深入探討數據的權屬、權益與分配問題。
二、技術助力：數據作為人工智能發展的核心前提
當前的人工智能本質上是數據驅動的智能，也稱為“數據智能”。從AlphaGo到ChatGPT的演進表明，人工智能已在圍棋與自然語言處理等復雜任務中實現了約翰·麥卡錫所設想的“智能的自動化”，標志著智能技術的重大突破。人工智能的發展經歷了三大流派：符號主義、行為主義和聯結主義。符號主義以邏輯推理為核心，行為主義強調“感知—行動”的反饋機制，聯結主義則以神經網絡從數據中學習為特征。如今的人工智能正是聯結主義的成功，盡管這一路徑的數學基礎最為薄弱，但其憑借海量數據與算力實現崛起。
這揭示了科學技術發展路徑的新變化：不再是“科學理論先行、技術應用跟進”的線性模式，而是出現了“技術突破倒逼科學理論創新”的反向驅動。深度學習本質上是“機器經驗主義”，通過數據(人類經驗的表示)訓練模型。無論是AlphaGo依賴的博弈過程數據，還是ChatGPT學習的人類語言結果數據，都說明了高質量、大規模的數據是訓練專用高效人工智能模型(深度神經網絡，即人工大腦模型)的“經驗”和“前提”。
三、數據賦能：數據作為數字經濟時代的能源動力
數字經濟作為一種新的經濟形態，其核心特征就是以數據資源為關鍵生產要素，以現代信息網絡為主要載體，以信息通信技術融合應用，以全要素數字化轉型為重要推動力，促進公平與效率更加統一。數字經濟作為繼農業經濟、工業經濟后的全新經濟形態，正推動生產方式、經濟結構與生活方式的深刻變革。新一輪科技革命加速了這一進程，為全球格局帶來百年未有之大變局，也為中華民族偉大復興提供了歷史性機遇。在人類的文明史上，動力源的更迭往往引發生產力質的飛躍與世界格局的重塑：馬力時代對應農耕文明，蒸汽力與電力先后引領工業革命。數字經濟時代，數據被定義為第五生產要素。Data is Power，數據就是一種能源，像電一樣的能源動力。
把數據比擬成電，數據治理和數據技術就是為建設電網服務的，人工智能就是像電動機一樣的由數據驅動的機器(數動機)。有了電，有了裝備了各種電動機的設備，電氣化得以實現，成就了第二次工業革命。讓數據好用，就像建電網；把數據用好，即研發各種人工智能模型，再裝備到智能體上，就可以把以前需要受過良好訓練、經驗豐富的人才能做的事情變成機器能做的事情(即智能的自動化)，這樣會帶來生產力極大的提升，這也是新質生產力的底層邏輯。數據之于數字化，正如電力之于電氣化，數據將把人類帶向數字文明。在此過程中，也需同步構建與之適配的倫理規范與法律體系，確保數據發展行穩致遠。
四、學科探索：華東師大卓越人才培養與學科創新之路
《意見》提出，“數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設，承擔著培養深化數據要素市場化配置改革和數據賦能人工智能高質量發展所需各類人才的重大使命”。因此，數據要素學科專業建設和數字人才培養是數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設的重要基礎。作為國內率先系統開展數據科學與工程學科專業建設與人才培養的單位之一，華東師范大學數據科學與工程學院歷經十二年探索，走出了一條融合學科創新與卓越人才培養的特色發展之路。2013年9月，華東師范大學成立數據科學與工程研究院，率先啟動該領域的學科建設與碩博研究生培養。初期，數據科學與工程是軟件工程一級學科下的自設二級學科；2022年，經學校自主審核，正式設立為交叉學科門類下的一級學科。2016年9月，研究院正式轉型為數據科學與工程學院，并于同年啟動本科招生。截至目前，學院已培養六屆本科畢業生和十屆研究生，形成完整的人才培養體系。十余年來，伴隨國家人工智能戰略的推進、數字化轉型的深化，以及數據作為生產要素、新質生產力等理念的提出，我們更加堅定地持續推進數據科學與工程學科建設與人才培養工作。我們深信，加強數據要素學科專業與數字人才隊伍建設，不僅契合全球科技經濟與社會發展的大勢，更是實現中華民族偉大復興的迫切要求。
為了響應《意見》，踐行“以有組織科研為支撐，繁榮數據領域學術研究”號召，2025年12月13日，學院將牽頭成立“數據科學與工程學科創新知識體系協作機制”，通過聯合數據企業、產業園區與政府數據管理部門，圍繞產業需求與育人實踐，系統構建數據學科完整的知識體系，為學科長遠發展提供堅實支撐。
五、實施路徑：一體化推進學科建設與人才培養
面對新形勢新任務，必須堅持系統觀念，進行一體化部署和推進。
一是堅持教育、科技、人才三位一體協同發力。要想在這場以人工智能為代表的新科技革命中搶占先機，必須堅持“應用場景+科技創新+產業發展”協同推進。高等教育機構應主動適應數字時代需求，打破學科壁壘，優化數據要素相關學科專業布局。將國家戰略需求、產業發展實踐與人才培養過程緊密結合，全面提高數字人才自主培養質量。
二是堅持場景、應用、創新、發展環環相扣。遵循“場景驅動應用、應用驅動創新、創新驅動發展”的邏輯鏈條。學術界要走出“象牙塔”，深入真實應用場景；產業界要善于總結提煉，形成技術體系和學術概念。雙方協同，在實踐中凝練科學問題，在創新中推動產業發展。
三是堅持構建中國特色數據學科自主知識體系。堅持落實《意見》，“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”。數據要素研究具有鮮明的時代性和制度屬性，西方并無成熟經驗可循。必須立足國情，堅持馬克思主義指導，融合哲學、經濟學、計算機科學、法學等多學科知識，秉持“知行合一”的理念，通過實踐、認識、再實踐、再認識的循環，逐步構建起彰顯中國特色、中國風格、中國氣派的數據要素學科知識體系和技術體系。
數據要素學科專業建設和數字人才隊伍建設是我國數據事業發展的關鍵所在，關乎我國數字經濟發展和各行各業數字化轉型，關乎中華民族復興偉業，是一件開創性的事業，長途漫漫，任重道遠。蘇軾有句話：“犯其至難而圖其至遠”，意思是說“向最難之處攻堅，追求最遠大的目標”。路雖遠，行則將至；事雖難，做則必成。
文 | 華東師范大學原副校長、數據學院創院院長 周傲英
來源：華東師范大學數據學院
浙公網安備 33010602000006號
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