参考文献
论智能革命新时代数字经济教育体系建设
张彬* 隋雨佳 彭书桢 金知烨
*作者：张彬博士
摘 要：本文首先针对智能革命新时代对数字人才需求的迫切性进行分析，接着结合国际先进国家数字人才培养国家战略的对比研究和智能革命新时代数字人才需求结构变化趋势研究，进而提出中国推进“智能+”社会数字经济教育体系建设的基本路径，针对全民数字素养终生教育、培养以德为先综合数字人才和促进产学研资源聚合等方面提出具体政策建议。
关键词：智能社会 数字经济 教育体系 数字素养 终生教育 数字人才 国际比较 以德为先 产学研合作 综合教育
继工业革命后人类迎来了网络革命，现在正在跨入智能革命新时代。人工智能等新兴数字技术来势汹涌，人们对其发展寄予很高期望。以大数据、人工智能、物联网和云计算（简称“大智物云”）等高新数字技术为支撑的数字经济为各国带来巨大发展机遇的同时，新的挑战不断涌现，突出表现在全球竞争日趋激烈，高新数字技术创新与应用已成为智能革命新时代提高国际竞争力的关键要素之一，而引领其创新与应用方向并保证实施到位的根本在于高水平人才。智能革命时代的竞争不仅表现在资金充足和产能雄厚层面，更表现在技术水平和人才质量层面。然而，现行教育体系是工业革命的产物，不是为智能革命准备的，无法适应未来“智能+”社会的需求。习近平同志在全国网络安全和信息化工作会议上的讲话强调，要研究制定网络与信息安全领域人才发展整体规划，推动人才发展体制机制改革，让人才的创造活力竞相迸发、聪明才智充分涌流。由此，我们有必要研究人工智能等高新数字技术革命对教育的冲击，研究面向未来“智能+”社会的数字经济教育体系建设，为中国在未来智能革命新时代具备全球领先的竞争实力作好准备。
1.数字经济教育体系建设的必要性
数字经济突出特征是依靠信息资源和信息技术开发利用推动经济发展和社会进步[1，2]。当前，以“大智物云”等关键数字技术作为重要赋能的数字经济正在全球蓬勃发展，所创造价值在世界生产总值中举足轻重，且有日益攀升趋势[1，3]，引领全社会逐渐由工业时代进入数字经济时代，并向智能时代迈进[1，2]。中国在这次特殊的时代变革中将走向哪里？人才决定未来，教育成就梦想。为此，有必要对目前中国教育现状进行梳理，探究其制度、体系和机制是否满足未来几十年的人才需求，是否适应数字经济和“智能+”社会的发展。
1.1 现有教育体系下人才知识结构与未来要求相去甚远
“智能+”社会以大数据、并行计算和深度学习为三大核心技术驱动力[4]，需要联合社会各界乃至全球力量共同发展，最终实现人人皆享人工智能[5]。相应的，“智能+”社会的人才知识结构呈现偏重数字技术及数据分析的特征。人工智能人人皆享是“智能+”社会的发展特征之一，如微软实时语音翻译、微软小娜等智能助手提供的个性化服务正逐渐被私人控制并使用。因此，在每个人都将操控人工智能的未来人人都须拥有基本数字技能。智能化正逐步渗透于各类社会生产活动，传统劳务密集型行业终将转向知识密集型行业，与此同时数据技术密集型行业将成为“智能+”社会主导经济发展的产业。而目前的教育体系主要培养传统劳务型人才，对专业数字人才的培养速度远低于需求增长速度。
通过需求带动相关学科建设是解决短期人才缺口的有效方式，但若想从长期解决劳动力供需矛盾，培养出全球顶尖级综合型数字人才，还需要更合理的顶层设计。商业格局变迁意味着“智能+”社会人才知识结构将发生变化，近几年全国高校本科新增的若干最“热门”专业均与数字经济相关[6，7]，说明未来数字技术快速更新换代对数字人才培养计划提出了更高要求。人才知识结构与教育体系顶层设计息息相关，重新建设适用于“智能+”社会的数字经济教育体系，形成完善的人才生态结构，是发展数字经济的必然要求。
1.2 具备数字经济相关专业知识的人才出现短缺现象
在信息化时代来临之初，世界先进国家已提前意识到专业人才的重要性，进而针对未来信息化进程调整其教育体系，大力培养计算机人才。但在数字经济快速渗透各传统行业的当下，单纯通识计算机的人才已无法适应如芯片设计、人工智能算法、大数据分析、无人机设计、量子计算、网络空间治理与网络安全保障等新技术背景下的应用，人才市场供需平衡再次被打破，各国数字经济发展面临着巨大人才缺口，而中国面临的挑战尤为突出。截至2017年，美国人工智能人才总量是中国的2倍，在AI基础研究领域美国人才储量（大约17 900人）更是中国（仅有1 300人左右）的13.8倍，中国处于明显劣势。[8]显然，在“大智物云”等高新数字技术飞速发展的今天，我国相关专业人才数量与美国相比差距巨大。不仅如此，据纽约时报称，在人工智能深度学习领域，只有不到25 000人可被视为真正的专家，量子计算相关人才更加稀缺，只有不足1 000人[9]。此领域人才短缺将直接影响数字经济时代极为重要的国家网络安全，于是是否拥有量子、智能人才则关乎国家命运，这将导致更加激烈的世界范围内的人才争夺战。
1.3 数字经济相关专业人才流失严重
人才流失是导致中国高水平人才匮乏的重要原因之一。人才流动受到薪酬机制、发展空间、创新环境、认同感等多方面因素影响[10，11]，仅靠提高待遇等方式引入人才只作杯水车薪而难以从根本上改善人才短缺问题，在职培训虽可强化企业人力资本却不易于培养出创新性人才。旧金山人工智能初创公司在《2018年机器学习人才调查报告》中[12]指出，中国在机器学习人才培养上成绩斐然，仅次于美国，但在产出人才最多的四所一流高校中，62%的学生毕业后选择赴美深造或工作，仅31%留在国内。在国内各省市间，数字技术人才流向北京、上海、深圳等数字经济发展较好的城市已成为显著趋势[13]。适用于工业时代的人才链在数字经济冲击下已然断裂，我国数字技术人才未来或将出现青黄不接的局面。人才重新聚集需要放眼全局、从长计议，只有建立完善的数字经济教育体系，方能使我国具备高质量人力资本以适应未来智能革命时代的发展需求。
1.4 高新数字技术发展将促成更尖锐的全球等级差异
未来，在数字经济发展的带动下，大量代替脑力劳动的机器将席卷而来，大量工作岗位将由自动化设备取而代之，大规模失业将表现尤为严重，而失业者多为受教育程度不高、数字技能贫乏者[14，15]，若他们不能及时接受数字素养教育，将在智能化发展浪潮中被边缘化[16]。进而，人工智能等高新数字技术发展将使财富分配更为不平等，拥有人工智能的阶层或国家掌握社会大部分财富，形成更尖锐的全球等级差异[17，18，19]。富者越来越富，穷者越来越穷。中国的强国之梦与人工智能等高新数字技术发展息息相关，世界科技强国均力图在该领域形成竞争实力，在占有销售市场、拥有知识产权和引进高端人才等方面积极行动，国际竞争形势严峻[20，21]。因此，中国有必要利用自身制度优势，把握人工智能发展契机，培养自有人才，攻克量子、智能等技术难题，成为拥有高新数字技术使能财富的国家。而实现此目标的前提条件是建设数字经济教育体系，进行面向未来“智能+”社会的教育改革，以教育带动科技强国。
2.数字经济教育体系建设的国际经验
美国、英国、德国、法国和日本等发达国家在数字经济发展和教育体系建设方面积累了较为丰富的经验，相关政策也比较成熟，它们的国家战略和实践经验值得我国学习和借鉴。
2.1 美国
美国各州或学区主管部门针对基础教育阶段（K12）积极推进在线教育[22]，制定相应的法规和标准，如规定毕业前必须完成一定数量的在线课程。为此，政府提供项目资金用以支持购置硬件设施和实现宽带连接，重点支持在农村地区尽量增加人们能负担得起的高速连接的宽带数量。
美国联邦通信委员会在《2010年国家宽带计划》[23]中明确了数字人才的重要地位，并将数字素养教育纳入国家宽带计划。2016年奥巴马在电视讲话中提出“全民学习计算机”倡议，号召从娃娃抓起，从幼儿园到高中无缝隙地持续地学习计算机，为培养具有计算思维的复合型人才夯实基础[24]。数字经济发展对科学、技术、工程以及数学（STEM）等方面的知识和技能提出更高要求。为保证高等教育体系符合时代要求，美国政府不断加大对STEM等学科的投资，并于2016年发布了《STEM2026：STEM教育创新愿景》[25]报告，从实践社区、学习活动、教育经验、学习空间、学习措施以及社会文化环境等方面提出有效措施促进STEM教育的发展。[26]特朗普总统上任后不久，即2017年9月，签署了一份关于让更多人接受高质量STEM教育的总统备忘录，对于政府致力于促进和激励全美学生获得高质量的包括计算机科学在内的STEM教育给予肯定。具体而言，该总统备忘录设定了一个目标，即每年在教育部内至少投入2亿美元用于推进这项工作。[27]
在顶尖数字人才培养层面，美国格外重视人工智能、网络安全、量子计算等高新技术人才的针对性培养。2018年5月，美国国土安全部（DHS）发布《网络安全战略》[28]，该战略在促进美国繁荣的措施中提到“培养优秀的网络安全人才”。同年9月美国政府召开量子信息科学峰会，峰会强调将“科学优先”作为国家战略，重点在于解决未来十年量子科学面临的各种重大科学挑战，其中包括在初中和高中教育中引入量子力学[29]。2019年2月，特朗普政府启动首份国家人工智能计划，采取多种方式加强美国在人工智能领域的国家领导力，五个重点领域之一就是“培养人工智能劳动力”。该倡议指出：为了培育具有人工智能新时代发展所需技能的劳动力，美国需要行动起来帮助美国劳动力获得AI相关技能，在包括学徒制、技能培训项目、奖学金计划和计算机科学和其他新兴STEM教育计划中优先考虑设置奖学金机制和在职培训机制。[30]
2.2 英国
英国正致力于发挥政府、企业、高校等社会各界的协同作用提高各个年龄段及各个阶层民众的数字素养。英国在其政策性文件《数字化战略（2017）》中提出，将数字技能嵌入到素质教育，在国家课程中引入计算机学习；面向十六七岁的年轻人提供国民公民服务以帮助培养在工作和生活中所需的数字技能为迎接未来做好准备；推行终身学习，帮助成年人在离开正规教育后也有机会继续提高数字技能；通过教育体系改革为个人所需数字知识及技能制定标准和实施措施；对工人培训进行数字扫盲；鼓励私营部门和教育机构提供支持，提升与电脑科技相关毕业生的就业率并缩短学徒期。此外，还投入2 000万英镑建立一个旨在提高数字技能教育质量的研究机构。[31]鉴于英国有许多人因缺乏基本数字技能而不能或不能独立使用数字政府服务，政府数字服务（GDS）在商业、创新和技能部（BIS）的支持下，寻求能够提供数字培训和数字支持服务的供应商，为每个人提供所需的数字技能，通过消除由于访问、技能、弱势和动机等方面带来的障碍，弥合数字技能鸿沟[32]。2017年11月英国成立了数字技能合作关系委员会，旨在将公共部门、私有企业和慈善组织等汇集到一起，保持数字技能提供的一致性，促进开展数字技能培训项目，普遍提高公民数字技能以达到世界领先水平[33]。为了更好地吸引和留住高新技术人才，英国政府投资了4亿英镑用于数学、数字技术方面的教育，以解决STEM技能短缺问题，并加强政府、大学和行业之间的合作以大大提高数字技能人才的供应。[31]
2.3 德国
德国尤其重视数字基础教育，意在有效提高民众数字素养。在《数字化行动议程（2014—2017）》关于“数字化社会生活”的论述中，德国强调各阶层都应有平等的途径获取信息和服务[34]。德国联邦经济能源部发布《数字化战略2025》，针对数字经济素养提出“实现各年龄阶段数字化教学全覆盖”的战略目标，着眼于中小学教育，并关注数字化世界所有层面的教学，包括企业数字技能培训[35]。2016年10月，德国政府推出《数字型知识社会的教育战略》作为全面促进德国数字化教育的行动框架，包括数字化教育培训、数字化设施、法律框架、教育组织和机构的数字化战略、国际化等五个重点行动领域，各领域的战略目标统称为“数字化教育世界2030”。[36]而2018年新一届政府又提出将通过“Digitalpakt#D”（德国数码协议）计划拨款35亿欧元以在全德国中小学和大学实现互联网接入。[37]
2.4 法国
法国近年来出台了“学校数字教育计划”等一系列有关数字化教育的政策[38]，着重推进学校基础设施数字化建设。法国已经意识到未来社会对人工智能人才的需求将与日俱增，而基于法国当前的数字教育资源，将无法满足发展人工智能的人才需要[39]。因此，法国总统马科龙宣布了《法国人工智能战略》，提出解决法国人工智能人才紧缺问题的一系列举措。具体包括，在科研与人才培养方面，由法国信息与自动化研究所牵头制定一项国家人工智能计划；遴选若干研究机构组建法国人工智能研究网络；制定一项人才计划以吸引全球的一流科研人员；把人工智能的学生人数增加一倍；简化科研人员成立初创企业的程序，加速科研项目的审批；鼓励科研人员在公共机构和企业间的流动，科研人员用在企业的工作时间可以达到50%（目前是20%）。[40]
2.5 日本
日本同样采取了一系列措施培养前沿数字技术人才和提高全民数字素养。日本于2017年3月提出了“互联工业”的概念，即通过人、物、系统、设备等在企业之间互联创造新型附加价值，“人”在其中起关键作用，需要积极培养精通前沿数字技术的高技能人才[41]。同年7月，日本经济贸易工业部（METI）发布《“互联工业”东京倡议》，确立了无人驾驶/移动服务、生产制造/机器人、生物/材料、工厂/基础设施安保和智慧生活等五个重点发展领域，并强调研究开发、人才培养以及网络安全等方面的建设[42]。编程已成为中小学必修课，教育重点是形成“编程思维”，培养学生用计算机逻辑实现交流的能力，而不仅仅是学会写代码[43]。日本NHK电视台称，2020年4月以后，将在所有日本小学教科书上印刷二维码，以利于学生使用移动终端读取二维码，观看教学视频、学习英语发音等[44]。数字化教学内容将带来学习方式重大改变，极大地促进了学生通过自主学习、在线学习等方式获得更高质量教育。
2.6 澳大利亚
澳大利亚通过加强数字教育基础设施的投入促进公平教育[45]。其数字经济发展战略的目标之一便是为培训机构、大学和专业教育机构提供网络连接，通过协调合作提供新型的灵活教育方式，并将在线学习资源扩展到家庭、工作场所和公共设施，为无法通过传统学习方式学习课程的受教育者提供在线学习机会。具体事项包括公私合作开发数字课程、开设虚拟课堂、推动数字教育等[46]。在教学内容设置上，STEM教育被强制纳入小学课程，培养幼儿创新性、批判性、逻辑性思维能力也成为学前教育的教学主旨[47]。
2.7 俄罗斯
在俄罗斯推动传统产业数字化转型而采取的一系列措施中数字教育是其中的重要方面。在2017年7月出台的《俄罗斯联邦数字经济规划》中[48]，掌握大数据、人工智能、量子计算等高新数字技术被列为2025年数字经济发展规划的预期目标。此外，还特别制定了量化规划目标，如ICT领域高校毕业生人数达到每年12万人以及掌握数字技术的人口比例达到40%等。俄罗斯不仅在培养计划中不断增加数字人才数量，还增开网络安全和系统开发、大数据管理、人工智能和机器人技术等相关课程[49]，同时还建设高新技术产业园区以提供更多高新技术人才就业岗位[50]。
3.智能革命新时代数字人才需求结构变化
活跃于数字世界的数字技术推动着物理世界生产力水平不断提高，而在满足当下需求之后物理世界反过来将对数字世界的技术创新提出更高要求。数字人才作为连接数字世界与物理世界的桥梁，拥有的知识结构与传统型人才不尽相同。
数字技术原理与数学和物理有着紧密联系，从概率论、线性代数和矩阵分析等数学知识衍生出来的贝叶斯网等技术是人工智能的基础，而物理学则是研究量子科学的必备知识。由此可见，数字经济时代数字人才需具备高水平数学和物理知识。高新数字技术发展需建立在计算机基础网络架构之上，因此计算机科学与技术的基本原理和方法等基础知识同样应为数字经济时代数字人才知识结构的组成部分，其中包括计算机程序设计常用的各项编程语言和数据库技术等基本数据处理技能的掌握。
智能革命时代的代表性技术包括大数据、人工智能、物联网、云计算等。大数据与人工智能密切相关。大数据产生海量数据资源，从海量数据中提取有用信息的关键技术是数据挖掘，相应的数据处理则对网络安全提出了新的要求，因此大数据人才应当掌握数据安全技术等专业知识。人工智能核心技术方面，机器学习技术用计算机模拟或实现人类学习行为，包含监督学习、非监督学习和强化学习等，深度学习是机器学习中基于神经网络的一个新领域，目的在于模仿人脑进行数据处理，因此除了具备机器学习的科学理论知识外，行为科学、哲学、逻辑学和语言学等人为素养也至关重要。物联网体系架构分为感知层、网络层和应用层，这三层均涉及计算机、电子信息和通信等各学科知识，物联网人才需熟练掌握传感器与检测技术、物联网控制技术、物联网通信技术、大数据与云计算技术以及各类基于Web或移动端的开发技术等。云计算涉及宽带网络技术、数据中心技术、虚拟机技术、分布式存储与计算技术、软件开发技术和云安全技术，这些则是云计算人才所需掌握的重要知识。
数字经济的发展体现于数字技术在各领域的应用，因此数字人才的知识储备不应局限于单个专业领域。比如大数据应用领域甚广，只有明晰特定领域的数据处理需求和业务逻辑才可深度运用大数据技术，故大数据人才还需具备跨专业跨领域产业知识。而人工智能又是一门包含数门学科精华如数学、哲学、经济学、神经科学、心理学、生物学、历史学和语言学等的学科，其研究需与多学科尖端人才紧密合作。这些均对数字人才知识储备提出了更高层面要求。
由以上分析可见，数字经济时代数字人才知识结构纷繁复杂，绝非传统人才所能及。因此根据知识面掌握程度可将数字人才划分为基础数字人才、专业数字人才和综合数字人才等三种，如图1所示。基础数字人才具备通用数字技能，掌握数学、物理与计算机科学基本知识，了解各项数字技术基本逻辑和应用场景，有一定编程、软件开发、数据分析和维护网络安全的能力，能够迅速适应各项社会生产活动数字化需求并熟练使用各类数字服务，可适应企业基础数字业务发展需求，构成数字人才基础；专业数字人才熟悉数据分析、数据挖掘、机器学习、传感技术、虚拟机技术和网络安全等涉及人工智能的专业技术知识，能够灵活运用前沿数字技术，并具有极强的数据处理能力以及学习能力，能够迅速顺应数字技术发展的需求而不断提升自身技术水平，此类人才包括大型企业、科研院所和高等院校等机构中的高级研究人员，是推动国家数字经济发展的中坚力量；综合数字人才精通数学、物理学、生物学、哲学和语言学等跨学科文理知识，了解跨领域业务流程，可在深度使用前沿数字技术的基础上融会贯通，洞悉各行业发展趋势，具有极强的创新能力、管理能力和开创新技术或新商业模式的潜力，具备较高的人文素养和伦理道德意识，此类人才主要指在数字经济产业领域的领军人物，是引领“智能+”社会发展的精英阶层。
图1 “智能+”时代数字人才结构
正如图1所示，在数字人才结构中，基础数字人才数量较多，当前供给差距缩小，但尚未饱和，仍旧是数字人才培养的重点之一；专业数字人才培养的速度无法适应数字经济发展的速度，供给双方差距不断拉大，需从改革教育体系入手以应对挑战；综合数字人才则是最为稀缺的顶尖人才，目前人才市场竞争非常激烈。
4.推进“智能+”社会数字经济教育体系建设的基本路径
中国《国家网络空间安全战略》九项原则中包括“实施网络安全人才工程”。在当今“智能+”社会，中国有必要在此基础上建立数字素养教育计划，以应对人工智能和量子计算等新兴技术发展带来的量子、智能人才短缺的挑战[51]。
4.1 完善学校教育系统做好全民数字素养终生教育
现阶段学校教育系统整体上分为普通基础教育、普通高等教育和职业教育等[52]。各个阶段如何紧密结合起来，根据社会发展如何调整投入力度，在培养基础数字人才、专业数字人才和综合数字人才等层面如何合理分配资源，类似诸多问题都是教育改革顶层设计急需应对并加以解决的。
（1）普通基础教育阶段
普通基础教育（学前教育、初等教育、中等教育）主要培养基础数字人才。数字经济时代90%以上的工作需要具备一定数字素养的人来完成[53]。计算机科学将与语文阅读写作和数理化一样成为人们的基本技能之一。
在学前教育阶段，应引入适合幼儿获得计算机知识的编程游戏，寓教于乐。游戏一直以来都是幼儿教育的主要方式，好的游戏可以激发幼儿自身创新精神，小时候给洋娃娃做衣服的人最终成为了裁缝就是许多真实故事的典范[54]。本着政府过紧日子让人民过好日子的宗旨，“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐”，政府要重视学前教育，将免费教育范围扩展到幼儿园，国家统一制定幼儿园管理规范，将计算机教育融入幼儿教学大纲。鉴于人工智能人才必须懂得伦理、道德、法律才能保证未来机器人学到正确的规范，而具备这种品德必须从娃娃抓起，使之获得遵纪守法、讲文明道德、识别真善美的正确价值观，因此有必要为幼儿配备专业思想政治教育辅导员。
在初等教育阶段，要注重培养小学生通过上网自主搜索信息进而解决问题的能力。提供信息传播和信息处理的机器如电脑、电视等，改变了过去人们由于信息沟通不畅而需要通过课本死记硬背必备知识的状况，目前人工智能主导的搜索引擎使得人们仅仅需要确定关键词即可获得全方位知识，他们需要做的就是对大量获取信息进行甄别、整理和提炼，因此过去需要几年时间积累的解决某个问题的知识现在可能只需几个小时即可融会贯通。尤其是高年级小学生应掌握基本的编程技能，学会使用计算机语言解决一般科学问题。此外，在数字经济时代，学生不缺知识，缺的是对知识所包含道德取向和价值观的正确态度，如热爱祖国、社会责任、尊老爱幼等。未来40年人工智能发展给人类带来更多福祉的同时，也会产生一些连带效应，如团队工作常态、频繁改换职业、贫富更加悬殊、因失业而无所事事等。该预期给我们敲响了警钟，人类需要从小训练具有高人文素养、优秀道德水准、平衡心态、应变能力和合作精神，将其融入现代小学教育非常重要。在此期间，思政、历史、常识、数学、语文、课外兴趣等的学习时间安排需要重新设计，以把握好道德伦理教育最佳时机。
在中等教育阶段，应培养中学生灵活运用必备软件的能力（如Office办公软件等），尤其是高中生应掌握高级编程技能，培养编程思维，也可以通过选修课的方式完成目前大学生数字教育内容的学习。中学生还需要更多地了解社会结构、价值取向、伦理道德、社会心理等，获得更多实践经验。随着对社会结构和专业分工的了解，中学生可以根据兴趣建立自己专业爱好和就业取向，为大学学习专业知识做好心理准备。但文理科划分不应太细，因为真正未来需要的高级人才都是综合型人才，未来人工智能将依托于综合性学科寻求发展。
在整个基础教育阶段，应注重培养数字化意识。信息技术已经被浙江、北京、山东等教育发达地区纳入高考体系，北京、广州等地也将计算机编程纳入中考甚至小升初考试，数字技术相关学科已逐渐进入中小学课堂[55，56]。可以看出，在普通基础教育阶段，重视数字人才培养首先从数字经济发达的北京、上海等地区开始，这将进一步加大地区间教育差异进而带来更大数字鸿沟。因此政府应重点扶持边远地区加强数字素养教育培养数字人才，借势数字经济发展走出特色之路从而实现弯道超车。
（2）普通高等教育阶段
普通高等教育（本专科及研究生教育）应在进一步加强基础数字技能培养的同时重点塑造专业数字人才。可对照本文第四部分所述数字人才需求结构精细设计对应的课程体系，确保每一位本、专科学生熟练掌握相关知识，学会将重复问题标准化、复杂问题简单化。计算科学和人工智能相关专业的学生更应全面掌握前沿数字技术，灵活应用，做到重复问题自动化、复杂问题智能化。
培养专业数字人才关键要提高学生运用新知识和新方法解决新问题的能力。在信息资源“爆炸”的当下，通过搜索现有资源能够得到解决的大多数问题不需要重复研究，如何减少低效率和资源浪费是目前高等教育面临的挑战。本科、硕士研究生教育应以就业为导向，而博士研究生教育则应以培养优秀创新型科研人才为主要目标。目前我国年度博士学位授予量仅为美国的30%，每百万人口中的年度新增博士仅为美国的7%[57]。显然，中国博士培养力度需要加强。以人工智能为例，专业人才供小于求，人工智能应届博士毕业生年薪居高不下[58]，此高薪可从上游拉动更多人才投身人工智能事业。试想，如果将高额薪酬时间提前，建立健全数字经济领域前沿学科的博士生奖学金制度，将从下游吸引更多学生参与进来，更有利于培养优秀创新型人才，进而提高专业数字人才的教育质量。
此外，将思想政治教育作为必修课，将伦理、道德、法律上升到理论层面传授给学生，如果能将道德法律与专业教育融为一体，将激起学生更大热情参与其中。20岁左右的年轻人极易受不良思潮的影响，有可能出现信仰理念上的动摇，而这时候从家国情怀的高度，让学生对社会主义道德信仰坚信不疑，将造就社会中坚力量，成为普法守法楷模，并将受益终生。而且，这是培养顶尖级综合数字人才的必由之路，有助于培养未来智能革命新时代的新生代，造就一批既具有专业知识又具有道德修养的国家栋梁之材。
（3）职业及其他教育
传统产业从业人员转变为满足数字经济发展需求的数字人才需要转换思维。各企业在岗前、在岗、转岗培训中都应将数字素养教育纳入培训计划，成人教育应在教材中加入大数据、物联网、云计算、人工智能等相关知识，并逐渐采取计算机考试代替部分课程的试卷考试，旨在提醒各行各业在岗人员与时俱进，将数字思维落实在日常工作与生活中，以避免在数字经济发展浪潮中落伍。
随着人工智能的发展，未来大量代替脑力劳动的机器将不约而至，大规模失业将表现尤为严重，这将要求人们对于失业的心理承受能力不断加强，同时还要有不断进取的精神，因为没有失业只有不具备对口技能而暂时失去工作，在职培训或将是伴随人们一生的重要事项。根据未来40年人工智能发展预期，技能再培训将不再是一劳永逸的事情，社会保障机制将更加注重保障民生而不是保护工作。成年人在经常接受职业培训的同时，还要进一步接受普法教育和道德教育，因为在中国很有可能他们将负责下一代的陪伴及教育，可以在成年人最喜欢看的新闻联播等节目中每天划出特定时间进行专题伦理道德和法律法规普及教育，让中国“忠实诚信，仁慈善良”的传统美德发扬光大。
综合数字人才的培养是以上三阶段教育综合作用的结果，如图2所示。除此之外，普通基础教育阶段重点培养基础数字人才；普通高等教育重点培养专业数字人才；成人教育、社会教育和行业教育等则根据实际需求为学校教育提供补充，兼顾对缺乏基础数字技能的民众进行“数字扫盲”。
图2 学校教育体系与智能革命新时代人才结构对应关系
4.2 培养以德为先的综合型数字人才
“大智物云”是数字经济时代技术进步的典型代表，量子计算将能够进行超高速计算，完成目前超级计算机需要数十亿年才能完成的计算，新技术的发展将产生利好社会效应，带来更多美好体验，进而提高人民福祉。
但是，高新数字技术也是一把“双刃剑”，在缺乏数据治理规范的情况下，也有可能被别有用心之人利用损害公共利益[59]。如：作为数据共享平台的云端，对用户信息缺乏物理上的隔离，更容易导致技术性非人为数据隐私泄露。人工智能技术在传播领域不适当的应用，如人工智能语音电话传销等，则会提高不良信息的传播效率。大数据、人工智能等技术的不法应用导致更多的网络诈骗，具有隐蔽性强、精确性高、诈骗面广等特点。显然，人工智能等高新技术如果不被综合素质高的人员控制，最终伤害的人可能会多于它帮助的人。
（1）专业数字人才道德教育
如何使数据管理能力适应技术的发展，增强预见性，未雨绸缪，在问题出现之前提前防范，而不是在事后补救，不走“先污染后治理”的老路？构筑个人信息泄露、不良信息传播、网络诈骗犯罪的事前预防完整体系，是网络综合治理重点关注的问题之一，而给予掌握专业技术的数字人才全面道德、伦理、法律教育则是其重中之重。
在指导人工智能研发的总体方案设计中，必须考虑道德、法律、社会、安全等内在因素的作用。“天下大事，必作于细”，道德文明素养教育要从国家高度制定实施战略，包括制定全国道德规范和实施计划细则，在措施上考虑周密，精准设计规则和制度。
（2）全民道德修养教育
通过加强幼儿园、小学、中学、大学、成人的道德、伦理、法律等方面的终生教育，防微杜渐，堵塞漏洞，与时俱进更新教育思维。
解放军坚持三大纪律八项注意，赢得民心，取得胜利，今天将道德思想融入诗歌，朗朗上口，可起到同样效果。可以通过设定道德教育评价指标体系，测算道德教育指数得分，依此排名，表扬先进，鞭策落后。如果出现重大道德败坏事件，不仅将大大影响教育责任单位道德教育排名，更应追究教育机构责任，付出教育不到位的代价。道德、伦理、法律等科目可成为小学、中学、大学入学考试和成人入职考试的必考环节。
（3）培养综合型数字人才
在具备优秀道德水准的前提下，综合型数字人才不仅应掌握基础知识、精通专业知识，还应了解神经科学、生物学、经济学、哲学等多学科综合知识。
美国麻省理工学院（MIT）2018年10月宣布成立计算学院研究人工智能，共创造50个新的教职岗位，其中一半专注于先进计算机科学，另外一半则由该学院与MIT的其他院系共同任命，以确保MIT培养的毕业生在成为领导者之后不仅为世界提供先进技术成果，更要具备人性的智慧，包括文化、道德以及为大众利益使用技术的本能意识。[60]美国斯坦福大学于2019年3月宣布成立以人为本人工智能学院，计划与其他学院和部门合作，从人文、工程、医学、艺术或基础科学等领域招聘20名新教师，重点招聘对交叉学科工作特别感兴趣的人才。[61]日本倡导在中小学引入新课程，即在编程教育之外还融入数学、技术、课外兴趣和综合知识等多学科学习活动[43]。
综合数字人才其综合素质的培养需要循序渐进从娃娃抓起贯穿于教育始终。比编程更重要的是编程思维的培养，而比编程思维更重要的是人格、能力以及人文底蕴的培养，文理兼顾已经是公认的智能革命新时代的必然要求。
4.3 统筹协调促进产学研资源聚合
近年来，在互联网发展方面我国正积极追赶发达国家。在2017年，我国以互联网为主要组成部分和拉动力量的数字经济的体量高达26.70万亿元人民币，占GDP比重达到32.38%[62]。同时，中美两国在全球300多家独角兽企业中占据绝对主导地位，两国企业数量之和占全球80%以上[63]。但在高新数字技术领域美国独占鳌头，有着明显优势，中国远不及美国。此外，美国在人工智能各层级（基础层、技术层、应用层）领域的企业数均领先于中国，中国仅占美国企业数的40%到60%。[8]目前我国科技成果转化率仅达到20%左右，远低于发达国家约40%的平均水平，与转化率高达80%到90%的美国相比更是不甚理想[64，65]，这极大地制约着我国数字经济的发展进程。
因此，在完善数字经济时代人才培养结构的基础上，如何更好地提高数字经济教育质量，如何为信息社会提供领军型综合数字人才，以及如何更高效地将科学技术转化为生产力促进数字产业发展，是目前亟待解决的重要问题。
（1）建立产学研合作机制
为解决低转化率这一问题，发达国家都在积极推进产学研合作以促进科研成果高效转化，而我国产学研合作尚未形成一定规模，也未建立产学研合作机制。产学研合作主要包含高校（人才培养）、企业（技术成果产业化）和研究机构（技术研发）三个主体，是一种多元主体共同参与的合作形式。在图3所示产学研合作机制中，以研究中心和科技园区为合作平台，以高校、研究机构和企业为合作主体，人才、资金、技术和信息在三者之间有效流动，从而实现高效地将科学技术转化为生产力促进产业发展的目的。
图3 产学研合作机制
首先，就高校而言，以人才培养为目标，以市场需求为导向，旨在培养“大智物云”专业数字人才，满足企业用人要求。就创新性研究而言，高校研究力量和社会研究机构是合作关系。2018年年底，工信部人才交流中心与“科大讯飞”等国内人工智能知名企业联合签署了《人工智能产业人才培育标准合作备忘录》，制定企业与研究机构合作体系与标准，标志着政企合作加强对人工智能人才培养的开始。在高校，更应鼓励企业和科研机构参与制定针对“大智物云”等高新数字技术的本科及硕士和博士研究生各专业的培养计划和课程设置，平衡教学与科研比重并强化两者之间的衔接，构建相对完善的教研体系。
其次，企业可通过委托或资助的方式更有针对性地从高校与研究机构获得相应的技术支持，共同孵化技术型企业，实现高效率技术成果转化。企业与高校应采用联合教学方式将教育、研究与行业发展紧密结合起来，促进学生理论联系实践，培养高质量人才以满足市场需求。美国波士顿咨询公司报告显示，中国已成为发展人工智能技术最积极的国家。鉴于此，我国更应加强“大智物云”及量子计算等技术的产学研合作开发以促进数字产业发展。
（2）建立产学研合作配套机制
美国量子技术发展主要依靠高科技公司，而这些公司经常与美国一流大学合作开展项目，大学提供以“量子”作为主修或辅修专业的博士或硕士学生参与研究，美国能源部、基金委（NSF）和标准化研究所（NIST）等部门则给学生提供充足的资金支持，这种合作经常以跨学科方式进行，目前项目数量正持续增长[66，67]。美国硅谷最大的优势便是有斯坦福大学等研究型大学和科研院所作为依托，提供强大的支持以引导产业发展。
在产品迭代极为快速的今天，学习硅谷发展模式的同时，我国更应精准定位，针对“智能+”高新数字技术产业，更好地促进企业、高校及研究机构的融合，强化行业内信息资源深度整合，使三者信息更有效地流通，发挥协同效应，达到1+1+1＞3的效果，促进高新数字技术科技成果转化。同时，建立人工智能行业协会等专业机构，用以协调三方合作，支撑并有效地促进人工智能等行业的发展。
在我国经济转型的背景下，产学研三方仅在促使技术、资金及人才相互流动的层面上合作是不够的。《中国制造2025》中已提到制造业创新中心的建设问题[68]，而对于数字经济的发展也需要我国积极部署研究中心、科技园区等平台的建设。
调查研究发现，英美等发达国家技术成果转化率高与其高校和研究机构的转化对象大多是科技型中小企业有关[69]。因此，我国政府在重视科研成果转化的同时，需重点关注中小企业带来的创新活力，在科技型中小企业创新方面起到支持与引导作用。我国目前已出台一些鼓励行业发展和促进科技成果转化的相关政策和法律，今后有待进一步出台支持与促进产学研合作的相对完善的规章制度及法律法规，使整个产学研协同机制更加规范化，以帮助国家振兴教育，使科研成果高效转化，促进数字经济发展。
5.结语
分析我国人才现状不难发现，随着人工智能、大数据、云计算、物联网等高新技术的发展，适用于工业社会的“学好数理化，走遍天下都不怕”的教育理念已经不再适用于智能革命新时代，目前中国数字人才培养速度跟不上全球数字经济发展速度。美国、英国等发达国家数字经济发展和数字人才培养均处于世界领先地位，中国有必要借鉴先进国家数字经济教育体系建设的成功经验，精细设计数字人才结构，系统地、前瞻性地提出促进数字经济教育体系建设的基本路径，为迎接“智能+”社会新挑战做好充分准备。教育体系改革不在一朝一夕，提高全民数字素养需要打好旷日持久的攻坚战，相信经过全民的不懈努力中国最终将率先走向智能革命新时代。
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