在人类的文明史上，动力源的更迭往往引发生产力质的飞跃与世界格局的重塑：马力时代对应农耕文明，蒸汽力与电力先后引领工业革命。数字经济时代，数据被定义为第五生产要素，所谓“Data is Power（数据就是力量）”，数据就是一种能源，像电一样的能源动力。
数据赋能和人工智能助力会产生数量级提升的新质生产力。数据之于数字化，正如电力之于电气化，数据将把人类带向数字文明。在此过程中，也需同步构建与之适配的伦理规范与法律体系，确保数据发展行稳致远。
过去一年，数据科学领域热点频出。一方面，我国的数据基础设施建设提速，相关产业已过百亿元人民币，数据要素规模化供给体系初步形成。同时，国家层面不断出台新的政策，推动数据科学产学研协同与学科标准化建设。另一方面，数字浪潮席卷全球，正深刻重塑产业形态与发展逻辑，从国际上来看，数据行业并购整合加剧。
近期，中央教育工作领导小组印发《高等教育学科专业设置调整优化行动方案（2025-2027年）》，随后，国家发改委、国家数据局会同多部门联合发布了《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》（以下简称《意见》），进一步擘画了我国数字人才培养的宏伟蓝图。
一体推进教育科技人才发展，深入推进数字中国建设，数字人才正是核心驱动力。构建适配数字时代的学科体系与人才培养模式，成为高等教育回应时代命题的必然选择。
作为第五生产要素，数据价值亟待主动挖掘
2020年4月9日，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据与劳动力、土地、资本、技术并列为新的生产要素。
数据要素化不仅是技术问题，更是经济与哲学层面的重大命题。“数据作为依据”的观念长期主导实践——数据是副产品，“越少越好”。如今，数据作为生产要素则意味着“越多越好”，其价值亟待主动挖掘与释放。
过去的数据挖掘与商业智能，可视为无意识的“变废为宝”，而国家数据局的设立以及《意见》的提出，则标志着中国开始有意识地释放数据价值。实现这一目标，需突破传统技术视角，深入探讨数据的权属、权益与分配问题。
数据赋能+AI助力，将数量级提升新质生产力
当前的人工智能本质上是数据驱动的智能，也可称为“数据智能”。从AlphaGo到ChatGPT都表明了一点，即它们可以在围棋与语言等复杂任务中实现约翰·麦卡锡（John McCarthy）所设想的“智能的自动化”，标志着智能技术的重大突破。
人工智能的发展经历了三大流派：符号主义、行为主义和联结主义。符号主义以逻辑推理为核心，行为主义强调“感知—行动”的反馈机制，联结主义则以神经网络从数据中学习为特征。如今的人工智能正是联结主义的成功，而其数学基础最为薄弱，却因海量数据与算力而崛起。
这也进一步揭示出科学技术发展路径的新变化：不再是“科学理论先行、技术应用跟进”的线性模式，而是出现了“技术突破倒逼科学理论创新”的反向驱动。深度学习本质上是“机器经验主义”，通过数据（人类经验的表示）训练模型。无论是AlphaGo依赖的博弈过程数据，还是ChatGPT学习的人类语言结果数据，都说明高质量、大规模的数据是训练专用高效人工智能模型的经验和前提。
而数字经济作为一种新的经济形态，其核心特征就是以数据资源为关键生产要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用为手段，以全要素数字化转型为推动力，促进公平与效率更加统一。数字经济作为继农业经济、工业经济后的全新经济形态，正推动生产方式、经济结构与生活方式的深刻变革。
新一轮科技革命加速了这一进程，为全球格局带来百年未有之大变局，也为中华民族伟大复兴提供了历史性机遇。在人类的文明史上，动力源的更迭往往引发生产力质的飞跃与世界格局的重塑：马力时代对应农耕文明，蒸汽力与电力先后引领工业革命。数字经济时代，数据被定义为第五生产要素，所谓“Data is Power（数据就是力量）”，数据就是一种能源，像电一样的能源动力。
把数据比拟成电，数据治理和数据技术就是为建设电网服务的，人工智能就是像电动机一样的由数据驱动的机器。有了电，有了装备了各种电动机的设备，电气化得以实现，成就了第二次工业革命。让数据好用，就像建电网；把数据用好，即研发各种人工智能模型，再装备到智能体上，就可以把以前需要受过良好训练、经验丰富的人才能做的事情变成机器能做的事情，这样会带来生产力极大的提升，这也是新质生产力的底层逻辑。这说明，数据赋能和人工智能助力会产生数量级提升的新质生产力。数据之于数字化，正如电力之于电气化，数据将把人类带向数字文明。在此过程中，也需同步构建与之适配的伦理规范与法律体系，确保数据发展行稳致远。
走出“象牙塔”，全面提高数字人才自主培养质量
值得一提的是，《意见》明确，“数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，承担着培养深化数据要素市场化配置改革和数据赋能人工智能高质量发展所需各类人才的重大使命”。可见，数据要素学科专业建设和数字人才培养是数字中国和数字经济建设的重要基础。
十余年来，伴随国家人工智能战略的推进、数字化转型的深化，以及数据作为生产要素、新质生产力等理念的提出，我们深信，加强数据要素学科专业与数字人才队伍建设，不仅契合全球科技经济与社会发展的大势，更是实现中华民族伟大复兴的迫切所需。以笔者所在的华东师范大学数据科学与工程学院为例，历经12年探索，学院走出了一条融合学科创新与卓越人才培养的特色发展之路，截至目前已培养六届本科毕业生和十届研究生，形成完整的人才培养体系。为进一步响应《意见》，践行“以有组织科研为支撑，繁荣数据领域学术研究”号召，2025年12月13日，学院在国家数据局指导下，牵头成立“数据科学与工程学科创新知识体系协作机制”，通过联合数据企业、产业园区与政府数据管理部门，围绕产业需求与育人实践，系统构建数据学科完整的知识体系，为学科长远发展提供坚实支撑。
面对新形势新任务，必须坚持系统观念，进行一体化部署和推进。
首先是坚持教育、科技、人才三位一体协同发力。要想在这场以人工智能为代表的新科技革命中抢占先机，必须坚持“应用场景+科技创新+产业发展”协同推进。高等教育机构应主动适应数字时代需求，打破学科壁垒，优化数据要素相关学科专业布局。将国家战略需求、产业发展实践与人才培养过程紧密结合，全面提高数字人才自主培养质量。
其次是坚持场景、应用、创新、发展环环相扣。遵循“场景驱动应用、应用驱动创新、创新驱动发展”的逻辑链。学术界尤其需要走出“象牙塔”，深入真实应用场景；产业界则要善于总结提炼，形成技术体系和学术概念。双方协同，在实践中凝练科学问题，在创新中推动产业发展。
再者则是坚持构建中国特色数据学科自主知识体系，按照《意见》的要求，构建立足实践的中国数据要素自主知识体系和科学研究体系。数据要素研究具有鲜明的时代性和制度属性，西方并无成熟经验可循。因此，我们必须立足国情，坚持马克思主义指导，融合哲学、经济学、计算机科学、法学等多学科知识，秉持“知行合一”的理念，通过实践、认识、再实践、再认识的循环，逐步构建起彰显中国特色、中国风格、中国气派的数据学科知识体系和技术体系。
数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设是我国数据事业发展的关键所在，关乎我国数字经济发展和各行各业数字化转型，关乎中华民族复兴伟业，是一件开创性的事业，长途漫漫，任重道远。
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作者丨周傲英（华东师范大学数据学院创院院长）
来源丨文汇报
编辑丨王蓝萱
编审丨戴琪
