四、促进国际化，深化数字教育国际交流合作 ······· 16 第三章 实践探索 ················································· 20 一、深化人工智能人才培养，强化人力资源支撑 ···· 20 二、促进人工智能广泛应用，助力教育创新发展 ···· 22 三、健全智慧教育机制建设，构建良好教育生态 ···· 25 四、强化智慧教育设施保障，筑牢教育数字基座 ················································· 30 一、革新教育理念，迈向智慧教育新阶段 ············· 30 二、更新教育内容，树立人才培养新标准 ············· 32 三、构筑未来要素，探索教育变革新路径 ············· 33 结 语 ······························ 把握教育数字化发展方向。2025 年，人工智能发展 迎来突破性进展。习近平总书记指出，一方面，有了智 联网、人工智能，教育的工具和方法会发生变化，学生 能力培养会有变化，这些正需要与时俱进地进行改革。 另一方面，对于学生的启智、心灵的培养和基本的认知 能力、解决问题能力的培养，是不能放松的，基本功还 得有。中国教育部坚持守正创新，依托国家智慧教育平 台丰富“德智体美劳”各方面数字教育资源，引导学生 ·8·

界 的 I C T 岗 位 与 技 能 目录 执行概要 第 1 章：重塑工作：重大变革与新挑战 第 2 章：AI、新技能与工作重构 第 3 章：各区域岗位与技能需求 第 4 章：技能培养策略：高校及其他领域探索 第 5 章：ICT 岗位分类体系 第 6 章：未来展望 研究方法 附录 I. 人工智能岗位 II. 软件岗位 IV. III. ICT基础设施岗位 网络安全岗位 平均5-7年的更新周期。为弥补这样的技能差距，高校与企业必须紧密合作，通过联合设计课程、 设立卓越中心或学生创新中心、加强企业实践项目等方式加强AI人才素养及动手能力培养。同 时，政府、技术厂商和学界也应加强合作，探索面向智能时代的人才培养先进理念。 几乎所有 ICT 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 学习战略并培育“持续适应文化”的组织来释放AI 的潜力，将技术专长与创造力、同理心、伦理判断力等以人为本的技能相结合，以此应对智能时 代的复杂性。如今，企业、教育机构与政府等各方应协同努力，共同培养能够适应未来变化、把 握AI时代发展机遇的ICT技术人才，为构建可持续发展的人才生态提供系统性支撑。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 02 重塑工作: 重大变革与新挑战

他们无需成为 AI 专家，便可利用工程智能平台提供的工具，像使用 CAD 或 MATLAB 一样，快速、高效地解决领域内的核心问题，从而激发源源不断的 内生创新动力。  人才培养的规模化：打破 AI 与工程之间的知识壁垒，培养兼具两方面素养 的复合型“新工科”人才。工程智能平台本身就是最佳的教学与实践环境， 它将加速新一代工程师的成长，为产业的未来储备核心力量。  产业落地的规模化：确保 AI 随着人工智能技术与传统工程领域加速融合，工程智能应运而生。它是推动 工程领域智能化转型的关键驱动力，也是应对日益复杂工程挑战的全新范式。工 程智能的核心目标，是通过平台化架构实现对工程领域规模化赋能，涵盖技术研 发、领域创新、人才培养与产业落地四个规模化维度，推动从“点”上的单一场 景突破，扩展到“线”上的共性问题覆盖，最终构建“面”上的学科平台重塑。 这一进程不仅将极大提升传统工程的效能与范畴，更为人工智能的规模化应用提 然而，实现工程智能规模化赋能的进程并非坦途。核心挑战在于如何跨越工 程领域固有的专业壁垒，满足其对可靠性的严苛要求，解决人工智能技术落地时 面临的效率与成本问题、系统融合与协同问题等瓶颈。此外，人才培养、治理机 制与生产关系等配套体系尚不完善，也为规模化发展带来复杂挑战。 为抓住机遇、应对挑战，白皮书前瞻性地提出构建“工程智能操作系统”这 工程智能白皮书 AI for Engineering

升 医 疗 健 康 行 业 大 模 型 专 业 性 的 多 种 方 式 ； 说 明 大 模 型伦理与法规对 齐的方法 ； 强调 行业人 才在大模型能 力提升和 风险防控 中的 重要作 用及相关培养措施。 01 PAGE 医疗健康大模型伦理与安全白皮书 追 踪流程， 必要时联 动医 疗监 管部门及 行业 协会， 促进 行业 整体伦 理 标 准提升 行业人才在大模型能力提升和风险防控重点重要作用 如何培养和引进具有专业技能的人才是实现技术突破和保障应用安全的核心要素。因此， 人才 的培养、教育体系的调整、跨界合作与持续学习机制的建立， 以及人才评估与认证体系的完善， 都 是确保大模型技术能够健康发展的重要组成部分。通 过分析这些方面， 大模型伦理与安全提升措施 总之， 医疗健康行业的大模型人才需求正处于快速增长期 ， 培养具备跨学科背景、实践经验和 伦理意识的复合型人才，是推动医疗大模型应用、 实现技术落地的关键。 5.4.2.人才教育体系的调整与创新 为应对医疗健康领域大模型人 才的紧缺现状， 传统的教

VM-F&B Future Food 第一章：生物发酵行业分析 1.1 行业概述 生物发酵是采用现代工程技术手段，利 用微生物的代谢活动，为人类生产有用的产 品，或直接通过扩大培养将微生物应用于工 业生产过程的一种技术。产物主要包括氨基 酸、有机酸、酵母、多元醇等。 生物发酵是生物制造中的重要环节，对 于推动我国经济社会转型和满足人民美好生 活生需要具有重要意义。 Siemens 2025 | DI FA VM-F&B Future Food 第二章：工艺及特点分析 2.1 生产特点 • 前段工艺（菌种活化、扩大培养） 为了让菌种逐步适应发酵环境，采取逐 级放大培养的方式，从固体试管、液体试 管、到小三角瓶、大三角瓶，再到种子罐， 逐步进行过渡。该步骤旨在为后续大规模发 酵提供大量新鲜且具有高活力的菌种，并使 菌种逐步适应发酵环境，从而缩短发酵周

块链赋能可信数据空间底层基础设施建设、区块链赋能大模型开 源创新生态有待探索；三是区域协同发展、东盟合作有待深化， 面向东盟的可信数据跨境流动等机制有待突破。四是人才吸引力 较弱，本土高端人才相对短缺，人才培养和引进机制尚不完善。 三、广西区块链应用面临的机遇与挑战 （一）发展机遇 政策红利释放。近年来，广西高度重视区块链产业发展，政 策红利持续释放，专项政策显著增加，产业生态逐步完善。广西 连 技能人才与产业发展存在脱钩情况。区块链行业本地人才培 养力度不够强，区块链相关的科研机构数量不多，人才虹吸能力 不强，难以满足本地产业创新对人才的需求。同时，由于产业承 载力不够强，尤其是高新技术产业较弱，本土培养的一些相关专 业大学毕业生难留桂。根据桂林电子科技大学、贺州学院关于毕 业生去向的调查显示，人工智能、电子信息等专业毕业生，大部 分选择粤港澳大湾区等发达地区就业，高技能人才不足直接影响 着区块链产业的加快发展。 年） — 21 — （四）强化人才资源支撑，促进合作交流 推动区块链人才培育纳入自治区高技能人才队伍建设整体部 署，明确培养规模、结构优化目标，打造“服务广西、辐射东盟” 的人才梯队。探索构建“政策引领—产教融合—应用驱动”的多 维体系，加强本土区块链人才培养，利用互联网和在线教育平台， 提供开放式的区块链教育资源，在职业培训和继续教育方面，开 展区块链技术的实际应用和实践操作的培训，满足企业和行业对

“机器人系统”学士学位课程，在该案例提出的双重教育体制下， 为学生创建了教育工作场所，与常见的工作场所不同，有受过训练的人员充当导师，并配备了虚拟仿真设备。 经济效益： 该案例的教育项目有利于培养拥有创新技术和满足现代劳动力市场需求的高素质、有竞争力的专业人才，同时减 少了培训专业人才的时间和财力。 4 社会效益： 该项目的毕业生通过学习可以获得更符合公司需求的能力，能够更快、更容易地找到工作。这不仅会增加学生学 动教育、文化与社会生活领域的创新变革，释放深远社 会效益。在教育场景中，其通过模拟化学实验气味、还原历史场景气息，将抽象知识转化为具象感知，显著提升学生 学习兴趣与知识吸收率，为跨学科复合型人才培养构建沉浸式教学新范式。 在文化传播层面，该技术以气味为媒介，打破语言与地域壁垒，通过数字化重现各国历史文化场景中的独特气息， 促进文化符号的立体传播，深化不同国家民众间的文化理解与认同，成为推动多元文化交流互鉴的“嗅觉桥梁”。 体具备与上合组织成员国开展深度合作的独特优势：拥有自主可控的核心技术体系、成熟的产业应用场景、完善的专 家智库资源。我们期待与上海合作组织大数据合作中心共建元宇宙创新实验室，联合开展技术标准制定、跨境应用场 景孵化、数字人才培养等合作，共同推动欧亚数字经济发展新格局的形成。 工具七、铯镨·工业互联网智能制造暨数字建筑产业平台 平台赋能实例 13 铯镨·工业互联网智能制造暨数字建筑产业平台，为建筑全过程参与方提供平台信息技术服务。围绕建筑产品模

降低渠道成本。 场景二：员工流失预测。主动保留关键人才，降低离职带来的巨额损失。 场景三：个性化学习推荐。提升培训投入的有效性，加速人才成长。 通过这些“小胜”积累信心、展示价值，并在此过程中培养团队的数智化能力。 3. 第三步：构建数据中台与 AI 能力平台，赋能全局 当单点智能应用初见成效后，企业需要着手构建更底层的 HR 数据中台，将分散的数据资 2175 云，人力资源数智化解决方案 人力资源启示：工业大脑的落地，对制造业员工的技能提出了新要求。员工需要学会如何 与 AI 协同工作，如何提出精准的问题（提示词工程）。人力资源部门需主导开展面向全 员的 “AI 素养” 提升计划，培养员工作为“AI 指挥家”的能力，而非被动的执行者。 3.3 虚实映射：数字孪生从概念走向实践 数字孪生（Digital Twin）作为实现元宇宙工业场景的核心技术，已从炫技的概念走向价 值创造 链的影响，帮助企业进行风险预警、库存 优化和物流路径的动态规划，实现端到端的透明化管理。 人力资源在数字孪生的实践中，需要关注对 “数字空间构建师” 和 “仿真分析专家” 等 新兴人才的引进和培养。同时，数字孪生带来的高度可视化，也要求员工具备更强的数据 解读和基于虚拟模型进行决策的能力。 3.4 数据血脉：工业数据平台与数据治理 如果说 AI 模型是数智化系统的“大脑”，那么高质量、高流动性的数据就是维持其运转

施储 能技术国家急需高层次人才培养专项的通知》 2022 年 8 月，教育部办公厅、国家发展改革委办公厅、国家能 源局综合司联合印发《关于实施储能技术国家急需高层次人才培养专 项的通知》（教研厅函〔2022〕10 号，以下简称《通知》）。《通知》 聚焦我国对储能领域核心技术领军人才的迫切需求，创新产学研协同 人才培养模式，为我国储能领域核心技术突破培养和储备一批创新能 力强、具备国际视野和引领产业快速发展的领军人才。

府 分别于 2017 年和 2019 年发布《俄联邦数字经济国家规划》 和《2030 年前俄罗斯国家人工智能发展战略》，确定了立法 规范、数字经济投入、数字经济生态系统建设、数字教育和 人才培养、优先发展和使用人工智能等数字经济发展方向。 在保护个人数据权利方面，俄罗斯于 2006 年加入《个人数据 自动化处理中的个人保护公约》，同年颁布了《关于信息、 信息技术和信息保护法》和《个人数据法》，明确了信息拥 2024 年 4 月 7 日，苏州市政府发布《苏州市具身智能机 器人产业创新发展三年行动计划（2025-2027 年）》《苏州市 支持具身智能机器人产业创新发展的若干措施》。提出到 2027 年，重点培养 3 家以上拥有整机商业化量产能力的具身 智能机器人企业，核心产业规模达 100 亿元，支撑全市机器 126 人产业规模达 2000 亿元，成为全国具身智能机器人技术创 新策源地、高 精准高效对接；“打造数据要素产业培育载体”。包括积极 推动数字经济园区建设，培育包括数据要素产业在内的数字 145 经济特色园区。推动企业、高校设立数据要素技术研究机构， 加强创新型、技能型数据要素人才培养，完善数字技能人才 培训体系。 2023 年 8 月，湖北省发改委发布《湖北省数据要素市场 建设实施方案》，提出“到 2024 年底，数据要素产权、流通 交易、收益分配、安全治理等制度体系搭建完成，更多成熟