(九)夯实科学数据基础。培养一批跨学科、跨专业的数据工程团队，开展科学数据资源采集生产、加工整理和开放共享，打造一批数据资源丰富、权威性强、有国际引领力的科学数据库。打破创新主体间“数据孤岛”和科研人员“用数”壁垒，推动科学数据与产业数据开放共享、深度融合，以国家科学数据中心等国家级科创平台为主体，加快建设科技领域数据基础设施和高质量数据集，为人工智能驱动的科学研究注入数据新动能。

　　四、以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同

　　(十)建设典型应用场景。推动数据领域科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，建设一批数字人才培养典型应用场景。强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用，支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿，加快培养一批复合型、创新型、实战型数字人才。探索技术专利联合开发，推动各方共享知识产权收益，加速技术市场化。鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和优惠。

　　(十一)创新协同培养模式。支持具备条件的高校与企业、研究机构和学会协会商会等共建数字领域专业特色学院，以应用场景为牵引，打造一批核心课程、核心教材、核心师资团队和核心实践项目，积极开展国际交流合作，加强拔尖创新人才培养。支持数字中国建设综合试点、数字经济创新发展试验区、数据要素综合试验区、数据产业集聚区试点，探索有区位产业优势的数字人才特色培养项目。鼓励高校建设数据要素交叉学科平台、产教融合研究院等新型组织，深化成果归属、指标分配、工作考核、绩效发放等机制改革。

　　(十二)打造科技创新平台。按照“揭榜挂帅”模式，依托优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台。培育新兴交叉学科方向，打造数字人才培养高地。组建跨学科、交叉型研究团队，加快数据领域关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术研发，产出高质量研究成果。鼓励领军企业和创新型企业开放技术平台和应用场景，委托相关国家平台承担各类人才培养项目，增强学生科研能力和职业竞争力，协同培养国家战略急需的复合型应用人才。

　　国家数据局会同教育部、国家发展改革委、科技部强化组织推进数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，建立常态化工作联系机制，共同营造政产学研协同培养数字人才的良好环境。组织部门加强统筹协调，充分发挥行业主管部门等各方作用，形成工作合力。国家数据局负责跟踪监测实施效果，研究开展数字人才指标监测，适时总结经验做法，推广典型案例。各省、自治区、直辖市相关部门要根据工作实际认真组织实施，共同推动各项政策措施落地见效。

　　国家发展改革委

　　国 家 数 据 局

　　教  育  部

　　科  技  部

　　中共中央组织部

　　2025年11月10日
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