别再只盯着考公了，五部门指明新赛道，这里才是未来十年的铁饭碗

国家要在大学里搞大事，支持有条件的综合性高校去建设「数字学院」。同时，还要在职业院校里增设专门的专业，教学生怎么做数据采集、数据清洗和数据标注。

最新，国家发展改革委、国家数据局联手另外三个重要部门，正式发布了一份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。这份文件含金量极高，里面提到了12项非常具体的措施。

国家这么做的目的非常直接：现在搞数字经济、搞人工智能，最缺的不是算力卡，也不是算法模型，而是人。缺口很大，现有的教育体系培养不出来，所以国家必须出手干预，从源头解决数字人才短缺的难题。

很多人对「数据要素」这个词还觉得虚。觉得数据不就是存在硬盘里的那些0和1吗？其实在国家的定义里，数据是继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。

你看这一百年的经济史，每一次生产要素的变迁，都会造就一批新富豪，也会重塑普通人的就业逻辑。土地要素时代，房地产商和炒房客赚了钱；资本要素时代，搞金融的、搞上市的赚了钱。现在轮到数据要素时代了。

这次五部门的文件里，特别值得注意的是，职业院校要增设「数据采集清洗、数据标注」专业。

过去我们一谈大数据、人工智能，想到的都是名校博士，是年薪百万的算法工程师。那个门槛太高了，和绝大多数普通家庭的孩子没关系。但人工智能这个产业要跑起来，光有顶层设计的工程师是不够的，还需要大量的「数据蓝领」。

什么是数据蓝领？

现在的 AI 模型，比如大家熟悉的各种大模型，它们之所以能「智能」，是因为「吃」了海量的数据。这些数据在喂给AI之前，必须经过人的处理。图片里的猫要框出来，语音里的方言要转成文字，医疗影像里的病灶要标出来。这些工作，机器做不了，必须人来做。

这就是数据标注，数据清洗。

这就像是石油工业。算法工程师是设计炼油厂的，但你需要大量的工人去开采原油、运输原油、把原油里的杂质去掉。

以前这些活儿，很多互联网公司是外包给小作坊做的，质量参差不齐，数据安全也没保障。现在国家发改委和数据局出来说话，要让职业院校专门教这个。

对于很多普通家庭，特别是孩子成绩可能考不上顶尖985、211的家庭来说，这是新的机会，职业教育的风口变了。以前学汽修、学烹饪，未来可能要学数据清洗、数据标注。这不仅是坐在办公室里吹空调的工作，更是直接参与到国家最核心的 AI 产业链条中去。

这个需求非常大。根据相关机构的预测，未来几年我国数字人才的缺口在2000万以上。这么大的口子，就是普通人的就业机会。

再往高了看，综合性高校建设「数字学院」，瞄准的是高端人才。

未来的企业，可能不需要那么多写代码的码农了，因为 AI 自己会写代码。但企业需要懂业务又懂数据的复合型人才。比如，一个搞零售的企业，它需要的不是一个只懂数据库管理的IT人员，而是一个知道如何通过分析消费者数据来调整库存、优化供应链的数据操盘手。

这次文件支持高校建数字学院，培养的就是这种人。他们将来会是企业的核心资产，是各个公司的「首席数据官」（CDO）。

埋在地下的石油不是财富，挖出来炼成油才是。存硬盘里的数据也不是财富，清洗加工好、能被AI使用的数据才是财富。美国人搞AI，靠的是技术霸权；我们搞 AI，要靠场景优势和数据优势。

大家都能感觉到，现在传统行业的就业压力大。房地产上下游吸纳就业的能力在变弱，传统制造业也在搞自动化替代人工。年轻人去哪里？

数字产业就是那个巨大的蓄水池。

它既能容纳高端的硕博人才去搞算法研究，也能容纳大量的专科、职业院校学生去搞数据服务。这是一条完整的产业链，能吃下庞大的就业人口。而且，这个行业不像送外卖、跑网约车，它是有技术积累的。你做医疗数据的标注做得久了，你就成了医疗数据的专家。你做自动驾驶数据的清洗做得久了，你就懂自动驾驶的逻辑。

以前我们常说「要想富，先修路」。在数字经济时代，这条「路」就是数据基础设施，而修路的人，就是这次文件要重点培养的数字人才。

如果你是家长，在给孩子规划专业的时候，要多看一眼这个方向。特别是那些应用统计、数据科学、人工智能应用技术相关的专业，未来的路会越走越宽。

如果你是职场人，也要有危机感。未来的职场，懂数据将成为像会用电脑一样的基本技能。

这次《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》，就是风向标。

中国的数据要素市场，正在经历从野蛮生长到精耕细作的转型。而这批即将被重点培养的人才，就是精耕细作的人。他们耕种的不是土地，是比特流；他们收获的不是粮食，是智能时代的燃料。

把这个方向看懂，也许就帮助你找到了新的工作机会，也许就帮家里的孩子找到了新的上学的机会。

一定要跟上社会发展的节奏，跟上大趋势。

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