新型工业化是发展新质生产力的主阵地，是制造强国建设的必由之路。党的二十届三中全会对健全促进实体经济和数字经济深度融合制度作出部署，提出加快推进新型工业化。党的十八大以来，习近平总书记就新型工业化一系列重大理论和实践问题作出重要论述，极大丰富和发展了我们党对工业化的规律性认识，为我国新型工业化发展指明了前进方向、提供了根本遵循。高校作为科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点，必须主动服务国家战略，准确把握新型工业化的基本规律和实践要求，大力培育“可堪大任”的新型工业化人才，为推进新型工业化提供人才支撑。
新型工业化是知识经济形态下的工业化，其本质特征包括知识化、信息化、全球化和生态化，与教育、科技、人才密切相关。随着新型工业化的推进，我国高端化、智能化、绿色化步伐加快，产业科技创新能力持续提升，企业实力不断增强，对新型工业化人才的核心能力提出了新要求。
具备创新思维和数字素养。工业是一个国家综合国力的体现，是经济增长的主引擎，也是技术创新的主战场。习近平总书记强调，制造业的核心就是创新。创新能力不仅是产业竞争力的来源，也是新型工业化建设的核心驱动力。数字驱动也是新型工业化建设的突出属性。相对于传统工业化而言，新型工业化强调的是协同推进数字产业化和产业数字化，将数字技术、人工智能、大数据分析等先进技术广泛应用于工业生产领域，通过推动数字基础设施建设，提升制造业的数字化水平，推动工业领域的效率和效益持续提升。从发展的角度看，创新思维和数字素养已成为新型工业化人才的必备素质和基本能力。
具备跨学科和跨领域的知识储备。新型工业化的典型特点就是科技含量更高、信息化融合度更深、科技创新能力更强、资源利用效率更高。推动新型工业化，需要大力推动传统行业进行智改数转网联，培育壮大新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保、航空航天以及海洋装备等战略性新兴产业，布局建设类脑智能、量子信息、基因技术、未来网络、深海空天开发、氢能与储能等未来产业。基于产业发展，新型工业化人才除了要有传统学科的深厚专业功底，还要具备跨学科和跨领域的知识储备，能准确把握科学技术和人类发展基本规律以及产业发展趋势，实现知识体系和能力素养的重新识别、融合与重构。
具备专业技能和实践经验。实体经济是推动新型工业化的关键引擎。实体经济与数字经济的深度融合促进了当前生产方式的变革，并引领生产方式向高端化转变，客观上对从业人员尤其是传统工业从业人员提出了更高的专业技能要求。这迫切需要那些既了解工业发展又精通数字技术的卓越技术人才，来引领推动传统工业走向新的发展阶段。同时，在新技术的驱动下，新产业、新业态如雨后春笋般涌现，急需具备专业知识底蕴、经过实践锻炼成长、掌握产业技术技能的复合型人才。
推进新型工业化，人才是关键。高校作为原始创新的主战场、人才培养的主阵地、基础研究的主力军和重大科技突破的策源地，在服务支撑新型工业化建设上做了许多探索，努力将服务地方发展作为优势学科和品牌专业建设的重要任务。江苏是科教大省，也是制造业大省，超过一半的江苏高校优势学科与战略性新兴产业密切相关，超过一半的江苏高校品牌专业与“1650”产业体系建设密切相关。在推进新型工业化过程中，江苏高校要进一步发挥自身优势，紧盯推进新型工业化的人才需求，找准服务支撑新型工业化建设的切入点、结合点与着力点，优化人才发展路径，强化人才培育特色，把高校资源优势更好转化为支撑新型工业化建设、服务高质量发展的优势。
优化学科专业布局。党的二十届三中全会提出，分类推进高校改革，建立科技发展、国家战略需求牵引的学科设置调整机制和人才培养模式。学科专业是高等教育体系的核心支柱，是人才培养的基础平台。要始终坚持以社会需求为导向，积极根据经济社会发展需求调整专业布局，建立起紧密对接产业链、创新链的学科专业布局和人才培养体系。打破固有知识体系和路径依赖，大力推动“大学科”制建设，改变依赖单一学科办专业的模式，建设跨学科融合、多学院建设、多平台共享的新型专业建设模式，将强化学科交叉、建设交叉学科作为服务新型工业化人才培养的重要举措。准确把握当前科学研究范式变革趋势，及时跟进学科发展，聚焦重大科学问题和关键领域建好交叉学科，培育优势学科方向。深刻理解传统学科固有内涵加速分化、重构、革新的现状，系统凝练并优化学科方向，在巩固优势特色的同时，为传统一级学科赋予前沿和交叉属性，打造新的增长极。
推动教育数字化转型。新型工业化强调数字智能，需要高校系统化构建数字化人才培养体系。针对经济社会发展对数字化专业人才、数字化应用人才和数字化管理人才的需求，树立现代、科学的教育理念，摒弃传统以考试和分数为中心的评价体系，转向以学生为本、以适应社会需求为标准的教育模式，构建与数字化时代相适应的课程体系，加强信息技术手段的应用，打造跨学科的课程项目体系。强化前沿科技在人才培养全过程中的数字支撑，大力推动高校数字化基础设施建设，如数据中心、高性能计算平台等，推动数字化教学和科研活动的开展。充分利用AI精准赋能，建设具有学校特色的通用AI智慧平台，对各类数据进行综合治理、融合分析、知识应用，依托人工智能大模型等新技术，把数据应用分析提升到知识逻辑学习与构建的层次，服务高质量人才培养。打破传统课堂固定时空格局的限制，打造全生命周期的开放式工程教育模式，构建开放泛在、虚实结合、人机交互、智联共享的智能学习环境，推动教学活动向场景化、沉浸式和交互式转型升级。
加强产学研深度融合。产学研融合是新型工业化的关键支撑。新型工业化强调以高水平科技自立自强为引擎，通过产学研用协同创新来构筑具有国际竞争力的现代化产业体系。要强化高校与企业、研究机构的紧密合作和互动交流，推动企业更靠前、更深度地参与人才培养方案的设定，提供人才建设的资金支持。从行业、企业聘任“企业导师”“产业教授”参与教学环节，通过多种形式的联合办学，缩小高校与企业之间的“人才鸿沟”。主动面向产业领域重大需求，以“点线面”结合方式，建立产学研贯通的人才培养模式，即围绕关键技术点，破解一批“卡脖子”技术难题；把握需求线，聚焦国家重大需求，依托优势特色学科，与行业科研院所、龙头生产企业开展联合攻关；拓展培养面，以大类学科群为覆盖面，引导学生深度参与重大项目，从科技前沿提炼科学问题，用科学理论解决实际问题。
（作者系南京航空航天大学信息化处处长）
