【摘要】高技能人才作为国家战略人才力量的重要组成部分，是加快推进高水平科技自立自强的基石。新一轮科技革命和产业变革浪潮席卷全球，我国高技能人才技能迭代需求呈现重构与升级并存的新特征，同时面临政策供给不足与滞后并存的新挑战，一定程度上影响我国高技能人才效能的充分释放。为此，需深入分析人工智能时代对高技能人才技能迭代提出的新要求，深度研判我国现行政策供给状况，系统梳理典型国家实践经验，在全面提升现行高技能人才政策适配度的同时，进一步推出促进高技能人才技能重塑的专项政策、评价激励等配套安排，完善高技能人才技能培育与支持体系。
【关键词】人工智能 高技能人才 技能重塑 人才培养 评价激励 【中图分类号】F49 【文献标识码】A
当前，人工智能技术已深度融入经济社会诸多领域，技术加速迭代也引发了人才技能需求的加速转型。在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的主旨讲话中，习近平主席指出：“全球人工智能技术创新进入前所未有的活跃期”“让人工智能这匹千里马既跑得快又跑得稳。”①人工智能技术在重构劳动力市场的同时，也在重塑劳动者技能。从全球范围看，当前面对人工智能技术创新与安全治理的双重挑战，各国在高技能人才技能重塑方面的政策供给各具特色。例如，以美国、德国、新加坡等为代表的发达经济体，结合自身产业基础和治理理念，已逐步形成适应自身发展的人才技能培育体系，我国政府对人工智能时代劳动者技能培育也给予积极回应。未来，要立足我国发展实际，借鉴国际先进经验，抓住发展机遇，不断完善政策工具箱，加快完善相关政策制度。
人工智能技术加速迭代，推动高技能人才技能培育转型升级
近年来，人工智能等新技术飞速发展，深刻重塑就业结构，劳动者技能“适配期”缩短，跨领域、跨行业职业转换频率加快，个性化、终身化技能提升需求愈发迫切。②人工智能技术，尤其是生成式人工智能技术，正从工具、能力、组织、制度四个维度，深度影响传统人才培育体系，同时也对高技能人才技能培养提出新要求。③
人工智能技术推动产业转型升级，重塑高技能人才能力内涵。
人工智能技术作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，成为我国“十五五”时期科技自立自强、发展新质生产力、建设数字中国的关键支撑。当前，人工智能深度渗透制造业领域，推动生产方式从“劳动密集型”向“智能驱动型”转型，并赋能制造业从传统加工制造延伸至高精尖技术创新、精密仪器制造、一体化软件服务和解决方案等高附加值领域，加速推动制造业向数字化、智能化转型。习近平主席在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的主旨讲话中，指出了近年来中国智能经济核心产业的发展成果，“中国积极拥抱人工智能发展，坚持有效市场和有为政府相结合，加强人工智能科技创新，积极推进‘人工智能+’行动，培育各类主体共生共荣的健康生态，智能经济核心产业规模已经超过万亿元人民币”④。
人工智能技术推动产业深度转型升级，对人才的知识储备、技术水平、综合智力提出了更高要求，亟须大批能够与科技发展相适应、熟练掌握新质生产资料、能够承担打通技术突破和创造发明“最后一公里”重要任务的高技能人才。同时，传统产业生产方式、产品形态、贸易模式的加速变革，对高技能人才质量、岗位技术标准、技能素质、创新能力及岗位适应力等，也提出全新挑战，促使高技能人才不仅要具备传统的专业知识和技能，而且需具备数字技术驾驭能力和人机协作能力，以及应对复杂工作情境和各种突发问题的通用能力，如高级认知技能、社会行为技能、预测适应技能等。
人工智能技术应用加速迭代，倒逼高技能人才知识技能动态更新。
当前，人工智能等新兴技术的快速迭代与产业应用的加速落地，在推动职业结构加速演进及技能需求加速转型的同时，也引发了原有人才教育培训供给与现实技能需求间的结构性矛盾。人工智能时代，传统生产要素出现增长的极限，而新质生产力相关的优质生产要素恰恰突破了这种极限，通过推动技术创新贯穿于从原理到原型、从原型到产品、从产品到规模市场的全过程，实现全要素生产效率的提升。换言之，伴随技术革命与产业变革加速演进，产品与服务质量的提升已不再单纯依靠生产前端关键原理的突破，面向产业化后端的渐进式创新愈发凸显其重要价值。
基于生产链与创新链的融合发展，高技能人才日渐深入地参与到科技创新的过程中。从生产要素配置看，高技能人才凭借熟练的专门知识和技术、精湛的操作技能，可将先进科学技术和各类高端设备等科技创新成果，有效地运用于实践并转化成现实生产力，彰显其作为关键生产要素的重要价值。同时，随着人工智能等核心技术的发展，那些从事规则性体力劳动的传统技能人才，则可能会进入到非规则性智能劳动领域，他们从事的新岗位呈现出复杂性、工程性、团队协作性、多工种复合性，以及人机协同性等典型特征。为此，在助推技术和产业跨越式发展的进程中，高技能人才除应具备传统的专业技能外，还要不断向“AI驾驭+创新思维+伦理治理”等综合交叉能力进阶。具备伦理治理能力，已成为对高技能人才的全新能力要求。高技能人才需主动应对数据隐私泄露、算法偏见、责任追溯困难等新兴伦理风险，切实扛起相应的伦理主体责任。
我国高技能人才技能重塑政策供给状况
从现实情况看，我国高技能人才技能重塑的政策供给，主要依托现行高技能人才发展专项政策，以及人工智能领域政策中涉及劳动者技能重塑的相关内容。面对人工智能技术发展对高技能人才技能体系提出的新要求，当前政策的动态更新与中长期趋势研判还需进一步加强。
我国已初步形成适配人工智能发展的高技能人才技能培育政策体系。
近年来，为应对人工智能对高技能人才技能结构的影响，我国在大力推行终身职业技能培训制度的同时，积极推动各相关部门加强政策创新，逐步构建起覆盖专项政策、地方探索与企业实践的多层次政策支撑体系。例如，人力资源和社会保障部以深入实施“技能照亮前程”培训行动为牵引，加大关键领域高技能人才数字素养和人工智能应用能力培养的政策供给；教育部以启动实施“高技能人才集群培养计划”为载体，推行以“三组长制”为枢纽的协同治理机制，有效回应人工智能时代高技能人才培养的政策需求。一些地方也相继开展适应本地区发展进程的积极探索，如广东省率先推行“产教评”生态链系统性改革，聚焦人工智能等新技术变革领域定向培育复合型高技能人才，形成可复制、可推广的高技能人才全链条治理样板。同时，企业实践层面也积累了一些有益经验，如广东电网以智慧岗评撬动技能人才培养变革，通过创新采用“AI评分+人工复核”双轨模式，构建起“教、练、评”全链条贯通的智慧培评新模式，实现整体考评时长较传统模式缩短30%⑤。这种自上而下的政策设计，有效推动了高技能人才技能结构逐步适配人工智能时代技术迭代的新要求。
与此同时，我国人工智能领域的顶层政策也持续对技能重塑需求作出回应：2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，从国家宏观战略规划层面提出“建立适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系”；同年工业和信息化部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，聚焦促进人工智能产业发展，明确提出“引导职业学校培养产业发展急需的技能型人才”。2021年国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能伦理规范》，倡导“积极学习和普及人工智能伦理知识”。2025年，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》印发，进一步强调“大力支持开展人工智能技能培训”“构建智能化情景交互学习模式”“鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术”。相关政策的出台，呈现了国家战略引领、多部门协调推进的治理格局，体现了我国从发展促进向发展与治理并重的趋势，奠定了劳动者技能重塑的制度基础。
人工智能时代高技能人才技能重塑的政策适配性仍存在短板。
从落地执行效果看，当前一些高技能人才技能重塑相关改革多停留在试点推行或项目示范阶段，现行政策供给与人工智能时代技能迭代需求之间尚存在一定的适配性缺口，一定程度上影响了我国高技能人才效能的充分释放，甚至可能带来系统性风险。这类政策缺口主要源于供给不足与供给滞后⑥：前者体现为高技能人才技能重塑关键环节缺乏针对性政策支撑，后者体现为政策更新节奏未能匹配人工智能技术迭代与治理实践的快速变化。从表现形式上看，主要体现在培养体系、企业参与、认证评价、使用激励、伦理治理等政策供给不足或滞后方面。
人才培育体系层面。现有高技能人才培育政策对人工智能时代的技能需求进行了回应，如在“技能照亮前程”培训行动中设置了数字人才专项培训计划，在《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中提出“大力支持开展人工智能技能培训”，但对人工智能时代“跨学科交叉融合、实践导向、产学研深度融合”的技能需求适配性不足，与人工智能技术迭代相适应的课程动态更新、新教材开发编写、师资培养的配套制度亟待建立。
企业主体作用层面。现有产教融合相关政策的激励约束机制仍不完善，部分企业参与高技能人才技能重塑的内生动力不足，一些企业参与的积极性仍有待提升。在人工智能时代，高技能人才技能重塑，有必要深度匹配智能制造、智能化转型的新需求，进一步发挥企业在高技能人才技能重塑中的主体作用，实现企业的技术标准、人才标准成为高技能人才的培养标准。
职业技能认证评价层面。现实中，限于对传统职业技能评价体系的路径依赖，尚存在实操岗位上人工智能技能突出的专业人才，因不符合现有评价标准而无法获得对应职业技能等级证书的情况，技能人才评价的“指挥棒”作用有待进一步发挥。为此，需加快优化有关技能类人才国家职业技能标准，实现认证周期与人工智能技术迭代同频共振。
人才使用激励机制层面。随着国家层面“新八级工”制度的推行，技能人才职业发展空间得以拓展。同时，企业层面也开展了很多有益探索，进一步推动了技能等级与待遇保障之间的衔接。但对照人工智能时代高技能人才技能提升新需求，“新八级工”制度的配套落地细则仍有待完善，进一步适配人工智能技术迭代快、技能更新周期短的特点，对高技能人才持续开展技能重塑的激励作用有待强化。
伦理治理建设层面。《新一代人工智能伦理规范》明确提出将伦理道德融入人工智能全生命周期，倡导人工智能各类活动应遵循“积极学习和普及人工智能伦理知识”“主动开展或参与人工智能伦理问题讨论，深入推动人工智能伦理治理实践，提升应对能力”。然而，目前面向高技能人才人工智能伦理知识普及、伦理规范培训的长效机制尚未建立，相关制度供给存在短板，一定程度上削弱了高技能人才应对数据隐私保护、算法公平治理、责任追溯界定等新型伦理挑战的综合能力。
人工智能时代高技能人才技能培育的经验借鉴与政策方向
主动回应人工智能发展所引发的高技能人才技能需求变革，是一项系统性工程。应当坚持市场调节和政府促进双向发力，立足人工智能时代我国高技能人才技能迭代的现实需求，在充分借鉴典型国家改革实践与有益经验的基础上，结合我国高技能人才技能提升的现实需求与制度政策基础，统筹发挥政府、企业、院校、劳动者等多方主体力量，不断完善与人工智能时代需求适配的高技能人才技能重塑政策体系。
典型国家人工智能重塑人才技能改革主要模式及经验启示。
近年来，面对高技能人才技能需求不断增加的时代趋势，世界主要经济体纷纷通过立法、专项规划和财政激励等手段，推动高技能人才的再培训、职业转型和终身学习，在实现技术红利与保障就业安全“双赢”方面，积累了很多经验，形成了三种主流模式⑦⑧⑨：一是以美国为代表的创新驱动与实践赋能的双轮驱动模式；二是以德国为代表的双元制与产业集群联动的精准适配模式；三是以新加坡为代表的“政府—产业—教育”三位一体机制。
从治理理念方面看，德国强调伦理安全优先，推行“立法先行、分层治理”模式；美国秉持“创新优先”理念，侧重技术领导力维护，实行“市场驱动、动态调整”机制；新加坡则通过“政府先行、内部应用、技能普及”策略，推行“政府—产业—教育”三位一体机制。
从政策依据方面看，德国以欧盟《人工智能法案》《资格机会法案》为基石，依托《德国人工智能战略规划概要》《国家人工智能战略》《国家技能战略》《人工智能行动计划》等实现政策落地；美国联邦层面尚无专门人工智能立法，主要围绕《美国人工智能行动计划》《国家人工智能政策框架》等加强制度政策创新；新加坡则采用“部门性”治理方法，依托“技能创前程”计划，在《国家人工智能战略2.0》战略框架下推出不同行业人工智能应用指南，以此作为制定相关政策的依据。
从体系重构方面看，德国基于国家战略构建起“政府引导、企业主导、院校支撑”的协同培育体系，通过出台《职业教育认证和数字化法》推动数字化技能成为必修课；美国充分发挥经济主体作用，鼓励企业主导技能培训，通过州级政策差异化推进，适配不同区域产业需求；新加坡以“技能创前程”计划为核心，构建“数据驱动技能识别、行业主导课程开发、全民终身学习”的培训体系。
从资源整合方面看，德国通过建设跨企业培训中心、鼓励企业建立工业4.0学院，强化智能制造系统优化、人机协同生产组织等能力培养；美国搭建起政企协同实践平台，推动高校与科技企业共建实训基地、社区学院与产业深度融合；新加坡则由政府、企业、教育机构共建人工智能技能转型工作组，并通过政府与企业合作提供培训与咨询来推动人工智能技能转型。
从评价激励改革方面看，德国依法面向受数字化、智能化转型影响的企业，按规模分级提供员工技能重塑培训补贴；美国微软等科技企业探索以人工智能工具使用能力取代“代码行数”，构建起“系统设计质量、创新贡献、人机协同效率”三维评价体系；新加坡以劳动力技能资格框架认证课程为载体，设立人工智能技能培训补贴，面向个人和企业分层提供学费补助，以此作为劳动者人工智能转型的财政激励手段。
上述国家基于自身制度禀赋，形成适合各自发展需要的政策体系。由此可见，有效的技能重塑政策通常具备以下特征：一是创新治理理念，结合本国产业基础及人工智能技术发展特点，在坚持伦理优先与创新优先之间找到平衡点；二是注重制度协同，推动政策工具重心从资源投入转向制度供给，通过在原有制度中增加人工智能相关评价指标，实现评价标准升级与人工智能时代技能提升要求同步；三是加强体系重构，聚焦“技术技能+跨学科素养+伦理责任”的三维能力培养，优化“政府引导、企业主导、院校支撑”的培育体系；四是重视资源整合，坚持以产业实际需求为核心，通过数据监测、行业参与等方式推动产教融合、交叉学科建设、人工智能课程广覆盖；五是推动评价激励改革，探索将人机协同能力和伦理治理能力等指标纳入考核体系，建立与认证等级相对应的薪资体系。
人工智能时代我国高技能人才技能培育的政策选择。
展望未来，为有效应对人工智能技术带来的高技能人才技能需求变化，要坚持以国家战略为引领统筹技术融合与维护社会公平，完善“激励—约束—保障”三位一体的制度化政策工具，并坚持本土创新与域外先进经验借鉴相结合，加快推动高技能人才技能重塑领域的系统性政策变革。一方面，全面升级现行高技能人才制度政策，进一步提升其与人工智能时代需求的适配度；另一方面，逐步推出促进高技能人才技能重塑的专项政策，精准回应人工智能时代的新要求新变化。同时，不断完善高技能人才评价激励等配套支持政策，切实拓展人工智能时代下高技能人才成长发展空间。
锚定战略目标，不断优化现行高技能人才制度政策体系。在系统分析我国制度禀赋约束的基础上，合理参考国外先进经验，研究提出优化升级方案。例如，可借鉴新加坡实施的“部门性”治理方法，推动各相关部门结合《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等文件要求，制定并出台高技能人才技能重塑工作指南。借鉴德国“双元制”下多等级职业技能认定体系设计理念和运行经验，多措并举提升“新八级工”制度与人工智能技术迭代速度间的适配性。参考德国“校厂一体”实训基地和大师工坊的运作模式，探索在中国特色企业新型学徒制工作方案中设立面向人工智能领域的技能大师工作室，并尝试给予相应的专项经费支持。也可参考新加坡以“技能创前程”计划为核心的培训体系实施经验，探索在“技能照亮前程”“高技能领军人才培育计划”等培训行动实施中强化“技术技能+跨学科素养+伦理责任”多维能力培养。还可借鉴美国推动专业人才可持续专业发展的做法，结合我国推行终身职业技能培训制度的要求，探索在相应考核体系中纳入人工智能相关培训学时要求。
坚持需求导向，逐步推出高技能人才技能重塑新政策。新发展阶段推动高质量发展必须一体推进教育科技人才发展。发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，以高质量发展推进中国式现代化，必须以加速科学发展和技术创新助力新质生产力发展。而加速科学发展和技术创新，必须深化产学研融合，推进教育、科学、技术、人才体制的整体性、系统性改革和发展。⑩立足人工智能产业发展与岗位技能迭代的现实需求，充分吸纳多国先进实践经验，精准补齐我国高技能人才技能转型政策短板。例如，可借鉴新加坡数据驱动模式，依托全国职业教育平台构建高技能人才人工智能技能需求动态监测体系，实现高技能人才求职数据、企业招聘数据、产业技术迭代数据的实时抓取和整合分析。借鉴美国建立人工智能技能评估体系的经验，加强人工智能对各行业技能需求影响研判，推进关键行业人工智能技能转型试点工作。借鉴德国建设跨企业培训中心、鼓励企业建立工业4.0产业学院，以及借助数字孪生技术构建虚拟实训平台等经验，推出涵盖支持企业深度参与课程设计与实训教学、强化智能制造系统优化与人机协同生产组织等能力培养在内的政产学研深度融合方案。参考美国麻省理工学院人工智能驱动的终身学习平台研发经验，依托在线教育平台建设人机协同学习系统，开辟面向精准化、弹性化和社群化人工智能技能提升需求的灵活学习路径。
强化统筹谋划，加快升级高技能人才评价激励等配套政策体系。立足人工智能时代技能人才评价改革需求，对标国际前沿能力标准与激励机制，全方位完善适配人工智能时代技能重塑的评价、认证、激励与保障制度。例如，可参考欧盟推出的“技能联盟”计划，支持发展高质量、包容性和适应性强的教育、培训和技能体系。借鉴美国工程与技术认证委员会（ABET）通过在原有毕业能力框架中强化、嵌入“数字素养、AI应用、伦理责任”这三类能力的经验，探索在国家职业技能标准制定中增加对人工智能相关能力的考量。借鉴欧盟数字能力框架DigComp3.0的构建经验，推动将人工智能应用、伦理责任等能力纳入技能类新职业的国家职业标准中。借鉴德国数字化转型期技能重塑补贴的实施经验，探索将参加人工智能技能培训并获得证书的技能人才纳入培训补贴范畴。参考美国将人工智能技能纳入到全国注册学徒制的做法，推动在企业新型学徒制培养方案中增加有关人工智能技能培训的内容。参照新加坡推行的加速人工智能技能转型的“工具+培训”激励机制，探索建立与人工智能技能提升需求相匹配的投入保障机制。
【注释】
①④习近平：《携手构建公正合理的全球人工智能治理体系——在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的主旨讲话》，《人民日报》，2026年7月18日。
②王晓萍：《以高质量职业技能培训破解结构性就业矛盾》，《求是》，2026年第17期。
③黄梅：《培养与新质生产力发展相适应的高技能人才》，《人民论坛》，2025年第12期。
⑤新华网：《从“人工评分”到“AI考评”广东电网以智慧岗评撬动技能人才培养变革》，2025年11月6日。
⑥宣刚：《基层社会数字治理政策供给失衡与改进策略研究——以嘉兴海宁长安高新区为例》，《中国信息化》，2024年第10期。
⑦田芬：《德国人工智能人才培养的教育策略、特点与挑战》，《世界科技研究与发展》，2025年S1期。
⑧世界经济论坛：《新加坡：依托数据驱动、技能优先体系布局新经济技能》，2025年。
⑨毛丰付、林婧、张帆：《全球人工智能政策取向与中国治理路径选择》，《浙江学刊》，2026年第5期。
⑩丁元竹：《以产学研融合发展深化教育科技人才体制机制一体改革》，《学术前沿》，2024年第21期。
责编/谷漩 美编/王梦雅
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