百度 　　《办法》由市财政局、市委组织部、市公务员局印发，针对市级机关及其所属机构施行。

王珊娜 赵明霏

观点

应对数字时代的挑战，需系统推进产业工人数字素养提升。以标杆引领、分层施教、产教联动、技术赋能的协同机制，破解数字技能供需矛盾，满足制造业数字化转型对人才的需求。

随着新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能、大数据、工业互联网等数字技术日益渗透到制造业的生产流程和管理体系中。中共中央、国务院印发的《关于深化产业工人队伍建设改革的意见》对推动产业工人队伍建设改革走深走实作出系统部署，明确提出要加大复合型技术技能人才培养力度。深化产业工人队伍建设改革，全面提升产业工人数字素养，是数字时代制造业数字化转型的迫切需要，也是推动建设一流产业技术工人队伍、为构建现代化产业体系提供人才保障和技能支撑的重要举措。

全面提升产业工人数字素养的紧迫性

一是数字素养是产业工人进行数字化生产劳动的基础。当前在现代制造业中，数字化生产已经成为主流，主要体现为生产过程的数字化和要素投入的数字化。生产过程的数字化是指生产工具、生产流程日益依赖信息技术以及对数据的采集和控制；要素投入的数字化是指数据、知识日益成为日常生产与技术创新的必要投入。产业工人作为数字生产过程中基础且具有能动性的要素，其数字素养亦成为数字化生产劳动的基础。一方面，面对不断变化的技术环境，数字素养使得产业工人更好地适应生产过程的数字化技术变革，能够更加熟练地操作先进机器设备和工业软件，胜任数据分析、过程监控和质量控制等数字化任务，提升日常工作效能。另一方面，数字素养可以使产业工人成为技术创新和工艺优化的直接参与者与推动者。运用数字化技能创新生产技能，对生产数据深入分析，提出改进生产工艺、优化设备使用的方案，甚至参与新产品的设计和研发，加速推动新技术、新装备更快更好应用与推广，让更多科技成果转化为现实生产力，提高生产要素配置效率，促进生产力的跃升。

二是产业工人整体数字素养难以满足现实需要。当前，我国产业工人数字素养呈现整体薄弱与多重断层的特征。一方面，不少产业工人面临教育程度偏低、学习能力有限、技术基础薄弱的结构性短板。另一方面，能力断层加剧。中老年工人存在“技术焦虑”，青年工人虽适应性强但系统性思维不足，东西部、传统与高端制造行业之间技能鸿沟扩大。数字鸿沟反映出产业工人提升数字素养的不同需求，亟须分类施策、精准帮扶，以弥合技能差距。

三是产业工人数字素养培训体系存在供需错配。主要表现为培训资源较为分散，各系统之间缺乏有效的整合；课程更新周期长达2～3年，滞后于技术迭代速度，工业大数据分析、数字孪生技术等高阶课程占比不足；传统面授模式难以满足碎片化、实操化学习需求，产业工人更青睐线下线上结合、企业内训、虚拟仿真等灵活高效的培训形式；现行评估标准聚焦通用技能，缺乏覆盖不同工种、不同技能层级的系统评价标准，难以准确刻画工人数字能力结构，影响培训精度与岗位匹配度。

提升产业工人数字素养的路径与举措

应对数字时代的挑战，需系统推进产业工人数字素养提升。以标杆引领、分层施教、产教联动、技术赋能的协同机制，破解数字技能供需矛盾，满足制造业数字化转型对人才的需求。

第一，构建立体化产业工人数字素养引领体系。组织劳模和工匠人才深入车间班组宣讲数字化转型的成功案例，弘扬数字劳动价值，树立“数字工匠”职业认同。实施“数字工匠金种子计划”，每年在重点行业遴选一批数字化优秀产业工人，给予专项津贴，带动形成比学赶超氛围。依托龙头企业组建“数字工匠创新工作室”，推行“企业出题、学院解题”协作机制，组织技能专家与一线产业工人联合攻关，为破解智能制造难题汇聚智慧力量。

第二，健全分层分类产业工人数字素养培训体系。整合线上线下资源，构建涵盖“基础—进阶—高阶”模块化课程库，接入“职工之家”APP等平台，实现低门槛入门与菜单式进阶相结合。建立“国家—地区—基层”多级数字职业能力培训网络，设立资源中心、行业基地与技能驿站，打通培训服务的“最后一公里”。面向不同群体精准施教，推广诸如“数字原生代+”课程、“师带徒+AI教练”模式、“银发数字伙伴”计划等模式，设立女性数字导师、构建“巾帼技能工作站”等，推进农民工专项培训，提升不同产业工人群体的数字适应力。

第三，深化产教融合与数字岗位需求衔接机制。建立数字技能需求预测机制，动态发布《数字紧缺技能目录》，开发“岗位—课程”对照系统，实现培训内容与产业需求精准对接。在制造业集群区共建实训基地，推行“双师联合”培养，推动教师与工程师双向交流，开发贯通实训课程，提升一线产业工人实操能力。鼓励企业设立内部数字学院，推行“技能积分”制度，常态化组织数字培训，并将技能认证与岗位晋升挂钩，激发职工自主学习动力。

第四，构建产业工人数字素养智能监测赋能体系。依托AR/VR和AI教练等系统，打造沉浸式训练环境，实现从模拟训练到现场支援的全链条服务。通过集成学习行为、考核成绩和生产绩效，构建“学习—应用—评估”数据闭环，生成技能画像，精准识别能力短板。运用机器学习绘制技能热力图和班组成长曲线，推动数据驱动的精准治理。同步建立数字素养发展指数，定期发布行业白皮书，为政策制定和人才培养提供科学支撑。

（作者单位：中国劳动关系学院）