刘 奕

　　行业产教融合共同体是产教融合动态演化过程中涌现的新形态，由龙头企业、高水平高等学校、高职院校牵头，社会组织机构等多方主体共同参与、协同合作，为发展新质生产力、产学研用深度融合、高素质技术技能人才培养搭建制度化协作平台。然而，当前行业产教融合共同体在运行中面临龙头企业参与积极性不高、新质生产力资源要素创新配置成效及人才培养适配性不足、共享平台匮乏等突出问题。数智技术通过数字化（数据采集、流程线上化、标准化）与智能化（算法驱动的预测、匹配与优化）协同作用，可以实现共同体各方主体间的深度链接和信息共享，促进共同体主体链接与资源配置效率提升。

　　数智技术赋能行业产教融合共同体的内在机理

　　第一，微观治理层面，数智技术赋能行业产教融合共同体能够优化治理机制。行业产教融合共同体稳定运转的治理基础问题是“多主体如何协同、资源如何配置、过程如何贯通、绩效如何评价”，而数智技术赋能行业产教融合共同体建设的核心逻辑就是通过数据治理重构共同体的治理机制，以信息共享实现治理主体有效协同、以信息匹配实现治理内容聚焦整合、以信息融通实现治理过程“四链”融合和以信息优化实现治理质效整体提升，从而驱动教育、人才、产业、创新“四链”融合。

　　第二，中观协同层面，数智技术赋能行业产教融合共同体可以构建双轨融合模式。在治理机制优化的基础上，数智技术赋能进一步作用于人才培养与产业升级，实现院校人才培养模式变革和产业转型升级双轨融合。一方面，赋能院校人才培养模式革新。通过数据刻画产业需求与岗位能力结构，用智能化手段反向牵引院校培养体系重构，推动供给侧与需求侧的动态匹配和目标统一。另一方面，赋能产业转型升级。通过共建共享产业科技数据平台，在校企联合科技创新、技术转化过程中培养“双师型”人才，提升整体产业竞争力和数字创新能力。

　　第三，宏观生态层面，数智技术赋能行业产教融合共同体便于塑造终身学习生态。数智技术赋能行业产教融合共同体可以推动多方协同从“机制化合作”走向“协同生态构建”，提升共同体的运行效率、服务能力与可持续发展水平。其逻辑机理在于通过重构学习供给、能力认证与资源协同方式，形成可持续的运行闭环，进而塑造行业终身学习生态。该生态以技术重构学习供给与评价系统，提升行业技能形成效率与适配性，进而推动高质量就业关键核心技术攻关，最终增强共同体的持续运营能力。

　　数智技术赋能行业产教融合共同体面临的困境

　　第一，目标错位导致技术协同困境。在数智技术赋能过程中，参与各方目标取向存在的差异，容易导致技术协同难以深入。数据共享过程中，有些企业的生产数据、岗位能力数据以及院校教学、科研和学生学习数据会涉及商业秘密、知识产权和个人隐私，各主体往往选择性开放，难以形成高质量数据基础。

　　第二，要素脱节导致数据匹配困境。数智技术赋能共同体需要数据、人才等要素协同流动，但各主体的数字基础设施、数据治理能力、人员数字素养等方面差异显著。相关调查显示，部分国家级市域产教联合体因缺少专职人员而运行不畅。此外，行业端和高校端平台因数据标准不统一、系统接口不兼容，信息壁垒和数据孤岛仍然存在；产业技术迭代与院校课程更新滞后之间的矛盾，加剧了数据适配困境。

　　第三，机制不畅导致技术适配困境。目前，数智技术嵌入共同体运行中存在规则不清、执行弹性较大、合作预期不稳的问题。一方面，数据的分类分级、授权使用、脱敏处理、安全审查等机制仍不完善，数字伦理引发的目标失衡、主体失调、规范失控和行为失序等风险日益凸显；另一方面，共同体具有行业性和跨域性，政策适配性天然面临挑战，加之政策统筹不足、细化不够、责权边界不清，容易造成技术供给与实际使用脱节。

　　第四，生态失衡导致赋能持续困境。共同体高质量运行依赖多元主体、资源要素和外部环境之间开放共享、互利共生与动态平衡，但当前学生培养、企业就业和技术反哺尚未形成稳定循环。一方面，职业技能认证标准互不融通，政府、行业、企业用人标准分散，限制人才跨院校、跨企业、跨区域流动；另一方面，技术反哺效益难以量化，企业技术贡献、人才培养投入和协同创新成效缺少科学计量与利益回馈机制，导致产业端持续参与动力不足。

　　数智赋能行业产教融合共同体运行的实践路径

　　针对上述问题，可依托数字孪生、区块链、人工智能等关键数智技术，从目标统一、要素耦合、机制协同和生态构建四个方面，建设“区块链学分银行”“行业数据共生平台”“数字孪生驾驶舱”和“协同演化智慧生态系统”四项数智系统，推动共同体从“机械聚合”走向“有机共生”。

　　一是基于“人的价值最大化”建设“区块链学分银行”。在教育公益性与产业营利性之上，应确立“人的价值最大化”这一共同目标，取代单一主体利益诉求，构建政府营造环境、行业制定标准、企业提供场景、院校奠定基础的价值共生系统，并具象化为行业主导的“区块链学分银行”。由行业组织牵头，汇聚龙头企业、院校专家，开发基于岗位群的“模块化、可积累的技能单元标准”，以其作为“区块链学分银行”中的“学分”，建立“以人为中心”的能力标准与认证体系。同时，以“人的价值”为价值循环底座，构建跨区域、跨企业、跨教育阶段的人才培养、技能认证与价值回报机制，促进人才资本流通和增值。

　　二是基于“资源利用精准化”建设“行业数据共生平台”。共同体要素耦合的关键在于通过“资源利用精准化”，打通政府、行业、院校和企业之间的资源壁垒。应以政府为引导、行业为牵引、校企双主体实施，在保护企业敏感数据、院校分散数据和行业数据安全的基础上，引入“联邦学习框架”，建设“行业数据共生平台”，实现人才、技术、数据等资源精准匹配。政府端提供政策保障，行业端发布产业、人才和技术需求报告，院校端提供专业、课程、科研和人才资源，企业端提供市场、资金和实践资源。平台通过汇聚各方数据形成结构化、可比较的信息资源，促进人才供需动态平衡、技术适配协同和资源共享优化，推动“四链”融合，形成发展闭环。

　　三是基于“教育科技人才一体化”建设“数字孪生驾驶舱”。数智技术赋能行业产教融合共同体运行，应推动院校教育改革和产业转型升级双轨融合。通过整合产业链布局、院校专业设置、人才存量结构和技术创新节点等要素，映射形成统一的数字空间模型，建设“数字孪生驾驶舱”。通过监测产业链用工缺口率、人才链技能闲置率、教育链课程滞后指数、创新链成果转化指数等关键指标，开展政策变量模拟、运行状态监测和风险预警诊断，以精准机制保障实现院校端与产业端的深度互嵌与双向赋能。基于此，政府端优化政策和制度，行业端明确建设标准、评价机制和权责边界，院校端强化成果转化和就业贡献导向，企业端通过项目申报、课程共建和资源反哺形成正向激励，提升共同体自适应和持续改进能力。

　　四是基于“共同体演进自适应”建设“协同演化智慧生态系统”。利用知识图谱、智能合约、深度学习等数智技术，推动知识、技能、人才与产业创新动态互构，形成持续演进、自我强化的“协同演化智慧生态系统”。一方面，以产业数据引导教育供给侧改革，通过知识图谱识别人才和技术需求，推动院校重组教学资源、优化课程体系，提升人才供给质量与岗位适配度；另一方面，建立基于智能合约的“技术反哺”权益量化与交易机制，将企业设备、技术人员、岗位资源等转化为可流通贡献值，用于兑换研发资源、专利技术和政策优惠，使企业技术投入由“成本项”转化为“生态资产”。最后，构建人工智能学习与评价系统，打通职前职后、职业教育、普通教育和技能培训壁垒，为产业升级和共同体可持续运行提供人才与创新动能。

　　（作者单位：青岛理工大学 本文系2025年度青岛哲学社会科学规划研究项目，批准号：QDSKL2501114）