国家数据发展研究院副院长袁军围绕《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》出台背景与主要内容进行系统解读。他结合学科专业、职业教育、学术研究、产学研用协同四个方面，分析了数据要素拓展知识边界、人工智能推动科研范式变革的新趋势新要求，并结合建设现状与现实问题，探讨了分类建设与协同育人的实践路径，助力各单位把握政策导向、推进学科建设和人才培养工作。

中央财经大学中国互联网经济研究院研究员、副院长欧阳日辉围绕“强化数字人才支撑，赋能数据事业发展”作专题授课。他从战略部署、基本逻辑、培养模式、生态建设四个维度，系统解读了国家数字人才政策体系，分析了数字人才供需现状与数据事业急需的六类专门人才，重点阐述了以应用场景为载体、创新产学研用协同模式、搭建科技创新平台的数字人才自主培养路径，并就数据部门政策统筹、机制创新、生态营造、服务保障等提出对策建议。

华南理工大学经济与金融学院副院长、博士生导师徐枫以“校企合作、产教融合，培养数字经济拔尖人才”为题授课。他解读了数字经济国家战略与国际经验，分享了金融科技精英班、大数据管理校企合作项目、未来技术学院和国家卓越工程师学院的育人实践，提炼了需求牵引、交叉融合、共同育人、分类培养的经验做法，并就广东健全人才需求协同机制、共建政校企平台、完善实践导向评价体系提出建议。

暨南大学经济学院教授、数字经济研究中心副主任王贤彬围绕“数字人才创新协同培养模式”作讲解。他从数据要素、人工智能等数字经济发展背景切入，研判产业变迁与岗位重构趋势，提出了“三看”研判框架与“一核四维”能力框架。他聚焦高校怎么改、政府怎么促、企业怎么融，系统阐述了学科共建、产教融合实体、揭榜挂帅等协同培养机制，并结合广东实际，提出了21地市分类分层布局及“六个行动、两个保障”落实举措。

广东轻工职业技术大学党委常委、副校长周郭许以“从数据资源到数据生产力——数据要素学科专业建设与数字人才培养的新逻辑”为题授课。课程分析人工智能发展下人才需求从“体力活”转向“判断活”的趋势，提出“五类数字人才”框架和“六维能力模型”，围绕学校端“1＋N＋X”培养体系、微专业建设、课程重构和产教融合深化，阐述校企协同育人路径；并就摸清底数、建立清单、用好政策工具等提出行动建议。

广州职业技术大学信息工程学院大数据专业负责人李秀秀以“AIGC赋能国双高大数据专业群产岗精准适配研究”作专题授课，课程解读国家数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设新要求，介绍该校动态调整专业、共建产教融合共同体、培育大数据工程技术本科专业等行动，讲解AIGC赋能搭建产岗匹配高质量数据集、智能分析平台、破解岗课匹配错位、推动人才培养精准对接产业需求的实践路径。

阿里云智能集团战略发展部华南区总经理谢天围绕“激活数据、育强人才，打通政企智能化落地的‘最后一公里’”作专题授课。课程分析全球超级智能体发展浪潮与中美智能体应用格局，阐明智能体、基础大模型与数据的协同关系，结合头部企业实践，讲解政企数据知识资产化和智能体落地的路径方法，聚焦数字人才培养，提出让数据在场景中“转起来”、政企协同分层分类育强数据人才、以点状创新推动变革的思路建议。

广州数字科技人才有限公司特聘专家、深圳市北府视界智能科技有限公司创始人吴北虎围绕“世界前沿AI发展与数字人才培养体系建设”作讲解。他梳理了全球人工智能推理、智能体、多模态、具身智能等前沿能力变化，解析了技术变革对应的五类人才需求，比较了英国、新加坡、欧盟等国际培养模式。聚焦广东实际，他阐述了分层分类、场景驱动、成果可验证的人才培养体系，并结合本单位实践，探讨了协同育人路径。

中移海算科技（雄安）有限公司总经理、正高级工程师田康围绕“数智时代数据要素人才培养”作分享，课程解读“十五五”规划及全国数据工作会议等部署，梳理数据基础设施、可信数据空间、数据运营交易、数据治理等市场技术方向及岗位需求，结合中国移动在数字政府、数据交易所等领域的实践分析AI时代人才结构变化。

中国电子信息产业集团麒麟软件有限公司教育发展中心总经理张娜围绕“国产基础软硬件环境下数字人才队伍建设路径探索”作分享，课程分析国产化深水区人才成为核心瓶颈的形势，解读“信创＋AI”双引擎对人才标准的新要求，结合本单位的全国布局与广东实践，分享分层分类培养、基层低成本启动的可复制经验。