当前，新一轮科技革命加速演进，量子科技、生物制造、具身智能、6G等未来产业成为培育新质生产力、抢占全球产业制高点的战略抓手。习近平总书记在二十届中央政治局第二十四次集体学习时，对前瞻布局发展未来产业作出系统部署，明确人才是未来产业发展最宝贵的资源。
本版今日围绕未来产业与就业、技能、工匠培育等关系展开探讨，系统剖析未来产业催生的新就业形态和技能变革，厘清产业发展与劳动者全面发展的内在逻辑，为统筹推进未来产业发展、健全技能人才培养体系、促进高质量充分就业提供思路借鉴。——编者
▶培育发展未来产业，对于我们抢占科技和产业制高点、牢牢把握发展主动权，对于发展新质生产力、建设现代化产业体系，对于提高人民生活品质、促进人的全面发展和社会全面进步，都具有重要意义。
▶要站在推进强国建设、民族复兴伟业的战略高度，立足客观条件，发挥比较优势，坚持稳中求进、梯度培育，推动我国未来产业发展不断取得新突破。
——习近平总书记在二十届中央政治局第二十四次集体学习时强调
未来产业与高质量就业的双向赋能
邹先强
未来产业代表新一轮科技革命和产业变革的重要方向，是培育新质生产力、塑造发展新动能的重要领域。量子科技、生物制造、具身智能等前沿领域加快发展，正在改变生产方式、产业组织和劳动过程，也在深刻影响就业结构、岗位需求和劳动者发展路径。
“十五五”规划纲要提出，加强产业和就业协同。准确认识未来产业与就业的内在关联，实现产业发展与就业扩容提质一体推进，不能仅停留在“技术会不会替代岗位”的简单判断上，而要进一步看到：未来产业能否带来高质量就业，关键在于技术产业化过程中能否形成高质量岗位、技能积累机制、合理收益分配和劳动者参与创新的制度条件等。
厘清产业与就业的共生逻辑
技术进步从来不会孤立地决定就业结果。相同的技术，在不同产业组织方式、企业管理模式和制度环境下，可能产生不同的就业效应。一种情形是，技术被用于简单替代劳动、压缩人工成本、强化过程控制，劳动者被排除在技术应用和组织改进之外，最终可能出现岗位质量下降、技能分化加剧、劳动强度上升等问题。另一种情形是，技术被用于提高劳动生产率、拓展劳动者能力边界、推动岗位升级和技能成长，劳动者由简单执行者转变为技术应用者、流程改进者和创新参与者。由此可见，未来产业并不会天然产生高质量就业，真正决定就业质量的，是技术如何被组织、被应用、被嵌入产业化过程。
未来产业的就业创造，首先来自产业化过程中的新分工体系。任何一项前沿技术从实验室走向现实生产力，都要经历基础研究、工程验证、产品开发、规模制造、场景应用、系统运维、市场服务和安全治理等环节。人工智能不仅需要算法研发人才，也需要数据治理、模型训练、系统测试、行业应用、安全评估等岗位；低空经济不仅需要飞行器研发制造人才，也需要飞行调度、设备维护、物流运营和应急服务人才；智能制造不仅需要工业软件和智能装备人才，也需要熟悉生产现场、工艺流程和质量控制的高技能劳动者。未来产业的就业潜力，不只是少数高端岗位的增加，还有技术扩散、产业链延伸和应用场景打开之后形成的系统性岗位生成。
这意味着，不能把未来产业狭义理解为少数科学家、工程师和相关企业的事情。未来产业越是走向规模化应用，就越需要大批工程技术人才、高技能人才、复合型管理人才和现代服务业人才。技术路线能否跑通，产品质量能否稳定，应用场景能否打开，很多时候取决于一线劳动者的工艺经验、操作能力、问题发现能力和持续改进能力。许多关键知识存在于生产现场、工艺流程和劳动者经验中。劳动者不是未来产业的“配套要素”，而是技术转化和产业创新的重要主体。
以技能提升支撑就业提质
未来产业发展对就业的促进意义，不仅在于扩大岗位数量，更在于能否推动就业质量提升。高质量充分就业要实现岗位质量、收入预期、职业发展、权益保障和劳动尊严的统一。未来产业发展得好，可以提高劳动生产率，增强岗位技能含量，形成更高的人力资本回报。传统制造、交通物流、养老医疗、教育家政等领域的劳动者，也可以借助智能设备、数字平台和新型组织方式，提高服务效率和专业水平。未来产业由此成为推动传统岗位升级、拓展职业成长通道的重要力量。
但也要看到，技术进步带来的就业质量提升不是自动实现的。新技术既可能增强劳动者能力，也可能加剧技能分化；既可能创造更有价值的岗位，也可能带来算法控制、劳动强度上升、就业稳定性下降和职业风险转移等问题。如果未来产业只重视技术先进性、资本投入和市场扩张，而忽视劳动者技能形成、岗位质量和权益保障，就可能出现“产业很先进、劳动者获得感不强”的现象。因此，发展未来产业，应把劳动者发展放在产业发展的内在环节之中。
高质量就业的形成，关键在于建立与未来产业相适应的技能积累机制。未来产业技术迭代快、岗位变化快，对劳动者学习能力和适应能力提出更高要求。要围绕人工智能、低空经济、生物制造、商业航天、未来能源、具身智能等重点领域，建立动态人才需求预测机制，及时研判岗位变化和技能需求，发布紧缺职业目录、技能需求清单和培训指引，把产业政策中的技术路线、场景布局和项目建设转化为就业政策中的岗位预测、技能培训和公共就业服务。
同时，要推动教育链、人才链与产业链、创新链深度融合。未来产业需要的是能够在技术、工程、产业和场景之间转换的复合型人才。高校、职业院校、技工院校要根据产业发展调整专业设置和课程内容，企业要深度参与人才培养，把真实生产场景、技术难题和岗位标准引入教学与实训，更多围绕真实岗位能力建设展开，形成从学习到就业、从培训到晋升的有效通道。
制度赋能，构建协同发展格局
高质量就业取决于合理的收益分配机制。要健全技能导向的工资分配机制，推动技能等级、岗位使用、薪酬待遇和职业晋升有效衔接，使关键岗位、紧缺岗位和高技能岗位获得与其贡献相匹配的收入回报。只有让劳动者在未来产业中有奔头、有回报、有尊严，才能激发其学习新技术、掌握新技能、参与新产业建设的积极性。
更深层次看，未来产业要实现可持续发展，还需要形成劳动者参与创新的制度条件。前沿技术走向产业化，离不开生产现场的试验、修正、磨合和迭代。劳动者最了解设备运行、工艺流程、产品质量和客户需求中的真实问题，也最有可能在细节改进中推动技术完善和效率提升。要用好劳动和技能竞赛、劳模工匠创新工作室等平台，鼓励一线劳动者参与工艺改进、流程优化、质量提升和应用场景创新。这不仅有助于提高企业技术转化能力，也有助于增强劳动者的职业认同和发展能力。
同时，要构建就业友好型的未来产业发展方式。评价未来产业发展成效，不能只看技术先进性、投资规模、企业数量和专利数量，也要看其就业带动力、岗位质量、技能提升效应和区域带动能力。重大产业项目和未来产业先导区建设，应加强就业影响评估，既评估能够创造多少岗位，也评估创造什么样的岗位、需要什么技能、劳动者能否获得合理报酬和稳定发展。产业政策、科技政策、教育政策、区域政策和就业政策要同向发力，实现产业发展和就业促进相统一。
此外，未来产业发展还要同步完善劳动权益保障机制。新技术、新业态、新模式往往伴随新的用工方式和管理方式。算法管理、平台协作、远程劳动、灵活就业等，会给劳动关系认定、工作时间、劳动报酬、职业安全和社会保障带来新问题。要在鼓励创新和规范发展之间找到平衡，完善适应新职业、新业态和新就业形态的劳动标准、权益保障和公共服务体系，让劳动者能够安心就业、体面劳动、持续发展。
总体来看，未来产业与就业是相互塑造、相互支撑的关系。未来产业为劳动者打开新的职业空间，高质量充分就业则为未来产业提供人才基础、技能基础和创新基础。面向未来，应把促进高质量充分就业贯穿未来产业培育全过程，把劳动者素质提升、岗位质量改善、收益合理分配和产业竞争力增强统一起来。只有让更多劳动者进入未来产业、适应未来产业、建设未来产业、共享未来产业发展成果，才能真正把我国人力资源优势、产业体系优势和超大规模市场优势转化为未来产业发展的持续动能。
（作者为中国人民大学劳动人事学院副教授）
技能迭代如何跟上未来产业发展步伐？
陈玉杰
当前，我国量子科技、第六代移动通信等未来产业蓬勃发展，整体竞争力跻身全球第一梯队。随着产业竞争转向体系化、生态化比拼，产业边界持续延展，直接催生大批新业态、新职业，推动劳动力就业结构深度调整。
未来产业催生大批新职业
顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，“十四五”时期，我国累计发布了72个新职业，其中约40%的新职业直接对应未来产业，主要集中在人工智能、智能制造、先进材料、低空经济、新能源、生物科技等方向。如在人工智能与通用智能领域，产生了人工智能训练师、生成式人工智能系统应用员、人工智能数字人训练师等新职业，主要聚焦通用人工智能技术落地应用实操训练、场景适配与安全治理。在智能制造领域，产生了机器人工程技术人员、工业互联网工程技术人员、智能制造系统运维员、工业视觉系统运维员等职业，这些新职业深度适配工业数字化、智能化转型趋势，聚焦智能工厂建设、先进制造工艺升级与数字生态体系搭建，全方位赋能产业数字化转型与智能制造体系升级。在先进材料与量子信息领域，产生了碳纤维制品成型制作工、集成电路工程技术人员等新职业，主要聚焦关键基础材料与前沿信息技术攻坚应用，服务高端材料国产化与量子科技产业化发展。
新产业新劳动带来技能新要求
随着智能装备和人工智能的广泛应用，传统单一人工劳作、设备被动作业的劳动模式被彻底颠覆，未来产业劳动范式将全面向人机协同转型升级。智能设备承接标准化、重复性、高负荷、高精度的基础作业，劳动者则聚焦技术研判、场景适配、工艺优化、风险管控、创新迭代等创造性、复合型工作，形成“机器履职基础工作、人主导核心决策”的新型劳动形态，这一转变对劳动者能力提出了全新要求。
一是知识结构从“单一专精”转向“跨界融合”。在人机协同场景中，劳动者需要理解机器的运行逻辑、掌握数据分析工具、洞察业务场景需求。以无人机群飞行规划员为例，岗位同时要求掌握空域法规、无人机动力学、多机协同算法、地理测绘等知识。二是能力重心由“操作执行”转向“创新协同”。人机协同模式下，劳动者不再是简单的设备操作者，而是智能系统的“指挥者”与“优化者”。人机协同能力包含两个层面：第一是数字工具素养，即熟练运用大数据分析、智能系统操作等通用技能；第二是人类差异化优势，即突发研判、价值判断、创新创造等人工智能难以替代的能力。三是职业发展从“一技傍身”转向“终身学习”。未来产业技术迭代周期缩短至1年~3年，岗位内容、行业标准持续更新，学校教育已无法满足职业发展需求，终身学习从可选变为从业刚需。
完善培育体系，夯实技能人才根基
加强对产业人才需求趋势的研判。要围绕服务国家战略、面向区域发展目标，及时做好人力资源需求总量和结构变化的科学研判。探索建立全国统一的人力资源数据库，涵盖教育、就业等多个方面信息，为趋势研判提供全面的数据支持。健全人力资源需求动态监测分析体系，发布劳动力市场供求信息，引导院校和培训机构有针对性地开展人才培养，促进劳动力资源合理流动和优化配置。
深化产教融合协同育人模式。推动职业教育学科专业建设与产业转型升级相适应，动态更新专业目录和课程体系，主动对接科技创新前沿，将新技术、新工艺、新规范及时融入教学内容，摆脱“教育追着产业跑”的被动局面。全面推行一体化人才培养模式，发挥行业企业主体作用，以“共搭管理平台、校企共同招生、共商专业规划、共建课程体系、共组师资队伍、共创培养模式、共建实训基地、共评培养质量”8个共同形成产教深度融合。将人工智能通识、人机协同安全、数据分析基础等内容融入工科、制造类专业必修课程，培养学生与智能系统协作的基本素养。
健全劳动者终身职业技能培训制度。深入实施“技能照亮前程”培训行动，推行“岗位需求+技能培训+技能评价+就业服务”的项目化培训模式，聚焦未来产业等重点领域和高校毕业生、企业在职职工等重点群体开展大规模职业培训。实施人工智能技术技能提升行动，加强人工智能通识、设备与软件操作、信息与数据素养、沟通与协作、问题解决等方面培训，提升劳动者的AI应用能力和职业素养。强化新技术赋能培训，运用人工智能、VR/AR、智能传感等技术，构建沉浸式、交互式培训场景，利用数字化手段降低学习门槛、提升培训效率。
畅通各类人才贯通发展通道。全面推行“新八级工”职业技能等级制度，持续深入推动技能人才与专业技术人才职业发展贯通，加快研究建立符合中国国情的国家资历框架体系，进一步推动实现各级各类教育、培训与职业资格、职业技能等级、职称的衔接互通。健全技能人才工资分配制度，将职业技能等级作为工资分配的重要参考。常态化开展分技能人才薪酬调查，定期发布从业人员工资价位信息，更好发挥市场信号引导作用，推动技能人才价值与薪酬水平相匹配。鼓励开展技能人才工资集体协商，引导薪酬分配向一线高技能、紧缺岗位倾斜。
（作者为中国劳动和社会保障科学研究院研究员）
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