1.教育部：设置5个新医科人才培养引导性专业
2.新质生产力：实体经济高质量发展新方向
3.加速新质生产力生成
教育部：设置5个新医科人才培养引导性专业
据教育部网站消息，教育部办公厅日前印发关于《服务健康事业和健康产业人才培养引导性专业指南》（以下简称《专业指南》），供有关高等学校在增设新医科专业中参考。《专业指南》提到，对接国家重大需求，服务健康事业和健康产业发展新态势，设置5个新医科人才培养引导性专业。具体如下：
医疗器械与装备工程
培养目标：本专业培养掌握医疗器械与装备工程相关的医学、工程学等学科的基本知识，熟悉电子技术、计算机技术和信息科学、医学仪器、医疗装备的基本原理，具有医疗器械与装备领域新技术研究、新产品开发的基本能力，能从事医疗器械与装备的制造、运行、维护、管理、质量监督、检测、生产过程控制等相关工作的复合型工程技术人才。
主干学科：基础医学、临床医学、医学物理学、生物学、工程学。
核心课程：基础医学概论、临床医学概论、医学物理学、现代生物医学工程技术、医疗器械概论、医学仪器原理、医学影像仪器、药物制剂与工程、医学检验仪器、机械设计、信号与线性系统、数字信号处理、临床检验仪器原理及技术、化学与生物传感器、医疗器械注册管理法规、人工智能导论。
主要实践教学环节：医疗装备工程训练、医疗器械设计、医院临床见习等实验实践课程，相关医疗器械和装备公司的生产实习，以及社会实践、科研训练、毕业论文（毕业设计）等。
学位授予门类：工学。
修业年限：四年。
老年医学与健康
培养目标：本专业培养具备现代养老服务以及管理理念，熟练掌握老年疾病康养、健康管理知识能力，能够在医疗卫生管理部门、社区卫生服务机构、健康管理中心、医养结合照护中心等老年医学相关机构从事科学研究、技术开发、设计与管理等工作的专业型人才。
主干学科：临床医学、药学、心理学、材料学。
核心课程：物理化学、材料物理性能、材料力学性能、生物化学、诊断学、内科学、外科学、老年医学、药事管理与法规、临床药物治疗学、临床营养学、老年心理学、康复医学、医学伦理学、健康教育学、人工智能导论、穿戴式医疗装备。
主要实践教学环节：医院内科、外科、老年医学科、康复科、临床营养科的临床见习实习，社区卫生服务机构（健康管理中心、医养结合照护中心）见习实习，以及药学、材料学、物理化学、生物化学等课程实验、创新创业训练、毕业论文（毕业设计）等。
学位授予门类：管理学。
修业年限：四年。
健康与医疗保障
培养目标：本专业培养掌握健康服务、医疗保险、社会保障基本知识，熟悉健康治理的基本理论、健康保障相关法律法规，具有应用医疗保险管理技术和健康保障决策支持能力，能够在医疗保险部门、社会保障机构或医疗卫生单位，从事医疗保险管理、健康保险核保与理赔、健康保障政策开发与评估相关工作的专业型人才。
主干学科：临床医学、管理学、社会保障学。
核心课程：基础医学概论、临床医学概论、社会医学、医学伦理学、管理学基础、公共行政学、社会保障概论、卫生事业管理学、卫生经济学、医疗保险学、卫生统计学、计量经济学、人工智能导论、社会科学研究方法。
主要实践教学环节：卫生决策仿真实验、保障政策角色扮演磋商会、健康保险产品设计实训等互动类课程学习，医疗机构、省市医保局专业见习，以及毕业实习、社会实践、科研训练、毕业论文（毕业设计）等。
学位授予门类：管理学。
修业年限：四年。
药物经济与管理
培养目标：本专业培养掌握药物经济学、药品管理、药品政策相关的基本知识，熟悉药物临床研究和真实世界研究等科学范式与药品全生命周期管理流程，能综合运用循证医学、药物经济学、数据科学等方法，精准预测药物、医疗器械、药学服务等健康干预措施对患者、医疗系统和全社会的成本效益与投入产出比，满足医药卫生管理部门、地方政府、制药企业、医疗机构等多方需求的复合型药物经济管理人才。
主干学科：药学、基础医学、经济管理学。
核心课程：药学概论、基础医学概论、管理学基础、经济学原理、健康经济学、医学统计学、计量经济学、医疗保险、健康测量、药事管理与法规、卫生事业管理、医药产业与市场分析、卫生技术评估与药物经济学、卫生政策、药物流行病学、人工智能导论。
主要实践教学环节：健康大数据统计软件操作实验、真实世界研究设计等实验实训，医药管理相关部门与组织、医疗卫生机构、医药企业实习，社会实践、科研训练、毕业论文（毕业设计）。
学位授予门类：管理学。
修业年限：四年。
生物医药数据科学
培养目标：本专业培养具有较好的生物医药知识，掌握面向数据科学的数学、统计学、计算机科学基础理论和方法，具备较强的数据挖掘与统计分析、应用大数据方法解决实际问题的能力，能够胜任大数据分析挖掘、大数据系统开发等技术领域以及大数据生物信息、大数据药学、大数据医疗与公共卫生管理等各类应用领域工作的专业型人才。
主干学科：数据科学与大数据技术、生物科学、医学、药学。
核心课程：药学概论、基础医学概论、高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据结构与算法、生物学概论、临床医学概论、疾病学基础与药物干预、临床疾病研究概述、卫生统计学、医学数据学导论、健康大数据政策与法规、人工智能技术、大数据临床试验技术。
主要实践教学环节：独立设置的实验课程教学、面向生物医药大数据分析和人工智能建模的计算机编程实践、医药数据挖掘与分析操作实验、研究见习、医药企业（或研究机构、医院、社区药房）见习、科研训练、毕业论文（毕业设计）等。
学位授予门类：理学。
修业年限：四年。
来源： 中国新闻网2024年01月04日
新质生产力：实体经济高质量发展新方向
立足新发展阶段，贯彻新发展理念，推动高质量发展，创新是实体经济的第一方向，实体经济是创新发展的承担主体。2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察时首次提出新质生产力的概念，要求“积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能”，“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力”。日前，中央经济工作会议也明确提出，“以科技创新引领现代化产业体系建设。要以科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力”。
从“科学技术是第一生产力”到科学技术是“先进生产力”再到“加快形成新质生产力”，既体现了对生产力发展规律认识的提升，又提出了新阶段创新发展的新方向与新命题。因此，加快形成新质生产力就成为实体经济创新发展的具体指向。
深化理解新质生产力内涵
对于新质生产力的内涵，现有理解的共识表现在三个方面：创新驱动生产力发展是新质生产力的核心；新质生产力包含物质、本质、质量、品质等，是在劳动者、劳动资料、劳动对象等方面的全面创新；新质生产力要求通过以战略性新兴产业、未来产业等为核心的新领域、新赛道，增强发展新动能。深化理解新质生产力的本质内涵，必须从新质生产力与现有生产力的本质区别进行，具体体现为以下三个方面的根本性变革。
一是生产力驱动方式的根本性变革。其一，生产力核心驱动要素的根本性变革。新质生产力是在传统要素投入的基础上，以创新为核心驱动，创新生产要素，形成新生产过程，创造新产出，形成新质生产力。其二，创新驱动方式的根本性变革。科学技术的重大突破推动生产力跃升是人类社会历史的普遍规律，“科学技术是第一生产力”也表明了科技在生产力中的地位与作用。然而，与现有生产力相区别，新质生产力表现为从科技创新推动转变为全面创新驱动。在创新领域方面，由重点领域创新向全领域创新转变，即从科技领域创新，转变为在科技创新的基础上以产业创新为引领，涵盖要素创新、商业模式创新、金融创新等在内的全领域创新。在创新主体方面，由重点主体创新向全主体创新转变，即由科技创新主体——企业、科研机构与高等院校的重点创新主体，向包括实体企业、科技企业、平台企业、中介机构、大众创业者、金融机构等全主体创新转变。在创新结构方面，由创新链条向创新生态转变，即由创新链向以创新链、产业链、资金链、人才链四链融合为核心内涵的创新生态化结构转变。
二是生产力作用方式的根本性变革。在新方式方面，按照劳动者、劳动对象、生产资料的划分，在新质生产力中，劳动者由体能型、技能型向知识型、复合型转变，劳动对象由物质实体对象向包括大数据等虚拟对象在内的综合型对象转变，生产资料由实体资本向知识资本、人力资本转变。在新规律方面，以数字经济为核心的新质生产力表现出了包括数据要素投入的边际收益规律、边际成本规律，以摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡夫定律及其颠覆性演化等为代表的技术变革加速等多方面、多领域的大量新规律。在新赛道方面，以数字化、网络化、智能化为核心的新一代科技革命，催生了数字产业化与产业数字化，新产业、新形态、新业态、新模式的加速涌现为新质生产力发展开辟了大量新领域、新赛道。
三是生产力表现方式的根本性变革。要素虚拟化突出地表现为，除了劳动力、资本、土地等经典的生产要素，数据要素迅速成为以数字经济为代表的新质生产力的关键生产要素。产品虚拟化表现为网盘类、软件类、充值类、设计类、游戏类、服务类等形态虚拟化、功能虚拟化、使用方式虚拟化的虚拟产品的大量涌现。场景应用虚拟化则表现为虚拟化数据中心、云计算、虚拟化开发环境、虚拟社区、增强现实与虚拟现实、元宇宙等新兴虚拟应用场景不断出现。智能化主要表现为生产方式智能化与产品智能化。生产方式智能化表现为由传统的机械化、自动化，向“建立以有线及无线方式连接，包括所有生产企业的生产设备、客户需求、仓储物流、生产管理等生产环节在内的信息物理融合系统网络，实现制造业生产的动态监测、人机互动、智能调整”的智能化转变。与此相适应，生产地点也由适应规模化生产要求的集中式生产向数字通信、传输、网络系统支持的分散与集中相结合的方式转变。
新质生产力引领实体经济发展
加快形成新质生产力是实体经济创新发展的具体指向。“新质生产力的核心是创新，载体是产业。”为加快形成新质生产力构筑产业载体，是当前实体经济发展的核心命题。这一崭新命题为当前实体经济发展明确了新方向，提出了新要求。
实体经济发展的新方向体现在三个方面。
第一，经济发展目标从追赶向领先转变。实体经济发展目标实现从对发达经济体的追赶向全球领先转变，是我国产业发展基础、战略环境与生产力形态三者共同作用的结果。在产业发展基础方面，经过数十年长期奋斗，我国总体上已经进入工业化后期向后工业化时期转变的阶段，实体经济的产业发展基础条件的各个方面都实现了根本性提升，产业发展基础的阶段性提升为实体经济发展目标转变提供了根本性保证。在生产力形态方面，以新一轮科技革命与产业革命为基础的新质生产力的快速形成，为我国实体经济在传统赛道之外开辟新赛道、实现弯道超车创造了重要条件。
第二，发展方式从成本导向向品质、效率与安全统筹发展转变。我国实体经济发展长期以数量与规模为方向，遵循成本节约导向的基本方式，极大地夯实了中国式现代化发展的物质基础。我国实体经济发展方式必然向品质、效率与安全统筹协调发展转变，为“坚持高质量发展和高水平安全良性互动，以高质量发展促进高水平安全，以高水平安全保障高质量发展”提供有效的实现机制。
第三，创新方式从模仿学习向自主创新转变，从技术研发向产业创新转变。在科技资源、科技投入、科技产出等整体科技实力的根本性提升，与品质、效率与安全统筹协调发展等因素综合作用下，我国实体经济正在从模仿学习向全面自主创新转变。在科技研发的基础上，将科技成果向经济成效转变，实现从技术研发向产业创新转变，推动了新能源汽车、智能化驾驶、无人机等一大批新兴产业领域快速发展。
加快形成新质生产力对实体经济发展提出了三方面的新要求。
一是创新主导产业发展。新质生产力的重要特征之一是创新驱动生产力发展，遵循这一基本内涵与规律，实体经济必须实现创新主导产业发展。即产业发展的核心从传统的生产制造转向创新主导，通过技术研发、应用场景创新、商业模式创新、管理方法与手段创新、组织结构与模式创新等全面创新活动，适应新质生产力发展的新规律、新要求，创造加快形成新质生产力所要求的产业载体，将新质生产力发展迅速转化为经济成效，形成经济发展新动能。
二是激发与引导需求升级。新质生产力的一个重要规律是以生产力发展激发与引导需求升级。遵循这一基本规律，实体经济发展必须通过产品创新、服务创新、消费场景创新、消费模式创新、消费方式创新等一系列产业创新方式，激发与引导需求升级。通过需求创造与需求精准匹配，而不仅仅是传统的需求满足，为供给与需求的有效对接创造有效机制，确保实现“深化供给侧结构性改革和着力扩大有效需求协同发力，发挥超大规模市场和强大生产能力的优势”。
三是示范带动传统产业转型升级。通过产业间投入产出关联、产业生态联系等多种方式，发挥示范带动作用，将新质生产力的发展效果，从人工智能、新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业与未来产业迅速扩散到一般加工、机械制造、能源化工等传统产业，推动传统产业向创新、高效、绿色等方向的转型升级。
构筑新质生产力产业载体
加快形成新质生产力是以数字技术、人工智能技术、新材料、新能源等新技术为核心的技术创新推动的，以算力产业、人工智能产业、生物制造、商业航天、低空经济、量子、生命科学等新兴产业快速发展的客观规律的必然表现。同时，更是我国深刻把握新一轮科技革命与产业革命的客观规律，积极应对国内发展阶段转变、全球生产体系深度重构等“外部环境的复杂性、严峻性、不确定性上升”等局面的主动战略选择。
日前，中央经济工作会议认为，我国“经济回升向好、长期向好的基本趋势没有改变”。新质生产力带来的是发展命题，也是改革命题。围绕创新驱动的体制机制变革至关重要。因此，构筑新质生产力产业载体，可以从以下五个方面着手。
第一，实现重大科技突破。以数字技术、人工智能技术、新材料、新能源等新技术为核心的技术创新是新质生产力的基础，在持续性科技创新基础上形成重大关键性突破是实体经济构筑新质生产力产业载体的基础。为此，必须以高水平科技自立自强为指引，在三方面实现重大科技突破：一是在科学规划的基础上实现重大科技装备建设全球领先的突破；二是在提前布局、长期坚持的基础上实现重大基础研究的新突破；三是以产业创新的需求为导向，有效推进创新链、产业链、资金链、人才链四链融合，实现重大应用研究与成果产业化的新突破。
第二，加快新型市场建设。在加快形成新质生产力中“充分发挥市场在资源配置中的决定性作用”，必须积极探索适应新质生产力及其产业载体发展要求的新型市场建设，把握其市场机制的新规律。为此，应从三个方面加快新型市场建设：一是积极探索包括数据要素市场、交易权市场等在内的新型要素市场、新型权益市场、新型产品市场、新型服务市场等新型市场的体系化建设；二是积极促进包括新型研发中心、新型平台企业、新型中介机构等在内的新型市场主体建设；三是积极探索包括定价机制、劳动就业、企业盈利模式等在内的新质生产力市场机制的新规律。
第三，激发企业创新活力。“突出企业科技创新主体地位”，激发鼓励企业发展新质生产力的创新活力。以“发展数字经济，加快推动人工智能发展。打造生物制造、商业航天、低空经济等若干战略性新兴产业，开辟量子、生命科学等未来产业新赛道，广泛应用数智技术、绿色技术，加快传统产业转型升级”为目标，大力鼓励与扶持以研发企业、先进制造企业等为代表的创新型企业快速发展，同时提升企业家素质，培育、引导、激发企业家创新精神。
第四，推进政府引导与管制创新。把握新质生产力的新规律，积极探索在资源配置中“更好发挥政府作用”，加快形成新质生产力的新方式、新做法。一方面，积极引导与鼓励新型产业、新型市场、新型业态、新型模式等快速发展，为其创造各种有利条件；另一方面，针对新质生产力发展中出现的垄断、商业欺诈、损害社会利益等问题，创新管制思路、方法、手段，进行有效管制。
第五，推进高水平对外开放。数字经济的开源属性决定了新质生产力必须在开放中才能释放发展活力。因此，实体经济构筑新质生产力产业载体必须推进新型高水平对外开放。一是在传统的贸易、投资、金融领域之外，积极探索符合新质生产力新规律、新要求的新型开放方式；二是积极探索新质生产力中统筹协调发展与安全、合作发展与自立自强的新机制、新方式。
作者： 西北大学经济管理学院 高煜
来源： 中国社会科学网 2024年01月03日
加速新质生产力生成
实现高质量发展，离不开新质生产力的有效支撑。新质生产力具有高技术、高产量、高效能、高品质的特征，与创新科技的广泛应用、生产方式的根本性变革、产业结构的升级换代密切相关。智能技术是先进生产力的代表，以智能技术加速新质生产力生成具有重要的理论意义、积极的现实意义。
生成效应——
回顾历史，第一次工业革命时期，新兴产业覆盖领域主要是纺织、煤炭等行业；第二次产业革命时期，新兴产业更多体现在电力工业、化学工业、石油工业和汽车工业等领域；第三次产业革命时期，新兴产业主要集中在信息技术、网络技术等领域。以智能技术加速新质生产力生成，涉及节能环保、新一代信息技术、高端装备制造、新能源、新材料、智能制造等，覆盖领域越来越广，影响越来越深。
就智能技术而言，它以人工智能为核心技术，融合大数据、互联网、区块链、云计算等各种高新技术，是一种底层技术、赋能技术，整合了从机械化、信息化到智能化的各项技术成果，对加速新质生产力生成具有显著作用。
一是提升生产效率，加速流程再造。智能技术可以将大量机械化工作转化为机器人工作，从而实现24小时全周期生产。尤其是在智能汽车、消费电子、企业云等方面，智能技术应用能够推动生产流程优化，降低工人的劳动强度；在产品定制化领域，智能技术应用可以实现一对一的生产，对个性化要求较高的消费产品，通过程序上的控制，可以逐个、逐批来实现定制化生产，从而更好满足消费者的需求。
智能技术还对未来产能有很强的预测作用。目前，全球各类产品普遍产生了一定的过剩现象。通过人工智能算法预测，可以有效提升预测准度，从而减少过剩的产品生产。同时，通过智能化改造，还能有效提升制造的可靠性，提高良品率，减少劣品产出。
二是促进创新链产业链融合。过去几年，人工智能的创新链主要集中在高等学校、科研院所、部分大型企业。通过人工智能行业组织，可以将技术成熟度高、应用成本较低的智能技术逐步推广到上下游产业链的中小企业中，不断提升企业的创新活力。
三是加速消费活动。智能技术作为新质生产力的赋能技术，不仅能够促进生产活动，还具备刺激消费的作用，最大限度实现“生产即刻消费、消费马上生产”的目标，促进生产消费一体化。
四是丰富精神生活。各大智能产品可以提供多种休闲内容，如虚拟现实、短视频等，从而使劳动者实现更有质量的休息。同时，各个机构可以为劳动者定制培训，实现知识更新换代、技能更新升级、报酬更新提升。
保障与协同——
生产力的发展要求生产关系的变革。下一步，有必要深入研究相关制度变革、及时调整生产关系，加大机制保障与协同，推动新质生产力加速生成并有效发挥作用。
一是人性化与智能化协同共进。在智能技术飞速发展的背景下，不能以牺牲人的幸福为代价。要区分不同应用场景，在凸显人性化的场合多用人工，让人性化发挥更多的作用；在偏向机械化和程序化的场合多用智能技术，让智能技术发挥高速度、稳定化的作用。
二是加速关键核心技术突破。针对人工智能算法、算力、芯片的不足，可通过新型举国体制，不断攻克关键核心技术。目前，企业在研发过程中除了资金的需求，还需要协同高等学校、科研院所。相关政府部门可以在其中发挥桥梁作用，并针对研发经费支出等提供税收减免、资金奖补等优惠政策。
此外，还有必要强化优势企业的带头作用，加强人工智能发展的国际协同。各国在智能技术的发展中均有不同的优势，通过制订人工智能的协作规范，进一步加强国际交流、沟通和协同，加速智能技术发展，可以更好地赋能新质生产力生成。
三是加强人才培育和学科建设。比如，对于社会科学可以提供丰富的数据质量、有效的数据模型、精准的预测能力等，对于自然科学可以通过加大算力、提供有效算法以突破原有极限，对于应用学科可以通过降低人力成本、加快实验验证以提升研发效率。在此基础上，着重培养一批有研发能力、有协作精神的人工智能领域的战略科学家。
就加强基础教育而言，有必要以大中小一体化机制来加强对人工智能的教育普及，特别是加强数学、计算机编程等基础能力培养，提升青少年的科学素养、创新意识，激发创新潜能和热情。
就加强专业培养而言，有必要着力加强科学、技术、工程、数学（STEM）专业人才培养。比如，优化专业设置，增设与新技术、新产业、新业态相关的专业；推进专业课程“数智化”转型，培养富有实践创新能力和意识、专业技能精湛且能够解决实际问题的人才。
四是构建多方面的制度保障。一方面，创新招商引资方式和政策，适应对新基础设施、高端人才的要求，以更完善的科技基础设施配套来加速新质生产力生成。另一方面，在数据共享、数据资产等方面加强法律支撑，使数据可以有约束地分发、流通和使用。
要通过多种方式不断激发企业创新活力。比如，开展多种形式的技术交流活动、产学研合作活动等，使企业家更加重视新质生产力发展，进一步投入研发经费、研发人员来加速新质生产力生成。
总之，智能技术是新质生产力的重要赋能因素，可加速新质生产力生成。建立多种机制并做好保障与协同，是提升新质生产力与生产关系协调的有效手段。
作者： 上海交通大学中国城市治理研究院研究员 许勇
来源： 《解放日报》2024年01月02日