未来，科学家在数字时代扮演的角色

排行榜 2025年08月23日 22:13 1 admin

业 4.0、数字变革与未来的工作 —— 这些话题都获得了相当多的关注与讨论热度。纵观最新的文章、博文及媒体报道，关于 “未来的工作”，一种常见观点认为：未来可能是机器主导的时代，人类将被机器人取代，且 15 至 20 年后的许多工作岗位，也将与如今的岗位截然不同。

然而，人们不太关注的是：机器学习、人工智能与自动化技术的进步，正为众多传统岗位与行业提高效率。随着企业在实施增强劳动力和认知代理方面的能力不断提高，从事传统岗位的人类得以从高度重复、流程驱动、基于规则的任务中解放出来，转而专注于为企业解决更高价值、更复杂的问题。

计算能力与应用程序的显著进步，加之获取海量数据（大数据）的渠道不断增多，意味着企业如今拥有了前所未有的优势，能够探索并利用数字化工作方式带来的益处。

而要充分发挥数字变革的价值，关键在于设计新岗位，更重要的是重新设计现有核心岗位。

数字变革正在重塑研发格局

全球几乎所有企业、政府部门及机构，都在寻求利用数据分析、人工智能与物联网（IoT）的优势 —— 这推动了数据与数字相关职业的爆发式增长，包括数据科学家、软件工程师与系统架构师等。

研发行业也不例外：研发部门与科研机构正努力理解并应对这些变化，以保持领先地位。

随着这些基于科学的新型工作机会以前所未有的数量和速度涌现，企业的关键任务在于：为科学家、他们的工作，以及他们对创新体系与经济成果的潜在影响，打造最利于成功的环境。

尽管面向科学家的新工作与就业机会不断出现，但全球范围内科学、技术、工程与数学（STEM）领域的技能人才仍存在严重短缺，导致人才储备渠道受限。

科学家的角色正在转变，其对全球创新体系的新商业价值巨大

在人才储备受限的背景下，要抓住数字变革带来的竞争优势，研发机构必须投入资源，为新一代 “精通数字技术的科学家” 设计岗位 —— 这类科学家需能够充分利用日益便捷的数据获取渠道、各类技术与虚拟工具。

尽管对多数行业而言，数据科学家并非新岗位，但科研机构尤其需要更好地发掘并利用数据科学家的能力 —— 如今，数据科学已逐渐被认可为一门独立的专业科学学科。随着数据获取渠道的拓展与数据科学成熟度的提升，数据科学家的工作重心正从以往较为深奥的数据 “整理” 与报告撰写，转向更广泛的价值创造：他们需运用人际交往能力，以及基于 “假设检验、实验验证与预测性统计分析” 的科学方法，产生更大影响力。

除了新一代数据科学家，科研机构还应投资培养未来的 “数字科学家”。这类数字科学家将以自身传统学科背景为基础，结合 “利用开源数据与数据增强技术” 的工作方法 —— 通过这种方式，他们能将传统上用于数据收集的时间，重新分配到为企业创造有说服力的见解与分析结论上。

得益于精通数据且具备数学技能的数据科学家与数字科学家，借助数据建模技术与机器学习算法，“合成数据集”不仅能产生同样有效的研究结果，甚至可能带来更优质的成果。此外，这类新型科学家还将通过以下方式提升研发效率：建立全球人才网络模式、组建技能更多元的跨学科团队，以及利用虚拟实验室与数字 “联合实验室” 提高科研安全性。

具体而言，企业必须确保做到以下三点：

1. 建立相应机制，明确科学家与科研人员未来所需的新型数字技能；

2. 打造具备吸引力的环境，吸引拥有这些技能的人才；

3. 构建持续学习的文化，确保技能发展与技术进步及数字变革保持同步。