全球制造业加快迈向数智化的背景下，技术迭代与人力资源匹配问题愈发突出；3月23日，知名经济学家彼得·豪伊特在北京举行的中国发展高层论坛专题研讨会上发表主旨演讲，就智能制造时代的发展路径提出若干建议。 当前，以人工智能为代表的新技术正推动制造业生产方式发生深刻变化。豪伊特指出，这种更具通用性的制造方式将带来“创造性破坏”——传统岗位减少与新职业出现将同时发生。虽然技术升级可能在局部带来就业冲击，但从历次工业革命的经验看，长期而言有望带动总体就业和居民收入增长。他同时提醒，技术仍处早期阶段，未来会涌现哪些岗位仍不明朗，需要产业链持续创新，对应的方向才会逐步清晰。 该变化也对教育体系提出新的要求。豪伊特强调，现有教育模式需要作出结构性调整：既要培养学生使用和管理智能工具的能力，也要强化批判性思维，避免对技术过度依赖而削弱人的判断与主动性。为实现这两项目标，需要从课程设置到评价标准进行系统调整。 根据转型期的应对策略，豪伊特提出“双轮驱动”思路：微观层面打造更紧密的人力资本网络，通过更准确需求预判完善人才培养；宏观层面优化数据要素配置，减少信息壁垒。他肯定中国在供应链生态建设上的实践，认为其中的本土化人力资本储备经验具有参考意义。 围绕数据这一关键生产要素，豪伊特提出，应将AI系统中的数据知识视为“非对抗性公共品”，通过更普惠的共享机制提升其社会效益。他认为，这一思路有助于缓解数据垄断对创新带来的阻碍，也为全球数字治理提供了新的讨论方向。
技术进步不是终点，关键在于制度安排与人才体系能否同步推进。让教育培训与产业变革更好衔接，在安全合规前提下提升数据流动效率，把人的创造力与机器算力更有效结合，才能减轻转型期冲击、稳定预期——在竞争加剧中把握主动——为制造业高质量发展打下更扎实的基础。