由于数智时代技术的加速变革和创新，世界新军事革命正呈现“智能主导、网联聚能、跨域融合”等鲜明特征，作为先进武器的研发者、新质作战概念的设计者、新型作战力量的建设者，其创新活力与使用效能决定着我军科技自立自强的进程与智能化战斗力生成的质效，其管理模式的现代化转型已成为关乎强军事业全局的战略课题。
      论文聚焦数智时代部队科技干部资源管理的模式变革，对标未来智能化战争需求，分析得出了当下部队科技干部管理模式“四个不适应”：一是人才识别与未来战争需求不适应。选拔多依赖于静态的学历、资历和有限的显性成果，对科技干部的创新潜能、复杂问题解决能力、跨域知识融合能力以及面对战场不确定性的心理适应力等关键特质，缺乏科学、动态、可量化的评估手段。二是人才培养与实战化要求不适应。培训内容更新滞后于技术迭代速度，培训方式以课堂讲授为主，缺乏贴近实战的高仿真、高风险、高成本环境下的沉浸式训练，导致“所学非所用、所训非所战”。三是人才配置与作战响应节奏不适应。岗位配置多依赖行政命令与经验判断，存在一定的刚性。当面临突发性应急科研攻关、新型作战力量编成或重大演训任务时，难以快速、精准地从全域范围内匹配和抽组最优科技力量，响应迟滞。四是人才评价激励与贡献价值不适应。评价体系在一定程度上存在“重论文数量轻实际效能、重短期项目轻长远基础、重个体成果轻体系贡献”的倾向，激励手段较为单一，未能充分体现不同岗位、不同类型科技工作的差异化价值，影响人才潜心研究与协同攻关的积极性。
      针对上述问题，综合运用文献分析、模型构建与比较研究等方法，论文创造性地提出并论证了以“数据驱动、向战为纲、智能协同、生态赋能”为核心特征的科技干部数智化管理新模式。具体来说，主要是双核驱动的新模型和管理模式系统性创新路径。
      关于双核驱动的新模型，主要包括科技干部数智化管理成熟度模型、科技干部评估与匹配模型。①科技干部数智化管理成熟度模型聚焦单位管理模式的评估，主要分层：L1初始级：以纸质档案和经验判断为主，数据离散，决策高度依赖个人经验，与作战链路基本脱节。L2感知级：核心业务流程实现信息化、建立电子档案，具备基本信息查询功能，但系统孤立。L3洞察级;实现多系统数据联通，能够进行描述性统计和多维度分析，开始为管理决策提供数据支持。L4智能级：建成统一数据平台，深度融合多源异构数据。广泛应用机器学习、知识图谱等AI模型，实现智能场景，管理决策进入“人机协同”新阶段，深度嵌入作战保障链路。L5生态级：形成内外部开放、协同、自动化的人才数据智能生态。②科技干部评估与匹配模型聚焦对于个人的评估和匹配，模型主要分层：数据资源层：强调全域数据采集，涵盖四大类：自然属性数据、行为过程数据、成果贡献数据、战场环境数据。智能引擎层：构建涵盖“基础资质、专业技能、作战贡献、发展潜力”的多维动态评价指标体系。智能匹配层：将岗位职责、任务需求、项目目标解构为细粒度的“能力需求图谱”。应用场景层：模型注入“选、育、用、评”全链条，场景化构建有关匹配的模型。
      关于管理模式系统性创新路径，从模式和个人评估模型来看，结合模式改革的有关经验，建议改革创新重点从以下方面推动：1.战略重塑，确立“向战为纲”的顶层设计，核心是确立“一切为了打仗、一切服务于打赢”的根本导向。2.数据攻坚，聚焦“全域可信”的管理基座，制定统一的科技干部数据标准与交互规范，分级分类建设安全可靠、动态更新的科技干部数字档案中心，用区块链、隐私计算等技术，构建坚不可摧的数据安全与隐私保护屏障。3.试点突破，坚持“急用先行、试点推进”原则，优先在战略科学家、领军人才、青年科技拔尖人才中推行“精准画像”，面向联合作战指挥机构与科研管理部门，开发“科技力量智能调配辅助决策系统”。4.全面培育，构建物质激励与精神荣誉相结合、短期奖励与长期回报相衔接的精准激励体系。改革评价机制，探索建立军民、军地科技人才柔性流动与协同创新机制。加强算法伦理治理，防止数据偏见和算法歧视。
      研究核心结论是：数智时代部队科技干部资源管理变革创新，是从以“管”为主的行政化模式，向以“战”为牵引、以“数”为基石、以“智”为引擎、以“人”为中心“赋能型”治理新范式的历史性跃迁。不仅是技术应用，更是理念、组织、流程、文化的全方位重塑。论文构建的“成熟度模型”与“智能匹配模型”为这场变革提供了从认知到操作的完整框架，而实施路径则指明了行动方向。
      展望未来，随着脑机接口、认知计算、数字孪生等技术的成熟，科技干部的管理与发展将进入“人机智能融合”的新阶段，人的创造性潜能将得到前所未有的释放。我们应以数智化变革全面激发科技干部的创新活力与奉献精神，加速构建引领世界潮流的新型军事科技人才治理体系，为如期实现建军一百年奋斗目标，全面建成世界一流军队奠定坚实基石。

数智；科技干部；管理模式；创新