人工智能驅動新質生產力發展的實踐路徑研究

[關鍵詞]人工智能新質生產力 數據 算法 算力 語料運營平臺 算力平臺 AI行業應用基地

引言

習近平總書記高度重視人工之智能技術發展，著重指出“人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題”。當下，以ChatGPT、DeepSeek-R1、V3、Coder等為典型代表的生成式人工智能大模型迅速發展，引發各界對人工智能技術沖擊及其創新價值的廣泛關注。人工智能（AI）技術的發展與應用，在生產方式、勞動力結構、產業結構、全要素生產率等諸多領域產生深刻影響，進而引發各國在人工智能技術研發與應用領域的激烈競爭。人工智能技術之所以能夠實現革命性突破，得益于“科技一產業一金融”高效協同。人工智能產業化推動人工智能技術落地，形成新興產業業態：同時，產業智能化促使傳統產業借助人工智能技術實現轉型升級，二者互補式創新，不僅有力地推動了人工智能產業自身的發展，更為諸多戰略性新興產業的崛起創造了有利條件。

人工智能已經成為驅動新質生產力發展的關鍵要素。在政策方面，2024年的政府工作報告提出“人工智能+”，著重強調深化大數據、人工智能等技術的研發與應用，開展“人工智能+”行動，致力于打造具有國際競爭力的數字產業集群。技術層面上，2023年中國在人工智能領域的熱門成果產出數量位列全球第二。我國人工智能發展已由實驗室邁向產業化階段，有力推動我國產業鏈的現代化進程。從產業維度來看，據中國互聯網協會發布的《中國互聯網發展報告（2024）》數據，2023年我國人工智能核心產業規模達到5784億元；截至2024年3月，我國人工智能企業數量超過4500家，充分彰顯我國人工智能產業應用進程穩步推進。

人工智能對新質生產力的賦能作用，日益受到學界關注。盡管學界對新質生產力是以科技創新為主導的生產力這一概念達成共識，但在二者關系的研究上，學者們從多元視角深入探究。部分學者基于人工智能視角，闡述了人工智能與新質生產力的“互嵌”關系，突出二者內涵的深度交融。王水興和劉勇在此基礎上提出“智能生產力”概念，認為智能生產力是人工智能作為時代主導性技術與社會生產融合的產物，這一觀點也獲得相關學者的認同。此外，更多學者從馬克思生產力理論的3個基本要素出發研究新質生產力。如王玨從新質勞動者、新質工具、新質產業維度分析人工智能與新質生產力協同關系。戚聿東和沈天洋從馬克思主義生產力理論創新發展的理論邏輯、通用目的技術促使生產力躍升的歷史邏輯以及高質量發展目標要求的現實邏輯3個維度，闡釋人工智能賦能新質生產力的內在邏輯。盧鵬和黃媛媛將人工智能驅動新質生產力的生成邏輯概括為強化勞動力、智能化與數字化革新以及擴展勞動對象范圍和邊界，并從宏觀治理、中觀產業和微觀企業3個層面論述了人工智能驅動新質生產力的機制。馬克思指出，勞動者、勞動資料和勞動對象共同構成生產力的基本形態，生產力的發展隨技術進步而持續演變，這為研究人工智能對新質生產力的賦能、驅動效應提供了理論基石，也是本文探究新質生產力發展的核心理論支撐。

然而，我國人工智能賦能新質生產力的發展仍存在諸多堵點與難點，甚至可能引發產業鴻溝、勞動力結構失衡等風險。因此，本文立足我國人工智能發展的實踐基礎，探究人工智能應用落地的制約因素，進而針對性提出AI驅動新質生產力發展的實踐路徑建議，以期對當前相關理論邏輯和推進機制予以補充完善。

1人工智能驅動新質生產力的實踐基礎

1.1政策基礎：“人工智能+”行動全面推進

人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，在人工智能領域競爭已成為大國博弈的關鍵所在。2017年頒布的《新一代人工智能發展規劃》將人工智能提升到國家戰略地位，此后，工信部、科技部、中央網信辦等部門相繼發布政策，積極布局AI技術突破、產業發展、應用落地，加快推動人工智能技術的發展與應用。

人工智能的產業政策大體經歷了密集布局、應用治理、加快應用的發展階段。從2019年以來相繼發布的《關于促進人工智能和實體經濟深入融合的指導意見》、《國家新一代人工智能開放創新平臺建設工作指引》、《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》政策中可以看出，國家更加關注技術應用、場景開發和產業發展，旨在增強AI領域的全球競爭優勢。此外，《國家人工智能產業綜合標準化體系建設指南（2024版）》的出臺，全面布局人工智能標準化工作，推動人工智能賦能新型工業化，凸顯其在產業升級中的核心作用。

“人工智能+”行動為AI技術在各行業廣泛應用開啟新篇章。2024年的《政府工作報告》明確提出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群?！叭斯ぶ悄?”強調以人工智能為核心驅動力，推動各行各業的創新與變革，體現從研發到場景應用再到產業打造的全鏈條賦能。從“+人工智能”到“人工智能+”，意味著我國人工智能已經從技術附加工具轉向引領行業轉型的重要力量。

1.2技術基礎：AI三要素決定新質生產力的數字化水平

1.2.1數據：人工智能驅動新質生產力的新要素

數據，作為人工智能驅動新質生產力的關鍵新要素，已然成為新一輪人工智能競爭的核心焦點。我國憑借龐大的數據規模，為人工智能技術的發展與優化筑牢根基。依據《數字中國發展報告（2023年）》數據，截至2023年，我國數據生產總量達32.85ZB，同比增長22.44%．數據存儲總量達1.73ZB。國家通過開展“數據要素×”行動，大力推動應用場景建設，加快數據要素與其他生產要素的協同聯動，并使其融人生產、分配、流通、消費各環節。這一舉措有力促進了生產資料的提質升級，優化了產業結構，提升了全要素生產率，進而實現生產力的飛躍式發展。

1.2.2算法：人工智能驅動新質生產力的新優勢

算法，作為人工智能的核心構成部分，直接決定了AI系統的性能與效率。科學合理的算法設計能夠更為高效地處理復雜問題，顯著提升AI系統的準確性與泛化能力，在新質生產力的發展進程中發揮不可替代的作用。據國家互聯網信息辦公室發布數據，截至2024年12月31日，已有407款生成式人工智能服務在國家網信辦或地方網信辦完成備案。以Deepseek為代表的國產大模型在不同行業領域加速部署和應用，不僅重塑了AI產業發展格局，還催生出一系列全新的產業發展模式和新經濟模式。

1.2.3算力：人工智能驅動新質生產力的新動力

算力，是人工智能等新興技術得以廣泛應用、加速社會生產力變革的關鍵力量，正在成為驅動新質生產力發展的關鍵。我國算力資源的迅猛發展，為前沿技術突破提供強大的計算能力支持，賦能新興產業和未來產業發展，有力推動新質生產力的加速進步。（1）算力是技術創新的加速器。生成式人工智能的發展離不開大規模算力的支持，OpenAI發布相關報告顯示，ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days（即若每秒計算1千萬億次，需持續計算3640天），需7～8個算力500P的數據中心才能支撐運行；（2）算力正逐步成為推動傳統產業轉型升級的重要動力。如我國工業制造的算力支出占全球算力總支出的12%，機器人領域的算力支出已超全球算力總支出的60%：（3）算力的發展促進了數字經濟和實體經濟深度融合，為經濟增長注入全新動力。

1.3產業基礎：人工智能產業應用進程持續推進

人工智能產業已成為全球競相布局的戰略高地。我國人工智能產業發展穩健，產業規模持續擴大，企業數量不斷增多，對新質生產力的形成和發展起到關鍵推動作用。依據《數字中國發展報告（2023年）》數據，截至2023年12月，我國人工智能核心產業規模已達到5784億元，同比增長18%，充分展現了我國人工智能產業的蓬勃發展態勢。具體而言：（1）人工智能產業發展借助新技術賦能傳統產業轉型升級，同時催生出具身智能、無人駕駛等一系列新興產業，這些新興產業代表了新質生產力的發展方向；（2）人工智能產業發展是新質生產力在提升社會福祉方面的重要體現。人工智能在醫療、教育、交通等領域的廣泛應用，有效提高了公共服務水平，切實改善了人民生活質量，彰顯出新質生產力高效、綠色、可持續的發展理念；（3）人工智能產業發展增強了我國在全球人工智能領域的競爭力和影響力。截至2024年3月，全球人工智能企業已超過29770家，而我國企業數量已超過4500家，約占全球企業總數的1/7，為我國人工智能產業的發展提供了堅實的基礎和源源不斷的創新動力，助力我國在全球競爭中占據優勢地位。

2人工智能驅動新質生產力的現實困境

盡管人工智能技術在諸多領域都取得顯著進展，然而在驅動新質生產力發展的進程中，仍面臨多重現實困境。

2.1技術困境

2.1.1數據瓶頸

數據是人工智能發展的基石，但數據的獲取、處理和應用均存在嚴峻挑戰。（1）高質量數據匱乏問題突出。數據質量直接影響大模型的內容生成，只有投入大規模、多樣性而且滿足合法性、真實性、連貫性、無偏見的高質量數據，才能夠保證大模型訓練出高質量的內容。而大模型訓練所需數據集的增速遠大于高質量數據生成的速度，導致高質量數據逐漸枯竭；（2）數據隱私保護問題也日益凸顯，如何在保障個人隱私的同時，合理利用數據以推動人工智能的發展，成為亟待解決的問題；（3）數據不均衡和偏見問題可能導致人工智能模型的誤判和歧視，而中文語料等高質量數據集的開放程度低，進一步加劇數據獲取的難度。此外，數據的時效性和準確性也是潛在的制約因素。

2.1.2算法困境

在人工智能驅動新質生產力的過程中，算法革新了生產工具，提高了經濟效率，但也帶來了算法歧視、損害弱勢群體等倫理挑戰。盡管人工智能模型在特定任務上取得了顯著進展，但在精準性、可解釋性和魯棒性等方面仍存在不足，難以適應復雜多變的環境，且對于未知或異常情況的處理能力有限。算法復雜性與可解釋性的矛盾增加算法的不確定性和風險，而高計算能力要求則會限制算法在資源有限場景下的應用。此外，數據偏見與不平衡問題也是算法應用中必須面對的挑戰，因為人工智能算法通?；诖罅繑祿M行訓練和預測，但這些數據本身可能存在偏見或不平衡的缺陷。

2.1.3算力困境

人工智能的發展和應用對算力提出了極高的要求。算力需求急劇增長與供給不足存在矛盾，盡管我國在算力基礎設施建設上已取得一定成就，但面對龐大的需求，供給仍然緊張。（1）高端算力產品面臨依賴進口與禁售風險，增加了算力成本和供應鏈不穩定的風險；（2）算力網絡建設與資源整合不足，需要政府、企業和社會各界共同努力推動；（3）我國在算力生態方面相對孱弱，開發工具不足、研發人員短缺、資金投入有限等問題制約了算力自主能力的提升。

2.2成本困境

AI技術在數據收集、算法設計、模型訓練等研發與使用環節需要大量的資金投入，而且AI系統的部署和維護也需要專業的技術支持和持續的資金投入。（1）技術研發成本。人工智能的核心技術依賴于算法創新，但這些技術的研發和優化需要長期、高強度的資金和資源投入。特別是人工智能模型的訓練與推理依賴高性能計算資源，而算力成本隨著模型復雜度的提升呈指數級增長；（2）數據獲取與處理的隱性成本。AI模型的訓練需要大量高質量標注數據，但數據清洗、標注和存儲的隱性成本極高。而且，隨著數據隱私法規的完善，意味著企業在數據采集和使用過程中需投入更多資源以符合數據合規要求；（3）硬件基礎設施與部署成本。工業領域的AI應用需部署智能傳感器、邊緣服務器等邊緣計算設備，以實現實時數據處理，而這類硬件的前期投入與維護成本高昂；（4）人才短缺與人力成本。全球范圍內AI人才供不應求，導致企業AI人才培養和引進成本增加；（5）倫理與合規風險的潛在成本，特別是算法偏見與責任認定成本。AI系統可能因數據偏差或算法設計缺陷導致決策失誤，此類倫理風險不僅可能引發法律訴訟，還需耗費資源進行算法審計與修正?？傊?，高昂的成本可能導致AI技術僅局限于大型企業、科研機構等技術投資規模相對較大的機構，而對于中小企業則面臨一定壓力，這不利于技術的創新和發展，還可能加劇社會不平等問題。

2.3倫理困境

倫理是規范技術發展和應用的重要準則。AI技術的廣泛應用帶來算法權力異化風險、責任歸屬難以界定、就業結構的顛覆性沖擊等問題，對社會倫理和道德觀念產生深遠影響，需要引起高度重視。（1）算法權力出現異化風險，平臺經濟中推薦算法形成的“信息繭房”已影響一定規模用戶的消費決策自主性，算法評級系統對勞動者績效的量化控制引發新型勞資矛盾；（2）責任歸屬存在模糊地帶，當AI系統出現錯誤或產生不良后果時，如何確定責任歸屬也是一個復雜且敏感的問題。如多起自動駕駛L3級別事故中責任認定涉及制造商、軟件開發商、車主多方爭議；（3）對就業結構帶來顛覆性沖擊，AI技術的廣泛應用可能導致部分傳統行業就業崗位的減少，引發社會就業結構變化和就業壓力的增加，進而可能引發社會不滿和動蕩。

2.4安全困境

安全是技術發展和應用的基礎保障。AI系統的安全性和穩定性直接關系到其可靠性和可信度，是用戶接受和信任的關鍵。（1）數據泄露和惡意利用，可能損害個人隱私和企業利益，引發社會信任危機；（2）對抗攻擊的普遍威脅，系統被攻破則可能導致服務中斷、數據丟失等嚴重問題，影響AI技術的可靠性和可信度；（3）技術失控的鏈式反應，AI技術被用于網絡攻擊、信息竊取等惡意目的，則可能加劇網絡安全威脅和風險。

3人工智能驅動新質生產力的實踐路徑思考

人工智能驅動新質生產力的發展是一項系統工程，是技術革命與生產要素創新的深度融合，體現了革命性技術突破、創新性生產要素配置、產業深度轉型升級的整體質變。聚焦數、算、法、用的協同創新作用，推動生產力三要素發生根本性變革，是實現人工智能驅動新質生產力的必由路徑。因此，本文針對當前發展困境，結合理論分析與各地區最新實踐探索，提出人工智能驅動新質生產力的實踐路徑，即通過構建語料運營平臺、人工智能訓練基地、算力平臺、AI行業應用基地及AI開源生態等系列措施，強化一體化供給，優化基礎資源布局，提高資源整合利用效率，打造綠色、協調、可持續的人工智能基礎賦能體系，繼而推動新質勞動對象的拓展、新質勞動資料的形成以及新質勞動力的塑造，形成“數據驅動創新一工具賦能生產一生態培育人才”的正向循環，最終實現生產力質的躍遷。

3.1人工智能驅動新質勞動對象拓展

傳統勞動對象以物質資源為主，而人工智能時代數據要素打破了物理邊界，推動勞動對象向數字化、場景化、集群化方向升級。人工智能通過語料運營平臺、算力平臺等載體，直接作為勞動工具參與生產過程，數字技術創新改變了傳統創新方式，勞動資料發生根本性改變：通過人工智能行業應用基地，將勞動對象從物質資料擴展到以數據為代表的非物質資料，打造數字產業集群新優勢，形成新質勞動對象。（1）發揮數據賦能作用。建設語料運營平臺，構建數據可信流通體系，匯聚金融、能源、醫療等行業數據資源，打造高質量數據集，促進人工智能訓練及應用泛化；（2）強化算力支撐作用。建立算力平臺，優化人工智能算力基礎設施布局，構建通用、智能和超級算力協同發展的算力供給體系，同時構建算力標準體系，制定面向業務需求的算力基礎共性標準；（3） AI行業應用基地作為“人工智能+”基礎賦能網絡的重要載體，通過打造典型“人工智能+”示范項目和應用場景，全面展現算力、算法和數據的協同賦能價值，同時成為檢驗AI開源生態體系的“試驗場”。

3.1.1建設語料運營平臺，加快數據價值釋放

數據作為人工智能發展的核心驅動力，其質量、規模與多樣性對AI系統的性能與效果具有決定性影響。同時，數據通過牽引創新、優化生產制造流程等路徑，充分發揮其要素倍增效應，成為新質生產力的關鍵支撐。2024年7月6日，上海市啟動“語料運營平臺1.0”，旨在實現語料的高效、高質量供給。這表明由政府牽頭或指導，企業、高校等多元主體協同構建高效、安全的語料運營平臺是人工智能驅動新質生產力的重要任務。通過系統化、規模化的數據采集、處理與應用，語料運營平臺能夠為AI模型的訓練與優化提供持續、高質量的數據支持，推動AI技術的持續進步與應用深化。

語料運營平臺應涵蓋數據采集、清洗、標注、測評和運營等全生命周期管理：（1）數據采集環節。平臺以加大數據供給為核心，重點整合公共數據、企業數據等多源數據資源，同時兼顧數據的時間跨度和領域廣度，深化專業領域語料庫建設。為確保采集效率與質量，平臺應采用自動化采集與人工審核相結合的協同機制；（2）語料清洗環節。作為保障語料質量滿足AI模型訓練高標準的關鍵步驟，平臺應制定并實施全面、嚴格的數據質量控制標準，涵蓋數據的規范性、完整性、準確性、一致性、時效性和可訪問性等多個維度指標。同時，應積極引入機器學習算法和自然語言處理技術等先進技術，對原始語料進行深度清洗和優化；（3）語料標注環節。平臺應構建包括標注規范、標注流程和標注工具等在內的精細化數據標注體系，并積極探索自動化標注與半自動化標注技術，以提高標注效率、準確性和泛化能力；（4）語料測評環節。平臺應在數據匯聚、加工、使用等各環節實施全面系統的數據測評，明確測評標準，強化對數據源、數據調用過程及使用結果的動態監測，確保數據的質量和安全；（5）語料服務環節。作為數據治理領域的核心組成部分，平臺應通過API接口、區塊鏈等技術手段，構建包含訓練服務、共享服務、智能服務、數據交易等的多維度管理機制。在訓練服務方面，提供穩定高效的API接口：在數據共享方面，利用區塊鏈技術確保語料的一致性和可追溯性：在數據智能服務方面，綜合運用先進技術構建通用的大數據分析模型：在數據交易方面，建立語料數據價值表征模型，確保數據交易的公平、透明和合規性。

3.1.2構建算力平臺，支撐大規模計算需求

算力作為人工智能發展的核心驅動力，不僅直接決定AI系統的運行效率與響應速度，更是驅動數據創造價值、促進新質生產力形成的關鍵支撐。在國家加快建設全國一體化算力網的背景下，構建一個高性能、可擴展的算力平臺顯得尤為重要，它不僅是支撐大規模AI計算需求的關鍵，更是促進數字經濟與實體經濟深度融合的重要途徑。

算力平臺的核心任務是對區域算力資源進行全面的統計、監測、匹配和分析。為此，平臺需集成4個關鍵系統：（1）算力接人管理系統，以“實現算力一本賬”為核心理念，通過完善政府和企業兩個維度的算力底數清單，確保通用算力、超算算力、智能算力和邊緣算力等算力資源的全面覆蓋和準確統計，為后續的算力編排和調度奠定堅實基礎；（2）網絡監測系統，聚焦算力中心間的網絡狀況監測，運用先進技術手段實現對應用層網絡質量的全面監測和分析，確保算力資源在傳輸過程中的穩定性和高效性；（3）算力調度系統，通過深化與數據中心、云計算服務商、科研機構及產業鏈上下游企業的合作交流，打通軟硬件協同的異地異構異屬智算資源，提供異構算力資源的編排和調度能力，實現算力資源的精準分配和高效調度；（4）算力運營系統，作為平臺的商業運營核心，負責提供算力交易和運營能力，推動算力資源的共享和流通。通過算力運營系統的支持，算力供需雙方能夠更加高效地進行交易和合作。同時，算力運營系統提供的詳細算力使用報告和數據分析能幫助用戶全面掌握算力資源的使用情況和性能表現，為其決策提供有力支持。

3.1.3建設AI行業應用基地，推動產業升級

“人工智能+\"行動的推進，通過人工智能技術的深度賦能，實現降本增效，有效推動傳統產業轉型升級，催生新產業與新賽道，加速形成新質生產力。特別是DeepSeek-R1發布后，短短1個多月時間，互聯網、金融、汽車等諸多行業企業相繼宣布接人DeepSeek，引發了新一輪AI應用熱潮。為進一步加速AI技術普惠化，應遵循應用牽引、產業引領的原則，加快在全國范圍內布局一批AI行業應用基地。

AI行業應用基地應聚焦行業痛點與需求，通過集成AI技術、優化行業流程與創新服務模式，開發定制化、智能化的解決方案，助力傳統產業智能化轉型。在此過程中，需注重跨領域知識的融合與創新，加強AI技術與行業知識的深度融合，形成具有行業特色的AI解決方案。同時，建立完善的評估與反饋機制，確保產品與服務的持續優化，提升用戶體驗與滿意度。

場景應用是人工智能價值的最終體現。為將AI技術深度融入制造業、農業、醫療、教育等各行各業，需加強模型訓練與市場化應用的有效銜接，提高各行各業對人工智能的應用準備度。同時，制定應用基地與人工智能訓練基地的對接機制，確保基地對訓練基地資源的高效利用。此外，應拓展應用基地內人工智能應用的覆蓋面，每年培育一批具有代表性的“人工智能+”示范項目，推動人工智能行業模型應用的標準化進程，提升行業技術變革能力，加速構建“人工智能+”產業生態。

3.2人工智能驅動新質勞動資料形成

在人工智能引發的生產力革命中，勞動資料的形態發生根本性轉變，傳統以機械設備為主的勞動資料體系正被算法模型、智能平臺、數字工具鏈等新質生產資料所取代。AI訓練基地等平臺化載體成為新質勞動資料的組織與協同中樞，通過算法迭代、模型優化和工具鏈升級，充分發揮算法賦能作用，形成具有自學習能力的“數字勞動工具”，從而重構生產函數的技術邊界。

算法的創新力與適應性構成了AI系統智能化水平的基石，并為新型生產力的涌現提供了核心驅動力。DeepSeek系列模型在混合專家架構、多頭潛在注意力機制、知識蒸餾與模型壓縮技術等方面的創新應用，凸顯了其在算法架構上的創新優勢，也對加快模型架構設計、訓練技術突破等技術創新提出了更多要求。2024年3月29日，我國首個人工智能數據訓練基地——北京人工智能數據訓練基地正式啟用，開啟了在算法創新與數據價值挖掘方面的新探索。當前，國內多地正積極響應，結合DeepSeek的影響籌劃建設AI訓練基地，推動算法持續創新與優化，加速新質勞動資料的形成。

依托人工智能訓練基地，加快基礎大模型和行業大模型的訓練與調優。人工智能訓練基地核心是對外提供“數算法”一體化創新服務及模型訓練與精調服務等：（1）建設“數算法”一體化創新平臺，面向大模型企業的模型訓練需求，提供一站式服務，包括高效能算力、高質量數據及高合規性監管?；嘏鋫涓咝阅苡嬎慵?、大規模數據存儲系統及專用開發工具等先進設施設備，為算法研發提供堅實的技術與資源保障；（2）建設模型訓練與精調服務平臺。構建全面嚴謹的算法測試體系，確保算法的可靠性與穩定性。同時基于測試結果與實際應用反饋，持續優化算法，重點提升計算效率、精度及泛化能力，確保AI系統在實際應用中發揮最佳性能；（3）建設成果轉化與應用推廣平臺。通過設立搭建平臺及制定政策等舉措，積極促進算法技術的商業化應用與產業化發展?；匾矐訌娕c政府、行業協會及產業鏈上下游企業的合作，共同推動AI產業的繁榮與發展。這不僅有助于將先進算法轉化為實際生產力，也為AI產業的持續創新注入新活力。

3.3人工智能驅動新質勞動者塑造

人工智能技術不僅重構了勞動對象與勞動資料的內涵，更通過能力進階、知識迭代與思維范式轉型等路徑，實現了對勞動者的系統性重塑。新質勞動者作為人工智能時代生產力的核心載體，呈現出創新驅動型技能結構、動態更新的知識圖譜以及人機協同的認知模式等特征。人工智能通過技術賦能與生態賦能的雙輪驅動機制實現勞動者轉型。

在技術賦能層面．AI工具鏈重構勞動者技能圖譜。人工智能通過AI標注、智能清洗、開源框架等技術工具，推動傳統勞動者從“經驗驅動型”向“數據驅動型”躍遷。AI標注技術通過構建人機交互的實時反饋閉環，顯著提升了勞動者的數據標注效率與質量：智能語料清洗技術則借助自然語言處理算法優化，推動語言類勞動者從簡單信息處理到語義理解的能力躍遷。

在生態賦能層面，開源生態催化協同創新能力。人工智能生態體系是技術、產業、創新三者的有機融合，是新質勞動者的“孵化器”。然而，當前AI發展仍面臨“技術一產業一創新”三重斷層的結構性困境，這種生態失衡直接導致勞動者轉型面臨技能斷層、知識時滯和創新孤島的多重挑戰，嚴重制約新質生產力形成。而DeepSeek通過與產業伙伴和標準制定機構廣泛合作，借助技術共享、資源開放和協作創新共同構建開源創新生態。在開源創新生態下，勞動者能夠突破傳統技能邊界，從“技能型”向“創造型”轉型，更新知識和思維結構，成為從事創新型勞動的新質勞動者。因此，構建開放協同的AI開源生態系統是破解上述困境的關鍵路徑。具體而言，需要建立基礎設施、知識共享和文化培育協同推進的“三維驅動”模型：基礎設施維度，通過開放源代碼、高質量數據集與算力基礎設施，為技術創新提供堅實基礎；知識共享維度，借助技術論壇、開發者大賽等載體，形成“問題發現一協同攻關一成果轉化”的閉環，加速技術擴散與技能升級：文化培育維度，倡導開放、包容的開源精神，建立知識產權保護與利益分配機制，完善開發者認證體系與倫理準則，激發持續創新的內生動力，構建可持續發展的創新生態。