新一代人工智能驅動新型工業化：范式變革、實踐方向及路徑選擇

摘 要：新一代人工智能驅動新型工業化，是以新一代人工智能的突破性創新為邏輯起點，突出生產組織在銜接技術創新和產業創新過程中的重要作用，將傳統的技術—經濟范式變革為技術—組織—產業范式。在變革后的新范式中，新一代人工智能表現出滲透性、融合性和創新性三大特征，決定著新型工業化的實踐方向，主要通過生產組織的有效銜接深層次賦能產業基礎高級化、產業鏈現代化和新興產業成長，形成新型工業化的新生產條件、新生產模式和新動力空間。然而，互補性技術短缺、智能計算生態孱弱、產業數據流通不暢和算力規模擴張的能耗需求增加等因素制約著新一代人工智能對新型工業化驅動作用的發揮。因此，應從技術創新引領、生產組織優化、產業數據融通、能源供給保障和產業政策支撐等方面發力，加快促進新一代人工智能的技術優勢轉化為推進新型工業化的發展效能。

關鍵詞：新一代人工智能；新型工業化；數實融合；產業創新

中圖分類號：F121.3 文獻標識碼：A 文章編號：1000-176X（2025）04-0015-11

基金項目：國家社會科學基金后期資助項目“數字經濟賦能經濟高質量發展的機制與路徑研究”（23JLB011）；陜西省社會科學基金項目“陜西省制造業高質量發展帶動產業轉型升級的實現機制”（2021D017）

黨的二十大報告提出，堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國[1]。黨的二十屆三中全會進一步強調，加快推進新型工業化，培育壯大先進制造業集群，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展[2]。當前，中國的工業化尚未完成，正處于深化工業化進程的關鍵時期。在全球新一輪科技革命深度演化和推進中國式現代化的雙重背景下，加快推進新型工業化具有必要性、緊迫性和戰略性。從經濟發展的歷史經驗來看，每一次重大的科技革命都將引致產業體系的根本性變革，進而推動工業化不斷向更高水平邁進。作為數字經濟發展的前沿和焦點，新一代人工智能的產業化應用及其自身的產業化發展已成為驅動新型工業化的重要引擎。將新一代人工智能的技術創新轉化為推進新型工業化進程中的產業創新，引導產業結構深層次調整，不僅是中國搶抓新一輪科技革命和產業變革機遇的必然選擇，也是在新發展階段推進新型工業化和建設現代化產業體系的重要途徑，對于創造工業文明的新形態和推進中國式現代化具有重要意義。

一、新一代人工智能驅動新型工業化的范式變革

自1956年人工智能誕生以來，人工智能的發展相繼經歷了通用計算裝置、邏輯推理專家系統、深度學習計算系統和大模型計算系統四個階段。人工智能的前期應用多局限于生活性服務業領域，其對生產領域的滲透程度較低，對應的新創部門十分有限，因而無法實現大規模的產業化發展并產生大范圍的生產率溢出。出現這一問題的根本原因是，人工智能的前期技術積累不足，其產品創新難以有效轉化為更多部門的過程創新，使之廣泛應用于產業領域的技術成熟度不夠且經濟成本較高，導致生產組織缺乏推動人工智能產業創新的有效激勵。與之相對應，從工業化的驅動因素來看，只有當技術進步發展到一定階段以后，生產組織銜接技術創新與產業創新的功能才能得到充分的發揮[3]152。在大模型計算系統階段，人工智能的發展模式開始從“小模型+判別式”轉向“大模型+生成式”，進入新一代人工智能。工業化是國民經濟中一系列生產函數連續發生變化的過程。“這種變化可能最先發生于某一個生產單位的生產函數，然后再以一種支配的形態形成一種社會的生產函數而遍及整個社會。”[3]134從理論上講，技術尤其是通用技術的突破性創新是工業化的核心驅動因素。借助生產組織的系統化整合，新一代人工智能被應用于產業領域，使得產業發展的報酬遞增機制得以形成，通過產業鏈的延伸、產業結構的升級和新興產業的成長擴大生產可能性邊界。在不同的發展階段和不同的歷史條件下，整個工業體系的技術性質和結構有所不同，工業化的生產條件、推進模式和動力空間也各有不同，導致經濟發展的范式也隨之發生變革。

（一）新一代人工智能驅動新型工業化是兩化融合的新體現

新發展階段的新型工業化是以相對完整的工業體系為基礎、以高質量發展為導向的工業化，其技術發展方向是在新一輪科技革命背景下尋求關鍵核心技術創新基礎上的工業技術路線優化，關鍵路徑是以數智技術驅動產業創新發展，促進實體經濟和數字經濟深度融合，促進產業基礎高級化、產業鏈現代化和創新型產業集群發展，現實目標是建設現代化產業體系。在此情境下，基于前幾次工業革命技術成果的增量技術創新對新型工業化的驅動力日益減弱。盡管仍然有技術更新、新產品引進和新產業誕生，甚至輻射到整個經濟系統，但市場飽和和技術創新收益遞減等困境使得這些增量技術創新的產業應用潛力受限，并不足以支撐新發展階段產業創新的快速發展和產業結構的深層轉型。契合新一輪科技革命趨勢的顛覆性技術創新及其產業化應用日益成為新發展階段驅動新型工業化的前提條件和動力源泉。當前，數字經濟正加快進入以智能計算技術為主導的發展階段，新一代人工智能已經成為新一輪科技革命的核心技術和引導產業變革的戰略性技術，對優化工業技術路線、重組工業化的要素配置和推動產業創新發展具有重要作用。新一代人工智能是通過搭建符合存儲、運算、控制模式的基礎設施層、算法層、技術層，獲取并使用知識進行機器學習或深度學習，以模仿人類體力和智力，解決人類社會發展的計算機科學技術問題。盡管新一代人工智能的技術基礎來源于上一次信息技術創新，但從屬性上看，它是一種與傳統信息技術完全不同的技術，具有滲透性、融合性和創新性三大特征，完全可能構成一個新的技術長波，對原有技術—經濟范式產生極大沖擊[4]。新一代人工智能驅動新型工業化是兩化融合在新發展階段的體現，其實質是智能化與工業化的深度融合，核心內容是以智能化帶動工業化，以工業化促進智能化，推動中國新型工業化實現由規模向效率、由速度向質量、由要素驅動向創新驅動的轉變。

（二）從技術—經濟范式到技術—組織—產業范式的變革

佩蕾絲的技術—經濟范式理論認為，主導技術風格的變化會引致生產組織形式的革命性變革。技術進步與組織變革之間存在兩階段互動關系。同時，主導技術風格一經確定，產業升級和新興產業成長都將圍繞特定的技術路線展開，存在技術創新與產業創新之間的因果關系。每次技術革命把真正的新產業和新產品與其他產業和產品結合到一起，形成由技術創新到產業創新的發展機制，使整個經濟體系的結構和運行模式都發生重大改變，并推動新一輪的發展高潮[5]。新范式的形成意味著分工演進、生產率提高和生產力的跨越式發展，也標志著新型工業化的逐步推進。作為引領產業變革的戰略性技術，新一代人工智能具有引發技術革命和推動新范式變革的潛力。但從推進新型工業化的實踐過程來看，新一代人工智能與工業技術體系的耦合并非自發完成，由技術創新到產業創新的過程也并不必然自發實現，因而直接運用技術—經濟范式理論來解釋新一代人工智能驅動新型工業化的內在機理猶顯不足。新一代人工智能驅動新型工業化遵循“技術革命性突破—生產要素質變躍遷組合—產業結構深層次轉型—工業化質量提高”的基本演化邏輯，其本質是技術創新與產業創新的緊密互動和深度融合[6]。這拓展了傳統技術—經濟范式中“主導技術改變—生產組織改變/生產要素改變/產業結構改變”的兩階段過程，在技術和組織的兩階段互動關系，以及技術創新與產業創新之間的因果關系基礎上，引入數字經濟要素、新一代人工智能特征和開源開放性組織理念，將生產組織視作銜接技術創新與產業創新的重要媒介，體現出新一代人工智能“興起—滲透—融合—創新”的鏈式過程影響產業創新發展和產業結構深層次轉型的作用機制，實質上是一種技術—組織—產業范式。

（三）新一代人工智能驅動新型工業化的技術—組織—產業范式的主要特征

第一，新一代人工智能驅動新型工業化的技術—組織—產業范式將佩蕾絲的技術—經濟范式理論與工業化理論有機結合，以新一代人工智能的突破式創新為邏輯起點，突出顛覆性技術創新在驅動新型工業化實踐過程中的基礎性作用。新一代人工智能具有滲透性、融合性和創新性三大特征，其技術發展呈現一主多維和簇群涌現的鮮明特點，產業應用的潛在范圍遠遠大于單一技術的創新。同時，新一代人工智能基于其強大的計算功能和學習功能，能夠有效擴大技術創新的機會識別范圍，并為技術落地提供最優方案，推動技術重組和互補性技術創新。由新一代人工智能技術簇群和新一代人工智能互補性技術共同組成的技術創新集群形成了新發展階段驅動新型工業化的動力基礎。

第二，新一代人工智能驅動新型工業化的技術—組織—產業范式將技術創新、組織變革和產業發展視作緊密聯系的有機整體，突出生產組織在挖掘技術創新潛力和引導產業創新發展過程中的銜接作用。生產組織在適應新一代人工智能技術風格的基礎上改造其內部組織架構和運行模式，運用新一代人工智能技術來減少生產要素之間的摩擦，提高生產效率，通過系統整合將新一代人工智能技術與已有的產業技術結合起來，解決工業生產運用新一代人工智能的技術路線問題，使新一代人工智能的技術創新與產業發展有機銜接，引導產業創新，調整產業結構。

第三，新一代人工智能驅動新型工業化的技術—組織—產業范式基于新一代人工智能的滲透性、融合性和創新性三大特征，以產業基礎高級化、產業鏈現代化和新興產業成長為實踐方向，突出產業創新發展和產業結構深層次轉型在驅動新型工業化過程中的載體作用。以新一代人工智能為核心的技術簇群快速產業化，并向各個產業滲透擴散，與產業基礎和產業鏈深度融合，將從根本上優化工業化的要素配置，并對產業基礎高級化、產業鏈現代化和新興產業成長產生顯著的促進作用[7]。

二、新一代人工智能驅動新型工業化的實踐方向

在新一代人工智能驅動新型工業化的技術—組織—產業范式中，新一代人工智能技術的突破性創新是動力，生產組織的適應性變革是媒介，產業發展是載體，推進新型工業化是目標。遵循這一邏輯，新一代人工智能通過生產組織的有效銜接深層次賦能產業基礎高級化、產業鏈現代化和新興產業成長，形成新型工業化的新生產條件、新生產模式和新動力空間，從而驅動新型工業化。

（一）新一代人工智能與產業基礎的融合形成新型工業化的新生產條件

在推進工業化的過程中，產業基礎為工業化提供能源、材料、工藝和基礎設施等要素，構成工業化的生產條件和支撐保障。隨著大數據、云計算和物聯網等數字技術的前期積累日益豐厚，以及網絡基礎設施的覆蓋范圍逐步擴大，在工業領域實現“數字孿生”的客觀條件已基本成熟，這使得新一代人工智能的應用領域由消費領域向生產領域延伸，并在更大范圍內發揮滲透作用。同時，由于兼具智能化和交融化的屬性，智能化學習功能會放大新一代人工智能投資的“干中學”效應，降低企業的創新成本，提高生產效率。在新一代人工智能驅動新型工業化的技術—組織—產業范式中，由于新一代人工智能產業化應用收益提高和創新成本降低的雙重激勵，生產組織將推動新一代人工智能與產業基礎融合，促進產業基礎能力的高級化、產業基礎結構的合理化和產業基礎質量的高級化，形成新型工業化的新生產條件。

第一，新一代人工智能及其配套軟硬件的發展完善形成現代信息產業發展和傳統產業智能化轉型的產業基礎，能夠有序推動產業基礎能力的高級化。隨著各行業在不同領域深度拓展新一代人工智能技術，不同層級和不同領域的新一代人工智能必將出現整合趨勢。在生產組織的系統整合下，開發框架、系統軟件、智能芯片和智能應用等不同層級的新一代人工智能相關產品將逐步實現深度適配，并最終形成一個有競爭力的技術體系和高技術、高保障的產業基礎，賦能產業的創新發展。

第二，新一代人工智能與新材料、新能源等戰略性新興產業的技術協同和產業協同，能夠有效促進產業基礎結構的合理化。新材料、新能源的研發和生產過程不僅可以成為新一代人工智能的應用場景，而且其本身的發展也會間接影響新一代人工智能效能的發揮。這種兼具能源、材料和連接三要素的變革使得產業底層結構要素之間呈現關系協調、技術集約和深度適配的狀態，帶來更大范圍和更高程度的專業化分工，引發整個產業體系的深層次結構轉型。

第三，新一代人工智能與傳統產業技術的融合促進工業生產活動中要素效率和產品附加值的穩步提高，能夠有力支撐產業基礎質量的高級化[8]。新一代人工智能與傳統產業技術的融合過程實際上也是工業生產流程的優化過程和生產工藝的再造過程。這種技術融合在大幅提高傳統產業技術效率和減少生產資源錯配問題的同時，還會通過“干中學”效應衍生出新的產業技術，使工業生產的產能和產品附加值得到提高。

（二）新一代人工智能與產業鏈的融合形成新型工業化的新生產模式

產業鏈是各個產業部門之間基于一定的技術經濟聯系和時空布局關系而客觀形成的關聯形態，而產業鏈現代化則是以先進技術和新的產業組織方式來改造傳統產業鏈，使之具備高端鏈接能力和強大產值創造能力的過程。從整個社會的生產結構來看，工業化可以被視作專業化分工范圍擴大和程度加深的過程[3]169。產業發展是工業化的載體，因而產業鏈的形態和運轉形式決定了工業化的生產模式和生產效率。從這個意義上講，在新發展階段推動產業鏈現代化的過程內化于推進新型工業化的過程之中。新一代人工智能是數字技術發展的集成，它以數據、算法和算力為基本內容，產生智能化的體力和腦力。相較于其他數字技術，新一代人工智能具備獨有的創新性和更大范圍的通用性，其對于產業鏈的滲透和賦能也具有更強的系統性和充分性，主要通過提高產業鏈整體技術經濟水平、改變產業關聯形態和促進產業鏈上下游的整體協同創新三種途徑來推動產業鏈現代化，形成新型工業化的新生產模式。

第一，新一代人工智能會引發產業鏈中縱向、橫向各類企業的管理模式和運營模式調整，提高產業鏈的整體技術經濟水平。在企業管理過程中，大量的人際互動和信息傳遞通過智能技術得以實現，這將進一步增強信息傳遞的及時性和人力資源配置的有效性，提高整體的組織績效。同時，新一代人工智能通過深度學習使知識和數據的應用效果倍增，幫助企業預測市場趨勢，并合理規劃生產安排，減少決策風險，實現智能決策和智能運營。

第二，新一代人工智能會加速傳統產業價值鏈環節解構與產業生態價值網絡建立的進程，推動形成更高效率和更高質量的產業鏈價值創造模式。在傳統工業化過程中，企業在鏈條式的產業鏈供應鏈架構下完成一系列價值創造活動。受制于產業鏈上下游企業間的垂直壁壘，企業間的資源和能力難以實現有效互補，產業鏈的價值創造效率和價值創造空間受到限制。新一代人工智能向實體經濟的大范圍滲透可以實現多主體、多維度數據的有效處理，并完成企業間資源整合，加深跨行業企業間的聯結程度，形成核心資源與能力互補、協作與競爭并存的關系網絡，在價值創造的不同環節進行高效率業務協同和深度專業化分工，獲取整體競爭優勢，實現共贏和價值增值。

第三，新一代人工智能會促進創新鏈、產業鏈、供需鏈的有效銜接和深度融合，提升產業鏈的協同創新能力和競爭力。在新一代人工智能的滲透下，產業鏈中各類企業的創新形式會逐步由勞動密集型創新轉向廣泛利用數據的新型創新。新一代人工智能基于大數據分析協調要素資源配置，使產業鏈的創新目標匹配市場需求，創新過程向系統整合和網絡互聯的方向轉變，創新成果銜接產品生產，進而帶來技術的聯合創新和產品的互補創新，形成創新鏈、產業鏈、供需鏈三位一體的生產模式，在提升產業鏈競爭力的同時提高新型工業化的生產效率。

（三）新一代人工智能及其關聯技術簇群培育新產業，拓展新型工業化的新動力空間

在技術—組織—產業范式中，當通用技術取得關鍵性突破后，生產組織出于其自身生存和發展的需要，會在適應主導技術風格變化的基礎上改造其內部組織架構。在收益最大化目標驅使下，生產組織推動通用技術及其關聯技術簇群的產業化發展，培育出新的產業增長點，拓展新型工業化的動力空間。一般而言，通用技術的產業化發展遵循“萌芽—成長—成熟”三階段S型曲線規律。由于前期基礎研究和技術路線探索的不確定性較大，產業處于萌芽期。當技術路線逐漸清晰之后，技術步入生產技術形態，成為不同產業解決同類問題的通用手段，并在部分行業得到了一定程度的應用，此時產業越過曲線的第一拐點，其滲透率和市場規模進入高速增長期。從技術可行性來看，新一代人工智能時期，三階段S型曲線的第一拐點已被跨越，急劇增加的算力需求將帶來相關企業的快速發展和配套產業的興起。在此過程中，人工智能的通用性程度得到進一步提高，其產業化發展的基礎條件也更為成熟。以新一代人工智能及其關聯技術簇群為核心的新產業大致可以分為三個方面：一是以大數據、物聯網和智能計算技術等為代表的基礎產業；二是以智能硬件和具身智能等為代表的核心產業；三是以智能制造、智慧物流和智慧城市等新一代人工智能應用場景創新為代表的創新產業。這些新產業的形成和崛起不僅會改變市場的投資偏好方向，形成新的實體經濟，塑造新的產業增長點，增強新型工業化的內生動力，而且能夠有效促進產業結構向高級化和合理化方向發展，增強產業創新能力，實現經濟結構性增長，使中國整體的工業化進程在新發展階段得到持續深化。

三、新一代人工智能驅動新型工業化的制約因素

當前，新一代人工智能的突破性發展為中國推進新型工業化創造了有利的技術條件和產業發展機遇。但在新一代人工智能通過生產組織的有效銜接深層次賦能產業基礎高級化、產業鏈現代化和新興產業成長的過程中，技術層面、組織層面、產業層面和環境層面存在的制約因素阻礙了新型工業化的生產條件優化、生產模式重構、動力空間拓展和綠色低碳轉型，導致新一代人工智能驅動新型工業化的潛能與現實之間出現一系列鴻溝。

（一）技術層面：互補性技術短缺制約工業技術體系的優化和重組

從技術創新驅動工業化的一般規律來看，產業變革和廣泛的生產率提高往往大幅滯后于通用技術突破性發展。這一時間上的滯后在一定程度上源于生產組織適應主導技術風格的變化需要時間和成本，但更重要的是，通用技術需要等待其他互補性技術的發展來共同推動工業技術體系的優化和重組，等到足夠的互補性技術在效能和規模上與之實現全面耦合，其應用價值才能真正在產業發展領域全面表現出來。當前，新一代人工智能在技術可行性上已基本達到融入工業技術體系的標準，但由于新一代人工智能的互補性技術發展尚未與之實現有效匹配，在廣闊的工業生產場景中，新一代人工智能的產業滲透率較低，技術應用的深度十分有限，并未得到廣泛應用。

第一，能源耗散類工具型新技術發展尚未與新一代人工智能實現深度融合。新一代人工智能的大范圍產業化應用必須以實現“數字孿生”為前提。“數字孿生”憑借其準確、可靠、高保真的虛擬模型，以及多源、海量、可信的孿生數據為新一代人工智能驅動新型工業化的生產模式重構提供場景服務和可靠性保障，而“數字孿生”則需要有大數據、物聯網、邊緣計算和區塊鏈等數字技術的持續發展為其提供實時性和安全性保障。因此，新一代人工智能并非孤立地作用于工業生產，而是與大數據、物聯網、邊緣計算和區塊鏈等數字技術協同發揮作用，共同實現工業生產的數據化、網絡化和智能化，然而，相關數字技術發展的不完備會制約新一代人工智能賦能工業生產的范圍和效率。

第二，能源供應類動力型新技術發展尚未與新一代人工智能實現有效匹配。按照里夫金[9]對產業革命的定義標準，新一代人工智能作為推動產業變革的工具型技術還必須與以可再生能源技術為代表的動力型新技術相結合，才能徹底引發技術—經濟范式的變革，因而可再生能源技術、新材料技術等動力型核心技術發展的不充分會增加新一代人工智能擴大產業應用范圍的成本。上述兩類互補性技術發展的不完善共同削弱了新一代人工智能優化工業技術路線和重組工業技術體系的功能作用。

（二）組織層面：智能計算生態孱弱制約新一代人工智能的產業滲透和功能拓展

在新一代人工智能由生產技術經過系統整合轉化為產業技術的過程中，生產組織發揮著舉足輕重的作用。企業組織形態的演進方向、企業間的競合關系，以及創新主體的關聯方式都直接影響新一代人工智能由生產技術向產業技術轉化的效率和質量。從技術特征來看，相較于萌芽階段的人工智能，新一代人工智能出現了一系列新變化：一是由人工知識表達轉向大數據驅動的知識學習技術；二是由分類型處理的多媒體數據轉向跨媒體的認知、學習和推理；三是由追求智能機器轉向高水平的人機、腦機相互協同和融合；四是由聚焦個體智能轉向基于互聯網和大數據的群體智能；五是由擬人化的機器人轉向更加廣闊的智能自主系統[10]。新一代人工智能強調多領域、多界面和多種環境的協同和融合，尤其是進入大模型計算系統階段以后，其在技術上具有復雜性、系統性和開放性。這就要求推動新一代人工智能創新發展和產業化應用的生產組織之間必須形成以合作共贏和互利共生為導向的完備的智能計算生態。要通過智能計算生態的建立和完善來建立開放統一的人工智能技術體系，并支撐新一代人工智能與傳統產業技術的融合。盡管近年來中國企業和各類研發機構在推動新一代人工智能的創新發展和技術轉化方面取得了一些進展，但尚未形成相對完備的智能計算生態，與國際先進水平還有較大差距。研發人員較少、開發工具匱乏、資金投入不足和開發框架滲透率極低等問題極大地制約了智能計算生態的形成和完善。更為嚴峻的是，國內的相關企業之間各自為戰，難以形成創新合力。盡管在智能芯片、系統軟件和智能應用等各個層級都有相關產品，但各個層級之間沒有深度適配，無法形成一個開放統一的技術體系，致使新一代人工智能應用于實體經濟時的成本居高不下。同時，受資源、規模和市場地位等因素的約束，許多實體企業數字化和智能化轉型的步伐遲緩，無法有效銜接和融入智能計算生態，因而在推動新一代人工智能與傳統產業技術融合過程中面臨較大的不確定性風險和較高的試錯成本，進一步限制了新一代人工智能的產業滲透和功能拓展。

（三）產業層面：產業數據流通不暢制約產業基礎高級化和產業鏈重構

從新一代人工智能的技術特征來看，進入大模型計算系統階段以后，新一代人工智能在產業發展領域的大范圍和深層次應用對于數據的規模、質量和流動性提出了更高要求。具有完整性、一致性、有效性、準確性和及時性特征的高質量數據能夠更好地模擬現實世界，使模型預測的數據分布更加接近真實世界的數據分布，從而支撐實體經濟和數字經濟在生產層面和生態層面的深度融合，提高資源配置效率和供需匹配效率。隨著工業化進程的持續推進，中國擁有相對完善的工業生產網絡和龐大的生產規模，依托巨大的人口資源和用戶市場，在可用數據方面具有無可替代的優勢。但由于數據流通不暢和數據加工能力不足等，數據產存轉化率較低，大量數據的價值被低估，難以挖掘利用，中國工業化的產量規模優勢未能及時有效地轉化為數據規模優勢，因而高質量數據的有效供給不足仍然是新一代人工智能驅動產業基礎高級化和產業鏈重構的障礙。根據國家工業信息安全發展研究中心發布的《全國數據資源調查報告（2023年）》，當前，多元主體的數據融合應用尚處于起步階段，企業普遍重視數據基礎設施建設而輕視數據管理，海量數據被分散儲存，企業間數據共享接口大多分布于大型集團的內部企業之間，開展產業鏈數據協同應用的企業占比不足20%，數據多場景、多主體協同的難度較大。一是生產過程和機器所處場景千差萬別，相關數據的采集頻率、格式和精確度等存在巨大差異，數據傳輸和存儲方式也各不相同，導致企業在整合提煉高質量數據方面存在較大的技術難度；二是統一的產業鏈數據開放平臺和匯聚全產業鏈數據的鏈主企業相對較少，龐大的潛在數據被商業壁壘分割成獨立存在的“數據孤島”，產業數據的管理和利用水平較低，與大模型訓練對高質量數據的需求不相匹配，在某些具體的產業應用場景中甚至難以匯集起足以支撐小模型應用的數據量；三是數據保護邊界不清晰和收益分配機制不明確，產業數據的市場流通存在較高的交易成本，產業大數據與消費大數據未能實現深度融通共享，致使新一代人工智能提高供需匹配效率的功能無法得到充分展現，其在產業領域的應用由業務降本提效轉向協同創新和價值創造空間拓展的深化過程受限。

（四）環境層面：算力規模擴張的能耗需求增加制約工業發展的低碳轉型

新一代人工智能的產業化應用及其產業化發展都必須以持續的算力提升為前提，而算力提升又必將伴隨高密集的能耗需求。在新一代人工智能驅動新型工業化的過程中，新一代人工智能的應用場景廣泛體現在制造業、能源化工、供應鏈管理和生產性服務業等多個領域。這些應用場景是新一代人工智能創造了新的生產和服務方式，培育了新的市場需求，而新一代人工智能的多元化應用需求也將推動新一代人工智能產業自身的能耗增加。從新一代人工智能的產業應用形式來看，無論是直接提供新一代人工智能軟件服務，還是提升硬件產品的智能化水平，在技術層面都反映為新一代人工智能的模型復雜度提升和推理需求擴張，都將引發新一代人工智能模型訓練環節和推理環節的用電量增加。這種通用技術創新帶來的能耗需求增加引致了以新一代人工智能賦能產業發展的現實需要與新發展階段推動新型工業化的綠色低碳要求之間的潛在矛盾。盡管中國的整個電力系統仍處于發展擴張期，電網覆蓋范圍大、輸配電設備新、互濟能力強，國家也在積極優化“算力與電力”的投資布局，加之新一代人工智能在促進生產節能和能源轉型方面的積極作用，能夠在一定程度上克服算力規模擴張的能耗需求增加對工業發展低碳轉型的不利影響，但從更大范圍的經濟系統來看，新一代人工智能在產業領域的大規模應用會對能源的供給和使用產生溢出效應，由技術進步帶來的生產擴張仍將使總體的能源消耗量呈現上升態勢，形成對產業領域節能降碳減排的負向擾動。尤其是新一代人工智能在工業生產領域大范圍應用帶來的算力需求增加除了包括模型任務復雜度不變的算力需求規模擴張以外，還涉及由于模型任務復雜度提升而導致的算力需求跨越式增長。后者帶來的新一代人工智能能耗的超線性上升將在短期內給工業發展的低碳轉型帶來極大的挑戰和不確定性。

四、新一代人工智能驅動新型工業化的路徑選擇

在全球新一輪科技革命深度演化和推進中國式現代化的雙重背景下，以新一代人工智能驅動新型工業化具有戰略性、必要性和實踐性。為了加快促進新一代人工智能的技術優勢轉化為推進新型工業化的發展效能，必須在準確把握新一代人工智能驅動新型工業化制約因素的基礎上精準施策，從技術創新引領、生產組織優化、產業數據融通、能源供給保障和產業政策支撐五個方面協同發力，提升新一代人工智能驅動新型工業化的系統性、針對性和實效性。

（一）技術創新引領：推進互補性技術創新，促進新一代人工智能與工業技術體系全面耦合

互補性技術與新一代人工智能的協同發展是支撐新一代人工智能由生產技術形態轉化為產業技術形態的必要條件。要通過推進新一代人工智能的互補性技術創新來降低新一代人工智能擴大產業應用范圍的技術成本，將新一代人工智能的產品創新轉化為更多部門的過程創新，促進新一代人工智能與傳統產業技術的系統整合和協同創新，進而引發技術系統的自增強效應，縮短工業技術體系優化重組的時間。

第一，發揮國家科技戰略規劃的引領作用，聚焦新一代人工智能互補性技術發展的前沿進展和中國新一代人工智能產業化應用的技術堵點，調整重大科技項目布局。充分開發工具型核心技術和動力型核心技術，加快在區塊鏈、量子通信和新能源應用等領域部署一批新的重大科技項目，形成兼顧破解“卡脖子”難題和主導科技前沿的戰略布局，促進具有緊迫性和較高產業應用價值的新一代人工智能互補性技術產品涌現。

第二，加快平臺型科技創新體系建設，引導實體企業結合應用場景需求開展新一代人工智能及其互補性技術創新。著力推動創新要素數字化的虛擬集聚，建設創新資源集成調配的數字化管理平臺，促進創新要素在產業鏈上下游企業間自由流動。鼓勵平臺企業承接國家重大創新項目，圍繞新一代人工智能及其互補性技術開展知識創新和應用創新，培育創新型龍頭企業，加強鏈主企業與產業鏈上下游中小企業在創新過程中的協同聯動，提高企業間協同創新效率。

第三，推動新一代人工智能算法與物理機理融合，鼓勵其在基礎研究領域開展創新，突破新一代人工智能與傳統產業技術融合的技術難點。堅持以服務工業生產智能化轉型為目標導向，推動新一代人工智能算法與物理機理融合的概念創新、理論創新和方法創新，為新一代人工智能賦能實體經濟提供關鍵支撐。

（二）生產組織優化：優化開源開放型產業組織模式，促進技術創新與產業創新有效銜接

隨著新一代人工智能應用逐步從消費領域向生產領域滲透和拓展，開源開放型產業組織模式對于銜接新一代人工智能技術創新和產業創新的重要性與日俱增，日益成為推動科技產業融合和優化生產資源配置的重要組織形態。開源是為了打破生態壟斷，降低企業應用新一代人工智能的門檻，推動分布式協作，促進新一代人工智能的應用場景拓展和技術迭代演進。開放則是為了形成統一的人工智能技術體系，建立全產業鏈合作模式，構建無邊界產業生態圈，深化產業分工與協作，引導創新鏈、產業鏈、供需鏈的深度融合。

第一，加快完善功能完備、覆蓋廣泛、層次分明和高效聯通的平臺服務體系，為優化開源開放型產業組織模式提供平臺支持。要圍繞提供標準化工業系統軟件和公共信息服務，建立一批覆蓋各行業，并具有強大設備接入能力、用戶吸納能力和軟件集成能力的公共基礎性平臺，為產業大數據和消費大數據的融通共享提供設施保障，打破過去相對封閉的工業生產格局，支撐實體經濟全要素和全產業鏈的連接、解構和重構。同時，注重發揮產業生態主導型企業在構筑行業應用性平臺過程中的主體作用，以保障新一代人工智能與實體經濟的深度融合為導向建立相應的技術平臺、資源平臺和服務平臺。

第二，重點培育一批產業生態主導型企業和生產性服務業領軍企業，發揮其在技術開源、產業鏈數據匯聚和保障企業生產協同等方面的引領作用。要從開放市場準入、強化產權保護、創新資源供給和鼓勵構筑生態平臺等方面給予上述兩類企業全方位支持，增強兩類企業的資源整合能力、創新能力和持續經營能力。依托產業生態主導企業和平臺，吸納中小企業加入，不斷增強產業對資金、技術和用戶等全球資源的吸引力，形成開放統一的新一代人工智能技術體系。發揮生產性服務業企業集聚的知識溢出效應和規模經濟效應，引導實體企業尤其是制造業企業的新一代人工智能技術引進和集成創新，推動實體企業智能化轉型。

（三）產業數據融通：完善產業數據流通制度安排，保障新一代人工智能場景創新數據供給

數據規模效應的實現依賴于數據的高效流通，而促進數據高效流通的關鍵在于降低數據流通過程中的交易成本。從實踐來看，產業數據流通的交易成本主要來源于數據保護和權責分配機制。要結合產業數據的非消耗性、可共享性和自增值性，合理確定數據開放邊界，設定更加合理的知識產權機制，從產業數據開放、產業數據分類管理和產業數據平臺建設等方面著力，完善產業數據有序流通的制度安排，保障新一代人工智能場景創新的高質量數據供給。

第一，構建以許可制度為核心的產業數據用權規則，營造規范的產業數據流通和應用環境。對于產業數據而言，其來源大多為非個人主體，促進數據流通的重點在于規范數據的使用行為。要基于《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，在“三權分置”的數據產權制度框架下，由市場契約來決定產業數據使用權的轉讓[11]。要加快設定數據合法性判斷標準，合理界定知識產權保護程度，針對不同行業的數據流通特征分類發布合同指南，保障企業主體在參與數據流通過程中的合法權益。

第二，建立產業數據開放的負面清單制度，擴大產業數據融通共享的覆蓋范圍。當數據轉化流通的體量達到一定程度時，產業數據也可能具有公共屬性。針對具有公共屬性的產業數據，數據開放比數據確權更有利于數據的挖掘利用和價值創造。要明確這部分產業數據的可開放邊界，建立產業數據開放的負面清單制度，降低數據開放的風險，拓展產業數據的價值空間。

第三，推進產業數據流通的標準體系建設，提升產業數據融通共享的規范性和有效性。加快建立統一的數據采集標準、數據傳輸標準和數據存儲標準，規范數據匯集過程，消除產業大數據流通的技術障礙。同時，進一步建立數據命名規范、數據格式規范、數據編碼規范和數據分類規范，提升數據的可管理性和可維護性，幫助企業更好地利用和挖掘數據背后的潛在價值。

（四）能源供給保障：推動算力與綠色電力融合，確保工業智能化和綠色化雙重轉型

推動算力與綠色電力融合不僅是克服算力規模擴張的能耗需求增長對工業發展低碳轉型不利影響的突破口，也是國家深入實施“東數西算”工程的重要著力點。在以新一代人工智能驅動新型工業化的過程中，要通過綠色電力帶動算力的綠色化升級和智能化轉型，形成算電協同發展的良性循環，確保工業智能化和綠色化雙重轉型。

第一，充分挖掘新一代人工智能在優化電網調度、減少新能源消耗和增強新能源發電能力等方面的應用潛力，建設以清潔能源為主、智能化水平較高的新型電力系統。在電源側，利用新一代人工智能大模型提升新能源發電功率預測精度，提升新能源發電的穩定性和可靠性；在電網側，利用新一代人工智能開展輸電線路動態評估，實時監測輸電線路的狀態和環境，在確保輸電安全的前提下提升電網的輸電容量；在負荷側，發揮新一代人工智能大模型強大的預判推理能力，促進分散負荷資源的優化整合，實現對電網“盲區資源”的柔性調控。

第二，引導和推動算力設施的節能降耗，支撐新一代人工智能產業化應用。結合《關于深入實施“東數西算”工程 加快構建全國一體化算力網的實施意見》提出的促進數據中心節能降耗的主體思路，改進新一代人工智能服務器管理方式，優化算力中心空間布局。大力推廣液冷等先進散熱技術在新一代人工智能服務器上的應用，降低算力中心運轉的經濟成本。針對網絡延時要求較高業務的算力需求，充分利用海上風電開發和沿海核電建設的優勢，在沿海地區合理布局算力中心，就近滿足長三角等數字經濟發達地區的延時算力需求。

第三，推進算力市場建設，促進算力市場與電力市場的融合。借鑒電力市場建設的成熟經驗，加快完善算力互聯的程序規則和市場規則，建立算力價格與電力價格交叉的關聯機制，形成算電市場融合支撐產業智能化發展的良好局面。

（五）產業政策支撐：完善新一代人工智能應用的產業政策，營造人工智能發展的政策環境

新一代人工智能的產業應用方式和產業化發展重點不僅受制于技術本身的發展，也取決于產業政策的調控方向。中國產業發展的優勢和重點在實體經濟，因而在以新一代人工智能驅動新型工業化的過程中，必須堅持將新一代人工智能發展的戰略重心放在實體經濟。通過健全與市場機制互補、與競爭政策協同、與數實深度融合的政策需求相匹配的功能性產業政策體系來引導新一代人工智能的產業滲透和產業化發展，釋放新一代人工智能推動生產率提高的潛能。

第一，健全多層次產業人才培養體系，彌合新一代人工智能驅動新型工業化的產業人才缺口。鼓勵高校與應用技術研究機構、企業協同育人，改革教學模式和人才培養方案，在算法與機器學習、GPU與智能芯片、機器人、圖像識別與計算機視覺等新一代人工智能細分領域培育一批能切實推動產業創新的實用型人才。大力發展職業教育，拓展技能培訓的覆蓋領域和覆蓋人群，增強產業工人對新一代人工智能的適應能力、應用能力和創新能力，放大新一代人工智能產業化應用的“干中學”效應。

第二，加快國家工業大數據平臺建設，推動中國工業化的產量規模優勢轉化為數據規模優勢。借鑒美國和德國在國家層面建立工業數據庫的成熟經驗，在中長期規劃中重視數據配套分析工具的研發，以降低數據的流通共享成本，提升工業數據利用的便利性和有效性。綜合運用項目激勵和財稅補貼等手段調動多元市場主體參與國家工業大數據平臺建設的積極性，推動國家工業大數據平臺的共建和廣泛應用，保障數據庫建設在經濟層面的可持續性。

第三，完善算力基礎設施，增強其對產業發展的服務能力。結合《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，統籌部署算力接入技術、網絡傳輸技術和邊緣計算技術等重要算力技術的研發和創新，推動算力運載能力的增強和輻射范圍的擴大，解決算力服務的技術堵點問題和算力資源應用的不充分問題。集中開展對算力標準體系建設的技術經濟論證，提升算力賦能實體經濟行業應用的可靠性和協同性，支撐算網融合產業化發展。

第四，加強對新一代人工智能產業化應用及其產業化發展的產業規制，維護公平競爭的市場環境。構建全方位、多層次、立體化的平臺監管體系，防范部分企業濫用市場支配地位限制競爭性交易和侵犯中小企業知識產權。加強對算法創新的技術監管，以強制性監管手段要求算法創新者向利益主體和監管部門及時公開算法規則，約束算法的設計和應用[12]。

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New Generation Artificial Intelligence Drives New Industrialization： Paradigm Shift， Practical Direction and Path Selection

ZOU Qihao1， REN Baoping2

（1. School of Economics and Management， Northwest University， Xi’an 710127， China； 2. School of Digital Economics and Management， Nanjing University， Suzhou 215163， China）

Summary：In the new era， it is the key task to comprehensively promote the construction of a strong country， the great cause of national rejuvenation， and the realization of new industrialization with Chinese modernization. With the deepening of the new round of global technological revolution， the new generation artificial intelligence （AI） has become the core technology of the new round of technological revolution and the strategic technology to guide industrial transformation. It plays an important role in optimizing the industrial technology route， reorganizing the factor allocation of industrialization， and promoting industrial innovation and development. AI？driven new industrialization is a new manifestation of the integration of informatization and industrialization.

This paper combines technology？economic paradigm theory， and takes the breakthrough innovation of the new generation of AI as the logical starting point， highlights the important role of production organization in the process of connecting technological innovation and industrial innovation， and mostly extends the technology？economic paradigm to technology？organization？industry paradigm. The paradigm of technology？organization？industry follows the basic evolutionary logic of technological revolutionary breakthroughcombination of qualitative change of production factors？deep transformation of industrial structure？improvement of industrialization quality. Its essence is the close interaction and deep integration of technological innovation. In this new paradigm， AI presents three technical？economic characteristics of permeability， integration， and innovation， which determine the practical direction of new industrialization. It mainly forms new production conditions， new production modes， and new power space of new industrialization through the effective connection of production organization， the upgrading and transformation of the industrial base， the modernization of the industrial chain， and the growth of new industry.

This paper argues that although the breakthrough development of AI has created favorable technical conditions and industrial development opportunities for China to promote new industrialization in the new development stage， factors such as the shortage of complementary technology， the weak ecological environment of intelligent computing， the poor circulation of industrial data， and the increase in energy consumption demand for the expansion of computing power scale restrict the effective role of AI in driving new industrialization. Therefore， we should make concerted efforts from five aspects： technological innovation guidance， production organization optimization， industrial data integration， energy supply guarantee， and industrial policy support， and accelerate the transformation of the technological advantages of AI into the development efficiency of new industrialization.

Key words：new generation artificial intelligence； new industrialization； digital real fusion； industrial innovation

（責任編輯：巴紅靜）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2025.04.002

[引用格式]鄒起浩，任保平.新一代人工智能驅動新型工業化：范式變革、實踐方向及路徑選擇[J].財經問題研究，2025（4）：15-25.