人工智能賦能現代化產業體系：理論機制與實踐路徑

一、人工智能技術供給與現代化產業體系建設需求相契合

在數字化、智能化快速發展的時代，作為一項具有戰略性和前瞻性的關鍵技術供給，人工智能技術供給與現代化產業體系建設需求呈現高度的契合性。在靜態層面，這種契合體現為人工智能技術供給的應用化轉向與現代化產業體系建設需求一致。在動態層面，這種契合體現為人工智能與現代化產業體系在相互作用、協同共進的動態發展過程中為經濟高質量發展注人了強勁動力。深入剖析這種契合關系不僅有效解釋了人工智能與現代化產業體系融合發展的必然性，而且對于把握產業發展趨勢、推動人工智能與現代化產業體系深度融合的路徑設計具有重要參考意義。

（一）人工智能技術供給的應用化轉向

隨著專用智能應用逐步成熟，通用智能落地前景廣闊，人工智能技術逐漸走深向實，在實現提質增效的同時，向產業鏈各環節滲透[1，引領人工智能技術供給的應用化轉向，為現代化產業體系建設提供了必要的技術依托。人工智能主要包括數據生成、領域知識結構、通用目的機器學習三大支柱[，其技術發展為應用化轉向做了鋪墊。

1.大規模分布式訓練驅動技術底座迭代升級

大規模分布式訓練是驅動人工智能發展的關鍵基礎與技術底座，為多模態模型訓練和通用智能的發展提供了重要的技術支撐。多模態模型通常需要處理大量不同類型的數據，通用智能更是需要對海量多源數據進行學習和理解，這些都離不開通過大規模分布式訓練技術提高訓練效率和模型性能，直接加速其應用化過程。

大規模分布式訓練的技術突破聚焦于如何在大規模數據和計算資源下，實現更高效、更穩定的模型訓練，重點在于訓練技術層面的創新和優化，是人工智能技術底座的更新迭代，構成其應用化、高效化轉向的關鍵支撐。隨著大數據和超算力的飛速發展，人工智能技術逐漸實現從單任務智能到可擴展、多任務智能模型的研究，大規模分布式訓練成為技術突破的關鍵領域。在大模型訓練過程中，數據量和模型參數呈指數級增長，傳統單機訓練方式已無法滿足需求。近年來，以微軟DeepSpeed、英偉達Megatron-LM等為代表的分布式訓練框架不斷涌現，這些框架支持豐富的并行策略，有效提高了大模型訓練效率。數據并行、模型并行和流水線并行等是提高大模型訓練效率的主要手段3。數據并行是將數據分割成多個部分，分別在不同的計算節點上進行訓練，然后將計算結果進行匯總和更新，能夠有效利用多個計算節點的計算資源，加快訓練速度。模型并行是將大模型各部分分配到不同的計算節點上進行計算，適用于模型規模過大，無法在單個計算節點上運行的情況。流水線并行是將大模型的訓練過程劃分為多個階段，各階段在不同的計算節點上并行執行，進一步提高了訓練效率。同時，訓練框架在參數高效微調技術方面也取得了顯著進展。低秩適應（LoRA）、前綴調優（Prefix Tuning）等參數高效微調方法，能夠在保持或提高大模型效率的前提下，顯著縮短訓練時間，降低計算、存儲成本[4。企業能夠據此結合自身業務需求靈活地對預訓練模型進行微調，快速部署適合特定場景的人工智能應用，加速了人工智能技術從實驗室走向實際應用的進程。

2.多模態模型發展激發跨領域融合潛力

多模態模型是實現人工智能與現代化產業體系融合的關鍵路徑，也是實現通用智能的重要途徑。經過多模態數據的融合，模型能夠更全面地感知和理解世界，模擬人類的感知和認知方式，從而為通用智能的實現積累技術和經驗，是通用智能發展過程中的關鍵環節。

多模態模型側重于探索文本、圖像、語音等不同模態數據間的融合方法，以及這種融合在不同領域所具有的潛在應用價值和創新點，是將人工智能技術應用于產業融合發展的重要途徑。多模態模型融合了文本、圖像、語音等多種數據模態，能夠進行深度的語義理解和交叉模態處理，展現出強大的跨領域融合潛力，是生成式人工智能的顯著技術特征，也是推動人工智能與現代化產業體系深度融合的重要實現方式5。這種跨領域的融合能力使得人工智能能夠更好地理解和處理復雜的現實場景，為現代化產業體系中的各個領域帶來新的發展機遇。在醫療領域，多模態模型可以結合醫學影像、病歷文本、患者語音等信息，輔助醫生進行疾病診斷和治療方案制定，提高醫療診斷的準確性和效率。在智能安防領域，多模態模型能夠結合視頻圖像、聲音信息，實現更精準的目標識別和行為分析，提升安防系統的智能化水平。當檢測到異常聲音時，多模態模型可以快速定位聲音來源，并結合視頻圖像進行分析，判斷是否存在安全威脅，及時發出警報。同時，多模態模型的發展也為不同產業間的融合創新提供了技術支撐，打破了傳統產業邊界，促進了新興業態的產生。在教育領域，多模態學習資源的整合能夠為學生提供更加豐富和個性化的學習體驗。結合文本教材、圖像演示、語音講解等多種模態的學習資源，學生可以從多個角度理解知識，提高學習效果。在娛樂領域，多模態技術的應用推動了虛擬現實（VR）和增強現實（AR）的發展。用戶可以通過語音指令、手勢操作等方式與虛擬環境進行自然交互，增強娛樂體驗的沉浸感和趣味性。多模態人機對話系統的運用也為通用智能的發展提供了更為便捷實用的技術支撐，是跨模態、跨領域應用的關鍵所在。

3.通用智能的需求驅動與普遍落地

通用智能的需求驅動為大規模分布式訓練技術和多模態模型的發展提供了方向指引。市場和社會對通用智能的需求，促使研究人員不斷探索大規模分布式訓練的更優技術，以及多模態模型的更深層次融合和創新，以滿足通用智能在各領域的落地需求。

通用智能是大規模分布式訓練技術和多模態模型的整合與應用，是融合人工智能技術支撐與產業化發展要求所形成的通用技術模型，可以廣泛應用于各產業，并與各產業發展特點及要求相結合，訓練出適合數字化、便捷化產業的專用智能模型。隨著數字化轉型的加速，對通用智能的需求日益迫切。通用智能具備強大的泛化能力，能夠在多種任務和場景中表現出色，滿足現代化產業體系復雜多變的業務需求。以語言大模型為代表的通用智能技術取得了顯著進展，如OpenAI的GPT系列模型和谷歌的Gemini模型，它們在自然語言處理任務中展現出強大的理解和生成能力。在實際應用中，通用智能可以為企業提供智能客服、智能寫作、知識管理等多種服務，提高企業的運營效率。許多企業利用語言大模型開發智能客服系統，能夠快速響應客戶咨詢，解決客戶問題，提高客戶滿意度。在智能寫作方面，大模型可以根據用戶的需求生成新聞稿件、文案策劃等內容，提高寫作效率和質量。

在此基礎上，針對語言大模型訓練成本偏高影響其普惠性等現實問題，DeepSeek的橫空出世推動AI大模型進入“免費普惠階段”。DeepSeek-R1采用混合專家模型（MoE）架構、多頭潛在注意力機制（MLA）等技術手段推動GPU集群使用效率遠超行業平均水平，模型訓練的算力需求顯著降低，實現降本增效[。大模型的降本增效極大地推動人工智能技術的普及化應用，為其融入現代化產業體系，進一步實現產業體系改造升級提供了技術支撐。

（二）現代化產業發展需求呼喚技術改造

二十屆中央財經委員會第一次會議提出：“推進產業智能化、綠色化、融合化，建設具有完整性、先進性、安全性的現代化產業體系。”[7]中央經濟工作會議將“以科技創新引領新質生產力發展，建設現代化產業體系”作為2025年重點任務之一，強調要開展“人工智能 + ”行動[8。智能化、綠色化、融合化的現代化產業為人工智能技術發展提供了需求側激勵與應用場景，呼喚出現更為高效的人工智能創新與應用。

1.智能化的現代化產業需以人工智能全過程賦能

智能化是現代化產業體系發展的核心驅動，人工智能從感知層、分析層、決策層、執行層全過程加以推進賦能，使人工智能貫穿產業發展全過程。

在感知層，泛在傳感網絡就像是產業的數字神經，將觸角延伸至生產的每一個角落。例如，智能工廠利用低功耗傳感器和物聯網通信能夠實現生產環節間的高效對接和緊密配合[9]。各類傳感器能夠實時采集設備的溫度、壓力、運行速度等數據，精確捕捉生產過程中的每一個細微變化，為后續的數據分析提供原始素材。在分析層，知識圖譜技術發揮著關鍵作用。它打破了多源數據間的壁壘，將來自不同渠道、不同類型的數據進行整合。例如，知識圖譜技術能夠把生產設備數據、市場銷售數據、供應鏈數據關聯起來，挖掘數據間潛在的聯系，為企業決策提供全面、準確的信息支持。在決策層，面對復雜多變的市場環境和生產狀況，企業借助深度強化學習建立動態優化模型，該模型能夠根據實時數據不斷調整決策策略。當原材料價格波動或市場需求突然變化時，模型可以迅速制定最優的生產計劃和資源配置方案，確保企業效益最大化。在執行層，企業可以借助人工智能的自主控制系統完成精準操作。智能工廠的自動化設備和機器人依據上層的決策指令，以極高的精度完成生產任務，極大地提高了生產效率和質量。

2.綠色化的現代化產業需以人工智能創新應用

綠色化是現代化產業體系發展的必然要求，人工智能的自動化控制及精確計算等功能在推動產業綠色轉型、實現可持續發展方面具有巨大潛力[10]。在綠色技術創新及應用方面，人工智能可以加速研發進程。科研人員利用人工智能算法模擬化學反應過程，預測新材料性能，縮短研發周期，降低研發成本。例如，在研發新型儲能材料時，人工智能通過對大量材料數據的分析篩選出具有潛力的材料組合，為實驗提供方向，推動綠色能源存儲技術的突破。在新能源開發方面，人工智能也發揮著重要作用。人工智能通過對氣象數據、地理信息的分析優化發電設備布局，提高太陽能、風能發電等新能源捕獲效率。智能控制系統可以根據實時天氣變化和能源需求，動態調整發電設備運行參數，實現能源的高效利用。人工智能還能用于新能源發電設備的預測性維護，確保設備穩定運行，提高新能源發電的可靠性。在資源循環利用方面，人工智能助力構建高效的資源回收體系。智能垃圾分類設備利用圖像識別技術準確識別各類垃圾，實現垃圾分類的自動化，從而提高回收效率。在工業生產中，人工智能可以對生產過程中的廢棄物進行分析，尋找再利用的可能性，實現資源的最大化利用。在污染治理方面，人工智能為環境監測和治理提供了有力工具。監測和治理機構通過傳感器收集環境數據，并利用人工智能算法進行實時分析，動態追蹤區域碳匯變化，實時感知工業排放，及時發現環境污染源，為制定精準的治理方案提供依據。

3.融合化的現代化產業需以人工智能加速推進

融合化是現代化產業體系發展的重要趨勢，作為強大的技術紐帶和通用技術，人工智能有利于打破產業間的壁壘，推動資源共享與優勢互補，為產業發展創造新機遇。

對于傳統產業，人工智能為其注人新活力。在農業領域，人工智能與農業的融合催生了智慧農業。智能傳感器實時監測土壤濕度、養分含量、氣象信息等，通過數據分析為農作物生長提供精準的灌溉、施肥方案，提高農業生產效率和農產品質量。在工業領域，人工智能與制造業的融合推動了智能制造發展，實現生產過程的智能化控制和管理。此外，人工智能還能幫助傳統產業拓寬銷售渠道，通過電商平臺和智能營銷手段將產品推向更廣闊的市場。人工智能還能打破產業信息壁壘，通過工業互聯網平臺實現企業間實時協作，推動產業生態智能化。

人工智能促進了新興產業與傳統產業的融合創新。人工智能與醫療的融合催生了智能醫療設備和遠程醫療等。智能醫療設備能夠實時監測患者生命體征，為醫生提供準確的診斷數據；遠程醫療能夠借助人工智能技術實現專家與患者的遠程會診，打破地域限制，提高醫療資源的可及性。此外，人工智能還能推動文化旅游、教育、金融等產業的融合發展。在文化旅游領域，人工智能通過虛擬現實、增強現實等技術，打造沉浸式旅游體驗，豐富旅游產品供給。在教育領域，人工智能輔助教學系統為學生提供個性化學習方案，提高學習效率。在金融領域，人工智能與金融的融合實現了智能風控、智能投顧等服務創新，提高了金融服務的效率和質量。這些融合創新為現代化產業體系創造了新的經濟增長點。

（三）人工智能與現代化產業體系的協同共進

人工智能與現代化產業體系相互作用，人工智能既構成現代化產業體系技術賦能的核心支撐，又在產業發展需求牽引的過程中實現技術創新。人工智能與現代化產業體系深度融合，構成正向增進的循環，推動經濟高質量發展。

一方面，作為強大的技術力量，人工智能為現代化產業體系的建設提供了全方位支持。人工智能以先進的算法、海量的數據處理能力和強大的學習能力，賦能產業智能化、綠色化、融合化。在智能化方面，智能機器人和自動化設備大幅提高生產效率和質量。在綠色化方面，人工智能助力新能源開發、資源循環利用。在融合化方面，人工智能打破傳統產業邊界，催生新業態。另一方面，現代化產業體系的發展需求成為人工智能持續創新的源泉和動力。不同產業面臨的獨特問題和發展目標，促使人工智能不斷探索新的應用場景和解決方案。傳統產業升級對智能制造、工業互聯網的需求，新興產業發展對自主智能系統、具身智能等顛覆性技術創新的需求，都推動著人工智能在相應領域不斷突破。在經濟層面，人工智能與現代化產業體系的協同共進能夠有效促進產業結構優化升級，推動傳統產業向高端化、智能化轉變，在提升產業附加值的同時，助力新興產業崛起，創造新的經濟增長點。智能化生產和供應鏈優化能夠顯著降低企業成本，提升企業競爭力，提高整體經濟運行效率。在社會層面，人工智能與現代化產業體系的協同共進創造了新的就業機會和崗位。雖然部分重復性、規律性工作可能被自動化取代，但也催生了人工智能工程師、數據分析師、算法研究員等新興職業。這對勞動者素質提出了更高要求，促使勞動力市場進行調整和優化，推動教育和培訓體系變革，培養適應新時代需求的復合型人才[]。在創新層面，人工智能與現代化產業體系的協同共進激發了創新活力。產業發展中的實際問題為人工智能技術創新提供了實踐導向，而人工智能的技術突破又為產業創新提供了新的工具和方法，促進各產業在技術、產品和商業模式上不斷創新。新的技術和產品不斷涌現，推動產業向更高水平發展，形成創新驅動發展的良好態勢。

二、人工智能為現代化產業體系建設注入強勁動力

在現實層面，作為一種顛覆性的技術，人工智能正以前所未有的深度和廣度應用于現代化產業體系的各領域，賦能制造業智能化升級、服務業數字化轉型、農業精準化與現代化發展，為現代化產業體系建設注人強勁動力。

（一）人工智能賦能制造業智能化升級

制造業是國家經濟發展的基石，其智能化轉型是建設現代化產業體系的核心任務。人工智能通過產品生產流程的革新、管理模式的數字化轉型、創新模式的變革，形成全生命周期和生產全流程的深度賦能，推動制造業實現效率躍升、成本下降和創新突破。

生產流程的革新。人工智能引發的制造系統變革已突破單一技術應用層面，正在重塑傳統工業生產的底層邏輯，實現從底層驅動到生產模式的全方位升級。在底層驅動層面，生產系統實現了從經驗依賴向數據驅動的根本轉變。工業傳感器網絡形成的神經末梢，使設備狀態、工藝參數和環境變量等要素的實時捕捉成為可能，這種全息感知能力將生產透明度提升至前所未有的水平。企業通過部署工業傳感器網絡實時采集設備參數、環境數據和產品質量信息等數據，這些數據形成智能生產的起點。在生產模式層面，人工智能借助傳感器和深度學習算法，使生產設備具備實時感知與自主決策能力，引領生產流程邁向智能化和無人化[12]。在此基礎上，深度學習算法構建的動態優化模型，不僅能夠預測設備退化曲線，而且能夠通過虛擬仿真生成最優參數組合，推動生產過程從靜態控制轉向動態適應，逐漸構建柔性化生產控制系統，促進上下游企業協同生產，減少庫存積壓，提升產業整體競爭力[13]。

管理模式的數字化轉型。傳統科層制管理結構正在被智能決策系統解構與重構。基于海量數據構建的數字孿生體，使企業運營呈現“虛實共生”的新特征。在物理空間層面，智能算法可以實時解析供應鏈波動、市場需求變化等復雜變量，為管理層提供決策支持，提升企業運營的靈活性和響應速度。在數字空間層面，蒙特卡洛模擬技術可以預演數千種運營情景，為管理決策提供大量可供參考的樣本選擇。這種雙重空間的互動驅使管理決策從局部優化轉向全局統籌，從滯后響應轉向前瞻預判，從線性決策轉向非線性博弈。尤其在庫存管理領域，人工智能技術應用將傳統安全庫存策略升級為動態平衡機制，實現了供給剛性與需求彈性之間的精準適配。

創新模式的變革。在產品設計創新領域，人工智能展現出了巨大的潛力。人工智能基于多模態模型的消費者洞察系統，可以融合社交媒體輿情、電商評論與使用數據，精準識別潛在需求，建立需求驅動導向的產品創新模式。人工智能輔助設計軟件能夠廣泛收集涵蓋社交媒體上的消費者討論、電商平臺的銷售數據、專業市場調研報告等線上線下數據，并運用大數據分析技術精準剖析消費者的偏好、行為模式和需求變化趨勢，為產品設計提供精準的市場導向。在數據支撐下，人工智能利用強大的機器學習算法，快速生成豐富多樣的創新設計方案，從海量的設計案例和設計元素中獲取靈感，組合生成各種獨特的設計思路。進一步，在設計方案生成后，數字孿生系統可以在虛擬環境中完成產品可制造性分析、產品性能和功能的測試與驗證[14]。利用人工智能輔助設計軟件的模擬仿真技術，讓虛擬測試成為現實。軟件可以通過構建虛擬模型模擬產品在各種極端條件下的性能表現。在虛擬環境中，企業可以對設計方案進行全方位測試，提前發現設計缺陷、功能沖突等潛在問題，并及時進行調整優化。這大大縮短了產品研發周期，降低了研發成本，確保最終推向市場的產品品質卓越，有力推動了產品設計創新的智能化進程，為制造業智能化升級提供了堅實支撐。

（二）人工智能賦能服務業數字化轉型

服務業是現代化產業體系的重要組成部分，在經濟發展中扮演著越來越重要的角色。人工智能技術的廣泛應用為服務業數字化轉型提供了技術支撐，推動服務業向數字化、智能化方向發展。

在金融服務領域，人工智能的應用已經滲透到各環節。風險評估是金融機構運營中的關鍵環節，人工智能風險評估模型通過運用機器學習算法對客戶的信用記錄、交易行為、市場趨勢等金融數據進行分析，能夠更準確地評估客戶的信用風險和市場風險。相比傳統的風險評估方法，人工智能風險評估模型具有更高的準確性和實時性，能夠及時發現潛在的風險點，為金融機構的決策提供有力支持[15]。智能投顧是人工智能在金融領域的另一項重要應用。智能投顧根據投資者的風險偏好、投資目標、財務狀況等個性化信息，運用人工智能算法為投資者提供定制化的投資組合建議，能夠實時跟蹤市場動態，根據市場變化自動調整投資組合，實現智能化的資產配置。在客戶服務方面，智能客服的應用大大提高了金融機構的服務效率和客戶滿意度。智能客服通過自然語言處理技術與客戶進行實時交互，能夠快速準確地解答客戶的咨詢和問題。智能客服通過對客戶歷史咨詢數據的分析不斷優化回答策略，提高服務質量，有效降低人力成本。

在物流服務領域，人工智能正在推動物流行業向智能化方向邁進。智能倉儲系統是人工智能在物流領域的重要應用之一。智能倉儲系統利用機器人和自動化設備實現貨物的快速存儲和檢索。人工智能算法可以對倉庫的布局、貨物的存儲策略進行優化，實時動態掌握倉儲情況，提高倉儲空間的利用率和貨物的出人庫效率，從而大幅提高倉儲中心的運營效率[16]。智能配送系統根據交通、天氣和訂單信息等數據，利用人工智能算法優化配送路線規劃。智能配送系統能夠實時跟蹤配送車輛的位置和狀態，根據實際情況動態調整配送路線，避免交通擁堵，實現配送路線的智能規劃和實時優化，提高配送效率，降低物流成本。

（三）人工智能賦能農業精準化與現代化發展

農業是國民經濟的基礎產業，其現代化發展對于保障國家糧食安全、促進農村經濟發展具有重要意義。人工智能技術的應用為農業精準化與現代化發展提供了新的機遇，改變了傳統農業的生產管理模式和質量保證機制。

在農業生產管理方面，人工智能實現了精準種植。人工智能通過在農田中安裝土壤濕度傳感器、溫度傳感器、養分傳感器、氣象站等實時收集信息，并將相關數據傳輸到人工智能系統，通過大數據分析和機器學習算法為農作物的生長提供精準的灌溉、施肥和病蟲害防治方案。具體來說，人工智能系統根據土壤濕度和氣象數據，精確計算農作物的需水量，實現按需灌溉，提高水資源的利用效率。人工智能系統通過對土壤養分含量的分析為農作物提供個性化的施肥方案，避免過度施肥造成的土壤污染和資源浪費。

在農產品質量檢測和追溯方面，人工智能利用計算機視覺技術和深度學習算法，對農產品的外觀、品質進行快速準確的檢測和分級。當檢測水果品質時，人工智能系統根據水果的顏色、形狀、大小、表面缺陷等特征，判斷水果的成熟度和品質等級。人工智能系統還可以通過近紅外光譜技術和機器學習算法檢測農產品的內部品質，通過區塊鏈技術與人工智能的結合監督農產品質量。一方面，區塊鏈技術具有去中心化、不可篡改等特點，能夠確保農產品信息的真實性和可追溯性，實現農產品從種植、加工到銷售全過程的信息追溯。另一方面，利用人工智能技術收集、分析和管理農產品信息。消費者掃描農產品上的二維碼，可以獲取農產品的詳細生產信息，包括種植地點、種植過程中使用的農藥和化肥、采摘時間、加工環節等，實現“生產有記錄、信息可查詢、流向可跟蹤、質量可追溯、產品可召回、責任可追究”的產業共生[17]，從而保障消費者知情權，提高消費者信任度，提升產品競爭力。

三、人工智能賦能現代化產業體系的理論機制

人工智能在賦能現代化產業體系的過程中，既能通過智能生產與數字改造推動傳統產業升級，又能通過創新應用與價值鏈重構引導新興產業布局，還能通過技術擴散與協同創新催生產業跨界創新，深刻改變著產業的發展模式和內在邏輯。深入理解這些理論機制，有助于更好地把握人工智能與現代化產業體系融合發展趨勢，制定行之有效的政策和發展戰略，從而推動產業轉型升級和經濟高質量發展。

（一）通過智能生產與數字改造推動傳統產業升級

人工智能通過縱向、橫向、斜向三大傳導機制全方位重塑產業生態。傳統鏈式產業結構向網狀生態加速轉型，產業邊界呈現動態模糊特征，為產業創新發展與可持續增長注人強勁動力，引領產業邁向智能化、協同化、服務化的新時代。

縱向打通設備一車間一企業的數據動脈，使生產信息流與價值流實時同步。縱向數據貫通是實現生產信息流與價值流實時同步的關鍵機制。在傳統產業生產體系中，設備、車間與企業之間的數據流通存在層級壁壘和信息孤島現象。設備運行數據難以實時、準確地上傳至車間管理層，車間生產數據在向企業決策層傳遞過程中也常出現延遲和失真，導致生產決策缺乏及時性和科學性。人工智能技術借助物聯網（IoT）、邊緣計算和大數據分析等技術集群，搭建起設備—車間一企業的垂直數據傳輸通道。設備通過嵌入式傳感器實時采集溫度、壓力、轉速等運行參數，并借助邊緣計算在本地進行初步的數據預處理與分析，過濾冗余信息，提取關鍵特征數據。這些經過處理的數據通過高速網絡實時上傳至車間數據管理平臺，車間借助數據挖掘和機器學習算法對生產過程進行實時監控和異常檢測。一旦發現生產偏差或設備故障預警，可以迅速采取調整措施。企業則基于車間上傳的匯總數據，結合市場需求預測、供應鏈動態等外部信息，對生產計劃、資源配置進行動態優化，從而顯著提高生產效率和產品質量，實現生產信息流與價值流的高效協同。縱向數據貫通使生產系統各層級形成有機整體，各層級間信息交互遵循控制論原理，通過負反饋調節機制維持生產系統的穩定運行，提升系統的自適應性和抗干擾能力。

橫向構建跨企業知識共享平臺，通過聯邦學習技術實現競爭性協作。橫向知識共享是人工智能賦能產業體系生態化建設的重要機制。在全球化競爭背景下，企業間既存在激烈競爭，又面臨共同的技術創新和市場拓展挑戰，傳統封閉式創新模式難以滿足快速變化的市場需求。聯邦學習技術是一種新興的分布式機器學習技術，讓企業能夠在不交換原始數據的前提下，基于本地數據進行聯合建模和知識共享。其核心原理是，在保證數據隱私安全的基礎上，通過加密技術和安全多方計算協議實現模型參數的跨企業協同更新。例如，在新能源汽車產業中，多家車企可以通過聯邦學習平臺共同訓練電池管理系統優化模型。各車企利用自身積累的電池使用數據對模型進行本地訓練，模型的梯度或參數在加密狀態下傳輸至聯邦學習服務器進行聚合更新，再分發回各車企用于下一輪訓練。這種競爭性協作模式打破了企業間的知識壁壘，促進了知識溢出與技術擴散，降低了企業創新成本，提高了創新效率。企業通過共享知識和技術成果實現合作，共同提升產業整體競爭力，推動產業技術前沿不斷拓展。

斜向融合制造與服務環節，基于產品全生命周期數據開發增值服務。傳統制造業以產品制造為核心，服務環節多作為附屬業務，產品售后數據價值未得到充分挖掘。隨著人工智能、大數據與物聯網技術的融合應用，企業能夠實時采集且深度分析包括設計研發數據、生產制造數據、物流運輸數據、使用過程數據、售后維修數據等產品全生命周期數據。基于這些數據，企業可以開展遠程設備監控、故障診斷與預測性維護服務，提前發現潛在故障隱患，減少設備停機時間，提升生產連續性。此外，企業還能根據客戶使用習慣和業務需求，提供個性化的設備租賃方案、操作培訓服務及基于數據分析的生產流程優化建議等增值服務。從商業模式創新來看，這種制造與服務的斜向融合實現了從傳統產品銷售模式向“產品 + 服務”一體化解決方案模式的轉變。企業通過對產品全生命周期數據的深度挖掘與利用拓展業務邊界，創造新的利潤增長點，推動產業生態向智能化、協同化、服務化方向深度演進，共同推動傳統產業升級。

（二）通過創新應用與價值鏈重構引導新興產業布局

人工智能的創新應用與價值鏈重構構成驅動新興產業發展的雙重引擎：前者通過持續的場景創新拓展產業邊界，后者通過價值體系變革重塑競爭規則。產業邊界的拓展和競爭規則的重塑能夠引導全球產業資源向人工智能創新高地聚集，最終形成以知識密度、創新速度為核心競爭力的新興產業發展范式，為數字經濟時代的產業升級提供戰略指引。

核心技術體系驅動場景革新。以機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺為核心的技術集群，正在突破傳統產業的能力邊界。在智能安防領域，機器學習通過行為模式識別構建風險預警系統，計算機視覺通過多源感知融合打造立體化智能監控體系，實現從被動監控到主動防御的轉變。在醫療領域，深度學習在醫療影像診斷中突破人類視覺極限，通過病灶特征的多維度解析提升診斷精度，并加速藥物分子篩選進程。在教育領域，自然語言處理重塑教育場景，通過語義理解和知識圖譜構建自適應學習系統，推動教育服務向個性化方向演進。這些技術的協同應用不僅拓展了傳統產業的服務維度，更創造出智能客服、無人巡檢等全新業態。

價值創造重心向創新樞紐轉移。傳統產業以制造環節為價值核心的格局逐漸被打破，研發創新和數據服務構成雙輪驅動的新引擎。在研發環節，人工智能通過模擬實驗、虛擬測試等技術壓縮產品開發周期，使快速迭代創新成為可能。在數據處理環節，人工智能通過知識圖譜將原始數據轉化為決策洞察，推動企業運營從經驗驅動轉向數據驅動。在服務環節，人工智能通過智能推薦、預測性維護等增值服務開辟超越實體產品的價值空間。這些轉變使產業核心競爭力從規模化生產能力轉向持續創新能力，價值分配格局也呈現結構性分化趨勢。產業主導權向技術標準制定者和生態構建者集中，掌握核心算法、專利體系、平臺運營能力的企業占據價值鏈頂端。硬件制造環節的價值占比持續下降，而算法授權、云服務訂閱等輕資產模式創造超額收益。價值分布結構進一步轉化：一端是聚焦基礎研究的創新策源地，通過技術輸出獲取長期收益；另一端是貼近用戶的服務創新端，通過場景理解實現價值捕獲；中間制造環節通過智能化改造向高精度、柔性化方向升級。由此形成的價值分配規則，促使全球產業鏈資源加速向創新高地集聚。這種競爭范式的轉變，推動新興產業布局從地理空間導向轉為技術生態導向，形成以創新網絡為核心節點的全球產業新圖景，成為新興產業發展重心及市場競爭轉向的關鍵引導。

（三）通過技術擴散與協同創新催生產業跨界創新

作為具有變革性的通用技術，人工智能以技術擴散與協同創新為驅動，深刻推動產業跨界創新，重塑現代化產業格局，成為經濟增長和產業結構優化的核心動力之一。

人工智能依托技術擴散與滲透效應推動跨領域產業創新。在基礎層，人工智能技術拓展了感知邊界，使設備能夠更精準地獲取和處理信息，為后續的分析和決策提供了堅實的數據基礎。在中間層，人工智能的技術突破打破了時空約束，使信息的傳輸與處理更加高效，加速了知識的傳播與應用。在應用層，人工智能通過重塑交互范式，讓用戶與系統之間的互動更加自然和智能，極大地提升了用戶體驗。人工智能憑借強大的技術擴散效應，打破產業間的技術隔閡，促進跨領域的技術融合與創新。伴隨人工智能技術的成熟，其應用范疇從計算機視覺、自然語言處理等特定領域，逐步拓展至醫療、工業、農業、金融等多個產業領域。在醫療領域，深度學習算法助力醫學影像診斷，能夠快速準確識別疾病特征，輔助早期診斷；整合多源信息構建疾病預測模型，為預防和干預提供依據；篩選生物數據，加速藥物研發，降低成本。在工業領域，人工智能分析生產實時數據，優化流程，提高生產效率；利用計算機視覺檢測產品，實現質量實時監控；分析設備運行數據，預測故障，降低設備維護成本。在農業領域，人工智能實時監測土壤、氣象等數據，實現精準農業生產，合理安排農事活動，提高生產效率和農產品質量，推動農業可持續發展。在金融領域，機器學習算法通過分析客戶數據評估風險，智能客服通過自然語言處理提高服務效率，智能投顧通過分析市場數據為投資者提供個性化建議，實現投資決策智能化。人工智能技術的跨領域擴散，使各產業共享成果，實現創新升級。制造業融合相關技術構建智能制造模式，提升競爭力；服務業借助人工智能開展創新應用，拓展發展空間；人工智能與新能源、新材料融合，催生新興產業，豐富產業體系。

協同創新強調整合不同主體資源和能力，優化創新要素配置，從而產生協同效應。在人工智能時代，大數據和人工智能技術打破企業和產業邊界，促進信息共享和資源整合，成為產業跨界創新的重要動力。在企業層面，人工智能促進產業鏈上下游協同創新。在大數據和人工智能技術的支持下，企業間可以實現信息共享和資源整合，打破傳統的企業邊界，為協同創新創造有利條件。在智能汽車產業中，汽車制造商、芯片企業、軟件開發商與互聯網企業之間的合作日益緊密。汽車制造商需要芯片企業提供高性能的芯片來支持智能駕駛功能，軟件開發商負責開發智能駕駛算法和車載操作系統，互聯網企業則在智能互聯和數據分析方面發揮重要作用。各方通過共享數據和技術資源共同研發智能駕駛技術，實現了產業鏈上下游企業的協同創新，推動了智能汽車產業的快速發展。在產業層面，人工智能推動產業協同創新，催生新業態。醫療與人工智能的融合催生了智能醫療這一新業態，通過將人工智能技術應用于醫療領域，實現了智能診斷、遠程醫療和個性化治療。在遠程醫療中，借助人工智能技術，醫生通過遠程監控設備實時獲取患者的相關數據，并利用人工智能診斷系統對數據進行分析，為患者提供及時的診斷和治療建議。金融與人工智能的融合催生了金融科技這一新興領域，智能投顧、風險評估等人工智能在金融領域得到廣泛應用，提高了金融服務的效率和質量，為金融行業的創新發展注人了新的活力。產業協同創新充分整合了不同產業的優勢資源，推動了技術的交叉融合和創新，為現代化產業體系的發展帶來了新的機遇和動力。

四、人工智能賦能現代化產業體系的實踐路徑

人工智能賦能現代化產業體系是一項復雜的系統工程，需從技術創新、政策支持、人才培養、制度保障等維度探索實踐路徑，從多個方面協同推進，充分發揮人工智能在現代化產業體系中的賦能作用，推動經濟高質量發展，構建更加智能、高效、可持續的現代化產業體系。

（一）技術創新：核心算法與場景化應用突破

核心算法是人工智能發展的根本所在，其創新程度直接決定了人工智能技術的性能和應用潛力。在數字化、智能化快速發展的時代，人工智能技術的廣泛應用對核心算法的創新提出了更高要求，需要政府、企業、高校和科研機構形成多方合力，共同推進。

政府應在核心算法研發中發揮引導作用，設立專項科研基金是關鍵舉措。通過國家自然科學基金等渠道設立人工智能核心算法專項，重點資助新型神經網絡架構設計、高效模型訓練算法優化等前沿研究領域。新型神經網絡架構設計能夠突破傳統架構的局限性，提升模型的學習能力和泛化能力，更有效率地處理復雜多變的數據。高效模型訓練算法優化可以減少訓練時間和計算資源消耗，提高算法的運行效率，加速人工智能技術的迭代更新。穩定的資金支持為科研人員提供了良好的研究環境，鼓勵他們在基礎算法領域深人探索，為人工智能技術的長遠發展奠定堅實的基礎。企業在核心算法研發中扮演著重要角色。企業擁有豐富的數據資源和強大的計算能力，因而加大研發資金投入、組建專業的算法研發團隊是企業參與核心算法研發的重要方式。專業團隊能夠匯聚算法工程師、數據科學家等不同領域的專業人才，使其憑借自身專業知識和技能，共同攻克算法難題。此外，企業與高校、科研機構開展產學研合作也是推動核心算法創新的有效途徑。產學研合作能夠實現優勢互補，高校和科研機構的基礎研究成果為企業的應用開發提供理論支持，企業則為科研成果的轉化提供實踐平臺，加速科研成果從實驗室走向市場的進程。

在追求核心算法創新的同時，場景化應用突破同樣不容忽視。不同產業具有獨特的業務需求和應用場景，人工智能技術只有與具體場景深度融合，才能充分發揮其最大價值。制造業對產品質量檢測的準確性和效率要求極高，傳統人工檢測方式存在效率低、易出錯等問題。利用計算機視覺和深度學習算法開發的智能質量檢測系統，能夠快速、準確地識別產品表面的缺陷和瑕疵。醫療影像診斷領域對疾病檢測的準確性和及時性要求嚴格，基于大量醫學影像數據，人工智能算法可以輔助醫生更準確地檢測疾病。針對不同行業的場景特點，定制化開發人工智能解決方案，是實現技術落地和產業升級的關鍵。這需要深人了解各行業的業務流程、數據特點和應用需求，將人工智能技術與行業實際緊密結合，開發出具有針對性和實用性的解決方案。

（二）政策支持：頂層設計與產業生態構建

政府在推動人工智能賦能現代化產業體系中發揮著重要作用，完善的頂層設計是產業健康發展的前提條件，良好的產業生態是人工智能與現代化產業體系融合發展的重要保障。

綜合考慮國家戰略、產業基礎、市場需求等多方面因素，明確發展目標、重點任務和實施路徑，制定科學合理的人工智能產業發展規劃是政府的主要任務。在發展目標方面，應結合國際人工智能發展趨勢和國內產業發展需求，制定具有前瞻性和可操作性的目標。在重點任務方面，應聚焦人工智能在制造業、醫療、金融等關鍵領域的應用，制定詳細的任務清單，明確各階段的工作重點和責任主體。在實施路徑方面，應制定涵蓋政策支持、資金投入、人才培養的具體措施，確保規劃能夠順利實施。同時，制定配套的產業政策，加大對人工智能研發和應用的支持力度，設立專項產業扶持資金，對開展人工智能技術研發和應用的企業給予財政補貼和稅收優惠。財政補貼可以直接降低企業研發成本，提高企業研發積極性；稅收優惠政策，如對研發投入達到一定比例的人工智能企業給予研發費用加計扣除，能夠鼓勵企業加大研發投入，提升技術創新能力。

政府應加強對產業園區和創新基地的建設和引導，打造具有集聚效應的人工智能產業集群。構建具備高速網絡、數據中心、科研設備等完善基礎設施的產業園區及創新基地，為企業和科研機構提供良好的發展環境。同時，提供如租金減免、稅收優惠、人才政策支持等入駐政策，吸引大量人工智能企業、高校和科研機構入駐。這些產業園區內的企業、高校和科研機構能夠形成良好的互動合作關系，促進技術、人才、資金等要素的流動和共享。企業可以與高校和科研機構開展技術合作，共同攻克技術難題；高校和科研機構可以為企業提供人才支持和技術研發服務；資金則在各主體間流動，為創新活動提供資金保障，加速科技成果的轉化和應用。

（三）人才培養：復合型人才與創新能力建設

人工智能的快速發展對人才提出了新的要求，培養既懂人工智能技術又熟悉行業知識的復合型人才迫在眉睫。作為人才培養的重要陣地，高校應優化專業設置，加強人工智能相關學科建設。在本科教育階段，開設人工智能專業，并在計算機科學、數學、自動化等相關專業中增加人工智能課程，使學生具備扎實的人工智能理論基礎。在研究生教育階段，設置人工智能相關的研究方向，培養具有創新能力和實踐能力的高層次人才。

高校應注重跨學科教育，打破學科壁壘，促進人工智能與其他學科的交叉融合。人工智能與醫學的交叉融合，可以培養出既懂醫學知識又掌握人工智能技術的復合型人才，為智能醫療領域的發展提供人才支持。人工智能與管理學的交叉融合，可以培養出掌握人工智能技術的管理人才，滿足企業在數字化轉型過程中的管理需求。高校可以設立跨學科研究中心或實驗室，為學生提供跨學科研究和實踐的平臺，鼓勵學生參與跨學科項目，提升學生的綜合素養和創新能力。除了高校培養，企業也應加強人才培養和引進。企業應通過內部培訓、“導師制”等方式提升員工的人工智能技術應用能力和行業知識水平。建立內部培訓體系，定期組織員工參加人工智能技術培訓課程，邀請行業專家進行指導。同時，實行“導師制”，讓經驗豐富的技術骨干指導新員工，幫助新員工快速成長。企業還應積極引進國內外優秀的人工智能人才，尤其是具有跨學科背景和實踐經驗的高端人才，為企業的技術創新和業務發展注入新的活力。

加強人才創新能力培養是提高人才質量的關鍵。高校和科研機構應鼓勵學生參與創新性研究項目，提供科研經費和實驗設備支持。設立學生科研基金，支持學生自主開展人工智能相關的研究項目，培養學生的創新思維和實踐能力。企業應為員工提供創新的環境，鼓勵員工提出新的想法和解決方案。設立創新獎勵制度，對在人工智能技術應用和創新方面取得突出成績的員工給予獎勵，激發員工的創新積極性。

（四）制度保障：數據安全與倫理規范完善

隨著人工智能的廣泛應用，數據安全問題日益凸顯，完善數據安全保障制度至關重要。國家應加強數據保護立法，明確數據的所有權、使用權和隱私權等權利邊界。制定相關法律法規，詳細規定數據收集、存儲、使用和共享的規范流程，確保數據主體的合法權益得到充分保護。同時，加強對數據處理活動的監督和管理，建立數據安全監管機制。政府相關部門應加強對企業數據處理行為的監管，定期進行數據安全檢查，對違規行為進行嚴厲處罰。數據安全檢查包括數據收集、存儲、使用和共享等環節，檢查企業是否遵守相關法律法規和安全管理制度。對未經授權收集數據、數據泄露和共享數據等違規行為，依法進行嚴厲處罰，形成有力的威慢。建立數據安全舉報機制，鼓勵公眾舉報數據安全違法行為，形成全社會共同參與的數據安全保護格局。

完善人工智能倫理規范是確保人工智能健康發展的重要保障。應完善人工智能倫理規范，明確人工智能技術開發和應用的道德底線。人工智能系統在設計和開發過程中應遵循公平、公正、透明的原則，避免出現歧視性算法，保障不同群體的合法權益。加強對人工智能倫理問題的研究和評估，建立專業的倫理評估機構。倫理評估機構應配備專業的倫理專家和技術人員，能夠對人工智能產品和服務進行全面、深人的倫理評估。在人工智能產品和服務推出前，進行倫理評估，確保其符合倫理規范。對于醫療領域的人工智能應用，倫理評估機構應評估患者隱私保護、醫療決策公正性等方面，確保人工智能技術在醫療領域的應用安全、可靠、符合倫理道德。此外，在人工智能的應用過程中，應注重公眾教育，提高公眾對人工智能倫理問題的認知和理解。通過開展科普活動、發布宣傳資料等方式，向公眾普及人工智能倫理知識，引導公眾正確看待人工智能技術的發展和應用，增強公眾對人工智能技術的信任。科普活動可以采用講座、展覽、線上課程等形式，向公眾介紹人工智能的基本原理、應用場景、可能帶來的倫理問題和應對措施。

參考文獻：

[1]人工智能發展報告（2024年）[R].中國信息通信研究院，2024.

[2]蔡躍洲，陳楠.新技術革命下人工智能與高質量增長、高質量就業[J].數量經濟技術經濟研究，2019，36（5）：3-22.

[3]張榮，李偉平，莫同.深度學習研究綜述[J].信息與控制，2018，47（4）：385-397+410.

[4] 文森，錢力，胡懋地，等.基于大語言模型的問答技術研究進展綜述[J].數據分析與知識發現，2024，8（6）：16-29.

[5] 李白楊，白云，詹希旎，等.人工智能生成內容（AIGC）的技術特征與形態演進[J].圖書情報知識，2023，40（1）：66-74.

[6] 賈驥業.DeepSeek帶動大模型\"免費潮\"[N].中國青年報，2025-02-18（6）.

[7]習近平主持召開二十屆中央財經委員會第一次會議[EB/OL].（2023-05-05）[2025-01-20].ttps：//www.gov.cn/yaowen/2023-05/05/content_5754275.htm？ slh=true.

[8]中央經濟工作會議在北京舉行習近平發表重要講話[EB/OL].（2024-12-12）[2025-01-20].htps：//www.gov.cn/yaowen/liebiao/202412/content_6992258.htm.

[9] 倪克金，劉修巖.數字化轉型與企業成長：理論邏輯與中國實踐[J].經濟管理，2021，43（12）：79-97.

[10] 史丹，李鵬.“雙碳\"目標下工業碳排放結構模擬與政策沖擊[J].改革，2021（12）：30-44.

[11] 王永欽，董雯.機器人的興起如何影響中國勞動力市場？——來自制造業上市公司的證據[J].經濟研究，2020，55（10）：159-175.

[12] 周文，許凌云.論新質生產力：內涵特征與重要著力點[J].改革，2023（10）：1-13.

[13] 鄧洲.促進人工智能與制造業深度融合發展的難點及政策建議[J].經濟縱橫，2018（8）：41-49.

[14] 莊存波，劉檢華，熊輝，等.產品數字孿生體的內涵、體系結構及其發展趨勢[J].計算機集成制造系統，2017，23（4）：753-768.

[15］梁榜，張建華.數字普惠金融發展能激勵創新嗎？——來自中國城市和中小企業的證據[J].當代經濟科學，2019，，41（5）：74-86.

[16]王俊豪，周晟佳.中國數字產業發展的現狀、特征及其溢出效應[J].數量經濟技術經濟研究，2021，38（3）：103-119.

[17]夏顯力，陳哲，張慧利，等.農業高質量發展：數字賦能與實現路徑[J].中國農村經濟，2019（12）：2-15.