人工智能驅動新質生產力躍升

摘" 要：人工智能是新一輪科技和產業革命的核心驅動力，它能夠釋放數據價值，重組生產要素，推動高效能躍升；引領顛覆性創新，加速生產力躍遷；重塑產業組織，孵化新興產業，優化生產關系和產業結構；推動政府智能決策，實現治理體系智能化轉型。要充分發揮人工智能的賦能作用，應加強智能基礎設施建設，攻關核心技術，完善產業生態，推進智能治理體系變革。

關鍵詞：人工智能" " "新質生產力" " "數據要素" " "智能算法

當前，我國發展環境日趨復雜，傳統資源消耗型模式難以持續，經濟增長動能減弱，國際不確定性加劇。面對挑戰，新一輪科技革命和產業變革迅速發展，GPT、Sora、文心一言等通用大模型推動人工智能加速重塑全球經濟結構。人工智能作為顛覆性技術，正深刻變革生產要素、創新模式、組織方式和治理體系，實現生產力跨層級躍升。人工智能引領的新科技與創業革命，對我國經濟模式和生產力創新提出挑戰，也帶來重大機遇，成為推動高質量發展的關鍵引擎。

一、人工智能驅動新質生產力躍升的現實基礎

（一）人工智能與新質生產力的關系

新質生產力是以創新為主導，突破傳統增長模式，具有高科技、高效能、高質量特征。人工智能作為關鍵科技要素，推動勞動者、勞動資料和勞動對象的系統性升級，促進先進生產力形態的形成。每次技術突破都會重塑生產力體系，催生新產業與新業態。當前，以人工智能為代表的第六次技術革命正在加速推進，AI憑借高滲透性、協同性和創新性，成為產業核心技術工具和競爭利器，推動適應新質生產力的產業體系形成。新質生產力的“新”體現為高新技術對新經濟、新產業的支撐作用，人工智能作為顛覆性技術群體，正推動經濟模式變革，催生新產業和新業態。“質”則體現在高質量發展動能，AI驅動產業升級，提高附加值與競爭力。

（二）人工智能對生產力要素的賦能

一是培育高素質勞動者。AI大模型與人機交互技術幫助勞動者掌握新技能，提高創新能力，推動從事更復雜的高價值工作。二是拓寬勞動資料邊界。AI使數據、算力等成為新型生產資料，智能算法增強信息處理和學習能力，提升系統優化與生產效率。三是發掘新型勞動對象。AI推動數字產品和服務擴張，使虛擬產品成為重要勞動對象。同時，加速新材料、新藥品等未來產業發展，將未知自然資源轉化為可利用的勞動對象。人工智能通過社會結合與技術組合，推動生產力質態躍遷，加速產業創新與發展。

（三）人工智能對新質生產力的賦能特征

一是推動生產智能化轉型。人工智能作為顛覆性科技創新，推動生產力躍遷，實現社會生產體系的智能化升級。AI通過“機械反饋-智能識別-深度學習-系統優化”邏輯，使生產更高效。數據是核心驅動力，智能算法可自主提取關鍵信息，將物理世界運行邏輯代碼化。機器學習與知識圖譜賦予設備感知、分析、決策能力，催生柔性化、自適應生產模式。二是促進生產力創新升級。一方面，AI提升行業創新能力。AI技術改造傳統產業，提高技術含量。另一方面，AI推動產業跨界融合。AI滲透各行業，提高生產要素配置效率，促使傳統與新興產業融合，催生創新型產業鏈。智能算法加速低端產業升級，推動新業態、新市場形成，為新質生產力提供支撐。

二、人工智能驅動新質生產力躍升的理論機制

（一）要素配置機制：數據價值釋放與資源配置優化

1．數據要素驅動新質生產力發展。數據要素作為大數據時代的戰略資源，具有價值倍增、無供給約束、規模報酬遞增和外溢效應強等特點。通過數據的搜集、挖掘、分析、加工與營銷構建數據再生產過程，能夠改變傳統生產要素的投入方向和規模，釋放數據生產潛能。工業企業已從網絡驅動轉向數據驅動，人工智能大模型基于業務需求，以數據要素為動力，通過算法迭代實現數據資產的積累、治理和應用閉環運行，并最大化數據價值。數據要素的無界性和正外部性打破時空壁壘，緩解傳統生產要素組合失衡問題，成為推動生產力躍遷的重要動能。

2.數據要素與多要素深度融合的賦能效應。數據要素通過乘數效應，與資本、勞動力等傳統要素深度融合，推動生產要素向多元化、高級化發展，形成新型耦合關系。數據要素賦予傳統要素數字化和智能化屬性，提升其使用效率，實現要素價值增值和效能優化。基于數據的人工智能技術推動生產要素數智化轉型，優化生產投入產出結構。傳統生產方式依賴技術改進提升效率，而數據要素通過賦能使傳統要素具備替代性數字化屬性，實現要素價值倍增。這種“數據+技術”的運營模式展現了數據要素在提升資源配置效率和生產效能方面的重要作用，為新質要素組合提供了強大支撐。

（二）技術融合機制：技術驅動增效與創新模式變革

1.人工智能驅動顛覆性創新與生產力發展。人工智能正成為推動生產力跨越式發展的技術奇點。通用大模型作為奇點創新的核心，推動多領域技術和產業鏈的深度融合，加速新質生產力發展。生成式人工智能（AIGC）結合多場景、多業務、多數據處理，已成為生產力發展的智能中樞。深度學習神經網絡等技術的優化促使AI與其他領域交叉融合，衍生出更多通用創新，加快顛覆性技術的迭代，推動“技術-經濟”范式變革。AI帶動鏈式技術創新，對上中下游產業形成強大牽引力。上游，促進算力和云服務等基礎設施快速發展。中游，AIGC驅動技術持續迭代，形成技術奇點。下游，廣泛賦能教育、醫療、安防等領域，推動場景落地。人工智能的持續發展不僅自身潛力巨大，還將引領產業鏈協同創新，為生產力躍遷注入新動能。

2.人工智能驅動科研范式變革，引領顛覆性創新。一是智能范式重塑科學探索路徑。智能范式融合機器智能與人類智慧，深度應對“維度災難”問題，助力科研人員揭示未知世界的“黑箱”。傳統科研依賴個體經驗，而智能范式借助大規模數據與算法，提煉“集體智慧”，精準解析結構化與非結構化數據，提煉隱藏規律，構建創新科學假設，并通過仿真模擬、多維數據實驗進行驗證，從而規避認知偏差。二是生成式人工智能重構知識體系。知識生成由線性累積向動態、非線性演化轉變。AI驅動的生成式知識生產基于變分推理、貝葉斯優化，引入多源、多尺度知識整合機制，實時生成新理論與觀點。知識體系隨數據與算力協同進化，形成自適應、持續流動的動態創新系統。人工智能賦能科研范式變革，推動知識生產的非線性躍遷，為技術突破提供強勁驅動力，構建持續創新的前沿生態。

（三）產業升級機制：生產范式轉型與產業結構重塑

1.人工智能重構產業組織與生產關系。一是產業組織方式的變革。人工智能通過算法驅動，重塑生產組織形態，實現生產環節的自感知、自分析、自決策、自優化。生成式人工智能催生跨主體、跨領域、跨產業、跨國界的超級產業組織，以超級AI平臺為核心，構建供需數據集群，將傳統鏈狀產業結構重塑為平臺型網狀生態。這一智能化平臺突破產業邊界，形成橫向拓展、縱向延伸、交叉互聯的跨界產業網絡。二是生產關系的深度調整。人工智能推動勞資關系彈性化、網絡化，改變勞動方式。生產從集中式向遠程、分散式轉型，AI模型通過需求數據深度挖掘，實現從大規模批量生產向大規模柔性定制轉型，優化生產控制與資源配置。生產環節的模塊化強化勞動空間的分散性與時間的彈性，增強勞動者自主性，突破傳統時空約束，提升整體生產效率，加速新質生產力形成。

2.人工智能驅動戰略性新興產業與未來產業升級。人工智能作為戰略性新興產業與未來產業的重要組成部分，正在推動產業結構重塑，促進宏觀經濟體系向智能主導型演進。其核心作用體現在兩方面：一是技術自迭代推動戰略性產業演進，二是乘數效應賦能新興產業技術革新，實現產業結構優化升級。人工智能依托數據資源、算力平臺、算法突破，構建從基礎支撐層到核心技術層再到應用場景層的系統生態，其溢出效應擴散至各行業，加速新質生產力發展。工業級AI大模型的涌現推動高端制造智能化升級，AI已深度嵌入研發—生產—銷售—服務全鏈條，提升戰略性新興產業競爭力。此外，人工智能通過預訓練大模型、多模態融合、群體智能等先進技術，推動產業鏈低端環節向高端躍遷，實現全產業鏈技術水平整體躍升。

（四）治理轉型機制：智能治理賦能與治理效率提升

1.人工智能引領政府決策革命，構建智能治理模式。一是數據驅動智能決策，替代經驗決策。高性能算力平臺結合深度學習、機器學習技術，優化算法模型，從海量數據中提取深層信息，提升政府決策的精準性、動態性、科學性。政府借助AI技術，基于歷史與實時數據，精準預測城市運行與發展趨勢，優化宏觀調控，減少突發事件沖擊，實現主動治理。二是AI賦能社會治理，提升公共管理效能。人工智能深度解析社會經濟數據，優化政策制定，提高公共資源配置效率。如民情感知，大模型可實時分析公眾情緒變化，提供精準社會反饋，并通過數據分析與邏輯推演，實現苗頭事件預警、預判、預防，增強政府治理的前瞻性。

2.人工智能推動治理體系全域覆蓋，提升治理效能。一是全域覆蓋，增強互聯互通。人工智能突破傳統行政約束，通過大模型與智能算法構建跨區域、跨部門、跨層級的治理體系，實現治理活動的數字化、網絡化、智能化，提升政府對經濟社會各領域的動態感知與實時響應能力。二是AI驅動精細化治理，優化資源配置。政府借助大數據分析、深度學習、機器學習，精準識別治理短板，優化公共服務供給。AI算法實現公共服務流程的智能化重構，提高行政效率，推動治理體系高效運行。如中國電信“粵省心”智能客服系統，基于AI大模型構建高效聯動中樞，通過12345熱線文本機器人提升政務咨詢與事項辦理成功率，優化政務服務體驗。人工智能推動治理體系高效、精準、智能化演進，助力政府實現全域治理覆蓋，提升治理現代化水平。

三、人工智能驅動新質生產力躍升的實踐路徑

（一）強化智能基礎設施建設，夯實新質生產力技術底座

一是推進“智改數轉網聯”基礎設施。依托人工智能、大數據、區塊鏈等前沿技術，推進傳統基礎設施智能化升級，構建數字化、智能化的新型基礎設施體系，為人工智能創新應用提供堅實技術底座。二是強化算力基礎設施，突破計算瓶頸。構建多層次算力統籌體系，優化數據中心、云計算、超算網絡布局，提升區域算力冗余互補能力。推動“東數西算”工程，加快超算與5G融合，實現高效協同計算，為機器學習、數據分析等技術提供高性能支撐。三是完善新型基礎設施融資模式。政府應優化基礎設施投資管理，確保資金高效配置，同時引入資本市場與多元融資渠道，緩解財政壓力，加速智能基礎設施建設，助推我國新質生產力體系的全面升級。

（二）推進人工智能核心技術攻關，賦能新質生產力創新動能

一是強化基礎理論研究。聚焦人工智能前沿領域，如機器學習、類腦智能，實施重點技術攻關，推動基礎理論集成式突破。通過戰略布局和聯合攻關，深化人工智能與基礎學科的交叉融合，強化科技創新的基礎支撐。二是突破關鍵核心技術。依托新型舉國體制，聯合高校、科研院所、企業組建人工智能研究中心，集中攻關“卡脖子”技術，精準解決材料、設備、芯片等關鍵領域短板，構建自主可控的技術體系。三是加強核心技術群研發。加速量子計算、邊緣計算、芯片設計等領域研發，構建開源共享技術生態，推動國產化技術布局，完善人工智能科技創新機制，實現技術與商業資源的協同發展。四是完善人才培養體系。加強人工智能學科建設，引進高水平研究團隊，注重學生創新與實踐能力培養，完善高校與研究機構的技能提升體系，為新質生產力提供強有力的人才支撐。

（三）加快人工智能產業生態構建，賦能新質生產力發展

一是促進科技成果產業化落地。加快科研創新成果向產業轉化，通過建立開放共享平臺，為人工智能提供基礎數據支持、算法訓練資源和模型評估服務。推動“基礎研究-技術開發-產品應用”全鏈條構建，實現人工智能技術與實體經濟深度融合。政府應完善科研成果轉化機制，提供政策和業務支持，推動最新技術走出實驗室，形成現實生產力，提高資源配置效率。二是扶持戰略性新興產業與未來產業。應通過政策規劃、財政補貼、稅收優惠等措施，打造具有國際競爭力的人工智能產業集群。推動國際技術交流與合作，加快引入前沿技術，設立人工智能未來產業應用試驗區，在監管沙盒環境中測試新技術、新模式，積累經驗、完善政策法規，培育產業新賽道和新動能。

（四）推進智能治理體系變革，為新質生產力提供制度保障

一是建立總體性治理框架。完善人工智能頂層設計，統籌制定涵蓋全要素、全過程、全領域的智能治理體系，明確戰略目標與任務，協調部門政策資源，強化系統性和橫向協作力。制定適合國情的人工智能產業政策，覆蓋數據采集、算法設計等全生命周期環節，構建個體、企業、政府三元協同治理機制。二是提升政府智能化服務效能。依托大數據與AI技術，推動政務流程智能化轉型，構建訴求即時響應機制，提高經濟態勢感知與治理能力。通過大模型的推理與記憶能力，精準識別多元主體需求，優化治理效果。三是強化對AI技術的監管。制定公開透明的監管規則，明確數據安全、算法透明度與風險管控要求，建立常態化監測預警機制，確保智能治理的高效與可控性。

參考文獻：

[1]習近平在中共中央政治局第十一次集體學習時強調 加快發展新質生產力 扎實推進高質量發展[N].人民日報， 2024-02-02（001）.

[2]高奇琦.論通用人工智能的新突破對世界政治經濟的多重影響[J].國際觀察，2024（3）：56-74.

[3]關樂寧，徐凌驗.通用目的技術視角下新一代人工智能的作用機理與治理體系[J].系統工程理論與實踐，2024（1）：245-259.

[4]蔣萬勝，楊倩.論生成式人工智能對新質生產力形成的促生作用[J].陜西師范大學學報（哲學社會科學版），2024（3）：15-25.

（作者單位：1.南開大學經濟學院；2.欽點智庫）

責任編輯：康偉