| 人工智能驱动新质生产力跃升 |
| 朱海华，陈柳钦 2025-08-01 |
| 摘 要： |
人工智能是新一轮科技和产业革命的核心驱动力，它能够释放数据价值，重组生产要素，推动高效能跃升；引领颠覆性创新，加速生产力跃迁；重塑产业组织，孵化新兴产业，优化生产关系和产业结构；推动政府智能决策，实现治理体系智能化转型。要充分发挥人工智能的赋能作用，应加强智能基础设施建设，攻关核心技术，完善产业生态，推进智能治理体系变革。 |
| 关键词： |
人工智能，新质生产力，数据要素，智能算法 |
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当前，我国发展环境日趋复杂，传统资源消耗型模式难以持续，经济增长动能减弱，国际不确定性加剧。面对挑战，新一轮科技革命和产业变革迅速发展，GPT、Sora、文心一言等通用大模型推动人工智能加速重塑全球经济结构。人工智能作为颠覆性技术，正深刻变革生产要素、创新模式、组织方式和治理体系，实现生产力跨层级跃升。人工智能引领的新科技与创业革命，对我国经济模式和生产力创新提出挑战，也带来重大机遇，成为推动高质量发展的关键引擎。
一、人工智能驱动新质生产力跃升的现实基础
（一）人工智能与新质生产力的关系
新质生产力是以创新为主导，突破传统增长模式，具有高科技、高效能、高质量特征。人工智能作为关键科技要素，推动人工智能驱动新质生产力跃升劳动者、劳动资料和劳动对象的系统性升级，促进先进生产力形态的形成。每次技术突破都会重塑生产力体系，催生新产业与新业态。当前，以人工智能为代表的第六次技术革命正在加速推进，AI凭借高渗透性、协同性和创新性，成为产业核心技术工具和竞争利器，推动适应新质生产力的产业体系形成。新质生产力的"新"体现为高新技术对新经济、新产业的支撑作用，人工智能作为颠覆性技术群体，正推动经济模式变革，催生新产业和新业态。"质"则体现在高质量发展动能，AI驱动产业升级，提高附加值与竞争力。
（二）人工智能对生产力要素的赋能
一是培育高素质劳动者。AI大模型与人机交互技术帮助劳动者掌握新技能，提高创新能力，推动从事更复杂的高价值工作。二是拓宽劳动资料边界。AI使数据、算力等成为新型生产资料，智能算法增强信息处理和学习能力，提升系统优化与生产效率。三是发掘新型劳动对象。AI推动数字产品和服务扩张，使虚拟产品成为重要劳动对象。同时，加速新材料、新药品等未来产业发展，将未知自然资源转化为可利用的劳动对象。人工智能通过社会结合与技术组合，推动生产力质态跃迁，加速产业创新与发展。
（三）人工智能对新质生产力的赋能特征
一是推动生产智能化转型。人工智能作为颠覆性科技创新，推动生产力跃迁，实现社会生产体系的智能化升级。AI通过"机械反馈-智能识别-深度学习-系统优化"逻辑，使生产更高效。数据是核心驱动力，智能算法可自主提取关键信息，将物理世界运行逻辑代码化。机器学习与知识图谱赋予设备感知、分析、决策能力，催生柔性化、自适应生产模式。二是促进生产力创新升级。一方面，AI提升行业创新能力。AI技术改造传统产业，提高技术含量。另一方面，AI推动产业跨界融合。AI渗透各行业，提高生产要素配置效率，促使传统与新兴产业融合，催生创新型产业链。智能算法加速低端产业升级，推动新业态、新市场形成，为新质生产力提供支撑。
二、人工智能驱动新质生产力跃升的理论机制
（一）要素配置机制：数据价值释放与资源配置优化
1．数据要素驱动新质生产力发展。数据要素作为大数据时代的战略资源，具有价值倍增、无供给约束、规模报酬递增和外溢效应强等特点。通过数据的搜集、挖掘、分析、加工与营销构建数据再生产过程，能够改变传统生产要素的投入方向和规模，释放数据生产潜能。工业企业已从网络驱动转向数据驱动，人工智能大模型基于业务需求，以数据要素为动力，通过算法迭代实现数据资产的积累、治理和应用闭环运行，并最大化数据价值。数据要素的无界性和正外部性打破时空壁垒，缓解传统生产要素组合失衡问题，成为推动生产力跃迁的重要动能。
2.数据要素与多要素深度融合的赋能效应。数据要素通过乘数效应，与资本、劳动力等传统要素深度融合，推动生产要素向多元化、高级化发展，形成新型耦合关系。数据要素赋予传统要素数字化和智能化属性，提升其使用效率，实现要素价值增值和效能优化。基于数据的人工智能技术推动生产要素数智化转型，优化生产投入产出结构。传统生产方式依赖技术改进提升效率，而数据要素通过赋能使传统要素具备替代性数字化属性，实现要素价值倍增。这种"数据+技术"的运营模式展现了数据要素在提升资源配置效率和生产效能方面的重要作用，为新质要素组合提供了强大支撑。
（二）技术融合机制：技术驱动增效与创新模式变革
1.人工智能驱动颠覆性创新与生产力发展。人工智能正成为推动生产力跨越式发展的技术奇点。通用大模型作为奇点创新的核心，推动多领域技术和产业链的深度融合，加速新质生产力发展。生成式人工智能（AIGC）结合多场景、多业务、多数据处理，已成为生产力发展的智能中枢。深度学习神经网络等技术的优化促使AI与其他领域交叉融合，衍生出更多通用创新，加快颠覆性技术的迭代，推动"技术经济"范式变革。AI带动链式技术创新，对上中下游产业形成强大牵引力。上游，促进算力和云服务等基础设施快速发展。中游，AIGC驱动技术持续迭代，形成技术奇点。下游，广泛赋能教育、医疗、安防等领域，推动场景落地。人工智能的持续发展不仅自身潜力巨大，还将引领产业链协同创新，为生产力跃迁注入新动能。
2.人工智能驱动科研范式变革，引领颠覆性创新。一是智能范式重塑科学探索路径。智能范式融合机器智能与人类智慧，深度应对"维度灾难"问题，助力科研人员揭示未知世界的"黑箱"。传统科研依赖个体经验，而智能范式借助大规模数据与算法，提炼"集体智慧"，精准解析结构化与非结构化数据，提炼隐藏规律，构建创新科学假设，并通过仿真模拟、多维数据实验进行验证，从而规避认知偏差。二是生成式人工智能重构知识体系。知识生成由线性累积向动态、非线性演化转变。AI驱动的生成式知识生产基于变分推理、贝叶斯优化，引入多源、多尺度知识整合机制，实时生成新理论与观点。知识体系随数据与算力协同进化，形成自适应、持续流动的动态创新系统。人工智能赋能科研范式变革，推动知识生产的非线性跃迁，为技术突破提供强劲驱动力，构建持续创新的前沿生态。
（三）产业升级机制：生产范式转型与产业结构重塑
1.人工智能重构产业组织与生产关系。一是产业组织方式的变革。人工智能通过算法驱动，重塑生产组织形态，实现生产环节的自感知、自分析、自决策、自优化。生成式人工智能催生跨主体、跨领域、跨产业、跨国界的超级产业组织，以超级AI平台为核心，构建供需数据集群，将传统链状产业结构重塑为平台型网状生态。这一智能化平台突破产业边界，形成横向拓展、纵向延伸、交叉互联的跨界产业网络。二是生产关系的深度调整。人工智能推动劳资关系弹性化、网络化，改变劳动方式。生产从集中式向远程、分散式转型，AI模型通过需求数据深度挖掘，实现从大规模批量生产向大规模柔性定制转型，优化生产控制与资源配置。生产环节的模块化强化劳动空间的分散性与时间的弹性，增强劳动者自主性，突破传统时空约束，提升整体生产效率，加速新质生产力形成。
2.人工智能驱动战略性新兴产业与未来产业升级。人工智能作为战略性新兴产业与未来产业的重要组成部分，正在推动产业结构重塑，促进宏观经济体系向智能主导型演进。其核心作用体现在两方面：一是技术自迭代推动战略性产业演进，二是乘数效应赋能新兴产业技术革新，实现产业结构优化升级。人工智能依托数据资源、算力平台、算法突破，构建从基础支撑层到核心技术层再到应用场景层的系统生态，其溢出效应扩散至各行业，加速新质生产力发展。工业级AI大模型的涌现推动高端制造智能化升级，AI已深度嵌入研发生产销售服务全链条，提升战略性新兴产业竞争力。此外，人工智能通过预训练大模型、多模态融合、群体智能等先进技术，推动产业链低端环节向高端跃迁，实现全产业链技术水平整体跃升。
（四）治理转型机制：智能治理赋能与治理效率提升
1.人工智能引领政府决策革命，构建智能治理模式。一是数据驱动智能决策，替代经验决策。高性能算力平台结合深度学习、机器学习技术，优化算法模型，从海量数据中提取深层信息，提升政府决策的精准性、动态性、科学性。政府借助AI技术，基于历史与实时数据，精准预测城市运行与发展趋势，优化宏观调控，减少突发事件冲击，实现主动治理。二是AI赋能社会治理，提升公共管理效能。人工智能深度解析社会经济数据，优化政策制定，提高公共资源配置效率。如民情感知，大模型可实时分析公众情绪变化，提供精准社会反馈，并通过数据分析与逻辑推演，实现苗头事件预警、预判、预防，增强政府治理的前瞻性。
2.人工智能推动治理体系全域覆盖，提升治理效能。一是全域覆盖，增强互联互通。人工智能突破传统行政约束，通过大模型与智能算法构建跨区域、跨部门、跨层级的治理体系，实现治理活动的数字化、网络化、智能化，提升政府对经济社会各领域的动态感知与实时响应能力。二是AI驱动精细化治理，优化资源配置。政府借助大数据分析、深度学习、机器学习，精准识别治理短板，优化公共服务供给。AI算法实现公共服务流程的智能化重构，提高行政效率，推动治理体系高效运行。如中国电信"粤省心"智能客服系统，基于AI大模型构建高效联动中枢，通过12345热线文本机器人提升政务咨询与事项办理成功率，优化政务服务体验。人工智能推动治理体系高效、精准、智能化演进，助力政府实现全域治理覆盖，提升治理现代化水平。
三、人工智能驱动新质生产力跃升的实践路径
（一）强化智能基础设施建设，夯实新质生产力技术底座
一是推进"智改数转网联"基础设施。依托人工智能、大数据、区块链等前沿技术，推进传统基础设施智能化升级，构建数字化、智能化的新型基础设施体系，为人工智能创新应用提供坚实技术底座。二是强化算力基础设施，突破计算瓶颈。构建多层次算力统筹体系，优化数据中心、云计算、超算网络布局，提升区域算力冗余互补能力。推动"东数西算"工程，加快超算与5G融合，实现高效协同计算，为机器学习、数据分析等技术提供高性能支撑。三是完善新型基础设施融资模式。政府应优化基础设施投资管理，确保资金高效配置，同时引入资本市场与多元融资渠道，缓解财政压力，加速智能基础设施建设，助推我国新质生产力体系的全面升级。
（二）推进人工智能核心技术攻关，赋能新质生产力创新动能
一是强化基础理论研究。聚焦人工智能前沿领域，如机器学习、类脑智能，实施重点技术攻关，推动基础理论集成式突破。通过战略布局和联合攻关，深化人工智能与基础学科的交叉融合，强化科技创新的基础支撑。二是突破关键核心技术。依托新型举国体制，联合高校、科研院所、企业组建人工智能研究中心，集中攻关"卡脖子"技术，精准解决材料、设备、芯片等关键领域短板，构建自主可控的技术体系。三是加强核心技术群研发。加速量子计算、边缘计算、芯片设计等领域研发，构建开源共享技术生态，推动国产化技术布局，完善人工智能科技创新机制，实现技术与商业资源的协同发展。四是完善人才培养体系。加强人工智能学科建设，引进高水平研究团队，注重学生创新与实践能力培养，完善高校与研究机构的技能提升体系，为新质生产力提供强有力的人才支撑。
（三）加快人工智能产业生态构建，赋能新质生产力发展
一是促进科技成果产业化落地。加快科研创新成果向产业转化，通过建立开放共享平台，为人工智能提供基础数据支持、算法训练资源和模型评估服务。推动"基础研究-技术开发-产品应用"全链条构建，实现人工智能技术与实体经济深度融合。政府应完善科研成果转化机制，提供政策和业务支持，推动最新技术走出实验室，形成现实生产力，提高资源配置效率。二是扶持战略性新兴产业与未来产业。应通过政策规划、财政补贴、税收优惠等措施，打造具有国际竞争力的人工智能产业集群。推动国际技术交流与合作，加快引入前沿技术，设立人工智能未来产业应用试验区，在监管沙盒环境中测试新技术、新模式，积累经验、完善政策法规，培育产业新赛道和新动能。
（四）推进智能治理体系变革，为新质生产力提供制度保障
一是建立总体性治理框架。完善人工智能顶层设计，统筹制定涵盖全要素、全过程、全领域的智能治理体系，明确战略目标与任务，协调部门政策资源，强化系统性和横向协作力。制定适合国情的人工智能产业政策，覆盖数据采集、算法设计等全生命周期环节，构建个体、企业、政府三元协同治理机制。二是提升政府智能化服务效能。依托大数据与AI技术，推动政务流程智能化转型，构建诉求即时响应机制，提高经济态势感知与治理能力。通过大模型的推理与记忆能力，精准识别多元主体需求，优化治理效果。三是强化对AI技术的监管。制定公开透明的监管规则，明确数据安全、算法透明度与风险管控要求，建立常态化监测预警机制，确保智能治理的高效与可控性。
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