李猛：“人工智能+”赋能新质生产力发展——内在机理与路径探索

先进科技是新质生产力生成的内在动力，没有科技发展的关键性、颠覆性突破，就不会有新质生产力的出现。因此，新质生产力的核心要义是“以新促质”，新质生产力最大的落地场景在于产业升级，发展新质生产力应加强基础研究和应用研究，推动关键核心技术攻关，培育壮大战略性新兴产业和未来产业。与之相适应，“人工智能+”主要基于大模型、大数据、大算力等技术，从而实现人工智能在各行各业的落地应用，以促进数字技术和实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，做强做优做大中国数字经济。

一、 “人工智能+”赋能新质生产力发展的本质关系

2024年1月，习近平在中共中央政治局第十一次集体学习时强调：“新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。”^[1]这一科学论断深刻阐释了新质生产力的内涵和意义。新质生产力之“新”与传统生产力相对应：一是从动力来源上看，不同于传统生产力主要依赖自然资源消耗和劳动力的投入，新质生产力更加注重知识、技术、信息、数据等无形资产的积累与创新；二是从发展路径上看，不同于传统生产力通过线性扩张来实现经济增长，新质生产力是通过非线性的网络化、智能化发展模式，借助技术创新和模式创新来实现经济跨越式发展。因此，新质生产力的核心要素和本质特征是科技创新，需要借助以人工智能、5G网络的演进和增强（5G-A）、大数据、云计算、量子信息、工业互联网等前沿技术为代表的新一轮科技创新为根本驱动力。

2024年《政府工作报告》明确指出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。”^[2]这是“人工智能+”概念首次被写入《政府工作报告》，彰显出人工智能已成为驱动产业升级和新质生产力发展的关键力量。“人工智能+”更加强调人工智能创新成果与传统行业、新兴行业的深度融合，以及创造新的发展生态。正如习近平所指出的：“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。我们要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能。”^[3]因此，此次“人工智能+”行动的启动，不仅表明中国发展人工智能政策的确定性进一步增强，同时也意味着“互联网+”时代升级为“人工智能+”时代，人工智能将成为数字技术赋能实体经济、催生新质生产力的重要新动能。

具体而言，“人工智能+”通过深度学习，实现了对海量数据的智能分析与处理，从而大大提高了生产效率，在较大程度上改变了传统产业的生产方式、组织形式和商业模式，不断催生新产业、新模式、新动能，为经济社会发展提供了前所未有的可能性。例如：在智能制造领域，人工智能技术的应用使生产线更加智能、柔性、高效、精准，能够根据市场需求迅速调整生产策略，有效降低商品库存和生产成本，提升企业的市场竞争力和盈利能力；在商业服务领域，人工智能技术能够通过智能客服、智能推荐、智能售后等手段提升服务效率和用户体验，引领体验化、服务化、绿色化的消费趋势，在扩大内需、消费升级、市场发展中发挥着重要的服务支撑作用。这些行业领域的创新发展都集中体现了人工智能与经济社会的深度融合，是“人工智能+”赋能产业转型升级的生动实践案例，“人工智能+”由此成为加快新质生产力发展的优先着力点和主要动力来源。

二、 “人工智能+”赋能新质生产力发展的内在机理

（一） “人工智能+”培育和发展新质生产力

2023年9月，习近平在黑龙江考察时强调：“要以科技创新引领产业全面振兴。要立足现有产业基础，扎实推进先进制造业高质量发展，加快推动传统制造业升级，发挥科技创新的增量器作用，全面提升三次产业，不断优化经济结构、调整产业结构。整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力。”^[4]。与之对应，“人工智能+”行动是将人工智能深度融入传统产业、新兴产业和未来产业的各行业领域之中，通过人工智能的深度学习和自主决策能力有效提升生产过程的智能化、信息化、自动化水平，进而推动新质生产力的形成和发展。

1.  提升生产效率，改变生活方式

近年来，较多中国工厂引入了智能机器人、自动化生产线来替代传统人工操作，利用其智能、精准、高效、安全、持续等优势，大幅度提升了生产效率。可以说，人工智能不仅改变了传统生产方式，也推动了企业管理模式、组织形态的重构^[5]。此外，在终端产品中新增的人工智能模块现已实现用户远程操控、设备远程维护、意见远程反馈、智能合约自动执行、数据自动采集分析等功能，极大地改善了用户的产品使用体验，人工智能将会在更多领域影响人们的生产生活，以人为本的“人工智能+”行动及其规划设计也将变得越来越重要。

2.  降低生产成本，优化生产计划

一方面，将人工智能深度应用于生产制造中，可以实现生产设备的自主运转、调度、协调和整合，从而提高企业生产率与资源配置效率，减少传统生产过程中对人力、物力、财力等资源的浪费，有效降低企业生产制造成本；另一方面，将人工智能科学应用于生产计划之中，企业可以通过大数据分析来获取用户的现实需求，消除信息不对称，以及降低搜寻、运输、追踪等成本，并结合生产资源、人力资源、资金流动等实际情况，对生产计划进行优化和调整。具体而言，企业可以通过人工智能的优化算法，运用数据分析优化生产计划，从而提升企业生产运营的整体效率。以智慧物流为例，电商企业通过引入智能物流系统，能够实现对配送车辆的实时调度和路线规划，从而减少交通拥堵、避免路线重复，大幅度降低交通运输物流成本。

3.  融入传统行业，创造新的价值

近年来，人工智能在医疗、金融、农业等行业领域的普及、推广和应用，为传统行业领域带来了新的发展机遇。例如：在“人工智能+医疗”领域，医疗机构利用人工智能对大量医疗影像数据进行分析和处理，协助医疗从业人员来改善患者的诊疗救治方案，提高了疾病的诊断准确率和效率；在“人工智能+金融”领域，金融机构借助人工智能提供智能投顾服务，不仅为投资者提供了更加个性化、精准化、特色化的投资建议，也为金融科技领域带来了创新变革的新动力；在“人工智能+农业”领域，通过人工智能对土壤、肥力、气候等因素进行大数据分析，以及运用无人机、智能传感器等设备，农业生产已实现了精准播种、施肥和灌溉，有效提升了农作物的品质和产量。

概括而言，通过发挥人工智能在提升生产效率、降低生产成本、创造新的价值等方面的优势特性，并结合具体的应用场景和市场用户需求，“人工智能+”成为驱动新质生产力形成和发展的重要力量。

（二） “人工智能+”助力现代化产业体系建设

党的二十大报告明确指出：“建设现代化产业体系。”^[6]2023年5月，习近平在二十届中央财经委员会第一次会议上强调：“要把握人工智能等新科技革命浪潮，……推进产业智能化、绿色化、融合化，建设具有完整性、先进性、安全性的现代化产业体系。”^[7]“人工智能+”是科技创新的重要表现，作为一种新的技术集群，其与实体经济深度融合，不仅能够促进传统产业转型升级，同时也有利于培育发展战略性新兴产业和未来产业，从而加速实现中国产业智能化、数字化、绿色化，助力构建现代化产业体系。

1.  加快传统产业转型升级

首先，在“人工智能+”与实体经济深度融合中，以“数据+算力+算法”为标志的智能生产方式，促进了传统产业智能化改造和数字化升级^[8]。人工智能技术的拓展应用改变了传统产业的组织形态、组织结构、运营方式和管理机制，提升了传统产业的生产运营效率，有助于中国传统产业转型升级。其次，“人工智能+”推动了传统产业数实融合发展，通过产业数字化和数字产业化，提升传统产业数字化水平、降低传统产业运营成本、及时适应市场变化和趋势，从而增强传统产业的国际市场竞争力，有利于其抢占全球新一轮产业发展制高点。最后，在推进实现“双碳”目标的背景下，“人工智能+”倡导绿色设计、绿色创新、绿色产品，在产品研发、生产、销售等环节注重科技创新和资源循环利用，具有绿色低碳的内在特质与优势，成为传统产业加快绿色低碳转型的重要驱动力，有助于构建绿色低碳的现代化产业体系。总之，“人工智能+”与实体经济的深度融合，有助于传统产业的智能化、数字化、绿色化转型升级，进而提升中国在全球产业分工中的地位和竞争力，是推进新型工业化、加快制造强国建设、构建现代化产业体系的必然要求。

2.  助力新兴产业和未来产业发展

首先，“人工智能+”通过科技创新将各类生产要素进行重组，催生了共享经济、平台经济、智能经济等新产业、新业态、新模式。近年来，生物科技、量子信息、基因技术、新能源汽车、新材料、节能环保、高端装备制造、服务型制造等战略性新兴产业和未来产业不断涌现，促进了中国产业结构优化升级。其次，面对复杂多变的国际经济形势、大国博弈加剧、脱钩断链等现实挑战，“人工智能+”行动有助于调整产业链供应链布局与分工，尽早攻克高端芯片、核心软件、关键材料、智能终端处理器、光刻机等“卡脖子”技术，补齐中国产业链供应链缺口、短板和弱项，打造完整且有韧性的产业链供应链体系，不断增强产业链供应链的完整性、安全性、稳定性，从而实现对产业体系中关键环节和重要领域的自主掌控。再次，“人工智能+”行动主要涉及领域新、科技含量高、交叉属性强和符合高质量发展要求的新质生产力，重视科技创新的赋能效果，强调科技创新是生产力提升和经济社会发展的动力引擎，期望以更高效益的科技创新发展模式替代传统发展模式。因此，“人工智能+”充分发挥了创新要素的积极效应，由此带来的颠覆性技术创新，能够促进战略性新兴产业和未来产业的发展，有助于中国产业体系由价值链低端向中高端迈进，在更多领域实现全球并跑乃至领跑发展。最后，在新发展格局背景下，“人工智能+”成为传统产业、战略性新兴产业和未来产业融合发展的重要抓手。一方面，“人工智能+”能够提升传统产业的智能化、数字化、绿色化水平，释放传统产业创新发展新动能，从而形成新产业、新业态、新模式；另一方面，“人工智能+”能够借助科技创新打破不同行业领域之间的技术壁垒，促进不同产业之间多元融合和协同发展，加速形成一批具有国际竞争力的战略性新兴产业和未来产业。这将有利于中国在现代化产业体系建设中开辟新领域和新赛道，重塑现代化产业体系建设的新优势和新动能。

综上所述，“人工智能+”赋能产业发展主要体现在增强产业体系的完整性、稳定性、安全性、创新性、融合性等方面。“人工智能+”行动有助于培育发展战略性新兴产业和未来产业，提升产业链供应链的完整性、安全性、可靠性，助力中国产业体系迈向全球价值链中高端。未来，应当以“人工智能+”为有力抓手和战略支点，促进产业融合集群发展，加快构建具有强大国际竞争力的现代化产业体系。

（三） “人工智能+”赋能经济社会高质量发展

目前，中国对人工智能的研究更加侧重技术的应用、优化和市场化，强调技术到产品的快速转化和在大规模场景中的应用，人工智能的应用范围及数字基础设施的完善程度现居世界领先水平，在世界人工智能领域拥有较为突出的比较竞争优势^[9]。可以说，人工智能现已成为推动经济社会高质量发展的重要驱动力量，中国实体经济、数字经济、对外开放、政府治理等关键领域正在经历一场由人工智能带来的深层次、全方位数字化转型变革^[10]。

1.  赋能实体经济高质量发展

“人工智能+”将从宏观、中观和微观三个层面赋能实体经济高质量发展，为实体经济发展带来新模式、新路径、新动能。在宏观层面上，“人工智能+”通过大模型的多模态融合交互能力、多模态融合感知能力、深度学习能力、自然语言理解与泛化能力等，引领劳动力、资本、土地、技术、管理等要素网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，从而打通资源要素流动堵点，提高生产要素组合效率，激发产业创新创造活力。同时，“数智政务”为政府管理与决策提供更为全面、真实、有效的信息，大幅提升了政府宏观决策的质量和效率，有利于提高政府宏观调控效果，以精准施策推动经济社会高质量发展。在中观层面上，“人工智能+”利用大模型技术对数据进行深入挖掘和分析，企业能够更好地理解和判断市场趋势、用户需求、竞争环境等，从而为企业决策提供更加准确、高效和全面的支持，这将有助于改变产业关联关系、促进新兴产业发展、加速传统产业转型升级。在微观层面上，“人工智能+”通过大模型人机交互模式、内容自动生成模式、信息分发获取模式等，不仅为用户带来了新的体验，满足了用户个性化、多样化的需求，同时也将推动重塑新的商业生态，为商业模式革新注入强大动力。

2.  赋能数字经济高质量发展

“人工智能+”主要从数字产业化和产业数字化两个方面赋能数字经济高质量发展。在数字产业化中，大模型生成式人工智能的应用推广，将促使更多高新技术及互联网企业涌入人工智能产业这一“竞争赛道”，从而激发数字经济创新发展活力。一是加速“人工智能+”技术的研发与应用，促进“人工智能+”市场繁荣发展，推出更加先进、优质、多样化的数字产品和服务；二是人工智能大模型的兴起，将带来对智能算力算法的爆发式需求，从而引发超算中心、智算中心、数据中心、人工智能服务器、高端芯片等相关产业的投资建设和发展；三是以ChatGPT、大语言模型等为代表的新一代人工智能技术，将对数字经济带来革命性的技术赋能效应，由此产生的新一代搜索引擎、计算机操作系统、智能交通运输系统等将为人们的生产生活带来更多便利，数字产业规模的不断扩大为各行业领域发展创造了新契机。

而在产业数字化中，一方面，新一代人工智能技术加速医疗、教育、金融、制造业等传统行业领域数字化转型，为其发展提供更加智能化、个性化、定制化的解决方案，为传统行业带来了“1到N ”的变化，传统行业效率由此得到显著提升，这是“人工智能+行业”成效的集中体现。另一方面，伴随新一代人工智能技术走向成熟，催生了更多“人工智能+行业”的诞生和发展，产生了“0到1”的变革，如人工智能生成内容（AIGC）、伴侣型智能机器人、人工智能虚拟助理等产品形态的逐渐成形，以及相关上下游产业链供应链的日益完善，涌现出以“数据、算力、算法”为核心要素的新产业、新业态、新模式，为数字经济创新发展带来了新动力、新机遇。

3.  赋能更高水平对外开放

在加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的背景下，充分发挥人工智能技术优势有利于打造新型数字区位优势，助力更高水平对外开放。一是“人工智能+”赋能提升劳动、资本、技术等国际生产要素配置效率，促进国际投资和贸易往来。“人工智能+贸易”使得信息传递日益透明化，减少了跨境贸易投资中的信息搜索、契约签订、合同履行等环节的交易成本，贸易价值链上各环节的供需匹配可以借助人工智能实现过程优化和信息共享，从而促进各类生产要素跨境高效流动，不断提升跨境贸易和投融资便利化水平。二是人工智能技术赋能中国产业链数字化转型升级，通过高端优势产业聚集效应吸引更多优质外资项目和海外高端人才；同时，人工智能赋能招商引资模式创新，架起联通海内外项目对接的数字桥梁，促进跨境投资贸易高质量发展。三是随着新一代人工智能技术在港口运营调度的更多场景中落地，“人工智能+”将助力建设具有网络化互联、数字化感知、智能化分析、自动化作业等突出特点的绿色、低碳、智慧型港口，从而大幅提高船舶海上航运安全和港口作业效率，有效促进跨境贸易自由化便利化，为中国从贸易大国迈向贸易强国提供有力支持和保障^[11]。四是“人工智能+”赋能自由贸易试验区提升战略，打造更高水平对外开放平台。“人工智能+”在为中国自由贸易试验区建设引入最新数字技术和数据要素的同时，也为其带来包括跨境数字贸易、跨境服务贸易、跨境电商等在内的一系列贸易投资新业态和新模式，从而稳步扩大高水平制度型开放，推进实施自由贸易试验区提升战略，积极抢占全球贸易发展制高点。

4.  赋能政府治理效能提升

新一代人工智能是国家治理的有效工具，能够辅助政府治理与决策，增强政府决策的科学性和精准性，提升政府行政效率和公信力，助力政府治理体系和治理能力现代化^[12]。一是新一代人工智能通过汇聚海量数据以及利用大模型推理、模拟、预测等功能，支持政府部门的公共决策和管理工作，协助政府部门处理系统复杂的各类经济发展和民生问题，推动行政管理和公共决策的智能化、科学化、精准化；二是通过开拓人工智能在数字政府领域的应用，简化行政审批流程、提升政务服务水平、提高政府办事效率，特别是利用大语言模型和内容自动生成等新一代人工智能技术，开发具有人机交互功能的电子政务系统平台，进而重构政府与民众之间的互动过程，使政民互动体验得到实质性改善，让民众和政府之间的沟通交流更加顺畅，为人民群众创造更加高效、便捷、舒适的政务服务环境；三是针对医疗、教育、养老、就业等社会治理中的难点痛点，政府部门借助人工智能能够更加充分地了解各类受众群体的实际需求，有利于实现优质资源的公正合理分配与共享，以有效弥补“数字鸿沟”和避免算法歧视等伦理风险。与此同时，将人工智能深度融入社会治理之中，引导各类市场主体和社会力量积极参与基层社会治理，推动形成以基层社会共治为重点的“人工智能+多元共治”新模式，将有助于转变基层工作模式、形成基层治理合力、提升基层工作效率。

三、 “人工智能+”赋能新质生产力发展的现实挑战

（一） 受到国内外复杂经济形势和环境影响

目前，中国在培育壮大人工智能产业以及人工智能赋能新质生产力发展等方面，仍面临着较为复杂严峻的国内外经济形势和环境影响。一方面，“人工智能+”行动赋能新质生产力发展遭受世界经济增长波动剧烈、国际贸易投资发展受阻、地缘政治冲突加剧、国际分工与产业结构调整等外部挑战。当前，全球产业结构进入深度调整周期，发达国家纷纷实施“再工业化”和“制造业回归”战略，高端制造领域呈现向发达国家“逆转移”态势。此外，以美国为首的部分西方国家采取“贸易封锁”“脱钩断链”等手段，构筑“小院高墙”，企图通过贸易壁垒、科技垄断、技术封锁等手段阻碍干扰别国创新发展，维护自身霸权地位^[13]。这在很大程度上抑制了国际社会中的科技创新交流、数据信息获取、生产要素跨境自由流动等，也对中国高新技术企业高端产品供应链产业链的稳定性、安全性造成冲击，加剧了与人工智能相关的产业链供应链“卡链”“断链”“掉链”等风险。另一方面，目前，受制于研发投入占比相对较低、创新质量和研发效率较低、信息与通信技术（ICT）行业领域人才缺口较大等因素，中国高端芯片、智算中心、半导体产业、操作系统软件等关键核心技术以及人工智能领域复合型专业人才，相较欧美国家等发达经济体仍存在不小差距，更是缺少世界级高端产业集群、战略性新兴产业集群和未来产业集群，人工智能领域的国际竞争力和创新能力均有待提高。此外，中国城乡之间、区域之间经济发展不平衡，各地区之间智能制造水平、科技创新能力、高端专业人才等核心要素也存在显著差异，这些现代化产业体系建设中的不足和问题无疑也会影响到“人工智能+”赋能新质生产力发展的实际效能。

（二） 部分关键核心技术领域存在短板弱项

科技创新能力是人工智能赋能新质生产力发展的关键所在。近年来，中国着力构建关键核心技术攻关新型举国体制，集中全国优质资源、举全国之力进行科技创新攻关，在诸多科技领域取得了突破性重大进展，但是在半导体芯片、智能终端处理器、操作系统软件、光刻机等与“人工智能+”密切相关的核心科技领域仍存在着“卡脖子”现象。部分关键核心技术领域研究基础薄弱、自主研发能力不足、成果转化能力不强，这在一定程度上制约了“人工智能+”对新质生产力发展的赋能作用。

一是中国与国际领先人工智能芯片研发水平差距较大。在2023年超级计算大会（SC23）上，NVIDIA公司最新发布的H200系列图形处理器（GPU）已经达到其A100 GPU性能的5倍以上，而中国人工智能芯片的大模型集群训练性能大多数还达不到H200 GPU性能的50%。这表明中国人工智能芯片在大模型训练性能方面与国际领先水平存在3年以上的代际差距^[14]。此外，根据当前国际政治经济形势（美国芯片限制禁令等），中国人工智能芯片产能受阻，高端芯片技术开发受限，这在很大程度上制约了人工智能芯片的创新发展，影响了“人工智能+”赋能新质生产力发展的动力效应。

二是作为人工智能核心要素的数据、算力、算法仍有不足。在数据方面，中国尚未建立起安全有序的数据跨境流动机制，与其他国家和地区依然存在着数据跨境流动壁垒，不利于数据资源要素的开放共享和开发利用，成为影响跨境投资贸易的制度性障碍。在算力方面，中国尚未建立统一的算力调度平台，在智能算力综合供给能力、算力关键技术和高效运载能力、算力赋能行业应用发展能力、东西部算力协同发展能力、网络安全保障能力等方面均有待加强和完善。在算法方面，算法框架是决定人工智能技术应用的核心环节，是人工智能核心生态圈建立的基础和关键。然而，当前中国在人工智能基础理论、原创算法、核心算法和开源系统等方面仍存在明显不足。例如，在深度学习模型、生成式对抗网络等领域新的重大成果和原创性理论贡献不多，在机器学习、计算机视觉等开源算法平台方面布局不够。这导致中国人工智能产业发展仍主要依赖ServiceNow公司、Hugging Face公司、NVIDIA公司等国际科技巨头的开源代码和系统框架，基于深度学习、神经网络等技术的新一代人工智能的开发和应用受到诸多限制。

（三） 赋能现代化产业体系建设面临现实挑战

人工智能作为新质生产力发展的重要引擎，在推动制造业高端化、智能化、绿色化，以及构建现代化产业体系中发挥着至关重要的作用。然而，中国在人工智能赋能现代化产业体系建设中也面临着一些现实挑战。一是区域经济发展不平衡所面临的“智能鸿沟”。目前，中国不同区域之间在人工智能基础设施建设、高端人才储备、科技研发能力等方面差异显著，制造业高端化、智能化、绿色化发展水平存在明显落差。例如，东部沿海地区人工智能赋能新型工业化进程较快，“人工智能+”融合创新发展基础较好，而中西部地区长期侧重发展资源能源密集型产业，正处于新型工业化加速转型升级阶段，亟须借助人工智能、大数据、区块链、云计算等“数智化”技术为当地产业注入绿色发展新动能^[15]。总体上来看，中国不同区域之间存在的“智能鸿沟”和缺少统筹推进人工智能助力新型工业化的整体规划布局，影响了人工智能在现代化产业体系建设中的能效发挥。二是“人工智能+”赋能产业效率有待提升。传统高耗能行业因设备专用性较强、资产重置成本较高等因素，其生产业务与人工智能技术进行融合的现实难度较大，导致绿色低碳转型动力不足，亟须以“人工智能+”行动为契机加快技术改造升级，以在“双碳”目标背景下锻造新的产业竞争优势。而战略性新兴产业和未来产业具有节能环保、低排放、高产出等优势特点，是中国构建现代化产业体系的关键所在，但是其发展过程中仍存在着关键核心技术受制于人的“卡脖子”等问题，这直接影响“人工智能+”的赋能效用，因此亟待发挥新型举国体制优势，加强关键核心技术与基础共性技术集中攻关。三是产业“数智化”转型缺乏有力政策支持。产业智能化、数字化、绿色化转型需要借助人工智能、大数据、区块链等前沿技术重构制造流程和商业模式，而在现实中，一些传统行业和中小企业往往受制于技术设备落后、专业人才紧缺、资金融资困难、行政审批烦琐等现状，以及智能制造与绿色技术的投入多、要求高、风险大等因素，导致其缺乏智能化、数字化、绿色化转型发展的内生动力。为此，政府部门须加强人工智能赋能产业发展、推进产业转型升级的相关政策支持，以纾解传统行业和中小企业智能化、数字化、绿色化转型发展中的痛点难点，打造“人工智能+”新质生产力融合发展新生态，助力构建绿色低碳、技术先进且富有竞争力的现代化产业体系。

四、 “人工智能+”赋能新质生产力发展的政策建议

（一） 加强“人工智能+”赋能新质生产力发展的顶层设计

根据党中央、国务院关于开展实施“人工智能+”行动的要求和人工智能技术赋能新质生产力发展的重要作用，应加强“人工智能+”行动的顶层制度设计，强化国家层面对“人工智能+”的科学规划和统筹布局，通过建立健全人工智能法律法规体系、政策保障体系、风险防控体系等，积极抢占全球人工智能规则制高点。一是完善适应本国发展路径的“人工智能+”法律法规。例如，在国家层面制定出台《“人工智能+”推进新质生产力发展的总体方案》，为“人工智能+”赋能新质生产力发展提供顶层制度设计，较为完善的制度框架有利于人工智能更好地发展新质生产力。同时，参鉴欧盟《人工智能法案》的有益实践经验，加快完善人工智能监管国家立法，为人工智能持续健康发展提供顶层法治保障，在安全有序、风险可控的前提下推动人工智能创新发展。在构建人工智能规则体系过程中，不宜将人工智能的前沿技术与应用一概纳入高风险治理框架，而是应针对不同类型的人工智能技术采取分层、分类、分级、分步的科学治理，根据本国人工智能技术创新和现代化产业体系建设的现实需求，制定与之相适应的技术标准和应用规则，避免合规成本过高阻碍人工智能技术创新和相关产业发展^[16]。二是充分发挥有为政府和有效市场的作用，加强对人工智能赋能区域主导产业、优势产业和基础产业的顶层设计，在党中央统筹协调推动人工智能区域均衡发展的基础上，各地政府还应因地制宜出台“人工智能+”具体行动方案，形成从中央到地方人工智能赋能区域经济协调发展的政策体系。三是针对以美国为首的部分西方国家的“贸易封锁”“脱钩断链”等现实挑战，应加强人工智能产业体系安全化建设，针对智能芯片、操作系统、高端光刻机等关键核心技术，应及时制定出台应对方案和反制措施，从而构筑保障人工智能产业持续健康发展的风险防控体系。此外，依托“一带一路”倡议、《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）、自由贸易试验区、自由贸易港、粤港澳大湾区等高水平对外开放平台，深化和拓展人工智能产业链供应链国际合作，保障全球人工智能产业链供应链安全稳定，构筑优势互补、互利共赢、利益共享的人工智能产业链供应链协同发展新格局。

（二） 强化“人工智能+”赋能新质生产力发展的核心引擎

人工智能现已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是新质生产力发展的重要组成部分和核心驱动力。具体而言，随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，包括机器学习、计算机视觉、智能机器人、知识图谱、生物特征识别、虚拟现实（VR）等在内的人工智能技术及其相关产业，正以新理念、新业态、新模式融入经济社会发展各领域全过程^[17]，成为推动新质生产力持续健康发展的核心要素和主要动力来源。为此，需培育具有全球竞争力的人工智能创新生态，集中力量解决人工智能关键核心技术领域的“卡脖子”问题。一是充分发挥新型举国体制优势，整合相关科技力量和创新资源，形成人工智能关键核心技术攻关的强大合力，加大人工智能重大创新成果转化力度，缩小与世界先进水平的差距；二是鼓励企业、高校和科研院所加强人工智能基础研究和共性技术研发，发挥大型科技企业、高校和科研院所的不同优势，着力构建产学研结合的人工智能协同创新体系，增强人工智能关键核心技术的自主创新能力；三是利用人工智能的正向溢出效应和产业链协同效应，打造人工智能战略性新兴产业和未来产业集群，培育壮大人工智能核心产业，提升人工智能产业国际竞争力；四是强化人工智能新型基础设施建设，针对当前国内人工智能新型基础设施建设中存在的算力瓶颈、算法受制于人、数据跨境流动风险等问题，加强人工智能新型基础设施建设，特别是超大规模自主可控智能算力基础设施；五是对于人工智能前沿技术领域高层次人才紧缺问题，需完善人工智能人才引进与培育机制，不仅要建立长周期、多元化、科学化的人工智能人才培养、使用、评价、考核制度，还要积极搭建对外人才交流平台、畅通人才引进渠道、完善人才服务保障，为引进人工智能领域海外高层次人才提供便利，构建具有国际竞争力的人工智能人才体系，通过营造良好的人工智能人才生态环境，更好地发挥人工智能人才对新质生产力发展的服务支撑作用。

（三） 发挥“人工智能+”对现代化产业体系建设的引领作用

智能化、绿色化、融合化是现代化产业体系建设的内在要求，而“人工智能+”为构建智能化、绿色化、融合化的现代化产业体系开拓了新路径。

首先，推进人工智能产业化，打造人工智能产业集群。目前，中国经济正处于由高速增长阶段转为高质量发展阶段，需要紧密围绕新质生产力发展需求，积极培育经济高质量发展新动能，利用“人工智能+”赋能传统产业转型升级，支持战略性新兴产业和未来产业创新发展。与之相适应，中国在落实“人工智能+”行动方面现拥有海量数据、超大规模市场、丰富应用场景等优势，可在此基础上大力发展人工智能新产品、新业态、新产业，加速推进人工智能产业化和商业化，构建人工智能与产业应用良性互动的发展格局。在方案思路上，应坚持企业作为人工智能创新主体，重点引育一批人工智能专精特新企业，并构建“人工智能+企业创新”平台体系，为人工智能企业提供全生命周期科创服务，加快布局人工智能产业新赛道，打造世界级人工智能产业集群，以人工智能产业化支撑引领新质生产力形成和发展。

其次，促进人工智能与实体经济深度融合，培育产业发展新动能新优势。一是基于制造业是实体经济的核心和主体部分，需要深化人工智能在制造业领域的应用，重点发展以人工智能为底层技术的智能制造^[18]。同时，利用人工智能拓展生产和制造边界，大力推进工业互联网建设，带动制造业数字化转型升级，全面提升制造业质量效益、创新能力和国际竞争力。二是通过深化人工智能在生产、分配、交换、消费等环节的渗透和应用，推动人工智能与传统产业深度融合发展，助力传统产业数字化转型和智能化升级，提升传统产业的生产效率、产品质量和价值链水平。三是以“人工智能+”为动力引擎，加快发展生物医药、新能源汽车、航天航空、新材料、高端装备制造、节能环保等战略性新兴产业和未来产业，加速智能芯片、高端处理器、高端光刻机等关键核心技术突破，开辟量子科技、生命科学、脑科学等未来产业新赛道，从而弥补高端产业体系不完整的空缺，为中国现代化产业体系建设抢占国际制高点、形成发展新动能、培育竞争新优势。四是以人工智能为“桥梁”，延伸智能化数字化产业链，推动不同产业之间融合发展。一方面，贯彻落实“人工智能+”行动，促进传统产业与新兴产业深度融合，积极培育平台经济、智慧农业、休闲农业、数字货币、跨境电商等新业态和新模式，激发传统产业创新创造活力；另一方面，借助人工智能拓展数字技术在实体经济中的应用场景，全面推进数字产业化、产业数字化，促进数字经济与实体经济深度融合，构建“数字经济+实体经济”新型产业生态体系，赋能实体经济高质量发展。

最后，推动产业绿色低碳转型，加快实现“双碳”目标。鉴于人工智能在实现“双碳”目标中的重要推动作用，应推动人工智能与产业绿色低碳发展的深度融合，帮助企业更好地获取要素资源和采集分析数据要素，以提高资源利用效率、降低能源消耗、有效减少碳排放。一是构建以人工智能为底层技术的碳排放协同治理体系，包括利用人工智能建设企业“一站式”碳管理数字服务平台、智慧园区数字化能源管理云平台、城市碳排放监管与碳交易服务平台等，为加快实现“双碳”目标和产业绿色低碳转型，提供系统的人工智能技术支持和保障服务^[19]。二是从税收优惠、财政补贴、技术转移、绿色创新、知识产权保护等方面入手强化政策引领，促进人工智能与绿色低碳经济深度融合发展。例如：通过简化行政审批流程、精准供应优质土地、完善周边配套设施等方式，支持企业、园区、地方加快推进智慧能源基础设施建设；引导更多金融资源支持企业智能化、数字化、绿色化转型，并给予企业智能化、数字化、绿色化转型一定的财政补贴；加强绿色人工智能技术的知识产权法律保护等，使人工智能更好地赋能产业绿色低碳高质量发展。三是借助人工智能技术优势，大力发展绿色低碳循环经济。一方面，以“人工智能+”行动为契机，将低碳环保、智能科技融入企业经营管理之中，促进企业节能减排和清洁生产，提高资源能源利用效率，打造一批具有绿色低碳竞争优势的科技驱动型企业；另一方面，通过引进人工智能垃圾分拣机器人代替人工，提高可回收物精细化分类效率，加快实现固废处理智能化、数字化、自动化，助力构建绿色低碳循环发展经济体系。

（四） 增强人工智能核心要素对新质生产力发展的赋能效应

数据、算力、算法作为人工智能的三大核心要素，深刻地改变着人们的生产生活方式，日益成为创新驱动发展的主要力量，也是支撑助力新质生产力发展的基础要件。

首先，数据赋能新质生产力发展。应充分发挥海量数据规模和丰富应用场景优势，最大限度地激发数据要素潜能，利用数据要素降低生产成本、提高生产效率、改善生活水平，推动产业数字化、智能化、绿色化转型，增强新质生产力发展的内生动力。一方面，根据数据要素在流通交易、使用分配、安全治理等方面的主要特征和规律，建立健全与数据要素相关的法律法规和监管体制机制，为数据要素确权、定价、交易、监管等提供基础制度、配套政策和法律依据，构建有利于数据要素安全保护、有效利用、合规流通的产权制度和市场体系，释放数据要素使用价值和创造价值的巨大潜能；另一方面，构建数据跨境流动规则体系，提升中国在数据跨境流动国际规则制定中的话语权和影响力。在立足现实国情的基础上，应主动对接《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》（CPTPP）、《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）等国际高标准自由贸易协定中的数据跨境流动规则，逐步建立与国际接轨的数据跨境流动法律制度、分级分类管理制度、安全风险监管制度等，从而破除数据跨境流动中的规制壁垒，推动数据资源体系开放共享，使数据要素更好地赋能跨境投资贸易高水平制度型开放。

其次，算力驱动新质生产力发展。基于算力是人工智能与实体经济融合发展的重要生产力，尤其是伴随着ChatGPT出现的大模型时代变革，生成式人工智能的竞争焦点逐渐转移至人工智能算力上，以及GPU芯片、高性能服务器等在内的算力资源支持上。为此，亟待加快推动算力高质量发展，争夺全球算力战略竞争制高点。一是政府部门需制定出台相关战略规划，可以考虑设立专项政府基金，并提供投融资便利、财政补贴、税收优惠等配套政策支持，鼓励企业、高校和科研院所加大在算力技术领域的研发投入，加强对算力核心技术、GPU硬件设备生产等项目的攻关和创新，提高算力技术的自主可控能力。二是鼓励高校和科研院所与企业加强产学研一体化合作，共同开展算力技术研发和应用，提高算力科研成果转化效率，深化算力技术的实际应用。三是研究制定算力技术和算力网络统一标准，并加强与国际标准化组织合作，提升算力领域标准国际化水平，增强中国在国际算力产业中的话语权和竞争力^[20]。

最后，算法加速新质生产力发展。当前，ChatGPT的热潮还未退去，国外头部人工智能企业又接连推出Sora、Claude 3等模型和技术。Sora能将简短的文本描述转化为长达1分钟的高清视频，这标志着视觉领域已实现了与大语言模型类似的突破；Claude 3一经发布更是直接取代了GPT-4最强大模型的地位，尤其在复杂任务的分析和推理方面，Claude 3的表现较为瞩目。与此同时，中国科技公司在大语言模型上也取得了一些进展。例如：百度公司发布的文心一言大模型，作为目前全球最大的中文单体预训练模型，在机器阅读理解、文本分类、语义相似度计算等60多项任务中取得了良好效果；科大讯飞公司发布的星火认知大模型，其中文处理能力已经超越ChatGPT，并且具有较强的英文处理能力。

尽管中国科技企业在大模型和技术上取得了显著的进步，但是仍与国际顶尖的人工智能企业存在一定差距，亟待从以下方面进行完善：一是“补短板”与“筑长板”并重。一方面，中国科技企业除了弥补在算法能力上的差距，还应充分发挥在商业应用场景上的优势，思考如何更好地服务用户；另一方面，应持续进行底层技术投入，在自研大模型上修炼好“内功”，不断提升自研人工智能大模型能力。二是给予研发人员政策支持，构筑人工智能算法人才优势。针对目前中国缺乏人工智能大语言模型及其底层技术设计人才的现状，需重点支持对人工智能、机器学习、深度学习、神经网络等领域专业技术人才的引进和培育，尽快完善相关人才优惠便利政策，构建人工智能大语言模型人才队伍培育和发展生态体系，打造世界人工智能算法人才高地。三是推进实施人工智能大语言模型系统工程战略，包括制定人工智能大语言模型未来发展规划、布局人工智能大语言模型科技研发中心、建立人工智能大语言模型国际交流平台、拓展人工智能大语言模型在各行业领域的应用场景等，以适应人工智能大语言模型的全球发展格局，进一步强化人工智能算法对新质生产力发展的支撑助力作用。

五、 结语

人工智能是引领未来的新兴战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，是发展新质生产力的主要阵地，可以为经济高质量发展提供新动能。未来，只有大力发展人工智能技术，推进人工智能与产业紧密融合，才能在新一轮国际科技竞争中掌握主导权，为实现中国式现代化提供强有力的科技支撑。为此，要以“人工智能+”行动为契机，鼓励各行各业重视人工智能技术的应用和落地，将人工智能的创新成果深度融合于经济、社会各领域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成人工智能产业化与产业智能化互相促进的良好局面，更好地借助人工智能加快传统产业高端化、智能化、绿色化转型，打造具有国际竞争力的战略性新兴产业和未来产业集群，构建创新引领、协同发展的现代化产业体系。