中国社会科学网：人工智能赋能产业焕新 加快形成新质生产力

2023年9月8日，习近平总书记在黑龙江考察期间提出，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。2024年2月19日，国务院国资委召开“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，会议强调，中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划，深入推进产业焕新，加快布局和发展人工智能产业。

新质生产力本质上是一种生产力质的跃升，区别于传统低效率、高能耗的生产方式，是依靠科学技术摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，是科技与创新驱动的高质量发展路径的鲜明标志，是新技术持续涌现并不断渗透融合深度应用，创造新产品、催生新产业、产生新价值的过程，具有明显的知识技术密集的特征，能够提升整体产业技术密集度和产品技术含量。当前，以新一代信息技术、大数据、云计算、人工智能、物联网等为代表的数字技术革命和数字经济正在深刻改变人类社会，成为新质生产力的核心要素，其中最能够突出的数字技术的原创性、颠覆性和代表性的技术为人工智能，被认为是引领未来经济的新引擎，是发展新质生产力的主要阵地。

当下，新一轮的科技革命和产业转型与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇，中国正站在新的历史起点上，需抓住人工智能技术创新的机遇，顺应数字经济时代浪潮，从技术创新、产业发展、产业融合、人才培养四个维度着手，充分激发技术、资金、人才、劳动力、数据、管理等一系列生产要素重新组合、持续优化、不断提升配置效率，补短板、建长板、强能力、成体系，加强研判，统筹谋划，协同创新，稳步推进，探索出符合中国特色发展路径，为新质生产力加薪助燃、添翼赋能。具体而言，体现在以下几个方面：

加强人工智能技术创新是筑牢新质生产力的底座

新质生产力的“新”核心在于创新性，新技术的持续涌现和群体性突破是新质生产力形成的源头活水。聚焦人工智能技术创新，不仅是提升产业智能化水平的需要，也是推进新质生产力的基础，更是国家战略竞争力的体现。

推进人工智能领域的科技创新并培养新质生产力，关键是构建以基础研究为中心的创新体系。这涉及对人工智能的基本理论、算法、数据处理、计算架构等关键领域的深入研究，需推动大规模领域生成式算法、框架等原创性技术突破。鉴于此，国家可以通过设立专项基金，鼓励高校、研究机构和企业开展前沿技术研究，以问题为导向，攻克一系列核心技术难题，将创新主动权、发展主动权牢牢掌握住，进而解决“卡脖子”的问题。同时，要加强前沿技术多路径探索、交叉融合和颠覆性技术源头供给，鼓励科研人员进行长期探索，实现从跟跑到并跑，最终到领跑的跃升。

新质生产力的发展依赖于人工智能技术创新的产业化和市场应用。技术创新成果需要在市场中得到应用和验证。聚焦具有前瞻性爆发式增长潜力的产业新赛道，改造提升传统行业，培育新兴行业。围绕培养发展新质生产力来优化产业链布局，增强供应链的韧性和安全性，构建产业链的闭环。打造政府引导、企业参与、市场支持的格局。政府要紧盯发展之需，不断完善顶层设计，构建全面的人工智能治理体系，其涵盖法律、伦理和技术标准，确保技术伦理、数据安全和隐私保护，保障新质生产力健康发展。同时，通过制定优惠政策和提供资金支持，激发创新潜能，撬动企业投入人工智能技术研发和应用。企业需要加强与科研机构的合作，将最新的研究成果快速转化为产品和服务，推动产业升级和经济增长。

推进人工智能技术产业化为实现新质生产力积蓄动能

发展新质生产力的核心要素是依靠科技的创新催生新产业、新模式、新动能，并以战略性新兴产业和未来产业培育壮大为重要载体，推动传统生产要素数字化创新变革。在数字经济时代，产业化意味着将人工智能技术应用于各个行业和领域，创造新的产品和服务，加速产业提质增效，推动战略性新兴产业和未来产业的同频共振、迭代升级，聚“链”成“圈”，打造具有国际竞争力的数字产业群，驱动新质生产力的腾飞。

加强技术研发和创新。技术研发和创新是新质生产力的动力源泉，拥有了领先的技术，才能够推动数字产业化进程，引领新质生产力的形成。这包括持续投入基础研究，探索人工智能的理论极限；进一步强化应用研究，针对具体行业和场景开发适用的解决方案，以及不断优化和升级现有技术，提高其稳定性和性能。人工智能技术产业化需要建立健全的创新产业生态。通过构建一个由研发机构、生产企业、服务提供商、终端用户等多方参与、分工明确、优势互补的产业链生态圈，推动人工智能技术走深走实。在这个生态圈中，各方能够相互协作、共同发展，有助于资源的高效配置和利用，促进产业的整体发展，形成产业链、创新链、资金链、人才链的良性循环，为新质生产力的发展营造浓厚氛围。通过政策激励市场机制，不断深化人工智能技术的应用深度与广度，挖掘新技术潜能。这包括支持人工智能初创企业和科技成果转化平台的建设，整合优势创新资源，深化传统产业与人工智能企业的深度合作，推动产业结构升级，加速新质生产力的构建，最终实现经济社会的全面智能化升级。

深化人工智能技术与实体经济深度融合是实现新质生产力的关键

新质生产力不是传统生产力的局部优化与简单迭代，而是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力。新质生产力本质上是先进的生产力。鉴于此，深化人工智能技术与实体经济、民生服务、社会治理的融合应用，构建多元化的应用场景和产业生态，实现精准生产，提高生产效率、促进资源优化配置，进而推进生产力发展跃升，成为赋能新质生产力形成的关键途径。

推动智能制造。制造业是实体经济的重要组成部分，智能制造是人工智能技术与实体经济融合的重要表现形式。通过机器人、自动化生产线、智能物流等技术引入智能制造，能够提高生产精确度与效率，深化智能升级，补齐产业短板，来构建智能制造数字化转型、网络化协同、智能化变革的新模式。此外，通过大数据分析和机器学习，企业可以更好地预测市场需求，实现个性化定制，构筑竞争新优势。发展智慧农业。农业是实体经济的基础，智慧农业的发展可以有效提升农业生产的智能化水平。通过应用人工智能技术，比如农业机器人、遥感技术、农业大数据分析等，可以实现精准种植、精准灌溉、精准施肥，提高农产品的产量和品质，同时降低资源消耗和环境污染。推进智慧城市建设。智慧城市的构建是人工智能技术与城市管理深度融合的产物。通过建立智能交通系统、智能电网、智能医疗等基础设施，不断增强人民群众的获得感、幸福感。

培养创新型复合型数字化人才是支撑新质生产力的重要保障

新质生产力的特点在于创新，人才的培养与创新紧密联系，作为创新的根基，人才是创新活动过程中最为活跃、最为关键的因素，创新驱动实际上是人才驱动。发展新质生产力，归根结底要靠人才实力。要明确人才在新质生产力中的角色定位，牢固树立人才是第一资源的理念，多措并举悉心育才、精心用才，注重人才本土培育，创新型复合型数字化人才，才能为新质生产力的发展注入源源不断的活力。

首先，教育体系的改革刻不容缓。传统的教育模式已难以应对新质生产力挑战，高等教育应打破学科壁垒，推动交叉学科的课程设置和研究项目，如数据科学与经济学、人工智能与医学等结合，加强人才储备与梯度建设，优化教育资源配置，提高教育质量，厚植人才成长沃土。其次，要深化产教融合和校企协同，完善企业与高校、研究机构的深度合作，实现产业链、技术链、人才链的有机融合，推动人才培养与产业升级并轨发展；积极开展人才培养与实习、实训、工学结合等人才系统培养，探索以实践应用为导向的教育机制，提高学生职业技能和创新实践能力，以适应新质生产力的时代需求。最后，搭建终身学习体系至关重要。在技术迭代日新月异的今天，建立终身学习体系是顺应新质生产力发展的必然趋势，政府和企业应共同推动建立终身学习体系，鼓励和支持在职人员通过在线课程、远程教育、工作坊等多种形式，持续更新知识和技能。

（张文静，西南民族大学经济学院；张明善，西南民族大学公共管理学院教授、博士生导师；任冬林，西南科技大学经济管理学院副教授）