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2025中国国际大数据产业博览会在贵州省贵阳市开幕。新华社发
加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。2025年8月国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革。当前，抢抓人工智能发展的历史机遇，加快建设现代化产业体系，已成为重要的时代命题。我们要积极探索以人工智能赋能现代化产业体系建设的路径，为推动中国式现代化注入强劲科技动能。
1.人工智能对我国产业体系的影响正在持续深化
从历史经验来看，历次产业革命通常都始于一些核心产业，这些产业通过引入新技术生产新产品。随后，这种变革通过与其紧密相连产业的互动而逐渐扩散，形成高度协同并具有强烈正向反馈效应的产业集群，进而被越来越多的产业及其市场主体所采纳。当前，人工智能驱动的新一轮科技革命和产业变革的力量将不亚于之前的历次产业革命，其对产业体系的影响也将颇为深远。习近平总书记指出：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能亦能影响当今及未来一段时期的产业现代化水平。从发展阶段来看，人工智能已加速从科技向产业跃迁，且我国在产业应用方面具有较强的比较优势。近年来，我国在人工智能技术不断取得突破、设备设施日益完善、经济社会需求持续增强的拉动下，智能产业异军突起、传统产业加快赋能、实体经济和人工智能深度融合交相辉映，科技创新呈现出明显的应用驱动特征。
一方面，智能产业形成“头雁”效应。习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”恰如从计算机到个人电脑、从手机到智能手机的突变分别给信息化和数字化产业带来历史机遇，当前人工智能技术产业化进程加速，智能产业日益替代数字企业成为产业发展的引领者。由于人工智能技术具有颠覆性、创新性和强大自生成性等特征，它将自发地形成独特的产业体系。类似于数字产业化，人工智能技术领域本身的产业化也是集群式发展的，包括智能算力中心建设、芯片制造、计算能力强化、算法大模型及产业链、数据中心及数据训练、应用软件开发等核心产业，在规模上必然出现一定的集聚效应。而且，人工智能技术具有通用性并呈现出蔓延式发展序列，使其形成了系统性的、相互依赖的伞状产业体系。2024年，中国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率，产业链覆盖芯片、算力、数据、平台、应用等各相关环节。
另一方面，传统产业享有“人工智能+”赋能效应。应当说，智能产业是距离人工智能前沿技术较近的产业，可以不断形成革命性技术并将其产业化；而传统产业则在智能产业之后加快技术追赶，特别是那些与智能产业的关联度、协同性及产业链配套密切相关的产业。换言之，人工智能可以在传统产业链中嵌入新的智能化服务，并为链上企业提供数据采集和分析服务，提高链上各类资源的配置效率，帮助链上企业提升业务贯通和协同能力，提高全链条、全社会生产效率。而且，作为一项通用技术，人工智能正在扩展传统产业生态系统的边界，为其在智能时代背景下的持续发展开辟了新路径。当前，无论是智能汽车领域的辅助驾驶、金融领域的智能风控，抑或是医疗行业的辅助诊断，传统产业在人工智能的赋能下迸发出新的活力，产业边界持续突围、产业生态日趋扩大。
与此同时，“实智融合”将不断走深走实。比起传统信息技术，新一代信息技术在对产业的扩散、渗透和外溢方面，表现得更为突出，由此带来的产业融合也更加深入，并在很大程度上形成一种数字化、网络化、智能化的产业发展形态。相比较而言，数字技术的应用路径主要是将一些交易或流通环节信息化、数字化、平台化，必然出现产业数字化滞后于数字产业化、制造业数字化滞后于服务业数字化的结果；而智能技术则相对更偏向于制造业以及生产性服务业，促进服务型制造发展，从而加快对实体经济的渗透。从生产设备或工具层面来看，智能机器是智能技术融入制造业的典型领域。实际上，制造业与人工智能技术结合较为紧密，工业机器人开发的历史相对悠久，其应用场景业已包罗万象。2025年上半年，人形机器人训练场等落地运营，开源550多万条训练数据，加快在多领域应用，工业机器人、服务机器人的产量同比分别增长35.6%和25.5%。从生产过程来看，智能技术在智能制造和定制化生产方面表现愈发突出。凭借智能制造技术，制造商能迅速响应消费者的个性化需求，灵活调整设计方案，实现小批量甚至单件产品的高效生产，满足市场的多样化需求。目前，中国已培育421家国家级智能制造示范工厂，并在工业制造、能源电力、智能网联汽车等重点行业加快人工智能应用。此外，从生产辅助系统来看，新材料开发、供应链管理、库存管理等领域也在不断加强对智能技术的应用。
2.为人工智能形塑现代化产业体系创造良好条件
从产业发展规律来看，科技革命到产业变革并非一帆风顺，需要依赖一定的经济社会条件。技术决定了现代化水平的上限，以及产业组织和社会规则的演化方向，但不一定带来现代化的结果。智能技术革命到产业变革能否顺利推进，依赖于数据、设备设施、市场化、社会规则等因素，只有在这些方面积极作为，才能有效推动人工智能技术的产业化落地及现代化产业体系的形成。
创新利用数据要素，为智能技术创新和产业发展提供动力。习近平总书记指出：“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”可以说，智能技术创新的核心在于数据采集、处理及算法学习，这标志着它与工业创新的显著区别。人工智能属于数据科学，相较于实验科学、理论科学、计算科学，数据科学强调利用仪器收集或仿真计算产生的大量数据进行分析与知识提取，更加突出数据在发现规律和形成理论中的作用。实际上，自动驾驶、可穿戴设备、智能机器人等都具有典型的数据密集型特征。因此，应进一步支持建设人工智能领域基础数据库和专题数据库，扩大面向人工智能应用的公共数据供给范围，鼓励引导相关主体开展高质量数据的采集、存储、交易及其与人工智能技术的协同研发，服务算法设计、模型训练、产品验证、场景应用等实际需求。
提高设备设施智能化，为智能技术产业化发展提供基础条件。生产设备设施的更新换代是新技术走出实验室、在企业厂房落地投产的重要前提。人工智能技术及其相关产业发展中，涉及从传感器等小型设备到道路交通等大型基础设施的智能化改造，以及算力中心、数据交易中心、卫星、光纤电缆等智能化基础设施的新建或升级。尤其是由于技术的通用性、相应设备设施的弹性以及组织的灵活性，使得人工智能技术革命引入生产领域变得相对容易，换言之，其投资乘数效应更大，对社会发展的基础支撑作用更显著。因此，要进一步加快智能化设备设施的研发创新，突破芯片、GPU等领域的技术难题，并加快相关技术及其设备设施在各行业的低成本应用普及。
充分发挥市场需求牵引作用，为智能技术规模化扩大再生产提供商业支撑。产业革命往往涉及上下游产业的配合，一项技术不可能孤零零地突然冒出来，它能够被大规模采用，一定是理顺了上下游产业链关系。技术通过市场化才能转变为规模化的产业，这一市场化过程并非依赖于传统产业的既有需求，而是更多地受到新技术和新产品所激发的新兴市场需求驱动。其中，企业作为市场响应主体，能够在动态市场环境中进行资源配置优化与战略调适，依据新出现的需求信号调整其创新投入方向与产品结构，实现对新兴市场的适应与拓展。因此，要加快推进人工智能技术较成熟、产业关联度较高和协同性较强、已有数据积累量较大的重点产业发展，如工业机器人、自动驾驶汽车、低空经济等，发挥市场需求牵引作用，使之与智能产业形成互相支撑的网状体系。
建立相应制度规范，为智能技术创新和现代化产业体系建设创造条件。根据“技术—经济”范式理论，社会规则的演进是促进“技术”到“经济”范式转化的重要内涵。这与马克思主义的经典论断是一致的，即生产关系对生产力具有能动作用。所以，社会规则对新技术愈是包容审慎，愈是适合人工智能发展需要，愈能推动产业现代化发展。因此，要积极建立适合人工智能发展并赋能现代化产业体系建设的制度体系，进一步优化服务，不断提升市场活力。
（作者：刘 诚券商配资，系中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员、财经战略研究院研究员）
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