人工智慧驅動新質生産力發展的審視

生産力是“人們征服自然、改造自然的能力”，由勞動資料、勞動者、勞動對象三要素構成。新質生産力作為生産力發展的新階段産物，核心特徵體現為“創新主導、高科技賦能、高效能轉化、高品質産出”。從勞動資料看，新質生産力以智慧設備、數字平臺等為核心，突破傳統機械工具的局限，實現生産過程的智慧化與自動化；從勞動者看，新質生産力要求勞動者具備數字素養與跨學科能力，從“體力型”“技能型”向“創新型”轉變；從勞動對象看，數據成為新的關鍵生産要素，與傳統物質資源協同作用，拓展了生産活動的邊界。新質生産力的本質就是通過要素重構與技術創新，實現生産效率的質的飛躍。

一、人工智慧與新質生産力的內在關聯

從技術本質看，人工智慧是依託機器學習、深度學習等演算法模型，對人類智慧的模擬與延伸，其核心在於通過數據訓練實現自主決策與問題解決。人工智慧正是當代“勞動資料”變革的核心載體。當前，人工智慧已從弱人工智慧階段向強人工智慧階段邁進，在工業製造、金融服務、醫療健康等領域廣泛應用：工業領域的智慧檢測系統可將産品合格率提升至99．9％，金融領域的智慧風控模型能實時識別交易風險，這些應用不僅改變了生産流程，更重塑了資源配置方式。但需注意，人工智慧本質上是人類勞動的産物，其發展始終依賴人類對數據的收集、演算法的優化，並非獨立於人類的“自主主體”。

人工智慧與新質生産力是“技術載體”與“發展形態”的關係：一方面，人工智慧是推動新質生産力發展的核心動力。它通過改造勞動資料，使生産工具從“機械自動化”升級為“智慧自主化”，如今工業機器人可實現24小時不間斷精準作業，大幅提升勞動生産率；通過賦能勞動者，借助智慧輔助系統降低重復勞動強度，讓勞動者聚焦創新研發；通過激活勞動對象，挖掘數據要素的價值，催生數字經濟、平臺經濟等新生産模式。另一方面，新質生産力的發展需求反作用於人工智慧進步。新質生産力對高效能計算、高精度識別的需求，推動人工智慧演算法優化與算力提升；對跨領域協同的需求，促使人工智慧與物聯網、區塊鏈等技術融合，形成更強大的技術集群。

二、人工智慧推動新質生産力發展的表現

（一）變革生産工具與勞動資料

人工智慧對生産工具的變革，體現在“智慧化”與“網路化”兩個維度。在工業領域，智慧控制系統通過實時採集生産數據，動態調整生産參數，解決了傳統生産工具“剛性操作”的局限，汽車製造中的智慧裝配線，可根據不同車型需求自動切換工序，生産效率提升30％以上；在農業領域，智慧農機結合衛星定位與感測器技術，實現精準播種、施肥，打破傳統農機“粗放作業”的瓶頸。同時，人工智慧推動勞動資料向網路化發展，通過工業網際網路平臺連接分散的生産設備，實現資源共用與協同生産，企業通過平臺整合上下游供應商的設備資源，訂單響應時間便得到縮短。這種變革，使勞動資料從“單個工具”升級為“智慧系統”，成為新質生産力的重要支撐。

（二）重塑勞動者角色與素質要求

人工智慧的應用，使勞動者在生産過程中的角色從“直接操作者”轉向“監督者、管理者與創新者”。人工智慧並未取代勞動者的核心地位，而是重構了勞動形態：一方面，替代重復性、低技能勞動，如物流行業的智慧分揀機器人替代人工分揀，銀行的智慧客服替代人工諮詢；另一方面，創造高技能、創新性勞動崗位，如人工智慧訓練師、數據分析師等新職業。這一轉變對勞動者素質提出新要求：一是需具備數字素養，能熟練操作智慧設備與數據分析工具；二是需具備跨學科思維，理解人工智慧與行業業務的融合邏輯；三是需具備創新能力，能基於人工智慧技術提出生産優化方案。勞動者素質的提升，成為新質生産力發展的關鍵支撐。

（三）拓展與更新勞動對象範疇

傳統勞動對象以物質資源為主，而人工智慧將“數據”納入勞動對象範疇，形成“物質資源＋數據資源”雙輪驅動的新形態。數據作為非物質勞動對象，具有可複製、可共用、無限增值的特性：在製造業中，通過分析生産過程數據，可發現設備故障預警信號，將維修從“事後補救”變為“事前預防”；在服務業中，通過分析用戶行為數據，可精準匹配需求與供給，電商平臺的智慧推薦系統，提升商品成交率20％以上。同時，人工智慧推動傳統勞動對象的“數字化改造”，工業領域的數字孿生技術，構建物理設備的虛擬模型，實現生産過程的模擬優化，使傳統物質資源的利用效率大幅提升。這種勞動對象的拓展與更新，打破了傳統生産力的資源約束，為新質生産力發展開闢了新空間。

（四）優化産業結構與促進産業升級

人工智慧通過“改造傳統産業”與“催生新興産業”，推動産業結構向高端化、智慧化轉型。在傳統産業改造方面，人工智慧賦能製造業實現“智慧製造”，推動農業實現“智慧農業”，促進服務業實現“數字服務”：某紡織企業引入人工智慧視覺檢測系統後，布匹次品率下降60％，成功實現傳統産業的提質增效；某省份通過智慧農業平臺整合農田數據，糧食畝均産量提升15％。在新興産業催生方面，人工智慧推動數字經濟、智慧經濟等新産業崛起，人工智慧醫療領域，智慧診斷系統可輔助醫生識別疾病，縮短診斷時間；人工智慧教育領域，個性化學習系統可根據學生需求定制學習方案。這種産業結構優化使産業體系更適應新質生産力的發展需求，提升整體經濟競爭力。

三、推動人工智慧促進新質生産力發展的路徑

人工智慧在新質生産力發展中面臨著技術層面的瓶頸與制約、勞動力市場的衝擊與就業結構調整難題、生産關係調整的複雜性與矛盾等問題與挑戰。在挑戰面前，保持清醒與創新，探索尋求新路徑才能實現更好發展。

（一）加強人工智慧技術研發與創新投入

突破技術瓶頸，需從“核心技術攻關”“人才培養”“産學研合作”三方面發力。在核心技術攻關方面，加大對高端晶片、演算法模型、數據安全技術的研發投入，建立更高層面的人工智慧創新平臺，集中資源突破“卡脖子”技術；在人才培養方面，優化高校人工智慧專業設置，加強跨學科人才培養，同時引進海外高端人才，構建多層次人才體系；在産學研合作方面，推動企業與高校、科研機構合作，建立聯合實驗室，將科研成果轉化為實際生産力，科技企業與高校合作研發的智慧演算法，成功應用於工業生産，使生産效率提升。通過技術創新，為新質生産力發展提供技術支撐。

（二）完善勞動力市場政策與職業技能培訓體系

應對就業結構失衡，需“政策引導”與“技能培訓”雙管齊下。在政策引導方面，制定扶持人工智慧相關産業的就業政策，鼓勵企業創造高技能崗位，同時為失業勞動者提供失業保障與再就業扶持；在技能培訓方面，建立政府、企業、高校協同的職業技能培訓體系，針對傳統勞動者開展數字技能培訓，開展的“人工智慧技能培訓計劃”，年內培訓傳統工人，幫助勞動者實現轉崗就業。同時，推動高校與企業合作開展定向培養，使人才培養與市場需求精準對接，解決高技能人才缺口問題，實現勞動力市場與新質生産力發展的適配。

（三）構建適應人工智慧發展的新型生産關係

調整生産關係，需從“數據産權界定”“分配製度優化”“管理模式創新”入手。在數據産權界定方面，建立數據産權分類分級制度，明確企業、勞動者、政府對數據的所有權與使用權，保障數據要素的合理流動；在分配製度優化方面，完善按要素分配製度，將數據、技術等要素納入分配體系，提高勞動者在價值分配中的比例，企業實施“數據分紅計劃”，讓勞動者參與數據價值分配，提升勞動者積極性；在管理模式創新方面，推動企業管理向“民主化、協同化”轉型，鼓勵勞動者參與企業管理，通過智慧管理平臺收集勞動者的生産優化建議，實現管理效率與勞動者滿意度雙提升。通過構建新型生産關係，適應新質生産力發展需求。

從政治經濟學視角看，人工智慧作為當代核心技術，通過變革勞動資料、重塑勞動者、拓展勞動對象、優化産業結構，成為推動新質生産力發展的關鍵動力。但人工智慧在發展過程中，面臨技術瓶頸等問題，需通過技術創新、政策調整等路徑解決。核心結論在於人工智慧與新質生産力的協同發展，本質是“技術進步與生産力升級”“生産關係調整與生産力發展”的辯證統一，只有實現技術、勞動力、生産關係等的協同，才能充分發揮人工智慧對新質生産力的驅動作用。（西安外國語大學馬克思主義學院：王楚天）

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