文 ｜ 戴雙興 福建師範大學經濟學院副院長、教授，福建省習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心特約研究員；張若宇 福建師範大學經濟學院博士生

在大數據、雲計算等核心技術的推動下，人工智慧迎來前所未有的發展機遇，成為引領新一輪科技革命和産業革命的戰略性技術，為經濟高品質發展注入了新動能，是加快培育和發展新質生産力的重要引擎。

人工智慧是數據、算力、演算法協同作用的集中體現。從長遠看，人工智慧是引領未來的戰略性技術，“人工智慧＋”行動在各領域各層次賦能新質生産力發展，在微觀層面促進企業形成“人工智慧＋技術創新”，在中觀層面推動産業形成“人工智慧＋産業發展”，在宏觀層面形成“人工智慧＋宏觀調控”。

微觀層面：以企業技術創新支撐新質生産力形成。人工智慧以突破性技術驅動企業研發、生産、行銷等環節進行技術創新。在研發環節，以生成式人工智慧技術為代表的新一代人工智慧技術可以為産品和方案的設計提供新思路，並通過參數校核和佈局優化，減少企業研發設計耗時，降低研發成本，推動産品不斷更新，打造企業新的價值增長點。在生産環節，深度學習、演算法優化、數據分析等人工智慧技術，幫助企業廣泛採集市場數據資訊，並借助其高效的資訊整合生成能力以及較低的試錯成本，根據客戶需求不斷調整參數，創新企業生産流程。在行銷環節，人工智慧利用關鍵詞提取、情感分析等技術，對消費者行為、偏好等數據進行收集分析，幫助企業更好把握市場趨勢，進行個性化、精準化的産品服務推送。

中觀層面：以構建現代産業體系賦能新質生産力發展。産業是生産力變革的具體表現形式。一方面，人工智慧賦能傳統産業轉型升級。這主要有兩種模式，一是通過人工智慧技術開發更加高端化的産品，實現傳統産業的躍升；二是通過人工智慧技術再造傳統産業生産流程和工藝技術。另一方面，人工智慧賦能新興産業和未來産業發展。人工智慧作為引領未來的戰略性技術，能夠為科技創新提供動力，培育壯大新興産業，佈局建設未來産業；同時，為基礎科技領域的創新突破提供新路徑。

宏觀層面：以實現宏觀經濟精準調控助力新質生産力發展。宏觀經濟精準調控的有效性很大程度上取決於政府對各行各業産供銷等經營數據的獲取和分析能力。人工智慧以其優秀的數據挖掘能力和科學的演算法分析模型，提高了政務服務的數字化和智慧化程度，基於生成式人工智慧大模型所搭建的政務系統，能夠實現政務數據有效對接，提高獲取數據的全面性、真實性和有效性，依據演算法模型對相關經濟數據進行深度挖掘分析，幫助政府更加深入地掌握經濟發展動態，更為精準地進行市場分析、形勢研判和政策模擬，為宏觀經濟的精準調控提供決策依據。

應緊緊圍繞新質生産力的發展方向，充分發揮我國超大規模市場應用場景豐富的獨特優勢，加快人工智慧關鍵核心技術攻關，統籌協調人工智慧數據、算力和演算法三大核心要素，大力開展“人工智慧＋”行動，著力推進新質生産力發展。

第一，加大人工智慧關鍵核心技術研發，夯實人工智慧新質生産力的演算法支撐。應發揮新型舉國體制優勢，加強對人工智慧技術的基礎理論研究，加快建立關鍵共性技術理論體系，推進關鍵性顛覆性技術創新和成果轉化。一要加快實施高端智慧晶片重大專項，提升智慧晶片設計能力和製造水準。二要前瞻佈局通用人工智慧前沿技術研究，圍繞演算法、算力等大模型底層技術，加快推動大模型演算法等核心技術突破，研發具有多模態數據、知識深度融合的垂直領域大模型，形成優勢行業自主可控的人工智慧大模型完整技術體系。

第二，加快構建全國一體化算力網路，夯實人工智慧賦能新質生産力的算力支撐。加快構建高水準算力傳輸網路，建設國家智慧計算中心，科學統籌全國算力網佈局，積極推進算網深度融合。鼓勵各地建立融合算力中心，打通分散的算力集群，連結各級樞紐節點，促進算力資源有機協同，提升算力網路傳輸性能和響應速度，提高我國算力資源綜合利用效率。鼓勵多元主體參與算力資源建設，不斷優化營商環境，吸引企業投資算力産業，促進算力産業發展和算力網全産業鏈生態建設。探索建立統一的算力服務標準和算力服務計費模式，形成算力並網、調度和運營體系，構建垂直管理的多層級算力調度中心，實現算力資源混合部署和統一調度。

第三，加強高品質數據要素供給，豐富人工智慧賦能新質生産力的數據資源。加快打造數據開放共用平臺，實現全數據類型和全業務範圍數據的統一管理，打通數據跨地區、跨領域、跨平臺傳輸的障礙，降低數據獲取和交易的成本，為市場主體提供便捷、高效的數據傳輸體驗，推動數據高效利用。加強數據資源整合，重點加強研發設計、生産製造、經營管理等各産業環節的數據匯集，建設一批典型場景的高品質公共訓練數據庫，降低模型訓練門檻，推動數據在産業發展中的廣泛應用和深度融合。不斷完善數據安全和隱私保護機制。構建事前預防和事後監管相結合的模式，通過搭建城市可信數據空間並融合多種技術能力，滿足授權數據安全存儲、可信傳輸等數據流通需求，同時不斷推進相關法規政策的制定和實施，為數據開放共用保駕護航。

第四，拓展人工智慧賦能場景應用，加強人工智慧賦能新質生産力的落地推廣。充分發揮政府引導作用，加強人工智慧技術創新、場景應用、産業生態的一體化佈局，培育一批人工智慧領域的科技領軍企業，進一步深挖長尾場景價值。加大資金投入力度，鼓勵市場主體在國民經濟重點行業挖掘智慧應用場景，積極構建市場潛力大、投資效益突出、示範帶動和促進技術迭代升級作用明顯的重大應用場景，打造一批可示範和可推廣的科技應用場景樣板。

第五，加強人工智慧人才培養和引進，夯實人工智慧賦能新質生産力的人才支撐。一方面，加強人工智慧專業技術人才培養。加快學科體系建設，推進高校人工智慧相關專業建設，加強企業與相關領域高校、科研機構的産學研用合作，努力打造人工智慧專業人才培養的良好生態系統；另一方面，加快人工智慧全球頂尖人才引進。完善人才引進相關政策，探索建立差異化、長週期、多元化的專業人才評價體系，為國際國內高端人工智慧人才引進提供便利條件。

第六，加強人工智慧領域安全監管，夯實人工智慧賦能新質生産力的安全支撐。應加強對人工智慧基礎設施的網路安全監管，加大網路安全領域應用場景技術研發。通過前瞻性研判，主動識別防範人工智慧領域潛在風險，確保人工智慧技術安全可靠。進一步完善隱私安全、數據保護等人工智慧領域相關法律法規，加大對違規行為的處罰力度。