文 | 劉誠 中國社會科學院習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心研究員、財經戰略研究院研究員

加快發展新一代人工智慧是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手，是推動我國科技跨越發展、産業優化升級、生産力整體躍升的重要戰略資源。2025年8月國務院印發的《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》提出，推動人工智慧與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合，重塑人類生産生活範式，促進生産力革命性躍遷和生産關係深層次變革。當前，搶抓人工智慧發展的歷史機遇，加快建設現代化産業體系，已成為重要的時代命題。我們要積極探索以人工智慧賦能現代化産業體系建設的路徑，為推動中國式現代化注入強勁科技動能。

1.人工智慧對我國産業體系的影響正在持續深化

從歷史經驗來看，歷次産業革命通常都始於一些核心産業，這些産業通過引入新技術生産新産品。隨後，這種變革通過與其緊密相連産業的互動而逐漸擴散，形成高度協同並具有強烈正向反饋效應的産業集群，進而被越來越多的産業及其市場主體所採納。當前，人工智慧驅動的新一輪科技革命和産業變革的力量將不亞於之前的歷次産業革命，其對産業體系的影響也將頗為深遠。習近平總書記指出：“人工智慧是引領新一輪科技革命和産業變革的重要驅動力，正深刻改變著人們的生産、生活、學習方式，推動人類社會迎來人機協同、跨界融合、共創分享的智慧時代。”作為引領新一輪科技革命和産業變革的戰略性技術，人工智慧亦能影響當今及未來一段時期的産業現代化水準。從發展階段來看，人工智慧已加速從科技向産業躍遷，且我國在産業應用方面具有較強的比較優勢。近年來，我國在人工智慧技術不斷取得突破、設備設施日益完善、經濟社會需求持續增強的拉動下，智慧産業異軍突起、傳統産業加快賦能、實體經濟和人工智慧深度融合交相輝映，科技創新呈現出明顯的應用驅動特徵。

一方面，智慧産業形成“頭雁”效應。習近平總書記指出：“人工智慧是引領這一輪科技革命和産業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的‘頭雁’效應。”恰如從電腦到個人電腦、從手機到智慧手機的突變分別給資訊化和數字化産業帶來歷史機遇，當前人工智慧技術産業化進程加速，智慧産業日益替代數字企業成為産業發展的引領者。由於人工智慧技術具有顛覆性、創新性和強大自生成性等特徵，它將自發地形成獨特的産業體系。類似于數字産業化，人工智慧技術領域本身的産業化也是集群式發展的，包括智慧算力中心建設、晶片製造、計算能力強化、演算法大模型及産業鏈、數據中心及數據訓練、應用軟體開發等核心産業，在規模上必然出現一定的集聚效應。而且，人工智慧技術具有通用性並呈現出蔓延式發展序列，使其形成了系統性的、相互依賴的傘狀産業體系。2024年，中國人工智慧産業規模突破7000億元，連續多年保持20%以上的增長率，産業鏈覆蓋晶片、算力、數據、平臺、應用等各相關環節。

另一方面，傳統産業享有“人工智慧+”賦能效應。應當説，智慧産業是距離人工智慧前沿技術較近的産業，可以不斷形成革命性技術並將其産業化；而傳統産業則在智慧産業之後加快技術追趕，特別是那些與智慧産業的關聯度、協同性及産業鏈配套密切相關的産業。換言之，人工智慧可以在傳統産業鏈中嵌入新的智慧化服務，併為鏈上企業提供數據採集和分析服務，提高鏈上各類資源的配置效率，幫助鏈上企業提升業務貫通和協同能力，提高全鏈條、全社會生産效率。而且，作為一項通用技術，人工智慧正在擴展傳統産業生態系統的邊界，為其在智慧時代背景下的持續發展開闢了新路徑。當前，無論是智慧汽車領域的輔助駕駛、金融領域的智慧風控，抑或是醫療行業的輔助診斷，傳統産業在人工智慧的賦能下迸發出新的活力，産業邊界持續突圍、産業生態日趨擴大。

與此同時，“實智融合”將不斷走深走實。比起傳統資訊技術，新一代資訊技術在對産業的擴散、滲透和外溢方面，表現得更為突出，由此帶來的産業融合也更加深入，並在很大程度上形成一種數字化、網路化、智慧化的産業發展形態。相比較而言，數字技術的應用路徑主要是將一些交易或流通環節資訊化、數字化、平臺化，必然出現産業數字化滯後於數字産業化、製造業數字化滯後於服務業數字化的結果；而智慧技術則相對更偏向於製造業以及生産性服務業，促進服務型製造發展，從而加快對實體經濟的滲透。從生産設備或工具層面來看，智慧機器是智慧技術融入製造業的典型領域。實際上，製造業與人工智慧技術結合較為緊密，工業機器人開發的歷史相對悠久，其應用場景業已包羅萬象。2025年上半年，人形機器人訓練場等落地運營，開源550多萬條訓練數據，加快在多領域應用，工業機器人、服務機器人的産量同比分別增長35.6%和25.5%。從生産過程來看，智慧技術在智慧製造和定制化生産方面表現愈發突出。憑藉智慧製造技術，製造商能迅速響應消費者的個性化需求，靈活調整設計方案，實現小批量甚至單件産品的高效生産，滿足市場的多樣化需求。目前，中國已培育421家國家級智慧製造示範工廠，並在工業製造、能源電力、智慧網聯汽車等重點行業加快人工智慧應用。此外，從生産輔助系統來看，新材料開發、供應鏈管理、庫存管理等領域也在不斷加強對智慧技術的應用。

2.為人工智慧形塑現代化産業體系創造良好條件

從産業發展規律來看，科技革命到産業變革並非一帆風順，需要依賴一定的經濟社會條件。技術決定了現代化水準的上限，以及産業組織和社會規則的演化方向，但不一定帶來現代化的結果。智慧技術革命到産業變革能否順利推進，依賴於數據、設備設施、市場化、社會規則等因素，只有在這些方面積極作為，才能有效推動人工智慧技術的産業化落地及現代化産業體系的形成。

創新利用數據要素，為智慧技術創新和産業發展提供動力。習近平總書記指出：“誰能把握大數據、人工智慧等新經濟發展機遇，誰就把準了時代脈搏。”可以説，智慧技術創新的核心在於數據採集、處理及演算法學習，這標誌著它與工業創新的顯著區別。人工智慧屬於數據科學，相較于實驗科學、理論科學、計算科學，數據科學強調利用儀器收集或倣真計算産生的大量數據進行分析與知識提取，更加突出數據在發現規律和形成理論中的作用。實際上，自動駕駛、可穿戴設備、智慧機器人等都具有典型的數據密集型特徵。因此，應進一步支援建設人工智慧領域基礎數據庫和專題數據庫，擴大面向人工智慧應用的公共數據供給範圍，鼓勵引導相關主體開展高品質數據的採集、存儲、交易及其與人工智慧技術的協同研發，服務演算法設計、模型訓練、産品驗證、場景應用等實際需求。

提高設備設施智慧化，為智慧技術産業化發展提供基礎條件。生産設備設施的更新換代是新技術走出實驗室、在企業廠房落地投産的重要前提。人工智慧技術及其相關産業發展中，涉及從感測器等小型設備到道路交通等大型基礎設施的智慧化改造，以及算力中心、數據交易中心、衛星、光纖電纜等智慧化基礎設施的新建或升級。尤其是由於技術的通用性、相應設備設施的彈性以及組織的靈活性，使得人工智慧技術革命引入生産領域變得相對容易，換言之，其投資乘數效應更大，對社會發展的基礎支撐作用更顯著。因此，要進一步加快智慧化設備設施的研發創新，突破晶片、GPU等領域的技術難題，並加快相關技術及其設備設施在各行業的低成本應用普及。

充分發揮市場需求牽引作用，為智慧技術規模化擴大再生産提供商業支撐。産業革命往往涉及上下游産業的配合，一項技術不可能孤零零地突然冒出來，它能夠被大規模採用，一定是理順了上下游産業鏈關係。技術通過市場化才能轉變為規模化的産業，這一市場化過程並非依賴於傳統産業的既有需求，而是更多地受到新技術和新産品所激發的新興市場需求驅動。其中，企業作為市場響應主體，能夠在動態市場環境中進行資源配置優化與戰略調適，依據新出現的需求信號調整其創新投入方向與産品結構，實現對新興市場的適應與拓展。因此，要加快推進人工智慧技術較成熟、産業關聯度較高和協同性較強、已有數據積累量較大的重點産業發展，如工業機器人、自動駕駛汽車、低空經濟等，發揮市場需求牽引作用，使之與智慧産業形成互相支撐的網狀體系。

建立相應制度規範，為智慧技術創新和現代化産業體系建設創造條件。根據“技術—經濟”範式理論，社會規則的演進是促進“技術”到“經濟”範式轉化的重要內涵。這與馬克思主義的經典論斷是一致的，即生産關係對生産力具有能動作用。所以，社會規則對新技術愈是包容審慎，愈是適合人工智慧發展需要，愈能推動産業現代化發展。因此，要積極建立適合人工智慧發展並賦能現代化産業體系建設的制度體系，進一步優化服務，不斷提升市場活力。