信息来源：国际智能网联科技产业研究院 发布时间： 2024-09-13
生产力是生产力系统的功能，组成生产力系统的要素包括劳动者、劳动资料、劳动对象。人类社会生产方式与文明形态会随着生产力的跃迁而不断进步。新质生产力作为生产力发展新阶段的理论和概念提出，体现了中国共产党在领导中国社会主义现代化建设过程中，对马克思主义生产力理论的深刻理解、创造性转化和创新性发展，不仅在理论维度上丰富和拓展了马克思主义的生产力观，同时也展示了马克思主义理论同中国实践紧密结合的生动实证，是中国共产党对马克思主义生产力理论的继承与发展，更是新一阶段马克思主义生产力理论的中国创新和实践，其涉及经济、政治和社会诸多层面，都体现了对马克思主义基本原理的深刻把握和应用，以及在这些原理基础上的创新性拓展，既显示了中国特色社会主义理论在生产力发展问题上的理论自信，也代表了中国在全球政治经济格局中寻求转型升级、实现高质量发展的理论探索和实践努力，是新时代新征程解放和发展生产力的客观要求，是推动生产力迭代升级、实现现代化的必然选择。该阶段的生产力公式表示为：
人工智能技术的发展和应用正在深刻地影响全球经济的多个方面，包括生产方式、劳动力结构、商业模式、全球竞争格局以及经济政策和法规。这些变化不仅带来了经济增长和效率提升的机会，也带来了新的挑战和调整需求。新质生产力是在数字化、智能化时代背景下，以科技创新为核心的新型生产力。新质态、高质量的生产力，代表新型的区别于传统，高质超越了旧质生产力的跃迁。以科技创新为主导、实现关键性颠覆性技术突破而产生的生产力，是对传统生产力的超越，需要新的生产关系与之适应。突出信息化、网络化、自动化等特征，强调科技创新与实体经济的融合。新质生产力是以科技创新为主导的生产力，是契合高质量发展要求的生产力，是以战略性新兴产业和未来产业为引领的生产力，也是能带来高品质社会生活的生产力。对于全球竞争中的战略意义在于提升国家的核心竞争力和形成新的发展动能。人类社会发展至今，经历了传统生产力与新质生产力两个阶段，现在正向新质生产力方向大步迈进，这是历史的必然趋势。
人工智能通过提高生产效率、创造新的商业模式和就业机会，以及推动产业升级和经济结构调整，对经济增长具有重要影响。人工智能技术在制造业中的应用，如智能制造和自动化，能够提高生产效率和产品质量，降低成本和减少浪费。同时，人工智能还能够促进服务业的发展，如在线教育、健康诊断、金融服务等，这些新兴的服务业态不仅提高了服务效率和质量，还创造了大量的就业机会。人工智能正在推动经济结构的根本变革。传统行业通过引入人工智能技术进行转型升级，新兴行业如大数据、云计算等也因人工智能而生。这些变化提高了整体经济的生产力，促进了产业间的协同和创新，推动经济向更高端、更智能化方向发展。当前，人工智能正在渗透并赋能经济社会发展，将成为我国发展新质生产力的引领性力量。我国拥有超大规模市场和最为完整的产业体系，人工智能在很多产业领域具备场景丰富、数据海量等独特优势，为人工智能新技术集成应用和迭代升级提供了广阔空间。这是很多中国产业赶超国际先进水平的重要路径，推动产业高端化、智能化、绿色化的要求意义重大。
（一）人工智能的发展改变传统生产函数
新古典经济学的增长理论主要通过索洛-斯旺增长模型进行阐述。这个模型由罗伯特·索洛和特雷弗·斯旺在1956年独立提出，强调了资本积累、劳动力增长和技术进步对经济增长的影响。新古典增长理论认为，随着资本投入的增加，其对产出的边际贡献会递减。这意味着每增加一单位的资本，所带来的产出会逐渐减少。技术进步作为长期经济增长的关键驱动力，通常被视为一个外生变量，即它不是由模型内部决定的。新古典增长理论还将人力资本的积累纳入考虑，认为教育和健康投资对提升劳动生产力和经济增长有重要作用。人工智能大规模加速了全球数字化经济转型，也将相应的理论命题推向了理论探索的前沿。不同于资本和劳动要素的竞争性，数据要素可以共享，具有非竞争性，而且使用频率越高价值越大，这直接驱动了规模收益递增的生产特性。数据要素的融入生产过程中带来了以下几个关键影响：一是改变传统生产函数。传统的生产函数通常基于资本和劳动两大要素。数据作为新的生产要素引入，使生产函数更加复杂和动态。数据可以与其他生产要素（如劳动和资本）相结合，创造出新的生产方式和价值。数据通过优化生产过程、减少浪费、预测市场需求等方式提高生产效率。这种效率的提升反映在生产函数中，意味着相同的投入可以产生更多的产出，或者达到相同产出所需的投入更少。二是规模报酬递增效应。在数据驱动的经济中，数据的边际成本相对较低，但其边际效益却可能非常高。这意味着伴随数据量的增加，其对生产效率的提升作用是递增的。因此，数据的加入会导致规模报酬递增，即生产规模的扩大带来超比例的产出增加。数据要素的加入不仅改变了传统的生产函数，还推动了经济增长的方式向更加多样化、高效率和技术驱动的方向转变，从而产生规模报酬递增效应。这些变化对经济政策制定、企业战略和劳动力市场都提出新的挑战和机遇。
（二）人工智能作为催化剂推动技术创新
新质生产力的关键核心是科技创新。首先，创新不仅是推动科学技术发展的关键，也是促使科技实现质的飞跃的主要动力。在此过程中，人工智能作为先进技术，通过其自我学习和优化的能力，助推科技创新的步伐。人工智能的算法和数据处理能力，使数据中提取洞见变得更加高效，进而加速新技术的发现和应用。其次，科技快速更迭与应用周期缩短。随着科技快速进步，特别是在信息技术领域，技术的迭代速度不断加快，应用周期相应缩短。在此方面，人工智能的应用大大提高了研发效率，缩短了从概念到市场的时间。例如，在产品设计和测试阶段，人工智能可以通过模拟和预测减少实际测试的需要，加快产品开发的速度。再次，技术淘汰速度的加快。在科技迅速发展的背景下，过时技术的淘汰速度也在加快。人工智能在这方面发挥了重要作用，通过持续的学习和优化，人工智能系统能够快速适应新技术，帮助企业保持在技术前沿。人工智能还能预测技术趋势，帮助企业提前做好技术升级和转型的准备。最后，关键技术突破引发生产力变革。当关键技术人工智能实现突破时，它不仅引领了新技术的发展，还推动了整个生产力的结构性变革。人工智能的突破，如在深度学习、自然语言处理等领域的进展，已经开始在各个行业中实现应用，推动从传统生产方式向更智能、高效的生产模式转变。在推动新质生产力形成的过程中，持续的科技创新尤为重要。人工智能作为当前最具代表性的先进技术之一，其发展和应用不仅推动自身领域的创新，也促进其他行业的技术升级。人工智能的发展促进跨学科研究，推动了从数据驱动的决策到自动化和智能化服务的转变。总体来说，人工智能在助力科技创新、加快技术迭代、适应技术更迭、引领生产力变革和持续推动科技前沿发展等方面发挥了至关重要的作用。随着人工智能技术的不断成熟和普及，其在促进新质生产力形成方面的影响力将会越来越大。
（三）人工智能提升劳动力素质促进新质生产力的发展
随着经济和技术的发展，对人力资本的要求也在不断提升。新质生产力需要高素质的人力资本，包括技术技能、创新能力和学习能力。教育和培训体系的适应性和前瞻性是提升人力资本素质的关键。终身教育和职业培训在此发挥着至关重要的作用。人工智能可能会导致劳动力市场结构的根本性变化。高技能和创造性工作会变得更加重要，而简单重复的任务则越来越自动化。人工智能和自动化技术的引入确实导致了某些低技能、重复性工作的减少。目前的制造业、仓储和物流行业中的许多基础作业正在被自动化系统所取代。根据世界经济论坛的报告，到2025年机器将执行目前由人类完成的一半以上的工作任务。这些转变会导致短期内的就业流失，那些重依赖、重复性、低技能劳动力的行业首当其冲。但是，人工智能也在创造新的工作机会，尤其是在人工智能本身和相关领域，如数据分析、机器学习、人工智能维护和监督等方面。这些领域需要具备新技能的劳动力，比如编程、数据科学和人工智能系统管理。随着人工智能技术的发展，像“机器学习工程师”“数据科学家”等职位需求迅速增长。不仅仅是劳动力市场的影响，人工智能对人类创新能力的提升有着深远的影响。人工智能改变了我们解决问题的方式，也为创新过程提供了新的工具和方法。人工智能对人力资本素质的提升具有显著作用。人工智能技术可以根据个人的学习能力和偏好提供定制化的学习体验，通过分析学习者的行为和表现，调整教学内容和难度，确保每个学习者都能在适合自己的节奏下学习。人工智能系统通过持续的评估和反馈，识别学习者的弱点，提供针对性的资源和练习来填补这些差距。在职场中，人工智能平台提供的课程和模拟训练帮助员工掌握新技术和方法，使员工能够不断更新自己的技能，适应快速变化的工作环境。
培育新质生产力是推动中国制造业克服短板、实现高质量发展的关键。新质生产力包括新制造、新服务和新业态，人工智能在促进中国新制造、新服务和新业态的发展方面起到强力助推作用。
（一）人工智能赋能新制造推动新质生产力发展
新制造涉及新能源、新材料、新医药、新制造装备和新信息技术等领域。人工智能为这些行业的发展提供了数据驱动的智能决策、自动化和智能化的生产过程、智能物联网的应用和创新个性化的产品设计等。在数据驱动的智能决策上，人工智能技术通过大数据分析和机器学习算法，对制造过程中的大量数据进行实时监测和分析，从而实现智能决策。通过对数据的深度挖掘和分析，人工智能帮助制造企业更好地理解和预测市场需求、优化生产计划、提高生产效率和质量。在自动化和智能化的生产过程中，人工智能技术可以实现生产过程的自动化和智能化。通过机器视觉和机器人技术，实现自动化的零部件检测和装配，提高生产线的效率和精度。同时，人工智能通过自适应控制和优化算法，实现生产过程的智能调控，提高生产线的灵活性和适应性。在智能物联网的应用上，人工智能和物联网的结合，实现智能制造的全面升级。通过物联网技术，达到设备之间的互联互通，对生产过程实时监测和远程控制。人工智能技术可以对物联网中的大量数据进行分析和处理，实现智能化的生产调度和优化。在创新和个性化的产品设计方面，人工智能技术通过对大量数据的分析和挖掘，帮助企业更好地理解市场需求和消费者偏好，从而实现创新和个性化的产品设计。运用人工智能技术，企业实现产品设计的自动化和智能化，提升产品的质量和竞争力。正是由于中国在人工智能领域的突飞猛进，中国新制造行业的全球竞争力才日益提升。在新能源领域，中国已成为全球最大的新能源汽车市场，推动了电动汽车和充电桩的快速发展。在新材料领域，中国在碳纤维、高性能钢材等方面取得了突破，为制造业提供了更轻、更强、更耐用的材料。在新制造装备领域，中国加强了对高端装备的研发和制造，提升了制造业的技术水平和竞争力。在新信息技术领域，中国积极推动人工智能、大数据、云计算等技术的应用，为制造业提供了智能化、数字化的解决方案。
（二）人工智能赋能新服务推动新质生产力发展
党的二十大报告提出，“构建优质高效的服务业新体系”。新服务业体系涉及的行业包括数智化服务业、科技创新驱动的服务业、与实体经济融合的服务业、普惠共享服务业等方面。数智化服务业包括通过数字化、网络化、智能化转型的各类服务行业，如数字营销、在线教育、云计算服务、大数据分析等。科技创新驱动的服务业涵盖了依赖科技创新的服务行业，包括生物技术服务、新能源服务、环境技术服务、人工智能和机器学习服务等。与实体经济融合的服务业是指与农业、制造业等实体经济深度融合的服务业，如供应链管理、物流服务、工业自动化服务、智能制造相关服务等。而普惠共享服务业是指向普及性和基础性的服务业，包括社区便民服务、基本医疗保健服务、教育服务、公共交通等。人工智能可以在提高服务效率和质量、个性化服务、支持决策制定、促进服务创新和促进产业融合等方面发挥作用。人工智能能够自动化处理大量重复性任务，提高服务行业的效率和响应速度。在客户服务、数据处理等领域，人工智能的应用大幅提升工作效率，减少人为错误。同时，人工智能在数据分析和预测方面的能力可以支持更精准的商业决策。通过对市场趋势、消费者行为等数据的分析，人工智能帮助企业制定更有效的营销策略和业务计划。另外，人工智能的发展推动了服务业的创新，尤其是在金融服务、医疗卫生、教育等领域。人工智能在诊断支持、个性化学习计划的开发等方面的应用。为了培育新质生产力，中国需要加快发展生产性服务业和新服务业，要加强对生产性服务业的研发设计、金融保险、物流运输等方面的支持，提升服务业的附加值和国际竞争力。同时，中国还需要增进与国际先进水平的衔接，推动内外贸产品的标准衔接、检验认证衔接和监管衔接，实现内外贸的一体化发展。
（三）人工智能赋能新业态推动新质生产力发展
新业态是指随着科技进步、经济发展和社会变迁而出现的新型产业形态和商业模式。这些新业态通常是传统行业与现代技术结合的产物，或者是全新兴起的行业。截至目前，一些常见的新业态包括：共享出行和共享住宿的共享经济以及互联网平台商业模式的在线市场平台、社交媒体平台、服务聚合平台等在内的平台经济等，这些新业态往往以技术创新为驱动，通过新的商业模式满足消费者日益增长的需求，推动经济结构的优化和升级。随着技术的不断进步和社会的发展，未来还将出现更多新兴的业态和模式。新业态的培育和发展，人工智能是新业态形成的关键推力。人工智能在培育新业态上的作用体现在创造新的商业模式、促进产业融合、推动服务自动化与智能化、支持创新型创业、提升用户体验以及优化资源管理等方面。不仅推动了现有业态的升级，也催生了全新的业态和商业机会。人工智能使一些以前不可行或成本过高的商业模式变得可行，比如基于人工智能算法的个性化推荐系统，在电子商务、内容流媒体等平台上为用户提供个性化的体验。人工智能技术的灵活性使不同行业之间的界限变得模糊，促进了产业间的融合。人工智能在医疗健康领域与互联网的结合，产生了远程医疗、智能健康监测等新业态。人工智能不仅提高了传统服务的效率，还使服务更加智能化和个性化。在金融行业中，人工智能可以提供智能投资咨询服务。另外，人工智能技术的发展降低了创新型企业的门槛，小微科创公司也能开发出具有竞争力的产品和服务，通过分析用户行为和偏好，提供更加贴合用户需求的服务，从而提升整体的用户体验，助力小微科创企业的高质量发展。
新质生产力的培育和发展，需要人工智能技术引发的生产力跃升，需要从多维度发力，刺激并释放人工智能技术对新质生产力的赋能效应。
（一）加快人工智能驱动的科学研究和技术创新，夯实新质生产力发展之源
尽管中国在某些人工智能领域，如计算机视觉和语音识别方面取得显著进展，但在一些核心技术领域，如算法创新、芯片设计等方面，仍存在差距。对外国技术还存在一定程度的依赖，特别是在高端芯片和关键软件上的依赖，对人工智能的发展已构成了制约。因此，需要进一步加大自主创新的力度，这就需要政府健全新型举国体制，抓好关键核心技术攻关，加大研发资金的投入、创新激励机制的建立和优化以及创新生态系统的构建。政府通过资金支持，可以直接加速人工智能领域的研究与开发。这包括为大学、研究机构和私营部门的基础研究提供资金，以及支持应用研究和技术开发。例如，政府设立专项基金，支持人工智能领域的算法创新、新型芯片开发等关键技术的突破；政府通过税收优惠、补贴等方式激励企业和研究机构进行技术创新，创新激励机制。例如，对在人工智能领域取得突破的企业和研究机构，提供研发税收减免，降低企业和机构创新的经济风险。构建创新生态系统，营造一个有利于技术创新的生态系统，包括建立研究与产业之间的协作平台，以及鼓励跨学科和跨领域的合作。
加快人工智能驱动的科学研究，发现和培育新的产业增长点。人工智能在科研领域已经展现了加速重大科学问题研究和知识发现的变革性潜力，成为人工智能落地重要场景，如蛋白质结构预测和新材料发现等，并在新药创制、生物育种等方向上催生一批新技术模式驱动的新兴产业。要更加重视发挥人工智能在数学、物理、化学、生物、天文和基因、药物、材料等领域研究的作用，整合项目、平台、人才资源，形成政策合力，支持科研人员投身相关研究，构建以人工智能支撑基础和前沿科学研究的新模式。当前特别要在新药创制、材料研发、生物育种等方面加大布局力度，更有效发现新基因、新靶点、新药物、新材料、新品种、新的化合物，带动生物医药、智能农业、新材料等产业领域培育新业态、打造新引擎，再生千行百业。
（二）促进人工智能技术的行业应用，筑实新质生产力发展之基
中国人工智能应用市场虽然展现出良好的发展态势，但投资人工智能项目的成本相对较高，计算能力和数据承载能力不足，即使某些行业具有数据和人工智能投资需求，也可能因为缺乏足够的计算能力和数据承载能力而难以实现人工智能技术的创新应用。另外，对于中小企业来说，理解和接受人工智能的程度相对较低，在人才、资金、技术等方面存在明显不足，这些因素共同制约了它们在人工智能领域的投资、创新和应用，中小企业的数字化转型和升级进程受到严重阻碍。因此，政府应该通过以场景创新为导向，利用供需联动、建设基础设施和平台、推动标准化和开放接口，来实现新技术的迭代升级和新质生产力的快速增长。一是坚持以场景创新为导向。由于不同行业和领域对人工智能技术的需求各不相同，场景创新能够更精准地满足这些多样化需求。通过针对具体应用场景的创新，更有效地将技术研发成果转化为实际应用，从而激发市场活力，促进新业态和新模式的产生。二是推进供需联动的策略。协调技术供给方和需求方之间的互动，使技术创新更好地满足市场需求。政府和企业应深入了解市场需求，包括消费者的偏好、企业的技术需求和行业发展趋势，技术供应商根据市场需求调整其产品和服务，以提高技术应用的实用性和效果，政府通过政策支持和引导，促进供需双方的有效对接。三是加强基础设施和平台建设。建设高效的数据处理和存储基础设施，支持大数据和云计算技术的发展。投资于高速互联网和物联网基础设施，为技术创新提供连接和通信支持。建立共享的技术平台，促进资源共享和协作创新。四是推动标准化和开放接口。制定和推广技术标准，确保不同系统和产品之间的兼容性。鼓励企业提供开放应用程序编程接口，促进不同应用和服务的集成。政府在推动场景创新、促进供需联动、建设基础设施和平台、推动标准化和开放接口方面发挥着重要的作用。这些努力不仅能够推动新技术的迭代升级，还能够促进新质生产力的快速增长，进而推动整个社会和经济的可持续发展。
（三）优化人工智能市场准入和竞争环境，激发新质生产力的发展活力
人工智能市场存在高度垄断性。在全球范围内，某些网络平台公司、算法等大型企业在人工智能市场上占据了绝大部分市场份额，大型企业通过大量的技术专利积累，对人工智能技术市场形成了控制力。这些专利涵盖了从基础算法到应用技术的各个方面。市场集中可能导致创新的局限性。虽然大公司在资源和研发能力方面有优势，但他们可能更关注于维护现有市场地位，而非进行颠覆性的创新。中小企业在资金、技术和市场份额方面与大企业竞争时，处于不利地位，这限制了它们的发展机会，甚至可能导致市场出现“马太效应”，即强者愈强，弱者愈弱。政府可以通过制定公平竞争的政策，限制市场主导地位过于集中。监控不公平竞争行为、审查企业合并与收购、增加市场透明度和促进数据共享，确保人工智能市场公平竞争。在实施反垄断法规方面，政府机构应定期进行市场分析，识别潜在的不公平竞争行为。通过监控价格变动、市场份额分布和竞争结构。设立专门机构或程序，以便利益相关方能够报告可疑的不公平竞争行为。对被证实从事不公平竞争行为的公司施加罚款、市场限制甚至是业务禁止等法律后果。同时在审查合并和收购案时，进行详细的市场影响评估，考虑此类行动对市场竞争、消费者利益和创新的长远影响。在公平竞争促进措施上，提高透明度，建立公开的信息平台，公布市场调研结果、企业合并信息、市场份额数据等。创建有效的沟通渠道，使企业和消费者能够更好地理解当前的市场政策和法规。鼓励企业开放非敏感数据，特别是那些由公共资金支持的研究和开发项目。制定统一的数据格式和接口标准，确保不同来源和不同企业间的数据可以互相兼容和交换。对持有关键数据集的企业，如搜索引擎、社交网络等，监管机构应确保这些数据资源对市场新进入者开放，以促进竞争。
（四）以场景为驱动加快人工智能的应用，塑造场景驱动的产业新优势
推动大模型技术落地，塑造场景驱动的产业新优势。围绕大模型的开发成为当前人工智能研究、运用、治理的主要方向。构建人工智能全面渗透的下一代产业体系和生活体系，有赖于一系列技术体系的场景化组合应用。相关部门和地方已做过部署，关键要落实到具体的企业和产业上。近两年相关部门和各地在智慧农场、海洋牧场、智能港口、智能矿山、智能工厂、自动驾驶、智能教育、智能金融、智能供应链、智能制造等方向上进行了布局，取得了不俗的成就，要不断完善提升和推广，其中智能制造、智能矿山要作为优先级。鼓励龙头企业牵头提出场景驱动的人工智能整体解决方案，加快探索大模型产业落地商业模式。支持大量中小企业在细分领域形成具体安排，借助内容生成、自主设计、知识助理等新技术重塑智能业务流程。发挥国家人工智能示范区作用，加快打造一批可复制可推广的人工智能示范场景，充分释放人工智能赋能经济社会发展的先发优势，再造千行百业。完善场景驱动生态，促进人工智能创新性应用。推动超算、智算、量子计算融合运用提高算力，科学布局建设公共算力平台和算力网络。加快普惠算力供给，为高校和科研院所的年轻人提供平价算力，鼓励他们参与大模型训练和创业。正在建设的各种算力中心、算力网要把中小企业和科研人员、创业人员的可及性获得感作为重要内容和衡量标准。有序开放公共数据，推进行业数据资源和基础科学数据集共享共用，建设更多高质量训练数据集。支持地方、传统行业等开放人工智能应用场景，鼓励开展大模型创新应用大赛，挖掘更多的应用领域和更细的应用方向，以人工智能技术的创新性运用为牵引，驱动技术攻关和持续迭代完善。创新转化政策和体制机制，加强场景研发上下游配合和技术集成，加快人工智能技术攻关、设备提升、产品开发、产业链优化和产业培育。
