中国经济网版权所有 中国经济网新媒体矩阵 网络广播视听节目许可证（0107190）（京ICP040090） 人工智能赋能新生产力之路指南 2025年11月28日 05:50 来源：日报 刘慧 任小刚 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略技术，正在以前所未有的深度和广度重塑人类劳动和生活。习近平总书记强调，“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，我们要充分发挥新国家制度优势，坚持自力更生、自力更生，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平的方向健康有序发展。”党的二十大中央强调因地制宜发展新生产力，要求“抢占人工智能产业制高点，全面赋能千行万业”。为进一步推动人工智能与经济社会各行业、各领域广泛深度融合，更好培育和发展新生产力提供路径指引。 “十五五”期间，要加强人工智能与产业发展、文化教育、人民经济安全、社会治理的融合。特别是要在培育和发展新生产力、推动生产力革命性跨越和劳动关系深刻变革中发挥重要作用。理解人工智能的重要性基因增强。人工智能蕴含大量颠覆性创新技术、多样化、可共享的新知识和信息，具有远超任何其他单一技术的战略价值。人工智能主要由数据、算法和计算能力的组合驱动。其中，数据作为一种新的生产要素，具有非竞争性使用和规模报酬递增的特点。算法是清洗数据、处理数据、使用数据的具体逻辑、步骤和策略。它们推动生产过程从依赖人工判断经验向依赖自主优化决策的模型转变，并决定生产智能化水平、劳动效率、劳动准确性。算力是激活数据要素潜力的主要驱动力，是转化数据要素的技术基础潜力转化为现实生产力，可以不断拓展劳动可能性的边界。新生产力的发展不仅意味着科学技术的革命性突破，也意味着实现劳动力要素的现代化配置。在一个带状区域，随着生产力的发展，劳动力、资本等传统劳动要素的边际效益下降明显；另一方面，随着经济持续增长，依靠增加传统资源要素投入来拉动的方式已经不可持续。摆脱康庄大道，加快转向创新驱动的集约发展方式，必须充分发挥革命性技术特别是人工智能对生产要素的赋能，实现生产要素的创新配置。人工智能作为一项基础性、战略性技术依赖于数据、算法和计算能力的协同和共振。它不仅可以塑造新型劳动者，转变劳动材料和劳动对象的形态，而且可以改变人机交互、人机协作的关系，推动劳动方式的革命性变革，对生活产生影响。劳动体系的整体有效性产生放大、叠加、乘增效应。在塑造新型劳动者方面，人工智能可以为劳动者提升能力、拓展价值空间提供重要载体，推动劳动者从流程操作、应用实现、价值实现向算法设计、系统管理、价值创造转变，实现劳动者技能和角色的升级。这是促进新的生产要素良好跳跃的关键。新工人作为最活跃、最根本的要素，不断推动凭借高水平的创新能力、数字素养和跨境协作能力，推动科技创新和产业变革。人工智能可以鼓励劳动者打破传统理解和技能的界限，转变为掌控数据、优化算法、提高计算能力的新型劳动者。它将帮助工作人员实现精细的数据捕获、快速的信息检索和准确的决策过程。它将通过人机协作实现高效生产，显着促进新生产力的发展。在改变制造材料和制造对象方面，通过加强人工智能，传统制造材料可以实现自主感知和精确操作。人工智能的广泛应用还可以更好地判断运营策略并科学评估使用效率。通过奥实现模型优化和动态调整，实现劳动力物资的精准调度、优化分配和高效利用，不断建立劳动力数据配置模型和管理流程的系统重塑，实现劳动力物资数字化、智能化的变革和升级。还应该看到，数据已经成为重要的新生产要素。它既是人工智能时代的“石油”，也是打造数字经济乃至智能经济的对象。人工智能可以通过自动数据采集和智能生成高质量合成数据来扩大数据规模；还可以通过自动数据清洗和标注、智能数据分类和组织来处理海量数据，提高数据质量和可用性；还可以通过精准预测和精准引导实现深度数据处理，提取高价值知识，进一步驱动决策、流程智能化，为新的质量生产力发展注入动力。在实施“人工智能+”行动过程中，“人工智能+”科技可能带来的变化值得关注。如果加快探索人工智能驱动的科学研究新范式，加快基础科学发现“从0到1”的进程，推动技术研究和技术开发、工程开发、产品实施的创新和提高效率，加快“社会科学”的理念和研究方法的创新，探索建立适应人工智能时代的哲学社会科学新组织形式，拓展研究视野，人工智能将展现出强大的创新力量。生产力决定生产关系、劳动关系响应生产力生产关系的调整总是伴随着生产力的发展。更好发展新生产力，必须加快发展与之相适应的新型生产关系。人工智能是一种具有渗透性、颠覆性的通用技术。智能化、数字化、网络化、高效化特征对技术、数据、人才等变革产生巨大影响。新要素的权利分配、管理架构、合作模式等都提出了新的要求。创新元素分配方法。随着数据产权认定、市场交易、权利分配、利益保护等制度不断完善，基于要素市场的配置体系将不断完善，数据要素市场的配置范围不断扩大，参与渠道不断扩大。扩大贡献值配置方式，可显着促进资源需求与供给的精准匹配。同时，数据、算法和计算能力的结合运用，使资本和实物资本更加符合新生产力发展的需要，让生产者从被动应对走向主动扩张，大幅提升“工人决策效率、抢占规模”向“创新驱动”的生产。例如，人工智能可以通过刺激对高技能劳动力的需求，显着改善劳动力的技能结构，提高企业效率。又比如，通过数据智能决策和流程再造，重塑链条融资链条，控制资金损失，打破企业融资路径壁垒，提高企业融资效率。推动组织形态变革。一个人工智能可以决定决策并穿透边界，促进组织形态的深度变革，显着降低组织合作的承包和管理成本，促进跨组织合作。有利于创建具有高度灵活性和快速响应能力的组织体系，让组织实现生态协同的结构优化。人工智能技术具有很强的渗透性。一方面，可以通过实时数据分析，赋予组织基层单位更高的决策自主权，防止决策失误，有效激发组织活力；另一方面，可以通过标准化接口和智能合约，借助数字化员工和智能决策系统，开发人机协作的新组织形态，相应的成本大幅降低。f 不同组织之间的合作。这种协作模式有效满足了发展新生产力的需求。优化权利分配。通过赋能人工智能，实现贡献的精准计量、动态价值评估和风险收益匹配，构建与新比例相适应的政策分配与变更体系，从贡献衡量因素的比例推动利益关系范式转变。例如，人工智能技术可以通过智能合约自动记录每个创新主体的行为，追踪和量化每个创新主体对价值创造过程的实际贡献，为收入分配提供客观依据和事实依据。依靠机器学习，算法可以捕捉技术的潜在价值，实现对技术的综合评估从技术稀缺性、市场前景和战略价值等方面挖掘创新成果，推动分销体系从短期导向走向长期导向。通过智能风控模型，建立股权股权调整机制，建立更加均衡的风险承担和利润分配，实现对早期投资者、关键技术人员等高风险承担者的有效激励，产生可持续的创新投资和新的生产质量。明确推进“人工智能+”路径 今年，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》出台，明确了实施“人工智能+”行动的总体要求、发展目标和主要方向。强大有效的推动者人工智能为新生产力发展赋能。闪耀需要实施“人工“智能+”行动深入开展，统筹技术攻关、场景应用、产业创新和人才引进，充分发挥人工智能的“头雁”效应，通过资本、劳动力、技术、数据等要素的创新配置，显着提高生产力全要素，推动去过剩的革命性细流。推动人工智能底层技术研究。充分发挥国家战略科技实力的综合优势，聚焦人工智能领域基础研究和应用研究，加快推进人工智能领域基础研究和应用研究，加快推进人工智能基础技术研究。开发一批具有自主知识产权的重大科技成果，同时针对信息通信和先进计算的需求，实施深层次基础研究计划引领行动计划。坚持同一目标导向和自由探索，鼓励社会多元主体参与。实施有组织的科学研究，重点关注人工智能芯片、深度学习框架、操作系统等领域，推动与国家实验室、高等院校、新型研发机构、领先科技企业的研究合作，解决重大关键技术“卡壳”问题。可考虑实施一批颠覆性技术研究计划，推动新型研发机构和领先科技企业尽早布局前沿颠覆性技术，建立颠覆性技术专项重点领域清单，率先在智能芯片、算法框架、大规模模型等领域实现突破，加快培育人工智能领域先进技术源泉。加快布局关键应用场景里奥斯。加强人工智能深度融合和应用，着力加强人工智能领域全场景资源的协调和引导，实现“该开放的场景都开放，所有可能的场景都开放”，推动人工智能新技术、车工产品、新服务精准应用，支持智慧城市、数字城市、绿色城市、文明城市、生态城市建设。推动人工智能与大数据、云计算、物联网、区块链、虚拟现实、信息安全等技术领域深度融合，丰富赋能千行百业的场景。推动重点领域引领场景应用拓展，鼓励人工智能应用示范，探索金融、文化、医疗等垂直大型模式的开发应用雷、教育、科研等领域。完善场景场景支撑机制，聚焦城市管理、绿色低碳、智慧生活、旅游SA文化等领域，探索发展“技术供给-应用需求”双向对接机制，探索“政府支持前置+应用场景建设”，挖掘人工智能技术应用需求，持续提升人工智能产业发展水平。在这方面，一些领域有一些有益的做法。例如，北京市今年发布的《加快人工智能赋能学习高质量发展行动计划（2025-2027年）》勾画了未来三年北京以科研驱动发展人工智能的路线图。提出到2027年建成大规模科学基础模型，建成独有的10个以下高质量科学数据库，服务至少1000万用户，推动至少5个领域的深度应用，开发8个以上标杆应用案例，搭建共性服务创新平台，引进和培养一批综合型人才，构建多渠道投融资服务。完善创新服务保障屏障体系。完善对企业精准服务机制，着力构建要素齐全、运行高效、激励充足的创新生态系统，持续集聚数据等关键要素，打通基础研究、技术开发、应用场景全链条，持续完善风险投资等机制，为提升人工智能应用集成能力和水平提供支撑。同时，加强数据要素的服务保障。完善大中小型企业整合对接渠道推动创新要素共享和开放数据协作。加快数据要素市场化配置改革，探索人工智能数据开放共享沙盒试点，持续推动优质数据的融合、应用和反馈。继续加强知识产权全链条保护，创建发展知识产权保护试点示范区，营造一流创新环境，为推动人工智能及其产业高质量发展提供保障。 。 （编辑：付仲明）