【理響中國】人工智能全面賦能新型工業化

人工智能是第四次工業革命的通用性目的技術，加快人工智能與制造業深度融合，全面賦能新型工業化，對于我國發展新質生產力、建立現代化產業體系、實現高質量發展具有十分重要的意義。

通用性目的技術助力工業化進程

工業化是工業革命發生后最重要的經濟現象，是一個國家實現現代化的前提和基礎。無論從理論邏輯還是歷史實踐看，工業革命時期往往是大量新技術密集涌現且快速實現轉化和應用的時期，特別是其中的通用性目的技術，憑借其廣泛連接性、核心作用性、強大驅動性等優勢，對加快工業化發展發揮著關鍵性和主導性作用。在工業革命發生發展過程中，通用性目的技術引致國民經濟中一系列基要的生產函數（或生產要素組合方式）發生根本性變革，促進各產業特別是工業制造業的快速發展，由此加速一國工業化進程。當今世界，以大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、物聯網等新一代信息技術廣泛應用為主要內容的第四次工業革命正在深入推進，新技術、新產業、新業態、新模式密集涌現，人工智能被公認是新一輪工業革命的通用性目的技術。習近平總書記指出，人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。借助移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術驅動，人工智能正呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征，進而對經濟發展、社會進步、國際格局等產生重大而深遠的影響。當前，第四次工業革命與我國推進新型工業化形成歷史性交匯，作為第四次工業革命的通用性目的技術、戰略性主導技術，人工智能必將對我國新型工業化發揮巨大驅動作用。

人工智能推動制造業轉型升級

人工智能憑借其廣泛的滲透性、較強的替代性、明顯的協同性、突出的創新性、全面的賦能性、強大的自生成性等特征，通過與制造業深度融合，加快推進新型工業化。從滲透性看，人工智能作為通用性目的技術，能夠深度融入制造業各環節及上下游產業鏈，對產業發展起到賦能、賦智、賦值作用。從替代性看，人工智能除了對勞動力要素的直接替代，還表現出對高強度、高難度勞動過程的間接替代，以及對人的腦力活動的逐漸深層替代。人工智能將在更多領域和崗位實現自動化、智能化替代，從而優化要素投入結構，提升全要素生產率。從協同性看，人工智能將消費領域、生產領域及流通和分配領域有機銜接在一起，有助于提升整個社會再生產過程的協調性、有序性和高效性。從創新性看，人工智能通過深度學習與快速迭代，能夠實現技術的自我進化和自我升級，進而引致整個行業領域的優化升級。從賦能性看，人工智能可以賦能各生產要素向多元化、高級化和復雜化方向發展，實現要素屬性的延伸。被賦能的要素表現出價值創造的“乘數倍增效應”，實現要素價值的顯著增值。從自生成性看，人工智能不僅具備傳統的分析、判斷和決策功能，還具有基于自我學習歸納的再演繹和創新屬性，進一步加速人工智能模型從決策式、分析式向生成式的躍升演化。目前，以生成式人工智能等為代表的智能經濟活動正在快速增長，越來越多面向垂直場景的行業大模型涌現出來，并成為推動制造業智能化改造與數字化轉型、加快推進新型工業化，進而培育發展新質生產力的新引擎。

智能制造本質是新一代信息技術與制造業的深度融合。在這一過程中，與制造業融合的信息技術從以數字技術、網絡技術為主到以人工智能技術為主，融合范圍越來越廣，融合程度越來越深，相應的智能制造水平也在不斷提升。以ChatGPT、Sora等為代表的生成式人工智能的快速發展，標志著弱人工智能向強人工智能的加速轉變，標志著人類社會正在快速進入高度智能化時代。當前，我國許多制造業企業數字化轉型已進入“深水區”，只是簡單地將數字技術與傳統行業融合疊加，已不能滿足制造業高質量發展的要求。只有充分發揮我國制造業門類齊全體系完備的優勢，以人工智能與制造業深度融合為主線，以智能制造為主攻方向，才能更好完成“到2035年基本實現新型工業化”的目標，進而為實現中國式現代化奠定堅實基礎。

加快推進新型工業化的若干舉措

以人工智能全面賦能新型工業化，必須深化大數據、人工智能等研發應用，深入開展“人工智能+”行動，可重點做好以下幾方面工作。首先，強化政府頂層設計和政策支持。根據我國制造業數字化轉型水平和進一步發展要求，盡快制定實施人工智能與制造業深度融合發展戰略與推進路徑，進而形成有效推進機制，既要體現不同區域、不同行業數字化轉型的協同性，也要體現出相應的差異性，同時還應通過財政、金融、人才培養及產業方面的政策，為加快推進制造業智能化改造與數字化轉型提供有力支持。

其次，大力推進科技創新特別是關鍵核心技術突破及其應用。關鍵核心技術是驅動人工智能與制造業深度融合的根本力量。加快推進新型工業化，必須進一步夯實關鍵核心技術底座。一是瞄準大數據、人工智能、區塊鏈、傳感器、量子信息、網絡通信、集成電路、關鍵軟件等戰略性前瞻性領域，發揮新型舉國體制優勢，進行創新突破。二是著力推動大模型算法、框架等基礎性原創性技術突破，加快提升智能芯片算力水平。聚焦集成電路、關鍵軟件等發展，提升數字產業化水平，加快云計算、大數據、虛擬現實等融合創新。三是構建多元化主體參與、網絡化協同研發、市場化運作管理的新型創新生態體系。支持具有自主核心技術的開源社區、開源平臺、開源項目發展，促進開放式創新、平臺化創新，實現創新資源共建共享，以科技創新推動產業創新。四是完善智能制造、兩化融合、工業互聯網等標準體系，加快推進數字化轉型、智能制造等貫標，以標準引領提升人工智能與制造業深度融合的質量和水平。

再次，進一步提升制造業企業的數轉網聯智改水平。企業是實現人工智能與制造業深度融合、加快推進新型工業化的微觀主體。加快企業推廣應用新型傳感、先進控制等智能部件，推動智能裝備和軟件更新替代。充分發揮智能制造場景豐富優勢，以場景化方式推動數字化車間、智能工廠、智能生產線建設。大力發展智能服務，探索智能設計、生產、管理、服務模式，打造一批數字化轉型、智能化改造的典型示范企業。注重發揮大型企業、“鏈主”企業、生態主導型企業在數智化平臺建設、共性技術研發創新等方面的推動作用，實現大中小企業在數轉網聯智改過程中的融通和協同。

最后，適度超前建設數字基礎設施，強化人工智能賦能新型工業化的基礎支撐。重視發揮市場與政府的雙重作用，積極推進5G、工業互聯網、算力平臺和數據中心建設。重點加快工業互聯網規模化應用，加快形成全國一體化算力體系，培育算力產業生態，有效釋放數據價值，促進信息化與工業化在更廣范圍、更深程度、更高水平上實現融合發展，為加快推進新型工業化提供堅實支撐。

來源：中國社會科學網

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