【理论探索】戚聿东 沈天洋：人工智能赋能新质生产力：逻辑、模式及路径

点击蓝字 关注我们

作者简介

戚聿东，北京师范大学经济与工商管理学院教授、博士生导师；

沈天洋，北京师范大学经济与工商管理学院博士研究生。

内容提要： 推动以创新起主导作用的新质生产力发展是高质量发展的内在要求。中国拥有发展人工智能的优势，诸如国家战略、超大规模市场、海量数据和丰富的应用场景等优势的有机结合促进了中国人工智能技术的不断迭代，人工智能凭借渗透性、协同性、替代性和创造性等技术经济特征能够形成与新质生产力相匹配的产业体系。人工智能赋能新质生产力具有多维逻辑，包括马克思主义生产力理论创新和发展的理论逻辑、通用目的技术引致生产力实现跃升的历史逻辑、高质量发展目标要求的现实逻辑。人工智能凭借数智属性赋能新质生产力，具体映射在企业发展上分别呈现数据+应用场景人机协同模式、技术牵引价值链生态模式、组织平台化跨界融合模式。中国人工智能已从实验室进入应用落地的新阶段，面对中国人工智能技术尚处于“比上不足”的阶段、场景建设广度和深度不足、算力服务供需不匹配、高质量中文数据匮乏、青年数字人才培养和引进整体处于探索阶段、行业规制成效显著但通用立法欠缺等应用层面问题，要加快健全新型举国体制实现“卡脖子”技术攻坚，推进场景开放创新，积极发展公共云突破算力边界，提升建设高质量中文语料库的能力，多渠道培养和引进创新复合型人才，并以包容审慎原则推动统一式立法。

关键词： 人工智能；新质生产力；高质量发展；数智；新型举国体制

一、研究背景

生产力不是一成不变的，而是呈阶段性发展变化，生产力的发展是为了适应人类不断增长和变化的需求。以生产力的发展水平为区分标准，人类社会可分为原始社会、奴隶社会、封建社会、资本主义社会、经过社会主义社会的过渡而达到的共产主义社会。“时代是思想之母，实践是理论之源”，从认识论原理出发，矛盾是事物发展的动力，人类社会在生产力与生产关系的矛盾运动中前进。换言之，上述五种社会发展阶段（或社会形态）既是生产力不断跃升满足人类需求的体现，也是决定社会发展阶段的社会主要矛盾变化的再现，社会主要矛盾变化决定着生产力的历史演进。党的二十大报告鲜明指出，中国仍处于社会主义初级阶段，新时代中国社会主要矛盾转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。新中国成立以来，中国共产党始终强调解决社会主要矛盾的根本途径是不断解放和发展社会生产力，发展先进生产力是应对新时代中国社会主要矛盾的必然要求。习近平总书记在中共中央政治局就深入推进供给侧结构性改革第三十八次集体学习中强调，“当前制约我国经济发展的因素，有周期性、总量性的，但主要是结构性的。结构性问题，供给和需求两侧都有，但矛盾的主要方面在供给侧。”本质作为先进生产力，由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的新质生产力，强调生产力“质”的变革，即生产要素禀赋及其组合方式深刻变革从而促进全要素生产率大幅提升，实现供给体系高质量发展，从而破解供给体系与国内需求的适配性问题。

新一轮科技革命和产业变革以人工智能（AI）为引领，随着AI不断演进，其技术经济特征将系统性重构产业体系，推动以产业为载体的新质生产力发展。从1956年达特茅斯会议召开标志着AI的诞生以来，伴随数据、算法和算力不断突破和改进，AI的智能程度快速迭代，以最近兴起的ChatGPT、Sora等为代表的生成式AI正是高质量数据、高维大模型（基于深度学习模型Transformer架构的神经网络模型）和大量先进图形处理器（GPU）集群共同作用的结果。近年来，在《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）发布的“全球十大突破性技术”中，AI相关技术频频入选。国家语言资源监测与研究中心发布的2023年十大新词语中，生成式人工智能位居榜首，究其原因在于新一代AI从“与人竞争”转向“协同交互”，能够从交互中学习，从执行有限范围的任务转为能执行通用任务，不断提高赋能各产业的广度和深度，开启全新的智能化时代。

每一种生产力，都有与其适应的主导产业以及由此形成的产业体系和结构相配合。在渗透性、协同性、替代性和创造性等AI的技术经济特征作用下，形成了与新质生产力相适应的产业体系。首先，承载AI技术的产业成为动力产业；其次，AI的渗透性和创造性技术经济特征改变研发生产率产生新知识，与材料、生物、能源、脑科学等技术相结合，推动新材料、生物制造、新能源、脑机接口等新兴产业和未来产业的发展，形成先导产业；再次，AI与网络信息技术相结合形成支撑动力产业和先导产业发展的新型基础设施产业；最后，AI的替代性和协同性技术经济特征与传统产业既有的技术相结合，实现传统产业降本增效，推动传统产业转型升级，形成引致性产业。AI的技术经济特征驱动产业体系高质量发展，可见AI为新质生产力的发展提供坚实技术底座的支撑。

综上所述，AI对新质生产力的影响凸显了其推动高质量发展的重要性。国家战略、超大规模市场、海量数据资源、丰富的应用场景等优势的有机结合，助力中国AI不断成长。截至2023年第三季度，全球AI企业有29542家，中美AI企业数量占全球总数的近一半（美国占34%、中国占15%），英国、印度、加拿大、德国、以色列、法国、韩国及新加坡合计占比超全球四分之一，2013年到2023年第一季度，中国AI论文占全球约30%，中国AI专利申请量占全球68%。此外，中国AI核心产业规模达到5000亿元，东数西算等重大工程加快推进，算力规模位居世界第二，5G基站超过280万个，具有发展AI的良好基础。中国AI发展已从实验室进入落地、赋能千行百业的新阶段。但目前AI赋能推进新质生产力的发展依然存在堵点、难点。故本文旨在厘清AI赋能新质生产力的逻辑和模式等学理关系，提炼AI应用落地的制约因素，从而能够针对性地提出AI赋能新质生产力的新路径选择。

二、人工智能赋能新质生产力的逻辑

历次技术革命都会引致生产力跃迁，形成特定时期的新型生产力，新质生产力正是与智能化生产资料相适应的一次生产力跃迁。在蒸汽机时代，纺织机、蒸汽机等发明和应用，使生产力克服劳动过程中所受体力和器官的限制，发生了质的飞跃。在电气化时代，内燃机和电力技术的突破和可互换零部件的广泛应用，催生大规模流水线作业的生产方式，生产力在批量化、高能耗的粗放型生产中进一步得到解放。在智能化时代，生产力会随着构成要素的智能化及其组合创新而发生新的跃迁，进一步形成新质生产力。人均国内生产总值（GDP）是人均劳动生产力水平的代表，根据经济学家安格斯·麦迪森《世界经济千年史》和世界银行数据，世界人均GDP分别在1000—1820年的八百多年间提高53%，在1820—1950年的一百多年间提高2.2倍，在1950—1998年的四十多年间增长了1.7倍，在1998—2022年的二十多年间增长了1.4倍。

发展生产力是经济思想史上的永恒话题，许多经济学家都提出关于发展生产力的理论，马克思是生产力理论的重要发展者，提出生产力基本三要素理论，认为历史上生产力的发展是伴随技术进步的影响而不断变化的，为研究AI赋能新质生产力的理论逻辑和历史逻辑提供了重要的基础。随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，科技创新尤其是颠覆性科技创新成为各国塑造国家竞争新优势的新制高点，现实需求也要求加速AI赋能新质生产力发展。

（一）理论逻辑：马克思主义生产力理论的创新和发展

生产力的基本构成要素包括劳动者、劳动资料和劳动对象。对于新质生产力而言，虽然构成要素的本质没有变，但这些构成要素的表现形式在AI赋能下呈现出新的质态和特征：高素质劳动者利用高智能化劳动资料作用于更广范围的新型劳动对象上，新质生产力三要素及其动态优化组合贯穿于生产的全过程中，可缩短产品的社会必要劳动时间，大幅提高全要素生产率。

第一，高素质劳动者。AI拆除知识的围栏，加快知识流动和共享，通过“AI+”教育和培训途径共同培养具备自我学习能力的高素质劳动者，有助于将人口红利转化为人力资本红利。一方面，高等院校和职业院校依托AI构建智能教学系统、虚拟实验室等，师生可通过一系列由表及里、由浅入深的连续提问和迭代提问与生成式AI进行思维链式对话，实现对弈式思维训练，获得与过去的计算机辅助教学和使用数字化教育资源平台等完全不同的学习体验。简言之，AI打破教育的时空限制，师生产生更密切的联系和互动，教学手段丰富多元，从传统以教师、教材、教室为中心的知识传授模式转变为基于广泛学习资源以学生问题为中心的能力培养模式。另一方面，用于辅助工作的数字助理系统（如“数字人”）能够显著降低新手和经验丰富员工的表现差距（如编写文档、编程），企业利用生成式AI加速在职培训，便于员工高效掌握技能。

第二，高智能化劳动资料。农业时代耕作工具从石器、青铜演变到铁器，工业时代从人工操作机械、机械化工具、电力机械工具演变到自动化机械工具直到当代数字智能工具。人类总是不断创造新的工具，将人类器官能力不断延伸。正如马克思所说“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产”，生产工具的科技属性强弱是辨别生产力水平的重要标志，以AI为底座支撑的智能化、绿色化机械工具（算法-算力网络），进一步削弱自然条件对生产的限制，为各种应用场景提供高效、稳定、可靠的计算和网络服务，扩大生产空间，成为智能化时代最主要的生产工具。

第三，新型劳动对象。在传统物质生产活动中，劳动对象包括天然的未经人类加工的自然对象和经过人类初期加工的原料，而在AI飞速发展下，劳动对象不再局限于传统的物质形态，劳动对象的种类和形态大大拓展，新型劳动对象既有传统劳动对象数智化绿色化改造，也包括非物质形态的数据生产要素的集合。数据要素是智能化时代最活跃的要素，企业可利用智能平台收集用户反馈意见实现精准匹配需求，实时改进产品，不断适应市场的快速变化，促进新型劳动对象的动态化。除此之外，有效的数据要素投入创新出绿色合成材料和拓展新能源的开发利用以替代传统化石能源，使用新型劳动对象的规模范围和空间范围也在不断扩大，更具有精准性和靶向性。

马克思指出，“不论生产的社会形式如何，劳动者和生产资料始终是生产的因素。但是，二者在彼此分离的情况下只在可能性上是生产的因素。凡要进行生产，就必须使它们结合起来。”高素质劳动者、高智能化劳动资料和新型劳动对象以社会结合和技术方式的组合方式形成新质生产力。具体而言，政府通过建立健全的教育体系、培训和人才引进机制促进劳动者高素质发展，制定和实施相关的产业政策提高劳动资料的智能化水平，促进新型劳动对象的产生和应用；随后在AI技术主导的数字技术群赋能下，高智能化生产资料与高素质劳动者能够更好地协同工作，同时训练后的数据等新型劳动对象为高素质劳动者提供决策支持，应对复杂的生产环境和市场需求变化。

（二）历史逻辑：通用目的技术引致生产力实现跃升

科技革命和生产力发展的历史表明，依靠科技创新促进生产力发展是一条普遍规律，科技创新尤其是通用目的技术是发展特定时期生产力的核心要素。按照新熊彼特学派观点，从18世纪末开始已经经历了五次技术革命，每次技术革命均出现重大突破的新技术并催生出新产业或得到更新的产业即引发新产业革命：第一次产业革命以纺织机、蒸汽机等机械化技术的发明应用为标志，带动纺织、交通运输、煤炭、钢铁等资源型产业发展；第二次产业革命以电力、内燃机、化学应用为标志的电气化技术发明为突破，带动汽车、飞机、石化等重工业和能源产业发展；第三次产业革命是以电子计算机、网络通信技术等信息化技术为突破，带动电子信息、移动通信、互联网、新能源、新医药等信息产业和高新技术产业发展，并以未来产业、新兴产业、主导产业和支柱产业的形式依次递进。换言之，从蒸汽时代、电气时代到信息时代，英德美等国最先实现关键性技术突破和一组强大有活力的新产业崛起，促进以产业为载体的生产力大幅度跃升，相继领导三次工业革命实现国家的崛起。这些重大突破的新技术，一方面表现为存在较大改进空间、广泛应用的潜在可能性以及创新互补性等特性，归属于溢出效应很强的通用目的技术，另一方面表现为突破现有技术轨道转向新的技术轨道，给消费者带来新的性能价值偏好的颠覆性技术，帮助人类不断利用自然、改造自然，实现人的身体能力和认知能力的拓展延伸，从而给生产力带来质的飞跃。

历史上通用目的技术往往是颠覆性创新、原创性创新，催生新产业、新模式，创新成果竞相涌现。未来不是历史的重演，但历史至少可以提供有用的基准来评估新技术的发展，渗透性、协同性等技术经济特征是通用目的技术的基本特征。在第六次技术革命中，AI具有溢出带动性很强的“头雁效应”，以AI为主导的智能技术群的广泛性和深刻性都是以往历次技术革命所无法比拟的，随着大量改进以及相应互补性技术的支持，最终被广泛使用并对总体生产率产生重大影响，带动新一代信息技术、新能源、新材料、高端装备、新能源汽车、绿色环保、民用航空、船舶与海洋工程装备等新兴产业和元宇宙、脑机接口、量子信息、人形机器人、生成式人工智能（AIGC）、生物制造、未来显示、6G、新型储能等未来产业发展。简言之，以AI主导的通用目的技术群（GPTs），引发第四次产业革命，带动各行各业的数智化升级，实现生产力的飞跃，日益成为推动新质生产力发展的关键动能。

（三）现实逻辑：高质量发展的目标要求

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，而高质量发展涉及经济、社会、治理三个层面，AI赋能新质生产力全方位地促进经济社会的发展，推动国家治理效能的提升。

第一，拉动经济增长。AI通过优化要素配置效率、降低企业成本和提高企业研发创新能力三种途径来提升全要素生产率进而推动经济增长。首先，AI打破各部门内部以及跨系统信息交流和技术共享的壁垒，加速要素充分发挥各自比较优势，优化要素资源配置效率；其次，AI从海量数据集聚中构建“数据金字塔”，即数据收集—信息分析—知识学习—行为，辅助企业科学生产、治理和决策，表现为降低企业生产成本、用工成本、交易成本和协调成本。更为重要的是，AI改变科学研发的生产率，“发明一种发明方法的发明”比起单一新产品发明有更大价值，相比传统实验验证，AI能够有效降低研发试错成本，例如研究人员利用GNoME新人工智能模型来加速材料发现的过程。

第二，推动社会建设。智能机器人是AI的实物载体，既能辅助支持医疗健康、养老服务、教育、商业社区服务等公共服务，也可消除时空的阻隔，提高公共服务的服务效率，从而改善国内优质公共资源总体供给不足和分布不均的现状。（1）智能医疗机器人可在患者院前管理（咨询服务）、院内诊疗（检验、护理）和院后康复追踪进行应用，也可开展远程医疗优化医学资源配置。（2）助老助残机器人可在助浴、康复训练、家务、娱乐休闲等场景应用，例如斯坦福华人团队研发的通用机器人Mobile ALOHA可以完成绝大部分家务，是老龄化世界的巨大福音。（3）教学、竞赛等教育机器人可在教学科研、技能培训、校园安全等场景深化应用，是培养高素质劳动者的保障。（4）商用机器人可在餐饮、配送、迎宾、清洁等服务场景应用，满足商业和社区消费体验升级的需求。简言之，AI赋能下推动公共服务朝着智能化、定制化、交互性等方面发展，全面提升生活品质，提高生活质量。

第三，助推国家治理效能跃升。生成式AI革新现有在线政务服务，着力于政务服务体验、政务效率和辅助决策等维度来提高治理效能。首先，基于生成式AI的公共服务响应系统使得政府与公众互动交流更加顺畅，强大的对话交流能力带来服务体验的实质性改变。其次，生成式AI借助海量数据和互联的嵌入式平台、操作系统和基础设施，实现政府各项服务之间互联互通，从各自为战转向规范统一、条块分割到整体协同，强大的语言理解和生成能力既帮助提高政务服务的效率，也能辅助政府治理与决策科学精准。

三、人工智能赋能新质生产力的模式

企业是形成新质生产力的重要参与者和有力推动者，AI集成研发创新、优化资源配置、提高运营效率、科学决策、信息中介等多种功能于一体，企业根据自身需求和目标，从场景、价值链和组织管理层面，选择合适的AI赋能模式。

（一）数据+应用场景人机协同模式

（二）技术牵引价值链生态模式

（三）组织平台化跨界融合模式

四、人工智能赋能新质生产力的制约因素

AI赋能的能力持续增强引发企业数智化升级以及多种赋能模式应运而生，随着中国AI进入向现实生产力转化的新阶段，加速AI前沿成果落地应用和产业化是形成新质生产力的关键。加速推进AI赋能新质生产力，需要认清当下现实应用的制约因素。

（一）人工智能技术水平尚处于“比上不足”的阶段

（二）场景建设的广度和深度不足

（三）算力服务供需不匹配

（四）高质量中文数据匮乏

（五）青年智能人才培养和引进整体处于探索阶段

（六）监管行业规制成效显著但通用立法欠缺

五、人工智能赋能新质生产力的推进路径

加快AI赋能新质生产力，应大力推广数据+应用场景人机协同模式、技术牵引价值链生态模式、组织平台化跨界融合模式，更应立足本国国情针对性破除上述制约因素，推动AI更好赋能新质生产力。

（一）健全新型举国体制，实现“卡脖子”技术攻坚

（二）加快推进场景开放创新

（三）积极发展公共云，突破算力供给边界

（四）提升建设高质量中文语料库的能力

（五）多渠道培养和引进创新复合型人才

（六）以包容审慎原则推动统一式立法

(来源：《经济与管理研究》2024年第7期)

推荐阅读

【理论探索】邱海平：新质生产力理论成果彰显原创性贡献

【理论探索】丁晓钦 尤惠阳：深刻把握进一步全面深化改革的六项重大原则

【理论探索】张其仔：健全提升产业链供应链韧性和安全水平制度

【理论探索】徐礼伯 沈坤荣：全国统一大市场建设促进新质生产力发展的机理与路径研究

【理论探索】黄少安：现代化国家的一般特征

(编辑：林盼 孙志超)