沈 鹏 龚 谨 谭荔丹
内容提要：
人工智能已经成为经济社会高质量发展新的重要驱动力。本文认为，更好发挥人工智能作用、促进我国经济社会高质量发展需要厘清人工智能作用的两个认识误区。在此基础上，文章梳理了人工智能驱动高质量发展的内在逻辑，并提出了人工智能驱动高质量发展的主要思路。
人工智能作为第四次工业革命的通用技术，具有明显的溢出效应、渗透效应和扩散效应，成为经济社会高质量发展新的重要驱动力。如何避免陷入人工智能作用的认识误区？人工智能驱动高质量发展的内在逻辑如何？如何优化人工智能驱动高质量发展的路径选择？回答好这些问题对于更好发挥人工智能作用、促进我国经济社会高质量发展具有重要的现实意义。
厘清人工智能作用的两个认识误区
近年来，随着数字技术与实体经济的融合不断加速，我国人工智能产业的发展空间被进一步打开。据赛迪顾问的数据显示，预计到2035年，我国人工智能产业规模为1.73万亿元，全球占比达30.6%。同时也要看到，我国人工智能产业虽总体处于国际先进水平，但从技术周期看，产业发展仍处于起步阶段，比如缺乏高质量的数据导致生成式人工智能应用训练受阻，不利于产业的深度融合和应用。
2024 年7 月4 日，上海，WAIC 世界人工智能大会引领创新应用。 图/ 中新社
此外，社会对人工智能的价值和定位认识有些片面、不够深刻，甚至出现“唯AI 论”和各地纷纷上马AI产业的现象。厘清人工智能价值的认识误区，有助于更好发挥人工智能的驱动作用，有助于在我国经济迈向更高质量发展阶段的过程中少走弯路、加快步伐。
（一）重视AI并不等同于技术决定论
习近平总书记指出：“新质生产力是创新起主导作用， 摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。” 这一表述实际上明确了创新是新质生产力的核心，但并不意味着创新仅局限于技术领域， 而应当包括更加宽泛和延伸的内容，比如制度供给、营商环境等生产关系范畴的因素。制度供给不仅影响着技术创新的方向、进度和规模，更影响资本、劳动等其他要素在新技术、新产业中的配置效率，制度供给对技术创新的重要性并不亚于技术本身。因此，高质量发展是指所有符合新发展理念的先进生产力和生产关系的总和， 把握这一点是避免陷入“技术决定论”误区的关键和正确认识人工智能价值定位的前提。
（二）人工智能对传统产业的赋能对高质量发展同样重要
人工智能是高质量发展的重要载体，其高创新性、高渗透性、高替代性、强协同性、强自生成性的特点，完全符合新质生产力的“高科技、高效能、高质量”特征，成为推动高质量发展的关键力量。但这并不意味着高质量发展就只聚焦人工智能等战略性新兴产业和未来产业，更不能因为一味求“新”而忽视和放弃传统产业。传统产业是我国经济高质量发展的重要底盘，传统产业的转型升级应是高质量发展的重要着力点。所有能为传统产业带来新附加值和新技术的“帕累托改进”，都应视为具备高质量发展特征和内涵的要素，都应是人工智能赋能的“用武之地”。
人工智能驱动高质量发展的内在逻辑
人工智能是高质量发展的重要驱动力，明晰人工智能驱动高质量发展的内在逻辑是正确把握数字经济时代人工智能作用和价值的关键。
（一）人工智能作为科技创新的催化剂，体现了创新是第一动力的高质量发展理念
高质量发展是以创新为第一动力的发展，人工智能作为最具创新代表性的技术之一， 其发展应用不仅促进了本领域的技术迭代，更加速了其他行业的技术变革。
一方面，人工智能作为第四次工业革命的标志性技术， 推动了整个社会生产力的突破性变革。生成式人工智能技术的通用性大大扩展了计算机语言与自然语言的融合，使AI在各行各业开始广泛深入的实践应用，使传统生产力向更加高效、智能和高质量的新质生产力跃升，这是人工智能技术区别于其他科技创新的根本性差异。此外，AI大模型的应用极大提高了所有行业的数据洞察和分析能力，能够更加深刻地发现数据规律特征，加速了新技术的研发应用。比如在自动驾驶领域，大模型能够识别公路上的障碍物、其他机动车和行人，并作出智能驾驶决策， 甚至可能通过大模型预测这些车辆和行人的未来动向，提前调整驾驶行为。综合来看，人工智能在促进技术迭代、缩短研发周期、推动社会生产力结构性变革方面发挥了不可替代的作用。
另一方面，人工智能技术的数字化、智能化、精准化和高效化，不仅极大提升了传统生产要素的使用配置效率，更是创造和应用了一种全新的生产要素即数据，这与新质生产力的“要素构成新”和高质量发展“创新成为第一动力”的思想都是高度一致的。与传统生产要素相比，数据要素具有非竞争性、非排他性、非稀缺性、高流动性等特点，既能作为生产资料又能作为劳动对象参与到社会生产活动中，极大拓展了生产的可能性边界。数据要素的引入带来了经济学意义上的两个改变：一是在传统的劳动、资本要素基础上加入数据要素，改变了传统生产函数的基本形式。数据要素既能直接提高产出水平，又能与其他要素结合，提高生产效率。二是边际报酬递增成为可能。数据要素的边际成本低，而边际报酬可能很高，越是对数据深入挖掘和利用，越能带来新的价值增量。数据要素的这些特点充分体现了新质生产力的新质态特征。
2024 年7 月，上海，首批AI 无人驾驶出租汽车载客试行。 图/ 中新社
（二）人工智能赋能实体经济发展，与高质量发展中加快建设现代化产业体系的思路不谋而合
高质量发展不是无源之水、无本之木，高质量发展的着力点是实体经济。人工智能驱动高质量发展必须要通过产业这一载体来承接和实现。对传统产业的数字化升级和对新业态新模式的培育，是人工智能通过赋能产业构筑高质量发展基础的两个重要途径。
人工智能对各行各业的数字化赋能，促进传统产业加速转型升级，为高质量发展提供重要支撑。发展新质生产力绝对不能放弃和忽视传统产业， 对传统产业的转型升级是新质生产力发展的重要实现方式。人工智能在传统行业的应用， 极大提升了传统行业的数字化和智能化水平。比如在电力行业，利用AI对大量数据的实时分析，智能电网可以实现对光伏、风能等可再生能源的优化调度，提高发电效率、降低能源消耗；在建筑行业，AI基于建筑物内外温度、光照和人员活动等数据的实时分析，可为建筑物提供定制化的节能解决方案；在金融行业，基于AI建立的智能客服机器人，可为客户提供实时的咨询和信息收集服务，大大降低了人工客服成本，提高服务效率和质量。
人工智能孵化的新业态新模式不断涌现，为高质量发展提供了新的产业形态，成为培育新业态新模式的重要推动力。目前，包括在线医疗、在线教育、线上办公、“无人经济”、数字内容创造等在内的新业态，实际上都是通过技术创新带来的商业模式创新，以此来满足消费者对更高品质生活的需求，推动社会生产力高质量发展。比如在电商和流媒体服务中，AI算法能够根据用户行为和偏好提供个性化推荐，增强用户体验的同时提高商品转化率。
（三）人工智能推动劳动力素质提升、促进人的全面发展，符合人民幸福安康是高质量发展最终目的的政策导向
习近平总书记指出，我们推动经济社会发展，归根到底是为了不断满足人民群众对美好生活的需要；我们要着力提升发展质量和效益，更好满足人民多方面日益增长的需要， 更好促进人的全面发展、全体人民共同富裕。人的全面发展是高质量发展的最终目标。人工智能倒逼劳动者素质提升， 改善劳动力供给结构，从而为高质量发展提供更加优质的人力资本。
一方面，人工智能会对部分劳动力形成替代效应，改变原有的劳动力供给结构。人工智能提升了各行各业的数字化、自动化、智能化水平，降低对部分低技能、重复性劳动者的需求和依赖，可能造成短期的结构性失业。
另一方面，倒逼劳动者改善自身知识结构，提供更高更优质的劳动力供给。人工智能加速应用倒逼劳动者在自身工作中持续学习、终身学习，不断更新自身知识体系，在实际工作中加大对AI工具的使用， 使自己从重复劳动中解脱出来，更加专注于创新性工作， 不断提升自身在劳动力市场中的竞争力。
人工智能驱动高质量发展的主要思路
高质量发展需要从完善制度供给、加快技术突破、拓展应用场景、优化人才培养等多方面着手，充分发挥人工智能产业对高质量发展的牵引作用。
（一）完善人工智能技术创新的制度供给，夯实高质量发展的基础
各国的竞争表面上是新技术领域的对抗，实质上是制度层面的竞争。未来能够占据人工智能产业战略高地的国家， 一定建立了鼓励创新、包容创新、保护创新的制度体系。
一方面，应加强人工智能产业的顶层规划设计。在信息基础设施、算力配置、构建创新生态、税收优惠、资本扶持等方面为人工智能产业提供全面的政策支持。另一方面，建立健全人工智能产业的治理体系。在行业标准、技术伦理、风险防范等方面加强立法和制度建设，坚持“边发展边治理”的原则，为人工智能和高质量发展提供制度保障。
（二）加快关键核心技术的突破突围，为高质量发展注入核心动能
解决核心技术的“卡脖子”问题，是提高人工智能产业“爬坡力”的关键。加强人工智能前沿技术基础理论研究，在高级机器学习、类脑智能计算等领域开展创新性基础理论研究。以高端芯片、电子元器件、传感器等领域为突破口，发挥新型举国体制优势， 组织跨学科、跨主体的交叉科研团队开展联合攻关，构建开放、协同、共享的人工智能创新生态体系。坚持数据、算力、算法的“三轮驱动”，在中文语料数据资源、算力供给能力和AI大模型技术生态体系建设等维度全面发力，避免陷入唯“算力论”的误区。针对算力短缺问题，探索不同市场主体共用云上算力的交易机制。
（三）拓展人工智能技术的应用场景，强化高质量发展的示范带动效应
当前，人工智能行业正从“百模大战”向“场景为王” 转变，提高人工智能在传统产业应用的适配性和效率，是发挥人工智能渗透效应和辐射效应的关键。下一步，应坚持以场景应用为导向，发挥人工智能在产品研发、服务创新、产业升级中的能力优势，支持人工智能与千行万业深度融合， 支持传统行业进行数字化重塑和升级，鼓励企业利用人工智能技术创新商业模式和拓展新业态。充分发挥大企业的示范带动效应，在各行业内加强人工智能应用经验的交流共享， 构建大中小企业联动的数字化创新生态，助力中小企业跨越数字化升级中的“鸿沟”。
（四）加强人工智能领域的人才培养和引进，强化高质量发展的智力支撑
人才既是人工智能加速发展的基础，更是检验高质量发展成色的重要标准。未来应加强人工智能学科建设，科学设置以人工智能技术创新和应用为导向的课程教育体系，提高人工智能人才培养的实用性。
加强高端人才的引进和培育，在人工智能的重点前沿领域通过特殊支持政策精准引进高层次人才和紧缺人才。深化人才制度改革，建立健全人工智能人才的使用和评价体系，在国家卓越工程师培养计划方面给予适当倾斜。建立与高质量发展水平相适应的职业技能培训体系，丰富完善高质量人才自我学习和提升的渠道，持续优化劳动力供给结构。
作者单位：水滴研究院
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