- 學習時報
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- 2025年9月10日 09:08
工聯網消息(IItime) 現代化產業體系是推進中國式現代化建設的物質技術基礎。人工智能是第四次工業革命的核心引擎，是現代化產業體系發展的關鍵驅動力量。近期，國務院出臺了《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，為人工智能引領現代化產業體系建設指明了方向。
人工智能為現代化產業體系建設創造技術空間
科技革命是產業結構變革的根本驅動力量。到目前為止，歷次科技革命推動的產業變革，是產業體系持續演進的基本動因。第一次工業革命帶來了紡織、煤炭和遠洋運輸產業的興起；第二次工業革命帶來了電力、鋼鐵和石化產業發展；第三次工業革命則帶來了IT、ICT和互聯網產業發展。充分抓住第四次工業革命的機遇，通過發展人工智能推動我國產業變革和生產力躍升，是“人工智能+”行動的戰略目標。
在科技革命推動產業變革的過程中，通用目的技術的作用引人矚目。例如，第一次工業革命的蒸汽機、第二次工業革命的電力和第三次工業革命的計算機和互聯網，都屬于通用目的技術。與一般技術創新相比，通用目的技術具有應用領域廣泛、持續演進和創新互補的特征。通用目的技術能夠廣泛滲透到各行各業，進而引發產業變革。人工智能通過與產業現有技術的互補性創新，推動形成新技術和新產品，持續提升產品品質和生產效率。同時，通用目的技術在與現有產業融合過程中不僅帶來通用目的技術專用化，而且能夠通過正反饋推動通用目的技術的進一步發展。二者相互促進，持續推動技術創新和產業發展。通用目的技術不僅催生新興產業，而且能夠推動傳統產業轉型升級，激活歷次工業革命積累的社會生產發展潛力。
人工智能是第四次工業革命的通用目的技術。與前三次工業革命的通用目的技術相比，人工智能屬于復雜技術體系，它不再是人類體力的替代，而是腦力的替代。人工智能包括思維智能和行動智能。思維智能主要指包括算法在內的軟件，而行動智能則包括軟件和硬件。一般而言，數據、算法和算力共同構成人工智能的關鍵要素。每一個關鍵要素同樣包括復雜技術體系，即復雜軟硬件技術體系。而人工智能從思維智能向行動智能的延伸則是“人工智能+”產業的關鍵。因為，在產業應用特別是在工業制造業運用中，行動智能更為重要。
現代化產業體系發展包括新興產業的興起和傳統產業的升級。新興產業不僅包括人工智能，而且包括生物制造和新材料在內的新興產業。人工智能不僅帶來包括數據、算法和算力在內的與人工智能直接相關的新興產業發展，而且能夠促進其他新興產業的發展。例如，人工智能在新材料研發和設計中的應用，能夠大幅提高研發速度，助力產業發展。同時，人工智能在傳統產業中的應用前景也相當廣闊。目前為止，人工智能已經廣泛應用在所有傳統產業領域，極大提升了產業的生產效率。例如，傳統鋼鐵企業基于大模型的自助數據分析工具、智能問答助手、智能運維助手，整體帶來效率增長在15%以上。在設備運行和維護中，通過輔助異常發現和故障解決，設備維護效率提升20%左右。在經營分析中，利用大模型的數據分析能力，提供全面、精準的經營分析報告和決策支持，對管理人員的日常決策效率提升15%左右。在智慧辦公中，協助員工完成日常辦公任務、提升工作流程智能化，員工的辦公效率提升15%左右，企業文檔等數據資產的利用率提升20%左右。
需要把握的重點領域和方向
《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》從“培育智能原生新模式新業態”“推進工業全要素智能化發展”“加快農業數智化轉型升級”“創新服務業發展新模式”四個維度對人工智能賦能產業進行了系統部署。從實際情況看，人工智能廣泛賦能三次產業中的每一個產業領域。
其中，人工智能賦能最廣泛的是第三產業。第三產業之所以成為人工智能賦能最廣泛和最深入的產業，主要是消費互聯網發展帶來的數據優勢。第三產業屬于消費互聯網發展的重點領域。在發展消費互聯網的過程中，積累了大量高質量數據，為人工智能尤其是大模型的應用創造了條件。同時，與工業制造業相比，消費互聯網和第三產業發展中的人工智能應用容錯率相對較高。而人工智能在工業制造業中的應用則面臨數據和低容錯率的限制，更多地適合可靠度高的專業模型。隨著人工智能的創新發展，尤其是端到端模型和專業模型的研發和應用，工業制造業將成為人工智能應用的重要領域。
需要強調的是，在推動“人工智能+”行動計劃的過程中，不能把“人工智能+”理解為“大模型+”。人工智能不等同于大模型。在實際應用中，產業智能化大量依賴的是經過驗證的專業人工智能模型。盡管大模型很重要，但在實際應用中更多充當基座模型作用，需要與行業數據和知識結合訓練出更加有效的行業模型、垂類模型和專業模型。在某種意義上，人工智能產業應用技術包括大模型和專業模型在內的人工智能技術體系。
“人工智能+”產業的應用至少包括兩個維度：一是產品和服務的智能化；二是生產和裝備的智能化。無論是產品智能化還是生產智能化，都依賴人工智能的端側部署。從這個視角看，“人工智能+”產業的重點領域包括：智能手機、智能汽車、智能裝備、智慧醫療、智慧農業等。在工業制造業中，目前發展最快的是智能駕駛和智能裝備產業。在智能汽車領域，隨著基于大模型的端到端自動駕駛解決方案的研發和應用，智能駕駛系統的性能和安全性得到了極大提升，已經進入規模商業化的關鍵時期。在智能裝備產業，機器人和智能機床的研發和應用已經成為提升生產效率的基礎。
積極發展人工智能原生應用生態和首發經濟
人工智能在產業中的應用涉及多元創新主體跨學科、跨組織和跨產業的知識、技術重組和互補性創新。在互補性創新過程中形成和積累產業的專用技術體系，是提升產業智能化和競爭優勢的關鍵。對于市場而言，人工智能和產業深度融合帶來的是原生技術和產品，而多元異質創新主體協同創新構成的則是原生應用生態。培育原生應用生態是推動“人工智能+”和產業智能化的基礎。
“人工智能+”產業創造的新技術和新產品的商業化帶動首發經濟的發展。隨著人工智能和產業的深度融合，不僅會出現DeepSeek這類生成式人工智能首發經濟，而且會出現包括AI4S、自動駕駛和智能機器人在內的首發經濟。目前，會展中心和機器人賽場上展出的原型產品將成為未來首發經濟的主角。
無論是培育原生應用生態還是發展首發經濟，都受報酬遞增規律支配。從創新經濟視角看，新技術和新產品的市場化在初始條件下都會面臨不確定性。如何在不確定性條件下，推動新技術和新產品的研發和市場化是企業家精神的集中表現。企業家精神的擁有者不僅指新創企業的創業者和企業管理者，而且指能夠推動經濟和社會發展的個人、組織和機構。“人工智能+”產業是產業變革的重要過程，需要發揮政府和市場的積極作用。尤其對政府而言，出臺促進原生應用和首發經濟的激勵政策，是推動“人工智能+”產業行動的重要著力點。
