《学习时报》刊发刘刚教授文章：“人工智能+”引领现代化产业体系建设

发布者：中国新一代人工智能发展战略研究院发布时间：2025-09-11 浏览次数：13

2025年9月10日，《学习时报》刊发中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、南开大学经济研究所所长刘刚文章《“人工智能+”引领现代化产业体系建设》。现转载如下，以飨读者。

现代化产业体系是推进中国式现代化建设的物质技术基础。人工智能是第四次工业革命的核心引擎，是现代化产业体系发展的关键驱动力量。近期，国务院出台了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为人工智能引领现代化产业体系建设指明了方向。

人工智能为现代化产业体系建设创造技术空间

科技革命是产业结构变革的根本驱动力量。到目前为止，历次科技革命推动的产业变革，是产业体系持续演进的基本动因。第一次工业革命带来了纺织、煤炭和远洋运输产业的兴起；第二次工业革命带来了电力、钢铁和石化产业发展；第三次工业革命则带来了IT、ICT和互联网产业发展。充分抓住第四次工业革命的机遇，通过发展人工智能推动我国产业变革和生产力跃升，是“人工智能+”行动的战略目标。

在科技革命推动产业变革的过程中，通用目的技术的作用引人瞩目。例如，第一次工业革命的蒸汽机、第二次工业革命的电力和第三次工业革命的计算机和互联网，都属于通用目的技术。与一般技术创新相比，通用目的技术具有应用领域广泛、持续演进和创新互补的特征。通用目的技术能够广泛渗透到各行各业，进而引发产业变革。人工智能通过与产业现有技术的互补性创新，推动形成新技术和新产品，持续提升产品品质和生产效率。同时，通用目的技术在与现有产业融合过程中不仅带来通用目的技术专用化，而且能够通过正反馈推动通用目的技术的进一步发展。二者相互促进，持续推动技术创新和产业发展。通用目的技术不仅催生新兴产业，而且能够推动传统产业转型升级，激活历次工业革命积累的社会生产发展潜力。

人工智能是第四次工业革命的通用目的技术。与前三次工业革命的通用目的技术相比，人工智能属于复杂技术体系，它不再是人类体力的替代，而是脑力的替代。人工智能包括思维智能和行动智能。思维智能主要指包括算法在内的软件，而行动智能则包括软件和硬件。一般而言，数据、算法和算力共同构成人工智能的关键要素。每一个关键要素同样包括复杂技术体系，即复杂软硬件技术体系。而人工智能从思维智能向行动智能的延伸则是“人工智能+”产业的关键。因为，在产业应用特别是在工业制造业运用中，行动智能更为重要。

现代化产业体系发展包括新兴产业的兴起和传统产业的升级。新兴产业不仅包括人工智能，而且包括生物制造和新材料在内的新兴产业。人工智能不仅带来包括数据、算法和算力在内的与人工智能直接相关的新兴产业发展，而且能够促进其他新兴产业的发展。例如，人工智能在新材料研发和设计中的应用，能够大幅提高研发速度，助力产业发展。同时，人工智能在传统产业中的应用前景也相当广阔。目前为止，人工智能已经广泛应用在所有传统产业领域，极大提升了产业的生产效率。例如，传统钢铁企业基于大模型的自助数据分析工具、智能问答助手、智能运维助手，整体带来效率增长在15%以上。在设备运行和维护中，通过辅助异常发现和故障解决，设备维护效率提升20%左右。在经营分析中，利用大模型的数据分析能力，提供全面、精准的经营分析报告和决策支持，对管理人员的日常决策效率提升15%左右。在智慧办公中，协助员工完成日常办公任务、提升工作流程智能化，员工的办公效率提升15%左右，企业文档等数据资产的利用率提升20%左右。

需要把握的重点领域和方向

《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》从“培育智能原生新模式新业态”“推进工业全要素智能化发展”“加快农业数智化转型升级”“创新服务业发展新模式”四个维度对人工智能赋能产业进行了系统部署。从实际情况看，人工智能广泛赋能三次产业中的每一个产业领域。

其中，人工智能赋能最广泛的是第三产业。第三产业之所以成为人工智能赋能最广泛和最深入的产业，主要是消费互联网发展带来的数据优势。第三产业属于消费互联网发展的重点领域。在发展消费互联网的过程中，积累了大量高质量数据，为人工智能尤其是大模型的应用创造了条件。同时，与工业制造业相比，消费互联网和第三产业发展中的人工智能应用容错率相对较高。而人工智能在工业制造业中的应用则面临数据和低容错率的限制，更多地适合可靠度高的专业模型。随着人工智能的创新发展，尤其是端到端模型和专业模型的研发和应用，工业制造业将成为人工智能应用的重要领域。

需要强调的是，在推动“人工智能+”行动计划的过程中，不能把“人工智能+”理解为“大模型+”。人工智能不等同于大模型。在实际应用中，产业智能化大量依赖的是经过验证的专业人工智能模型。尽管大模型很重要，但在实际应用中更多充当基座模型作用，需要与行业数据和知识结合训练出更加有效的行业模型、垂类模型和专业模型。在某种意义上，人工智能产业应用技术包括大模型和专业模型在内的人工智能技术体系。

“人工智能+”产业的应用至少包括两个维度：一是产品和服务的智能化；二是生产和装备的智能化。无论是产品智能化还是生产智能化，都依赖人工智能的端侧部署。从这个视角看，“人工智能+”产业的重点领域包括：智能手机、智能汽车、智能装备、智慧医疗、智慧农业等。在工业制造业中，目前发展最快的是智能驾驶和智能装备产业。在智能汽车领域，随着基于大模型的端到端自动驾驶解决方案的研发和应用，智能驾驶系统的性能和安全性得到了极大提升，已经进入规模商业化的关键时期。在智能装备产业，机器人和智能机床的研发和应用已经成为提升生产效率的基础。

积极发展人工智能原生应用生态和首发经济

人工智能在产业中的应用涉及多元创新主体跨学科、跨组织和跨产业的知识、技术重组和互补性创新。在互补性创新过程中形成和积累产业的专用技术体系，是提升产业智能化和竞争优势的关键。对于市场而言，人工智能和产业深度融合带来的是原生技术和产品，而多元异质创新主体协同创新构成的则是原生应用生态。培育原生应用生态是推动“人工智能+”和产业智能化的基础。

“人工智能+”产业创造的新技术和新产品的商业化带动首发经济的发展。随着人工智能和产业的深度融合，不仅会出现DeepSeek这类生成式人工智能首发经济，而且会出现包括AI4S、自动驾驶和智能机器人在内的首发经济。目前，会展中心和机器人赛场上展出的原型产品将成为未来首发经济的主角。

无论是培育原生应用生态还是发展首发经济，都受报酬递增规律支配。从创新经济视角看，新技术和新产品的市场化在初始条件下都会面临不确定性。如何在不确定性条件下，推动新技术和新产品的研发和市场化是企业家精神的集中表现。企业家精神的拥有者不仅指新创企业的创业者和企业管理者，而且指能够推动经济和社会发展的个人、组织和机构。“人工智能+”产业是产业变革的重要过程，需要发挥政府和市场的积极作用。尤其对政府而言，出台促进原生应用和首发经济的激励政策，是推动“人工智能+”产业行动的重要着力点。

（作者系中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、南开大学经济研究所所长）

本文系转载，原文来源：学习时报《人工智能+”引领现代化产业体系建设》

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