加快發展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手，是推動我國科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源。2025年8月國務院印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》提出，推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合，重塑人類生產生活范式，促進生產力革命性躍遷和生產關系深層次變革。當前，搶抓人工智能發展的歷史機遇，加快建設現代化產業體系，已成為重要的時代命題。我們要積極探索以人工智能賦能現代化產業體系建設的路徑，為推動中國式現代化注入強勁科技動能。

　　1.人工智能對我國產業體系的影響正在持續深化

　　從歷史經驗來看，歷次產業革命通常都始于一些核心產業，這些產業通過引入新技術生產新產品。隨后，這種變革通過與其緊密相連產業的互動而逐漸擴散，形成高度協同并具有強烈正向反饋效應的產業集群，進而被越來越多的產業及其市場主體所采納。當前，人工智能驅動的新一輪科技革命和產業變革的力量將不亞于之前的歷次產業革命，其對產業體系的影響也將頗為深遠。習近平總書記指出：“人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正深刻改變著人們的生產、生活、學習方式，推動人類社會迎來人機協同、跨界融合、共創分享的智能時代。”作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，人工智能亦能影響當今及未來一段時期的產業現代化水平。從發展階段來看，人工智能已加速從科技向產業躍遷，且我國在產業應用方面具有較強的比較優勢。近年來，我國在人工智能技術不斷取得突破、設備設施日益完善、經濟社會需求持續增強的拉動下，智能產業異軍突起、傳統產業加快賦能、實體經濟和人工智能深度融合交相輝映，科技創新呈現出明顯的應用驅動特征。

　　一方面，智能產業形成“頭雁”效應。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。”恰如從計算機到個人電腦、從手機到智能手機的突變分別給信息化和數字化產業帶來歷史機遇，當前人工智能技術產業化進程加速，智能產業日益替代數字企業成為產業發展的引領者。由于人工智能技術具有顛覆性、創新性和強大自生成性等特征，它將自發地形成獨特的產業體系。類似于數字產業化，人工智能技術領域本身的產業化也是集群式發展的，包括智能算力中心建設、芯片制造、計算能力強化、算法大模型及產業鏈、數據中心及數據訓練、應用軟件開發等核心產業，在規模上必然出現一定的集聚效應。而且，人工智能技術具有通用性并呈現出蔓延式發展序列，使其形成了系統性的、相互依賴的傘狀產業體系。2024年，中國人工智能產業規模突破7000億元，連續多年保持20%以上的增長率，產業鏈覆蓋芯片、算力、數據、平臺、應用等各相關環節。

　　另一方面，傳統產業享有“人工智能+”賦能效應。應當說，智能產業是距離人工智能前沿技術較近的產業，可以不斷形成革命性技術并將其產業化；而傳統產業則在智能產業之后加快技術追趕，特別是那些與智能產業的關聯度、協同性及產業鏈配套密切相關的產業。換言之，人工智能可以在傳統產業鏈中嵌入新的智能化服務，并為鏈上企業提供數據采集和分析服務，提高鏈上各類資源的配置效率，幫助鏈上企業提升業務貫通和協同能力，提高全鏈條、全社會生產效率。而且，作為一項通用技術，人工智能正在擴展傳統產業生態系統的邊界，為其在智能時代背景下的持續發展開辟了新路徑。當前，無論是智能汽車領域的輔助駕駛、金融領域的智能風控，抑或是醫療行業的輔助診斷，傳統產業在人工智能的賦能下迸發出新的活力，產業邊界持續突圍、產業生態日趨擴大。

　　與此同時，“實智融合”將不斷走深走實。比起傳統信息技術，新一代信息技術在對產業的擴散、滲透和外溢方面，表現得更為突出，由此帶來的產業融合也更加深入，并在很大程度上形成一種數字化、網絡化、智能化的產業發展形態。相比較而言，數字技術的應用路徑主要是將一些交易或流通環節信息化、數字化、平臺化，必然出現產業數字化滯后于數字產業化、制造業數字化滯后于服務業數字化的結果；而智能技術則相對更偏向于制造業以及生產性服務業，促進服務型制造發展，從而加快對實體經濟的滲透。從生產設備或工具層面來看，智能機器是智能技術融入制造業的典型領域。實際上，制造業與人工智能技術結合較為緊密，工業機器人開發的歷史相對悠久，其應用場景業已包羅萬象。2025年上半年，人形機器人訓練場等落地運營，開源550多萬條訓練數據，加快在多領域應用，工業機器人、服務機器人的產量同比分別增長35.6%和25.5%。從生產過程來看，智能技術在智能制造和定制化生產方面表現愈發突出。憑借智能制造技術，制造商能迅速響應消費者的個性化需求，靈活調整設計方案，實現小批量甚至單件產品的高效生產，滿足市場的多樣化需求。目前，中國已培育421家國家級智能制造示范工廠，并在工業制造、能源電力、智能網聯汽車等重點行業加快人工智能應用。此外，從生產輔助系統來看，新材料開發、供應鏈管理、庫存管理等領域也在不斷加強對智能技術的應用。

　　2.為人工智能形塑現代化產業體系創造良好條件

　　從產業發展規律來看，科技革命到產業變革并非一帆風順，需要依賴一定的經濟社會條件。技術決定了現代化水平的上限，以及產業組織和社會規則的演化方向，但不一定帶來現代化的結果。智能技術革命到產業變革能否順利推進，依賴于數據、設備設施、市場化、社會規則等因素，只有在這些方面積極作為，才能有效推動人工智能技術的產業化落地及現代化產業體系的形成。

　　創新利用數據要素，為智能技術創新和產業發展提供動力。習近平總書記指出：“誰能把握大數據、人工智能等新經濟發展機遇，誰就把準了時代脈搏。”可以說，智能技術創新的核心在于數據采集、處理及算法學習，這標志著它與工業創新的顯著區別。人工智能屬于數據科學，相較于實驗科學、理論科學、計算科學，數據科學強調利用儀器收集或仿真計算產生的大量數據進行分析與知識提取，更加突出數據在發現規律和形成理論中的作用。實際上，自動駕駛、可穿戴設備、智能機器人等都具有典型的數據密集型特征。因此，應進一步支持建設人工智能領域基礎數據庫和專題數據庫，擴大面向人工智能應用的公共數據供給范圍，鼓勵引導相關主體開展高質量數據的采集、存儲、交易及其與人工智能技術的協同研發，服務算法設計、模型訓練、產品驗證、場景應用等實際需求。

　　提高設備設施智能化，為智能技術產業化發展提供基礎條件。生產設備設施的更新換代是新技術走出實驗室、在企業廠房落地投產的重要前提。人工智能技術及其相關產業發展中，涉及從傳感器等小型設備到道路交通等大型基礎設施的智能化改造，以及算力中心、數據交易中心、衛星、光纖電纜等智能化基礎設施的新建或升級。尤其是由于技術的通用性、相應設備設施的彈性以及組織的靈活性，使得人工智能技術革命引入生產領域變得相對容易，換言之，其投資乘數效應更大，對社會發展的基礎支撐作用更顯著。因此，要進一步加快智能化設備設施的研發創新，突破芯片、GPU等領域的技術難題，并加快相關技術及其設備設施在各行業的低成本應用普及。

　　充分發揮市場需求牽引作用，為智能技術規模化擴大再生產提供商業支撐。產業革命往往涉及上下游產業的配合，一項技術不可能孤零零地突然冒出來，它能夠被大規模采用，一定是理順了上下游產業鏈關系。技術通過市場化才能轉變為規模化的產業，這一市場化過程并非依賴于傳統產業的既有需求，而是更多地受到新技術和新產品所激發的新興市場需求驅動。其中，企業作為市場響應主體，能夠在動態市場環境中進行資源配置優化與戰略調適，依據新出現的需求信號調整其創新投入方向與產品結構，實現對新興市場的適應與拓展。因此，要加快推進人工智能技術較成熟、產業關聯度較高和協同性較強、已有數據積累量較大的重點產業發展，如工業機器人、自動駕駛汽車、低空經濟等，發揮市場需求牽引作用，使之與智能產業形成互相支撐的網狀體系。

　　建立相應制度規范，為智能技術創新和現代化產業體系建設創造條件。根據“技術—經濟”范式理論，社會規則的演進是促進“技術”到“經濟”范式轉化的重要內涵。這與馬克思主義的經典論斷是一致的，即生產關系對生產力具有能動作用。所以，社會規則對新技術愈是包容審慎，愈是適合人工智能發展需要，愈能推動產業現代化發展。因此，要積極建立適合人工智能發展并賦能現代化產業體系建設的制度體系，進一步優化服務，不斷提升市場活力。

　　（作者：劉 誠，系中國社會科學院習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心研究員、財經戰略研究院研究員）