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[智能应用]以人工智能培育经济发展新动能 [复制链接]

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        人工智能作为当前引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,不仅是数字经济的核心引擎,更是培育新质生产力、推动经济高质量发展的战略基石。通过与实体经济的深度融合,人工智能正在以前所未有的速度重塑生产力与生产关系。深刻理解人工智能对经济动能的培育机理,推动人工智能发展朝着高质量发展与社会和谐的方向演进,既是完整准确全面贯彻新发展理念的内在要求,又是维护社会公平正义、扎实推进共同富裕的必然选择。

1.深刻认识人工智能变革逻辑

  人工智能是新质生产力的核心引擎。人工智能通过对劳动者、劳动资料、劳动对象三大要素的根本性变革,实现了生产力质的跃迁。在人工智能时代,劳动者不再仅仅是体力或简单脑力的供给者,而是成为智能系统的创造者和驾驭者,劳动资料从传统的机器设备拓展到了算法、算力和模型,劳动对象则从物质资源扩展到了海量的数据资源。这种变革使得生产函数发生了非线性重组,通过全要素生产率爆发式增长,为经济发展提供了超越传统要素投入模式的新动能。必须深刻认识到,人工智能并不是单一的技术突破,而是一种通用目的技术,它渗透到国民经济各行业,正在构建起以智能技术为核心的全新现代化产业体系。

  智能经济是数字经济演进的高级形态。从历史维度看,人类经济形态经历了农业经济、工业经济到数字经济的跨越,人工智能正在推动数字经济从信息化向智能化深度演进。信息化阶段的重点在于数据的采集与连接,智能化阶段的重点则在于数据要素的价值深度挖掘与自动化决策。这种演进意味着经济运行的逻辑从人机协作向人机融合转变,社会再生产的循环效率将得到极大提升。人工智能通过对复杂系统的深度学习和模式识别,可以预测市场波动、优化资源配置甚至自主驱动研发,标志着人类社会正在进入一个能够自动创造知识、自主提升效率的新阶段。这种演进,既带来了财富创造规模的扩张,也助推了增长方式的优化。

  科技创新必须服从高质量发展大局。培育经济新动能的核心目的,在于满足人民日益增长的美好生活需要,经济发展实现质的有效提升和量的合理增长。人工智能的发展不能脱离社会和谐与共同富裕的根本目标。在要素替代与结构优化的动态演进中,人工智能的引入虽在短期内可能对传统就业结构产生冲击,但从长远看,它能够通过创造新需求、开辟新赛道,为社会提供更具创造性、更高附加值的就业岗位。新征程上,必须坚持以人民为中心的发展思想,将人工智能的效率优势与社会主义制度优势结合起来,通过构建包容性的治理框架,确保技术进步的红利不被少数群体垄断,而是转化为扎实推进共同富裕、维护社会公平正义的现实动力。

2.全面释放人工智能动能潜力

  以人工智能激发内需潜能。需求是经济增长的动力之源,人工智能通过创造新消费场景与降低交易成本,实现了内需规模的实质性扩张。根据国家统计局数据,2025年上半年我国实物商品网上零售额占社会消费品零售总额的比重达24.9%,这背后离不开各种智能推荐算法对用户潜在需求的精准捕捉与即时匹配。在模式创新上,人工智能通过智慧出行、在线教育、远程医疗等新业态拓展了服务消费的广度,并通过降低市场中的信息不对称,使得中小微企业和个体劳动者能更便捷地对接市场需求。

  以智能技术提升供给质量。供给侧结构性改革的核心在于提高供给体系的质量和效率,而人工智能通过全要素生产率的提升,实现了供给体系的系统性优化。数字化、网络化、智能化工具的广泛应用,打破了传统工业模式下对生产时空的严格限制,赋予了生产组织更大的灵活性。在世界经济论坛评选的灯塔工厂名单中,中国企业的智能化实践已成为全球标杆。此外,人工智能通过对生产流程的智能化改造,实现了从经验驱动向数据驱动的转变,大幅缩短了产品研发周期。这种供给端的优化,在加快实物产品高端化、知识化转型的同时,也推动劳动力向高认知、创新型岗位转移,从而提升了整个供给侧的人力资本价值。

  以数字技术持续开拓增长空间。做优经济增量,要求我们必须抢抓未来产业发展机遇,而人工智能正是催生新产业、新业态、新模式的肥沃土壤。据中国信息通信研究院测算,2024年我国人工智能核心产业规模已突破9000亿元,同比增长24%。截至2025年9月,人工智能企业数量超5300家,全球占比达到15%,形成覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系。人工智能引领了平台经济、共享经济等一系列商业模式,创造了如虚拟现实工程师、算法优化师、数据标注员等全新的职业类别。这些新增岗位规模庞大、类型多元,能够有效吸纳劳动力,发挥就业蓄水池的作用。通过支持发展“人工智能+”新业态,培育数据标注、场景运维等新兴职业,构建起以技术创新为底色的增量增长体系,推动技术进步过程真正转化为价值创造与就业提质扩容过程。

  以智慧赋能激活存量资产。盘活经济存量的关键在于利用数字技术赋能传统产业转型升级,使庞大的存量资产在智能化改造中焕发生机。人工智能作为通用目的技术,通过对传统生产线的数字化嵌入,能够有效实现资产价值的重新发现。这种对存量资源的盘活,本质上是利用数据这一新的生产要素对传统生产资料的重新组合,持续推动传统产业向高端化、知识化转型,进一步增强经济发展的韧性与潜力。

3.系统完善人工智能政策体系

  统筹发展和安全,促进智能经济稳健发展。统筹发展与安全,要求我们在鼓励创新的制度环境下,划定清晰的红线,为新动能的释放构建坚韧的安全屏障。这种安全既涵盖算法透明度、数据隐私保护等技术伦理层面,更涉及国家安全与系统性风险防范。应建立健全人工智能算法备案制度与分级分类监管框架,针对大模型可能产生的虚假信息、偏见歧视等问题,开展常态化的安全评估。在数据跨境流动、核心知识产权保护等关键环节,加强制度设计,防止由于技术领先导致的安全溢出风险。只有在确保技术可信、风险可控的前提下,人工智能带来的经济动能才是可持续且稳健的。

  推动质的有效提升与保持量的合理增长,实现人工智能与实体经济深度融合。人工智能既要实现技术突破,更要落实到“人工智能+”行动计划中,转化为实实在在的经济增长表现。必须推动人工智能从实验室走向生产线,从通用大模型走向行业垂直应用。政策制定应侧重于支持企业开展跨界融合创新,通过场景驱动促使技术落地。在推动质的有效提升方面,应关注人工智能对全产业链协同效率的贡献;在保持量的合理增长方面,应支持智能产业规模化扩张。通过建立行业数据空间、开放公共数据资源,降低企业尤其是中小企业的智能应用成本。这种质与量的协同共进,将使人工智能真正成为支撑我国长期经济增长目标达成的重要力量,确保新旧动能转换平稳有序。

  坚持科技向善,保持社会和谐稳定。技术发展的归宿是人的全面发展,必须高度重视人工智能对就业、分配以及社会心理的影响。虽然人工智能会替代部分低端重复性劳动,但也会创造出各种新型就业岗位,从而在动态演进中实现劳动力市场的结构性重塑。为此,应加大对劳动者数字素养的培训力度,构建完善的转岗支持体系,确保技术红利惠及广大人民群众。同时,警惕算法带来的财富过度集中与数字鸿沟扩大问题,通过财税调节、普惠金融等手段,确保中小企业和偏远地区能够共享智能时代的机遇。
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只看该作者 沙发  发表于: 02-11
人工智能:驱动经济高质量发展的核心引擎与战略路径  
一、人工智能的变革逻辑:从技术突破到生产力革命  
1. 新质生产力的“核心引擎”  
要素重构:人工智能颠覆了传统生产三要素(劳动者、劳动资料、劳动对象)的形态——  
劳动者:从体力/简单脑力供给者转变为智能系统的创造者与驾驭者(如AI训练师、算法工程师);  
劳动资料:从机器设备扩展至算法、算力和模型(如大模型、云计算平台);  
劳动对象:从物质资源延伸至海量数据(如用户行为数据、工业传感器数据)。  
生产函数跃迁:通过全要素生产率的非线性增长,突破传统要素投入的边际效益递减规律,为经济提供“新动能”。  
产业体系重构:人工智能作为通用目的技术(GPT),渗透至制造业、服务业、农业等全领域,构建以智能技术为核心的现代化产业体系(如智能工厂、智慧农业)。  

2. 智能经济:数字经济的“高级形态”  
演进阶段:  
信息化:数据采集与连接(如电商平台的用户行为记录);  
智能化:数据价值深度挖掘与自动化决策(如智能推荐、动态定价)。  
经济逻辑转变:从“人机协作”到“人机融合”,社会再生产效率大幅提升(如供应链智能优化减少库存周期)。  
知识创造自动化:AI通过深度学习自主生成新知识(如AlphaFold预测蛋白质结构),推动人类进入“自动创新”阶段。  

3. 科技创新的“价值锚点”:高质量发展与社会公平  
短期挑战:AI可能冲击传统就业(如制造业流水线岗位减少);  
长期机遇:创造高附加值岗位(如AI伦理顾问、数据治理专家),推动就业结构向“认知型”“创新型”升级。  
治理框架:需构建包容性政策,确保技术红利惠及全体人民(如通过数字素养培训、转岗支持体系缩小数字鸿沟)。  
二、释放人工智能动能:从“需求侧”到“供给侧”的全链条赋能  
1. 激发内需潜能:智能消费与交易成本降低  
新消费场景:  
精准匹配:智能推荐算法挖掘潜在需求(如抖音的个性化内容推送);  
服务拓展:智慧出行(无人驾驶)、远程医疗(AI辅助诊断)等新业态扩大消费边界。  
交易成本下降:AI降低信息不对称,使中小微企业更高效对接市场(如1688平台的智能供需匹配)。  

2. 提升供给质量:全要素生产率革命  
生产灵活性:数字化工具打破时空限制(如“灯塔工厂”实现柔性制造);  
数据驱动决策:AI替代经验驱动,缩短产品研发周期(如特斯拉通过用户数据快速迭代车型);  
人力资本升级:劳动力向高认知岗位转移(如从流水线工人到工业机器人运维工程师)。  

3. 开拓增长空间:新产业与新职业的“沃土”  
产业规模爆发:2024年中国AI核心产业规模突破9000亿元,企业数量超5300家,形成完整生态(从芯片到行业应用);  
新职业涌现:虚拟现实工程师、算法优化师、数据标注员等岗位吸纳大量劳动力,成为就业“蓄水池”。  

4. 激活存量资产:传统产业智能化改造  
数据赋能:通过AI嵌入传统生产线,实现资产价值重估(如钢铁企业利用AI优化炼钢工艺,降低能耗);  
韧性增强:智能化改造提升传统产业抗风险能力(如农业AI预测气候灾害,减少损失)。  
三、政策体系:统筹安全与发展的“中国方案”  
1. 发展与安全并重:构建可信AI生态  
技术伦理:建立算法备案制度,防范虚假信息、偏见歧视(如对生成式AI的内容审核);  
国家安全:加强数据跨境流动监管,保护核心知识产权(如防止AI芯片技术泄露)。  

2. 质与量协同:推动“人工智能+”落地  
场景驱动:支持企业跨界融合创新(如汽车+AI、医疗+AI);  
降低成本:开放公共数据资源,降低中小企业智能应用门槛(如政府提供免费云服务)。  

3. 科技向善:促进社会公平与共同富裕  
就业转型:加大数字素养培训投入(如“全民AI技能提升计划”);  
财富分配:通过财税调节防止算法导致财富过度集中(如对AI巨头征收数字税);  
区域均衡:推动智能基础设施向偏远地区覆盖(如5G+AI教育平台缩小城乡差距)。  
四、未来展望:人工智能与人类文明的“共生进化”  
1. 技术趋势:  
通用人工智能(AGI):从“专用AI”向“类人智能”演进,具备跨领域推理能力;  
具身智能:机器人与物理世界深度交互(如人形机器人进入家庭服务场景)。  

2. 经济影响:  
生产力跃升:AI或使全球GDP增速提升1-2个百分点(麦肯锡预测);  
产业格局重塑:智能经济成为主导形态,传统行业边界模糊化(如汽车业向“移动出行服务商”转型)。  

3. 社会挑战:  
伦理困境:AI决策的透明性与可解释性(如自动驾驶事故责任认定);  
全球治理:建立国际AI规则体系,防止“技术霸权”与“军备竞赛”。  
结语:人工智能——中国高质量发展的“关键变量”  
人工智能已从“技术工具”升级为“经济系统的基础设施”,其发展水平直接决定中国能否在全球科技竞争中占据制高点。坚持“创新驱动、安全可控、包容共享”三大原则,中国有望通过人工智能实现“换道超车”,为人类文明进步贡献“智能方案”。  

互动话题:你认为人工智能未来10年将如何改变你的行业?欢迎在评论区分享你的预测与期待! 🚀

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只看该作者 板凳  发表于: 02-12
关于“以人工智能培育经济发展新动能”的论述,不显示数据来源:

一、人工智能对经济系统的深层变革
生产力要素的重构
人工智能通过重构劳动者、劳动资料与劳动对象三大生产力核心要素,推动生产力质的跃迁。劳动者角色从体力或简单脑力供给者转变为智能系统的创造者与驾驭者;劳动资料扩展至算法、算力与模型;劳动对象从物质资源延伸至海量数据资源。这种变革驱动生产函数的非线性重组,实现全要素生产率爆发式增长,为经济提供超越传统要素投入模式的新动能。

经济形态的演进逻辑
人工智能推动数字经济从信息化向智能化深度演进。信息化阶段聚焦数据采集与连接,智能化阶段则强调数据要素的价值深度挖掘与自动化决策。经济运行的逻辑从人机协作转向人机融合,显著提升社会再生产循环效率。人工智能通过深度学习与模式识别,可预测市场波动、优化资源配置并自主驱动研发,标志人类社会进入自动创造知识、自主提升效率的新阶段。

二、释放人工智能动能的核心路径
激发内需潜能
人工智能通过创造新消费场景(如智慧出行、远程医疗)与降低交易成本,扩大内需规模。智能推荐算法精准捕捉用户潜在需求,推动实物商品线上消费占比显著提升,同时助力中小微企业高效对接市场,减少信息不对称。

提升供给质量
人工智能赋能供给侧结构性改革,通过全要素生产率优化实现供给体系升级。在制造业领域,智能化改造推动生产流程从经验驱动转向数据驱动,缩短研发周期,加速产品高端化与知识化转型。例如,工业领域引入垂直大模型,覆盖全链条生产场景,推动劳动力向高认知岗位转移。

开拓增量空间
人工智能催生新产业、新业态与新模式,如平台经济、共享经济及虚拟现实工程师等新兴职业。通过支持“人工智能+”新业态(如数据标注、场景运维),构建以技术创新为核心的增量增长体系,将技术进步转化为就业提质扩容动力。

激活存量资产
作为通用目的技术,人工智能通过嵌入传统生产线,实现资产价值的重新发现。例如,在钢铁、化工等领域开发垂直大模型,推动传统产业向高端化、知识化转型,增强经济韧性。

三、构建支撑体系的关键方向
统筹发展与安全
完善人工智能政策框架,需平衡技术创新与风险防控。强化数据隐私保护、算法透明度与伦理规则,确保技术应用符合社会和谐与共同富裕目标。例如,建立包容性治理机制,防止技术进步红利被少数群体垄断。

强化基础支撑能力
优化算力资源布局,推动算力服务普惠化。通过发放算力补贴、降低研发成本等措施,支持企业尤其是中小创新主体。同时,加强数据要素整合,破除数据孤岛,构建跨行业、跨区域的数据共享机制。

深化产业融合应用
聚焦重点领域(如海洋经济、高端装备、生物医药)推动场景化落地。在海洋领域,人工智能赋能资源调度与生态治理;在医疗领域,加速药物研发与疾病筛查;在制造领域,推动“工业母机+”“机器人+”等示范场景建设。

四、结语
人工智能作为新质生产力的核心引擎,需以服务高质量发展为根本导向。通过技术赋能、政策协同与生态构建,其将驱动经济实现质的有效提升与量的合理增长,为现代化建设注入可持续动能。
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