發展新質生產力 推動我國經濟高質量發展

紀玉山 代栓平 楊秉瑜 程 娜 王 璐 黃曉野 汪苗苗 蘇美文 張成甦 王云鳳 劉美平

聚焦大數據、大算力、大模型開辟新質生產力研究的新境界

紀玉山?紀玉山，吉林大學經濟學院教授，博士生導師。研究方向：社會主義市場經濟理論、知識經濟、國際經濟與貿易等。

發展新質生產力，必須認清新質生產力的本質。在數字經濟時代，新質生產力是以科技創新為第一動力，以人工智能為重要資源，以大模型、大數據、大算力為核心生產要素的先進生產力。整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力，推動產業結構升級，實現經濟高質量發展，這是擺在我們面前的重要任務。只有發展新質生產力，才能為高質量發展輸送源源不斷的動力。其實，“新質” 的概念早在十多年前就已經出現在軍事科學研究中，即“新質戰斗力”，同時提出的還有“新域” 的概念。其核心內容就是信息化和智能化的軍事技術。2023 年9 月，習近平總書記在黑龍江考察時首次提出“整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力”，這是我國生產力經濟學研究的重大突破，是習近平經濟思想的重要發展。新質生產力具有強大的滲透功能和融合能力，其本質特征就是信息化、網絡化、智能化。當下，人工智能技術革命的爆發已經為發展新質生產力提供了最強大的推動力。新質生產力不僅是技術經濟學和生產力經濟學的范疇，更是政治經濟學的范疇。目前需要加大如何通過生產關系的變革來推動“新質生產力” 發展的研究。

首先，隨著人工智能技術的迅猛發展，AI 大模型一直被視為推動人工智能領域創新的關鍵因素，大數據、大算力、大模型已成為了引領技術進步和加快發展新質生產力的最主要力量。所謂大模型是指具有龐大數據規模和復雜結構的人工智能模型，它具有數以億計的參數和深層次的神經網絡架構。這些模型通過對海量數據的統計分析和深度神經網絡框架結構的優化，賦能千行百業，推動經濟優化發展。生成式人工智能（AIGC）是大模型的靈魂，是新質生產力的“獨角獸”。它是利用復雜算法、模型和規則，從大規模數據集成訓練與自我學習中，生成原創內容的先進人工智能技術。毋庸置疑，ChatGPT 就是生成式人工智能技術的杰出代表，它的誕生是一次全新的生產力革命。它將無孔不入、無所不能，不斷優化、自主學習和快速進步，成為人類不可或缺的一部分。同時，它又是生產關系的演化與革命。Chat?GPT、AIGC 其實是傳統力量的延伸，是互聯網中心化壟斷模式的進一步強化。幾乎每家與AIGC相關的產業和公司背后都有一個互聯網巨頭，甚至自己就是互聯網巨頭。如果說區塊鏈技術的原本訴求是“去中心化”，希望打破這種壟斷，并重構一種新的分布式網絡，讓普通人重新擁有自己的數據主權。那么，ChatGPT、AIGC 則可能完全無視普通人的主權，無所顧忌地攫取全球數據進行訓練，造出一個屬于自己的“超級大腦”。這樣的超級大腦由這些寡頭公司在后面控制，美國的數據金融寡頭就是憑借其擁有龐大的數據庫、強大的算力和算法，企圖獨霸天下。尤其值得注意的是軍事領域，在人工智能技術的加持下，各種自主化的無人機、無人艦艇、無人戰車及導彈，通過星鏈網組成智能化的作戰系統，必將更快地從“兵推” 走向作戰前線，推動戰爭形態和作戰方式發生深刻變化。一種全新的生成式AI 立體戰爭指揮系統正成為懸在人們頭上的達摩克利斯劍。

其次，大數據是大模型的基礎。要認清數據要素賦能新質生產力的內在邏輯和具體實現路徑。在人工智能技術突飛猛進、元宇宙和ChatGPT 橫空出世的數字經濟時代，大數據無疑是最重要的戰略性生產要素，是社會經濟數字化、網絡化、智能化的基礎。沒有大數據就沒有大模型，沒有大模型就沒有強大的新質生產力。但是有了大數據，未必就有強大的新質生產力。關鍵是我們還缺乏調節數據整體優化配置的高效率的商業機制，存在著阻礙數據正常流通的制度壁壘，對于加快形成和發展新質生產力構成了制約，亟待以馬克思主義生產關系與生產力對立統一學說為指引，強化體制機制創新，通過制度變革推進關鍵領域和關鍵技術創新，把國家經濟命脈掌握在自己手中。大數據賦能新質生產力的內在邏輯指出，必須建立有效的大數據交易機制和流通體系。數據要素既是公有的，又是私有的，累積增值是其重要特征。數據要素只有集成為龐大的系統才能發揮更大的乘數效應。為發揮數據要素的乘數效應，賦能經濟社會發展，國家數據局在2023 年12 月15日起草并發布了《“數據要素×” 三年行動計劃（2024－2026 年）（征求意見稿）》，支持開展通用人工智能大模型和垂直領域人工智能大模型訓練，通過大模型結構的開源化，大幅度拓展數據要素應用場景的廣度和深度。我國現在急需一批創新能力強、市場影響力大的數據商和第三方專業服務機構，把數據資源整合、轉變為數據資產或數據資本，讓市場成為數據資源優化配置的決定性因素。為數據確權、發揮相關企業的積極性和創造性，破除數據流通的行政壁壘，建立良好的數據交易平臺，推動數實融合，是當下亟待解決的問題；同時國家數字局應加速推進國家云、國資云、教育云、國防云建設，推動數字中國建設，切實保障數據要素的數據安全。打破信息孤島和數據壁壘，助力數據流通與共享，形成層級互通、部門共享、跨域使用、高效安全的數據應用模式。

最后，在人工智能時代，大算力決定著大數據和大模型的運行效率。算力基礎設施已是大國重器，國際競爭異常激烈。截止到2023 年6 月底，全球十大超算中心，我國只有兩家入圍，且排名靠后，分別位列第七和第十。美國依然獨占鰲頭，日本、歐盟緊隨其后。其決定性因素是美國掌控著7 納米以上高端芯片的生產和銷售，并且嚴禁高端芯片及EUV 光刻機流入我國。我國在世界超算爭霸中還略顯劣勢。雖然我國擁有的數據規模超過了美國（2022 年全球大數據規模為61.2萬億GB，中國占比為23%，略高于美國的21%），是世界第一數據大國，但在決定大算力的半導體芯片技術方面我國還落后于美國。近年來，為了遏制中國高端芯片的發展，美國對中國進行了瘋狂打壓和封鎖。我國需要發揮體制優勢，突破美國的封鎖，在加快算力中心建設的同時，要加大制度改革力度，通過算力租賃等市場化方式，整合現有算力資源，打造東中西部算力協調，算力、算法、數據協同發展，高效、綠色、安全的全國一體化的算力網。

總之，人工智能技術作為新質生產力的核心技術，具有無所不在的廣泛應用場景和無比廣闊的發展空間，它將重塑人類生產和生活的技術結構與組織形態。實際上它所能改變的對象不僅僅是人類的生產力，更是作為生產力和生產關系矛盾統一體的生產方式。人工智能技術與經濟社會的深度融合，將為我們創造一個嶄新的智能經濟形態。這種全新的生產方式不僅影響著社會的經濟結構，還制約著政治制度、思想文化、軍事科技和整個社會的進步。

智能經濟全面賦能中國經濟高質量發展

代栓平 楊秉瑜?代栓平，吉林大學經濟學院教授，博士生導師，中國國有經濟研究中心研究員。研究方向：創新經濟學、發展經濟學、產業政策。楊秉瑜，吉林大學經濟學院碩士研究生。研究方向：創新經濟學。王一鳴.百年大變局、高質量發展與構建新發展格局［J］.管理世界，2020，36 （12）：1～13.

智能技術是典型的創新起主導作用的新質生產力。它具有高科技、高效能、高質量特征，將助推經濟增長方式、生產力發展路徑的深度轉型，催生一系列新產業、新模式、新動能，全面賦能傳統產業改造升級、新型產業和未來產業培育布局，以及發展方式的可持續轉型。智能技術是未來的通用性技術，是現代化產業體系培育和建設的基礎生產力。全面發展智能經濟，既是推進經濟高質量發展的重要抓手，又是培育新質生產力的基礎場景。

一、智能經濟是當前經濟高質量發展的重要抓手

黨的十九大首次做出中國經濟由高速增長階段轉向高質量發展階段的歷史性判斷。習近平總書記指出：“高質量發展，就是能夠很好滿足人民日益增長的美好生活需要的發展，是體現新發展理念的發展，是創新成為第一動力、協調成為內生特點、綠色成為普遍形態、開放成為必由之路、共享成為根本目的的發展?！?高質量發展意味著中國經濟由“數量追趕” 轉向“質量追趕”，“規模擴張” 轉向“結構升級”，“要素驅動” 轉向“創新驅動”，“分配失衡” 轉向“共同富?！?，“高碳增長” 轉向“綠色發展”［1］代栓平，吉林大學經濟學院教授，博士生導師，中國國有經濟研究中心研究員。研究方向：創新經濟學、發展經濟學、產業政策。楊秉瑜，吉林大學經濟學院碩士研究生。研究方向：創新經濟學。王一鳴.百年大變局、高質量發展與構建新發展格局［J］.管理世界，2020，36 （12）：1～13.。高質量發展“高效”、“公平”、“可持續” 的目標奠定了我國未來發展基礎，引領我國新時代中國式現代化建設的方向。

創新是引領發展的第一動力，是促進高質量發展轉型的核心源泉。20 世紀90 年代之后近20年時間內，我國全社會大部分人口都享受到了市場充分發育和擴張、機會充分涌現帶來的發展紅利。在數量擴張之后的質量提升階段，就是“創造性破壞” 的沖擊，不適應高質量發展的勞動、技術和資本要重新適應市場、尋找市場，否則就會被徹底擠出。當前全世界正在全面啟動智能化和綠色化雙轉型，通過布局新一代人工智能發展戰略和綠色經濟發展戰略舉措提升國家競爭力，借助新一輪工業革命的機遇，開啟智能化、綠色化的工業化新階段。

推動高質量發展是我國邁向中等發達國家的首要任務。以科技創新引領現代化產業體系建設，是當前我國推動高質量發展的現實選擇?，F代化產業體系是新發展格局的基礎，是現代化經濟體系的核心組成部分?？萍?、教育、人才是推進中國式現代化建設的戰略支撐力量。以人工智能為核心的新一輪科技革命正在進入全面拓展期，并將深刻地改變未來經濟形態［2］代栓平.把堅持高質量發展作為新時代的硬道理［J］.人民論壇，2023，（24）：56～58.。

2017 年《新一代人工智能發展規劃》 發布，標志著人工智能產業成為國家經濟發展戰略的重要組成部分。數字化生產、大數據分析、機器人、人工智能等新技術領域為制造業開啟新的技術解決方案和工作方式。人工智能具有的雙重經濟效應意味著發展人工智能產業機遇和挑戰并存，在提升科技創新能力的同時更要確保發展的安全、可靠、可控，以主動求變應對全球科技變革，引領世界人工智能發展潮流。2019 年3 月19 日，中央全面深化改革委員會第七次會議通過《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》 明確指出，促進人工智能和實體經濟深度融合，要把握新一代人工智能發展的特點，堅持以市場需求為導向，以產業應用為目標，深化改革創新，優化制度環境，激發企業創新活力和內生動力，結合不同行業、不同區域特點，探索創新成果應用轉化的路徑和方法，構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

2023 年中央經濟工作會議強調“必須把推進中國式現代化作為最大的政治，在黨的統一領導下，團結最廣大人民，聚焦經濟建設這一中心工作和高質量發展這一首要任務，把中國式現代化宏偉藍圖一步步變成美好現實”。這充分表明，大力推進新型工業化，發展數字經濟，發展人工智能技術，加快培育戰略性新興產業，是不斷夯實高質量發展的經濟基礎的主要抓手。

智能經濟的基礎是大數據。2024 年1 月5 日，國家數據局聯合有關部門共同制定《“數據要素×” 三年行動計劃（2024～2026 年）》，強調充分發揮數據作為關鍵生產要素的乘數效應，將數據要素同工業制造、現代農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅游、醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理、綠色低碳有機結合，提升數智化水平，計劃到2026 年底打造300個以上的典型應用場景，形成相對完善的數據產業生態，賦能經濟提質增效，助力經濟社會高質量發展。發展數據產業生態，最終的落腳點就是智能化決策和生產，在大數據產業支持下，提升算力，優化算法，利用生成式人工智能，我國的生產力水平將會有質的提升。

二、智能經濟賦能經濟高質量發展的基本途徑

智能經濟是基于新一代信息技術和網絡空間發展的經濟新形態，發展智能經濟將對傳統的基礎設施、技術要素、供應鏈結構、組織形態進行革新和開拓。人工智能技術不再是單純的基于信息的專門型技術，而是重塑社會生產力的通用技術。智能經濟是發展新質生產力的關鍵土壤。智能經濟通過“新技術群” 賦能，以智能取代人工，打造智能化的產品、生產、服務、組織［1］李海艦，李燕.對經濟新形態的認識：微觀經濟的視角［J］.中國工業經濟，2020，（12）：159～177.，實現社會生產力的提高，促進人類社會轉變。

（一） 智能經濟提升產品空間

智能經濟將通過新型零部件、新型基礎設施、新技術體系和新產業生態等從產品多樣性和產品復雜度兩個方面提升經濟體產品空間。

1.產品逐漸向智能互聯轉型。智能技術將改變產品硬件和軟件系統，多元功能和多元形態，“硬件＋服務” 物聯創新模式等將開啟新產品創新。云計算、智能網聯汽車、智能安全、移動互聯網等多元場景，形成了遍布交通、家居、醫療、教育、制造等產業生態。數字孿生技術依賴人工智能、高性能計算、機器學習、數字仿真、數據挖掘、VR 技術貫穿產品全生命周期，通過數據和信息交互以虛控實支持產品實體的生產、使用和服務，實現產品制造和產品本身的智能化、數字化。智能網聯汽車就是其中生動的一例。隨著智能汽車技術和互聯網技術的發展，互聯化成為汽車智能化的顯著特征。智能車輛互聯建立了“人－車－路－網” 之間的相互連接，信息交互、路況監控、數據分析、感知定位等一系列功能滿足高效交通、駕乘安全、低碳節能的需求。

2.智能決策和生產逐漸融入生產和消費，生產組織和居民生活的模式將呈現新形態。接入工業互聯網的企業依托數字化參與共同生產，通過互聯網思維與消費互聯網的融合順應消費者個性化需求，提供數字化服務，打造以客戶為中心、以人為本、溝通交互、人－機－物協同的智慧制造系統。物聯網、工業互聯網通過新一代信息技術實現“人－機－物” 全面互聯，推動生產制造和服務體系的全新構建，作為實現智能制造的關鍵使能技術，為智能制造的發展模式奠定基礎。

3.大數據、大算力、大模型逐漸成為生產力的重要組成部分以及其他類型生產力的支撐。加持在技術、機器設備、生產資料、勞動等之上的大數據、大算力、大模型作為21 世紀新型生產資料，通過移動互聯網、物聯網、云計算、區塊鏈、人工智能等新技術實現信息的收集、傳遞、分析、管理和應用，各種新信息技術融合形成的新技術體系和新機器體系推動生產力發生質的飛躍，極大提高生產效率，催生新產品、新模式、新業態，從根本上改變社會生產方式，給人類社會帶來深刻變革。

4.具有強勁創新實力和發展韌性的專精特新“小巨人”、獨角獸企業成為推動高質量發展的重要動力源和關鍵穩定器。智能經濟利用大數據、云計算、區塊鏈、物聯網、人工智能等數字技術創新商業模式和產品應用，帶動專精特新“小巨人”、獨角獸企業發展，推動戰略性新興產業整體創新能力提升。專精特新“小巨人”、獨角獸企業具有堅持創新、擁有核心技術、注重產品品質、追求持續增長的獨特優勢，處于產業鏈供應鏈的關鍵環節，引領顛覆性創新創業。

（二） 產業智能化改造創新發展空間

建設現代化產業體系，實體經濟是支撐，高質量發展是方向。產業智能化是人工智能技術與實體經濟融合發展的體現。產業智能化通過創新主體在知識、組織、產業、區域層面上的重組和創新，推動人工智能技術通用化和專業化，促進技術體系復雜化和顛覆性技術涌現［1］劉剛，李川川.產業智能化過程中的創新范式研究——以廣州市汽車產業智能化為例［J］.社會科學輯刊，2022，（2）：124～131.。

1.智能化改造促進制造業高質量發展。我國是制造業大國，生產規模連續多年居世界首位，是全球產業門類最齊全、產業體系最完整的國家。然而，制造業大而不強、生產效率低、核心競爭力缺乏等問題依然存在。未來10 年是我國制造業高端化、智能化、綠色化發展的關鍵時期，制造業企業智能化轉型是突破口，高端化和綠色化是結果。汽車產業的升級和長期發展就是明顯的例證。經過不懈的努力，我國已形成了結構完整、自主可控的新能源汽車產業體系，汽車制造和市場占有都居世界前列。然而，這不足以支撐我國在汽車制造業成為全球翹楚，自動駕駛和智能網聯汽車將是未來行業的競爭焦點。傳統意義的交通出行工具逐漸演變為智能終端，若讓中國汽車在追趕階段“不熄火”，基礎設施升級、車聯網系統、新型基礎設施建設等是關鍵。當前，全球智能網聯汽車已經進入快車道，主要汽車強國和科技企業在自動駕駛商業化、道路測試、技術標準建立、法律規制等方面取得了標志性進展。我國陸續在北京、上海、武漢等地開展開放駕駛試驗，相關產業政策持續發力。據工信部統計，我國智能網聯汽車測試道路超過15000 公里，總測試里程達7000 多萬公里。擁抱智能技術，將是我國汽車產業高質量發展的必經之路。

2.智能化改造是全球工業趨勢。近年來，以歐美日為代表的發達國家和地區推出以制造業智能化為核心的產業智能化發展戰略，在全球新一輪產業結構轉型和調整中，產業智能化無疑具有強大的優勢和競爭力。全球汽車制造、生物醫藥、電氣制造、食品飲料、航空航天等產業已經在原料管理、質量控制、產品設計、成本管理、設備維護等方面廣泛使用人工智能技術。我國目前的制造業水平與實現制造業強國的目標相比仍具有差距，國內高端制造業的發展應該把握第三、第四次工業革命提供的可貴的戰略機遇，充分發揮本土優勢，通過產業智能化改造，逐步提升企業資源配置效率和全要素生產率，增強企業創新能力，形成自身獨有的競爭優勢，發展自己獨特的產業智能化之路。

3.擁抱生成式人工智能將會促進生產力大爆發。人工智能大模型引爆新一輪科技革命。具有代表性的通用性聊天機器人ChatGPT 的問世代表了人工智能領域的革命性突破，成為邁向通用人工智能（AGI）時代的里程碑。大模型已經轉變為人工智能領域的基礎設施，為解決各種復雜問題提供底層強大的計算、學習和求解能力，逐漸成為一種新的科學研究范式［2］劉學博，戶保田，陳科海，等.大模型關鍵技術與未來發展方向——從ChatGPT 談起［J］.中國科學基金，2023，37 （5）：758～766.。大模型在產業化的進程中逐步形成了“基礎設施－底層技術－基礎通用－垂直應用” 的發展線路，在自然語言處理、計算機視覺、語音識別與合成方面的應用邊界不斷拓寬，將促進大模型市場的形成，賦能經濟社會發展的各個領域。生成式人工智能將會以前所未有的方式改造生產力的形成和發展，研發流程和效率提升的幅度很可能會超越我們的想象。據麥肯錫研究報告，未來10 ～20 年，生成式人工智能技術平均每年將提升勞動生產率0.1 ～0.6 個百分點；如果考慮與其他技術的綜合影響，這個數值將達到0.2～3.3［3］McKinsey Global Institute.The Economic Potential of Generative AI：The Next Productivity Frontier ［R］.https：／ ／www.mckinsey.com／capabilities／mckinsey－digital／our－insights／the－economic－potential－of－generative－AI－the－next－productivity－frontier＃introduction，2023－06.。

（三） 場景創新是當前推動智能產業發展的抓手

人工智能與實體經濟深度融合將更加有力地促進經濟高質量發展。2022 年7 月，科技部等六部門印發《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》 的通知并指出我國在場景創新方面具有重大潛力。場景創新是以新技術的創造性應用為目標，以供需聯動為路徑，實現新技術、商業模式綜合應用與迭代更新的過程。場景驅動傳統產業數字化、智能化改造，圍繞制造、農業、物流、金融、商務、家居等重點行業打造人工智能重大場景，實現人工智能和傳統產業增長新路徑的共同演進。

場景創新作為激發原始創新和核心技術突破的引擎，強調戰略引領和需求驅動，以整合范式和生態范式為基礎，面向產業發展和商業需求，圍繞智能制造、現代農業、智慧家居等重要行業并瞄準未來發展大趨勢，是超越了現有創新范式的新范式。場景創新體系注重多元協同，整合技術、資本、數據等要素，融合創新鏈、產業鏈、人才鏈、資金鏈、政策鏈，以城市為主要創新環境，打造共生共創、共享共贏的創新生態［1］尹西明，蘇雅欣，陳勁，等.場景驅動的創新：內涵特征、理論邏輯與實踐進路［J］.科技進步與對策，2022，39 （15）：1～10.。場景創新過程的關鍵在于人工智能與應用場景高度融合，通過場景構建、識別需求、設計方案、技術創新和成果轉化完成場景創新的實現。目前，北京、上海、合肥、南京等多個城市已經啟動應用場景示范落實，基于城市資源稟賦、人才優勢和產業基礎主動培育應用場景，聯合知名企業和高校院所推進工程、項目開發建設，應用場景和創新產品的推廣示范初見成效。

（四） 智能經濟將促進綠色和包容性發展

習近平總書記在二十屆中央財經委員會第一次會議中強調：“推進產業智能化、綠色化、融合化，建設具有完整性、先進性、安全性的現代化產業體系?！?產業體系智能化綠色化雙轉型，智能是手段，綠色是宗旨、核心，智能技術和綠色技術融合賦能。以新一代信息技術和數字技術為代表的智能技術賦能傳統行業綠色低碳轉型，以清潔煤炭發電技術、智能電網技術、儲能技術、碳捕集、利用與封存技術、新型污水處理技術等為代表的綠色技術發展體現了高水平的綠色化轉型。在不同數字化躍升階段，依次表現為綠色結構化、綠色能力化與綠色杠桿化的演變過程，前一階段的綠色發展程度也為下一階段深化綠色轉型奠定了基礎［2］曹裕，李想，胡韓莉，等.數字化如何推動制造企業綠色轉型？——資源編排理論視角下的探索性案例研究［J］.管理世界，2023，39 （3）：96～112，126，113.。技術進步的本質是不斷提高勞動生產率和生產資料利用效率。盡管智能化和綠色化需要更多的能源投入和使用，但是產業智能化改造可以有效提高能源利用效率，智能化可以更好地促進綠色能源技術的開發和利用；能源綠色化可以更好地促進智能技術的低碳綠色轉型。二者協同發展推動制造業綠色智能轉型，促進經濟高質量發展。

智能技術有利于促進經濟增長、提高生產率，在這一基礎上，包容性發展關注智能技術對收入差距的影響。智能經濟的發展在短期內對現有社會分工體系產業沖擊，長期將會創造更多新的未知工作崗位。包容性發展的首要原則是發展，同時追求分配公平，重要特征之一是特別重視弱勢群體發展，是一種更加全面、更加包容的共享式新發展理念與模式。長期來看，產業智能化在總體上有助于促進經濟增長、縮小收入差距和促進共同富裕［3］陳東，秦子洋.人工智能與包容性增長——來自全球工業機器人使用的證據［J］.經濟研究，2022，57 （4）：85～102.。智能技術的發展推動了全社會人類共享創新成果，尤其是惠及低收入群體、創造新的就業機會和更多就業崗位，穩定智能時代的就業問題。發展就業擴張型的“好的” 人工智能是一個兼顧發展與公平的優先選項［4］楊飛，范從來.產業智能化是否有利于中國益貧式發展？ ［J］.經濟研究，2020，55 （5）：150～165.，智能技術促進包容性發展具有普惠性價值。智能經濟時代，人類的工作和生活模式也將會有革命性的變化，智慧化居住環境、醫療保障和交通出行將極大提升生存品質；數字孿生等未來技術將把人類從農場、生產線上等繁重工作中完全解放出來，人類將從事更具有創造性的工作。

數據要素賦能新質生產力的理論邏輯

程 娜 王 璐?程娜，上海大學馬克思主義學院教授，經濟研究中心主任，上海市習近平新時代中國特色社會主義思想研究基地（上海大學）研究員，上海大學智能哲學與文化研究院研究員，博士生導師。研究方向：政治經濟學、海洋經濟、數字經濟及宏觀經濟管理等。王璐，上海大學經濟研究中心研究助理。研究方向：政治經濟學。人民網.中央財經委員會辦公室在解讀2023 年中央經濟工作會議精神時關于新質生產力內涵的表述［EB／OL］.http：／ ／finance.people.com.cn／n1／2023／1218／c1004－40141533.html，2023－12－18.

基金項目：上海市哲學社會科學項目“習近平海洋經濟強國戰略的學理闡釋” （項目編號：2023BKS002）。

新質生產力的提出是習近平總書記立足于我國長期經濟建設實踐以及現階段發展格局變動，針對新時代新征程加快科技創新和推動高質量發展提出的重大命題，而新質生產力的培育離不開數據要素的有效賦能。

一、數據要素賦能新質生產力的內涵

在新一輪科技革命向縱深發展、國際競爭日益加劇、我國經濟結構面臨重大戰略性轉型等挑戰下，加快形成新質生產力，是推動經濟高質量發展、實現中國式現代化的重要任務。新質生產力是由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生的當代先進生產力，它以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的質變為基本內涵，以全要素生產率提升為核心標志［1］程娜，上海大學馬克思主義學院教授，經濟研究中心主任，上海市習近平新時代中國特色社會主義思想研究基地（上海大學）研究員，上海大學智能哲學與文化研究院研究員，博士生導師。研究方向：政治經濟學、海洋經濟、數字經濟及宏觀經濟管理等。王璐，上海大學經濟研究中心研究助理。研究方向：政治經濟學。人民網.中央財經委員會辦公室在解讀2023 年中央經濟工作會議精神時關于新質生產力內涵的表述［EB／OL］.http：／ ／finance.people.com.cn／n1／2023／1218／c1004－40141533.html，2023－12－18.。新質生產力的“新” 指代新技術、新模式、新業態、新動能，核心在于生產力要素及其組合的創新；“質”，則主要強調量的擴張基礎上質的躍升，指代數智化生產條件和科技創新驅動下的高質量生產方式和發展模式。新質生產力的核心要義在于“以新促質”，即以關鍵性、顛覆性技術創新帶動產業創新，以戰略性新興產業和未來產業培育為主陣地，驅動現代化產業體系建設和經濟高質量發展。

“數據” 最初泛指基于測度或統計產生的可用于計算、討論和決策的事實或信息。進入數字經濟時代，伴隨ICT 的發展，數據也由狹義的“‘0－1’二進制字符串”［2］Farboodi M，Veldkamp L.A Growth Model of the Data Economy ［R］.Columbia Business School Working Paper，2020.延伸至“信息的一種表現形式或者數字化載體”［3］徐翔，厲克奧博，田曉軒.數據生產要素研究進展［J］.經濟學動態，2021，（4）：142～158.，并被賦予更多的信息化內涵?，F代計算能力的疊加和數字技術應用場景的泛化，使得原本孤島式的數據被有效互聯互通，并迎來爆發式增長。海量數據被生產出來，通過網絡等方式傳輸到云端進行存儲、處理與分析，再借助物聯網、人工智能等多種方式轉化為實際應用，從而實現數據價值的“兌現”。在此過程中，數據因其多元性、依賴性、強滲透性的技術特征，以及低成本復用、非競爭性、部分排他性和規模報酬遞增等經濟特征，展現出不可估量的要素效率提升能力和資源配置優化能力，重要性日益凸顯，迅速成為普遍認同的第七生產要素［4］2019 年10 月31 日，黨的十九屆四中全會報告《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》 中正式提出“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”，數據作為新的生產要素參與分配。。

數據要素賦能新質生產力是指數據要素因其顯著的乘數效應和創新引擎作用，逐漸被認定為新質生產力的核心生產要素。無論是按照生產資料優先增長理論和還是迂回生產理論，隨著數字時代資本有機構成的提升，數據作為新型生產要素和重要戰略性資源，通過與其他生產要素協同聯動并滲透生產、分配、流通、消費各環節，將顯著促進生產資料的提質升級，優化產業結構，提升全要素生產率，進而引發生產力的躍遷和經濟全場域的顛覆性變革。因此，需系統梳理數據要素賦能新質生產力發展的內在邏輯和重點難點，以更好發揮數據要素潛能，促進顛覆性技術和前沿技術的創新，催生新產業、新模式、新動能，筑牢新質生產力形成的要素根基和動能基礎，推動經濟實現高質量發展。

二、數據要素賦能新質生產力的理論機制

（一） 數據要素催生新質勞動資料

數據要素以其強滲透性、低成本復用和非競爭性等特性，深度融入生產生活全鏈條，能有效改進要素比例和配置方式，驅動資源合理有效配置，激發產業數字化，助推生產力的整體躍遷。第一，數據和數字平臺作為數字經濟的新型生產工具［1］謝康.數字經濟創新模式：企業與用戶數據化互動創新［J］.中國社會科學院大學學報，2023，43 （2）：79～94，162.，基于經濟主體數據化互動，能貫穿鏈式生產和決策的全流程，以“數據化之手” 驅動資源要素序列的整體重置，優化資源配置，提升勞動資料使用效率，優化生產要素組合結構。第二，數據要素同數智技術的交互，在以規?；瘮U張和全景式應用顛覆性革新傳統機械為主的生產工具，促進傳統設備和制造工藝數智化改造升級的同時，還將原有的研發設計、生產組裝等環節進行解構、重組，驅動企業從“串行生產” 的線性分工到“并行制造” 的網絡化分工的轉型［2］戚聿東，劉歡歡.數字經濟下數據的生產要素屬性及其市場化配置機制研究［J］.經濟縱橫，2020，（11）：63～76，2.，激發架構創新和模塊化生產，從而不斷“煥新” 勞動工具和生產模式。第三，數據資源及集成平臺作為支撐創新活動的核心要素［3］蔡躍洲.數字經濟的國家治理機制——數據驅動的科技創新視角［J］.北京交通大學學報（社會科學版），2021，20 （2）：39～49.，能催生數字網絡通信技術、高端智能設備等富含先進技術與綠色創新特質的新型勞動工具，進而激發企業生產和運作模式的創新及數智化、綠色化變革，有效延伸和煥新傳統產業鏈鏈條，推動傳統產業的轉型升級。

（二） 數據要素孕育新質勞動對象

數據作為新生產要素，在推動數字產業化和產業數字化過程中，既是新質勞動對象的一部分，又促使傳統勞動對象突破過去的物質性，成為更契合高質量發展的新質生產要素。一方面，“數據”作為新型勞動對象參與到物質生產和價值創造過程中，通過多場景應用和多主體復用，能突破并重構傳統的生產時空，創造多樣化的價值增量，催生數字化新領域，拓展經濟增長新空間。作為信息通信、云計算等數字產業創新發展的資源基礎，數據要素的商業化開發與市場化交易活動，能形成數據服務、數據產品和數據應用等新興數字業態［4］任保平.以產業數字化和數字產業化協同發展推進新型工業化［J］.改革，2023，（11）：28～37.，推動數字化商業模式、產業形態和體制機制的協同創新；另一方面，數據要素的嵌入使得勞動對象從實體的自然物逐步升級為“自然物＋人造自然物＋虛擬的數字符號物”，日益呈現數智化特征；與此同時，高新技術基于數據要素的支撐，還能對傳統勞動對象加以綠色化改造，創新出綠色合成材料，并加快新能源的發掘及其對傳統能源的替代使用，進而催生一系列綠色新業態，加快形成綠色低碳的現代化產業體系。此外，數據要素亦重構了競爭優勢，使得傳統資源稟賦優勢逐漸被數字智能優勢所替代，區域發展核心競爭力由資源稟賦和產品生產力逐漸轉向創新效率和數智生產力，進而引致技術創新和智能制造出現空間分布變化，形成以創新集群為核心的新增長極［5］鄭江淮，周南.數據要素驅動、數字化轉型與新發展格局［J］.山東大學學報（哲學社會科學版），2023，（6）：93～105.。

（三） 數據要素培育新質勞動力

數據要素疊加數智化技術，通過滲透融合勞動力要素，能大幅提高傳統勞動力的質量和生產潛能，提升勞動生產率，并倒逼勞動力結構趨向高級化。第一，數據要素同勞動力要素協同，能有效激發勞動者數據思維，提升數字化的勞動技能，提高勞動邊際產出和內涵再生產水平。數據要素驅動下的勞動相較于傳統簡單勞動，更加彰顯創造性、高級性的復雜性勞動特征，在同等勞動時間內能推動更大規模的物質要素運行，從而大大提升勞動生產率，促進生產力“質” 的提升。第二，數據要素的滲透，使得數字經濟時代下的生產力要素主體突破了“人” 的邊界，擴展為人與人工智能相適應的現實與虛擬雙勞動主體［1］，并催生新型勞動者。以數據要素為根基衍生的人機協同，能突破人的固有認知模式，拓展知識邊界，創造新的組織學習方式，從而極大促進勞動效率和質量的提升。與此同時，數據要素還催生出“零工經濟” 模式下的新型自由職業者，拓展了勞動主體邊界。第三，數據要素對勞動力就業發揮正負疊加效應，既對抽象和復雜勞動產生正向互補，又對簡單和常規性勞動產生負向替代。與此同時，數據還能依托數字平臺終端高效匹配勞動力資源，衍生高附加值就業新形式，提升勞動技能整體屬性［6］肖巍.靈活就業、新型勞動關系與提高可雇傭能力［J］.復旦學報（社會科學版），2019，61 （5）：159～166.，從而推動勞動力結構向高級化發展。

圖1 數據要素賦能新質生產力的理論機制

三、數據要素賦能新質生產力的現實挑戰

1.數據引領科技創新潛能受限

目前我國數據引領科技創新以及深度推動“數實融合” 仍面臨諸多堵點，限制了數據要素稟賦對物質生產方式及生產過程的影響，弱化了培育新質生產力的數據要素創新動力。一是當前我國科技創新體系數字化模式尚未形成，科技創新的數據支撐能力不足致使相關技術突破及產業化應用難以實現。尤其是跨主體間的數據信息交換和處理仍存在系統性的體制機制障礙［1］蔡躍洲.中國共產黨領導的科技創新治理及其數字化轉型——數據驅動的新型舉國體制構建完善視角［J］.管理世界，2021，37（8）：30～46.，數據采集、流通和共享不暢，“數據孤島” 現象的凸顯，限制了數據深層次的價值挖掘和應用，影響創新要素資源的有效配置和關鍵核心技術的攻關。二是高質量數據分配不均、共享不暢，致使中小企業“用數難”、民營企業“用數門檻高” 等問題凸顯，極大阻滯了中小微企業的創新和產業的深度數字化轉型?！稊底只少徱I中小企業數字化轉型》 報告顯示，2022 年，我國有79%的中小企業仍處于數字化水平較低的初級探索階段［2］國研大數據研究院.數字化采購引領中小企業數字化轉型［R］.2022－09－25.，缺乏深層次、高價值的數據應用，難以在短期內實現數字化改造升級。三是數據要素在實體經濟領域的挖掘、開發、吸納能力欠佳，價值潛能未能充分釋放。我國三次產業數實融合呈現出“三二一” 產業逆向滲透趨勢，一二產業數實融合程度相對滯后，數據生產力與實體經濟的脫節致使傳統產業改造升級和新興產業培育的鏈條受阻，制約新質生產力和現代化產業體系的培育。

2.數據要素發展不平衡不充分

隨著數據要素市場需求的爆發，數據開發利用向縱深發展，數據要素的規?；瘧眉爱a業化、商業化、市場化發展也面臨諸多挑戰，一定程度制約數據要素賦能生產力發展。一是我國當前數字基礎設施建設覆蓋不全面、區域發展不協調、應用不充分，致使數據的采集、流通、擴散和應用缺乏有效載體，數據要素難以融入代表先進生產力的前沿科創領域，賦能未來產業發展受限。二是我國高質量數據供給不足、應用深度不夠，大部分創新能力強、成長性好的數據商和第三方專業服務機構尚處培育起步期，富有活力與競爭力的數字產業新業態尚未形成，數據產品和服務質量亟待優化。三是隨著數據要素逐步融入生產與消費，隱私泄露、數據竊取等問題層出不窮，數據安全保護和治理將受到更大挑戰。同時，數據稟賦的差異導致部分地區難以享受數據紅利，“數字鴻溝” 和“數字貧困” 現象凸顯，加劇貧富分化和城鄉、區域發展不平衡。

3.數字勞動力有效供給不足

數據要素在驅動勞動力市場轉型升級的同時，也以其對中低技能勞動者的擠出和替代效應，引發了勞動力的結構性過剩和極化現象。加上現階段我國數字人才面臨有效供給不足的困境，致使新質勞動力的整體培育仍面臨較大壓力和阻礙。一方面，“數據” 作為新型生產要素，在激發產業部門創新、提升勞動力技能的同時，也直接或間接地對就業產生了“創造性破壞”，引致“機器換人” 和技術性失業等風險［1］胡擁軍，關樂寧.數字經濟的就業創造效應與就業替代效應探究［J］.改革，2022，（4）：42－54.；同時也誘發“數字圈地” 及“恩格斯停頓”，以勞動者的權益損失為代價，加劇勞資分化；另一方面，我國現有數字勞動力數量型短缺、素質型短缺和結構型短缺問題突出［2］張琳，王李祥，胡燕妮.我國數字化人才短缺的問題成因及建議［J］.信息通信技術與政策，2021，（12）：76～80.。2023 年我國數字化綜合人才總體缺口約在2500 萬至3000 萬［3］人瑞人才，德勤中國.產業數字人才研究與發展報告（2023） ［R］.2023－03－17.，且面臨人才缺口持續擴大和供需不匹配的窘境。數字化勞動力的短缺及人才供需關系的“結構性失衡”，反映了當下我國數據要素未能同勞動力深度融合，難以滿足新質生產力培育所需的大批高素質勞動需求的事實。

四、數據要素賦能新質生產力的實踐路徑

1.加快實施國家大數據戰略

數據要素賦能新質生產力需要從宏觀層面全面統籌國家大數據戰略，為數據要素全鏈條管理和全方位流通提供基礎制度保障，釋放數據創新要素活力。要多措并舉推進《“數據要素×” 三年行動計劃（2024～2026 年）》 落實、落地，在推動數據要素與新舊產業的滲透融合中實現存量的“煥新” 與增量的“換乘”。從供給側來看，要著手建立合規高效的數據要素流通和交易制度，打破數據領域的行業壟斷、地方割據和“數據孤島”，暢通數據大循環；建立健全跨主體、跨平臺的數據信息交互規則，重構產學研各主體的溝通協調機制，消弭不同主體和層級間數據信息交互和共享活動的壁壘，促進數據合理有序流動。從需求側來看，要加快開拓數據要素驅動應用模式，基于各行各業基礎條件和數據稟賦，充分挖掘和釋放數據要素典型領域應用場景，持續深化數據要素對工業制造、現代農業、科技創新等行業的融合創新，推廣個性化定制、智能化生產和網絡化服務等新業態發展，深入拓展產業數字化轉型空間；加快企業尤其是中小企業的數字化改造升級，優化數據資源的采集和整合，打通企業業務流程數據通道，推動業務流程全鏈條的數字化。

2.夯實數據要素市場開發基礎

數據要素賦能新質生產力需要加快推動數據要素的產業化、商業化和市場化開發和應用，培育壯大數據服務范疇，完善現代化產業體系。第一，加快推進5G 網絡、千兆光網等數字基礎設施建設，系統優化云平臺、數據中心等算力基礎設施布局，打造東中西部高效互補、協同聯動的全國一體化算力網，致力于形成全方面、多層次的新型基礎設施建設新局面。第二，逐步引導市場數據要素有效供給增加。政府應加快建立完善數據質量分類考核標準及要素流通準入標準；積極扶持數據采集、加工等服務行業發展，鼓勵專業化數據服務機構合規開采、開發數據，并探索面向業務應用的共享、交換、協作和開放機制。第三，強化國有企業科技創新“主力軍” 作用，引導國有企業加強基礎性研究，超前布局前沿技術和顛覆性技術，統籌利用數據等創新資源要素，完善智能化治理模式，強化國家戰略科技力量建設。第四，鼓勵核心和前沿技術攻關，以隱私計算、區塊鏈等前沿技術突破為導向，創新數據信息保護監管手段，加速突破數據性能、安全和互聯互通等方面的瓶頸，切實提升數據權益保障與安全治理水平。

3.培育高質量數字人才

數據要素賦能新質生產力亟需激活數據要素的創新引擎作用及就業創造效應，一方面，要強化重點領域數字化高端人才培養，筑牢新質生產力發展的人才根基。應從基礎教育入手，加大基礎教育投資力度，提升全民數字素養和創新能力；改革高校人才培養機制，積極開設與智能制造、大數據、云計算等相關的學科專業，優化數字經濟相關課程，壯大國家數字領域高層次人才隊伍；加速人才流動和知識共享，完善人才高效輸送的協同機制，實現人才培養與市場需求的緊密對接；積極打造企業主導的“產學研” 創新合作基地，大力推進產教融合，加速科研成果的產業化和市場化落地；完善數字化人才激勵機制和配套政策，促使薪酬分配向數字人才傾斜；另一方面，要建立完善終身學習的職業教育體系，打造面向公眾的智能化終身學習公共服務平臺，加強失業勞動者的技能培訓，盡快建立起再就業培訓體系，促進失業勞動者轉崗再就業；同時發揮失業保險金和補助金作用，加大失業救濟補貼和保障，完善就業和民生兜底保障政策。

新發展理念、復雜系統與AI 大模型——辯證分析與對策

黃曉野 汪苗苗?黃曉野，三亞學院管理學院副教授，博士，碩士生導師。研究方向：發展經濟學，數字經濟。汪苗苗，通訊作者，三亞學院管理學院講師。研究方向：供應鏈管理。通用人工智能與工業融合創新中心.AI 大模型工業應用現狀、模式與展望［R］.北京：中國工業互聯網研究院，2023－12－22.

基金項目：海南省高等學?？茖W研究重點項目“協同效應視域下的海南現代服務業融合創新研究” （項目編號：Hnky2021ZD－19）；海南省哲學社會科學基金項目“海南自貿港現代服務業嵌入海洋強國戰略研究” （項目編號：HNSK（YB）23－31）；海南省哲學社會科學規劃課題“海南流域多元化生態補償機制研究” （項目編號：HNSK（YB）20－48）。

AI 大模型是一種具有大量參數和復雜結構的神經網絡模型，與之前的小模型相比，具有更多的參數數量、更深的復雜性、更廣的適用范圍、更大的數據量等特征。以ChatGPT、“文心一言”為代表的AI 大模型是人工智能領域取得突破式進展的產物，是催生新產業、新模式、新動能，發展新質生產力的原創性和顛覆性技術。習近平總書記在2024 年1 月31 日召開的中央政治局第十一次集體學習會議上的重要講話指出，“必須加強科技創新特別是原創性、顛覆性科技創新”，“培育發展新質生產力的新動能”。在數字經濟時代，AI 大模型將會成為推動和支撐我國經濟高質量發展的核心技術。從經濟實踐上看，AI 大模型在千行百業的廣泛滲透，形成復雜經濟系統，充滿潛力的同時也充滿不確定性。在經濟新舊動能轉換和新質生產力快速發展的重要時間節點，對AI 大模型在產業中的應用實踐進行歸納總結，厘清AI大模型催生新質生產力的機制，為AI 大模型更好的服務于高質量發展提供指導，具有重要的理論和實踐意義。黨的二十大報告強調，“貫徹新發展理念是新時代我國發展壯大的必由之路”。新發展理念是高質量發展的指導思想。因此，AI 大模型驅動經濟高速、健康、可持續發展，應以新發展理念為準繩，以經濟中的應用實踐、技術原理為依據，以復雜系統思想為指導，進行辯證分析，預見機遇和挑戰并提出對策。

一、AI 大模型催生“三新”，發展新質生產力

“三新” 即新產業、新模式、新動能，AI 大模型已經成為催生三新的重要推力且潛能無限。第一，新產業方面，AI 大模型廣泛滲透進千行百業，其并非簡單疊加，而是通過深度交叉融合的形式催生產業升級，在改造提升傳統產業、培育壯大新興產業、布局建設未來產業三方面均發揮了重要作用。多模態大模型增加了輸入信息模態，能接受語音、文字、圖像，具有更廣泛應用范圍。其在自然語言處理、計算機視覺、語音識別領域的應用，已經成為數字經濟時代的新產業的代表；與礦山、交通、醫療等傳統產業的融合，則催生了智能采礦等新產業。同時，AI 大模型催生的新產業具有鮮明的新質生產力特征。一是創新密集，2023 年11 月20 日，國家工業信息安全發展研究中心、工信部電子知識產權中心發布的《中國AI大模型創新和專利技術分析報告》 顯示，我國大模型專利申請總數突破4 萬余件，增長勢頭強勁。二是增值含量高，如華為盤古藥物大模型學習了市面上真實存在的17 億個已知的藥物分子的化學結構進行預訓練，在化學無監督學習模式下，實現結構重構率、合法性、唯一性等指標全面優于現有方法。第二，新模式方面，AI 大模型是一種帶有技術進步生成能力的要素，在生產領域形成復雜勞動能力，其無形性和外溢性可打破時空限制，改變資源配置方式和組織分工，催生經濟增長新模式。如在工業領域，AI 大模型已在原理化研發、前瞻化設計、高效化仿真、精細化檢測、智能化調控、科學化運維和定制化售后七大領域形成創新應用模式［1］黃曉野，三亞學院管理學院副教授，博士，碩士生導師。研究方向：發展經濟學，數字經濟。汪苗苗，通訊作者，三亞學院管理學院講師。研究方向：供應鏈管理。通用人工智能與工業融合創新中心.AI 大模型工業應用現狀、模式與展望［R］.北京：中國工業互聯網研究院，2023－12－22.。新模式促成了以戰略性新興產業和未來產業為代表的“新制造”，以高附加值生產性服務業為代表的“新服務”［1］黃奇帆.在第二十五屆北大光華新年論壇講話［EB／OL］.圍繞新制造、新服務、新業態推動新質生產力發展，2024－01－07.，聚合而成為新質生產力。這體現了AI 大模型在推進新型工業化和現代服務業快速發展，促進傳統經濟模式向新經濟模式轉變。第三，新動能方面，AI大模型可以充分發揮數據要素乘數效應在經濟發展中的加速作用。數據要素的乘數效應之所以產生，因為它可以在多場景中不斷被循環使用，不斷發掘出新價值，帶來多元化業務擴張。大模型則是發揮數據乘數效應的核心工具。通過大模型參數，機器學習才可以在數據中提取到模式和規律，建立經濟增長要素之間的關聯性，一組數據才可以支撐全鏈條、全場景、全生態鏈的業務增長。以技術驅動發展的新動能不同于以大量簡單勞動和資源投入驅動發展的舊動能，是綠色發展的基礎。綠色發展是高質量發展的底色，新質生產力就是綠色生產力。新動能只有成為強大而持久的推力，才能形成對舊動能的替換，同時保持經濟的平穩高質量發展，使傳統生產力向新質生產力過渡。

二、新發展理念下AI 大模型發展的辯證分析

AI 大模型作為新質生產力的重要構成要素，擁有應用于無限經濟場景的潛力，是一種具有重塑中國經濟能力的顛覆性技術，未來勢必給我國經濟發展帶來無盡的機遇和挑戰。融合復雜系統思想的辯證法則提供了兼具理論性和現實性的分析工具，可揭示、預見AI 大模型在經濟過程中對立又統一的機遇和風險，新發展理念則從5 個方面為AI 大模型高效、健康發展提供了價值引導。

1.創新與模仿。AI 大模型雖然應用范圍極廣，但目前只有少數企業擁有研發和進化能力。根據華為開發者大會2023（Cloud）發布，截至2023年7 月，全球僅發布數百個大模型，我國年內發布了80 多個大模型。其中在生產實踐中得到廣泛應用的數量就更少了，業內領先的大模型幾乎集中于谷歌、OpenAI（已被微軟收購）、華為這些全球領先的創新型企業。究其原因，AI 大模型對算法、算力的高要求和顛覆性技術研發與商業上的不確定性，導致該技術和業態的創新能力和全流程應用能力僅被極少數新興創新型公司所掌握。待技術和商業模式逐漸成熟后，技術外溢或引進為后續企業以模仿式創新進入提供條件，這樣可以有效降低研發風險和商業風險。這種創新形式一度構成了我國產業領域技術創新的主流，但在“逆全球化” 的背景下，這種形式的運行時常受阻。尤其在AI 大模型領域，中美兩國占據了全球八成以上份額［2］北京信息科技發展中心，等.北京市人工智能行業大模型創新應用白皮書（2023 年） ［R］.北京：北京市科學技術委員會，2023－11－29.，兩國關系和美國對核心技術的保護成為了技術引進能否順暢進行的最大變數。綜上所述，從算力、算法、數據三方面加強AI 大模型領域自主創新能力，尤其是原發性技術創新能力，使大模型成為我國新質生產力的堅實支撐點。

2.協調與競爭。AI 大模型與千行百業的融合與競爭關系同在，給協調發展帶來促進和阻礙兩種相反的力量。AI 大模型以技術創新形式重塑了傳統行業生產函數，給企業管理決策帶來了豐富經驗凝聚而成的人類智慧，低成本的反復使用和邊際報酬遞增推進了企業的生產可能性邊界，形成了以AI 大模型擁有者為中心的商業生態系統，系統內各成員形成了一種協同共贏的關系，踐行了協調發展理念。如華為“盤古” 大模型由華為云聯合鵬程實驗室等科研單位和高校合作搭建，實現了多行業、多場景中多主體的帕累托改進。在煤礦領域，盤古礦山大模型已經在全國8個礦井規模使用，一個大模型可以覆蓋1000 多個細分業務場景，避免了危險操作；盤古制造大模型通過訓練可在1 分鐘做出3 天的生產計劃。此外，AI 大模型在生態位上顯著的競爭優勢可能會讓系統內其他企業不具備與其討價還價的能力，甚至對其形成技術依賴，形成一家獨大的局面。對于系統外的行業而言，AI 大模型可能讓它們遭遇“降維打擊”。摩根士丹利調查顯示，AI 技術破壞的行業市場份額5 年下降了約20%，15 年下降了40%，同期新進入者的市場份額則增加了30%［3］Morgan Stanley Research.Our World in Data ［R］.New York：Morgan Stanley，2023.。由此可見，AI 大模型的擴散存在產業間和產業內不平衡發展的雙重風險。

3.綠色與能耗。AI 大模型無論在政策層面還是實踐層面均有力踐行了綠色發展理念?！皵抵侨诤暇G色未來” 是2023 世界人工智能大會聚焦的主題。國家能源局2023 年3 月28 日發布的《關于加快推進能源數字化智能化發展若干意見》文件，要求積極推動數字科技與能源產業發展深度融合，構建清潔低碳、安全高效的能源體系。螞蟻科技集團申報的綠色AI 技術促進節能減排提效創新應用實踐入選了2023AIIA（中國人工智能產業發展聯盟）人工智能十大潛力案例。大模型延伸了人類的認知水平，由此帶來的決策能力的提升引致的資源集約化利用更是解決人與自然和諧問題的關鍵?？墒?，AI 大模型帶來的兩種風險與綠色發展理念是相悖的。一種是目前已經顯而易見的能耗，運行大模型的超算系統帶來的能耗極大，超級計算機在內的高性能計算正成為能源消耗大戶。國際能源署（IEA）數據顯示，容納超算的數據中心用電量占全球總用電量的1.5%～2%，大致相當于整個英國的耗電量，預計到2030年，這一比例將上升到4%［1］焦臻楨.在中國通信學會智學大講堂第二十九期講話［EB／OL］.Web3：人工智能的信任基座，2023－11－27.。另一種是未來可能發生的資源浪費，即在“大模型熱” 的推動下，企業甚至政府層面不顧自身能力和資源約束盲目上馬AI 大模型項目，卻由于算法、算力和數據的不科學不完備無法發揮應有的作用，帶來無謂的資源消耗。

4.開放與安全。AI 大模型發展與高水平對外開放相輔相成，同時也是國家安全體系的重要一環。AI 大模型技術的完善、應用場景的豐富以及規模經濟效應均離不開高水平對外開放。據中研普華產業院《2024－2028 年中國大模型市場發展分析與投資戰略規劃報告》 分析，全球大模型競爭格局呈現出多元化特點，中美歐日等國家和地區推出一系列各具特色的大模型產品和服務。美國大模型在自然語言處理、計算機視覺、語音識別、AI 芯片、云計算基礎設施方面具有優勢，中國大模型在應用場景、算法優化、數據資源等方面具有優勢，高水平的對外開放可以形成優勢互補，減少重復性研發投入。但是，AI 大模型是一種戰略性產品，數據更有可能蘊含著大量的國家機密，是各國政府重點保護的對象，涉及到網絡安全、科技安全、信息安全，甚至國土安全、軍事安全等國家重點安全領域。安全發展是五大發展理念之前提，高水平對外開放立足于安全之上。大模型是一種技術含量極高的產品，大模型產業集群具有復雜系統特性，故以技術為核心的系統安全觀是安全開放的指導思想。

5.共享與“極化”。共享發展注重解決社會公平正義問題，AI 大模型則可能加劇或改善這一問題。AI 大模型帶來的“極化” 效應目前已初見端倪。在企業領域，龐大的參數規模和復雜程度，對計算能力有極高的要求，所以大模型先鋒案例發生在業內首屈一指的公司，是一種差異化尖端產品。大模型應用場景非常豐富，而且不斷成長，將復雜環境場景化、程序化，處理復雜問題更加迅速準確，與競爭對手相比體現出更強的商業變現能力。大模型擁有的不斷學習和成長基因，開始具備涌現能力，擁有大模型能力的企業與常規企業學習能力上會呈現出馬太效應，邊際收益遞增效應疊加規模經濟效應，強者本就強，成長還更快。在地區領域，大模型集中分布于北京、廣東、浙江、上海，呈現出地區“極化” 效應［2］趙志耘.中國人工智能大模型地圖研究報告［R］.北京：中國科學技術信息研究所，2023－05－28.。究其原因，大模型的生產和使用對科技人才、算力水平要求極高，發達地區具有天然優勢?！皹O化”效應未必會加劇社會的不平等，清晰的產權、“權責利” 匹配的收入分配、稅收和轉移支付等財政工具，確保在不斷做大“蛋糕” 的基礎上實現共享發展。

三、AI 大模型高質量發展的指導思想與對策

在指導思想上，樹立復雜系統思維，先立后破，以進求穩。AI 大模型高質量發展必須以復雜系統思維為其底層邏輯。新發展理念作為大模型發展的價值引導，不是五大理念的簡單疊加，而是耦合作用、系統共生。數字化社會造就的前所未有的社會系統復雜性已經形成學界共識［3］王芳，郭雷.數字化社會的系統復雜性研究［J］.管理世界，2022，（9）：208～220.。在實踐領域，AI 大模型在千行百業的廣泛滲透，覆蓋了微觀企業、中觀產業、宏觀經濟三維向度，既包括企業自身，也包括各利益相關者構成的經濟系統在形式和發展過程上呈現出BA 無標度網絡特征，即網絡的規模是不斷擴大的且新的節點更傾向于與那些具有較高連接度的節點相連接［1］李守偉，錢省三，沈運紅.基于產業網絡的創新擴散機制研究［J］.科研管理，2007，（4）：49～54，72.。復雜系統的網絡思想、非線性、非平衡、突變、混沌等特征，為AI 大模型發展提供了不同于傳統經濟的新思路。網絡思想強調多發展目標的耦合，AI 大模型發展應注重效率兼顧公平、注重競爭兼顧協調、注重開放兼顧安全，不能走偏重單一目標的老路。非線性、非平衡、突變意味著大模型發展具有不確定性和不穩定性，發展規劃要留有變化的空間，需要時刻關注內部和外部環境，抓住機遇，規避風險?；煦缧驛I 大模型要注重初始條件，因為這可能會帶動系統長期巨大的鏈式反應，技術的原創性程度和政府規制是重要的初始條件。另外，AI 大模型作為當前和未來新質生產力的支撐點，其發展還應立足于2023 年中央經濟會議精神，即“先立后破，以進求穩”。大模型是一種顛覆性技術，應盡量避免產業劇烈震蕩帶來的失業和經濟增速下降問題，保證產業變遷的平穩過渡和整體經濟的平穩運行。這就需要大模型與傳統產業實現價值互補、共贏共生，建立緩沖機制，逐步建立新興經濟發展模式，逐步淘汰落后產能。遵守以上指導思想，AI 大模型發展需要在微觀、中觀、宏觀三維向度實現突破。

微觀領域：創新為上，要素升級。創新是大模型發展中最核心的因素，是踐行新發展理念的鑰匙，AI 大模型發展要以技術原創性、顛覆性創新推動要素升級。如谷歌提出的聯邦學習法可以在多個持有本地數據樣本的分散式邊緣設備或服務器上訓練算法，而不交換其數據樣本，這樣就兼具了數據的完備性和安全性。企業是創新的主體，大數據的創新模式卻不能停留在閉門造車的封閉、獨立狀態，復雜網絡思想下，獨立創新向協同創新轉變，中心式創新向分布式創新轉變。目前我國大模型整體創新能力還落后于美國，但并非跨時代差距，大模型領域很多創新短板都是共性問題。如數據的完備性和準確性、強大并節能的算力、算法的應用性、大模型的邏輯性。所以，大模型領域技術創新和業態創新應秉承“眼觀六路，以我為主” 原則，不必一味實施趕超和模仿式策略。充分利用國內外一切可用的資源，研究所、高校、甚至民間力量，都可能形成創新的驅動力，創立一個開放式創新平臺尤為重要。

中觀領域：技術擴散，價值共創。AI 大模型只是工具，必須與豐富的應用場景融合才能創造價值，因此技術在產業中的擴散和融合是前提，價值共創則是協調發展的動力。根據復雜網絡理論，顛覆性技術的擴散是一種非線性過程［2］何郁冰，林欣慧.基于復雜網絡演化博弈的顛覆性技術擴散研究［J／OL］.軟科學，1 ～11 ［2024－01－15］.https：／ ／doi.org／10.13956／j.ss.1001－8409.2023.，網絡特征會影響技術擴散。對于新興企業而言，網絡規模越大，網絡度均值越高，主體間的學習效應和競爭激勵有益于技術的深度擴散，對于在位企業則不一定產生該效應。因此，相比于新興企業，傳統型在位企業未必有參與大模型賦能的積極性。競爭博弈產生的壓力和互利共贏的效益會形成在位企業擁抱新技術新業態的內生動力，因此一個平等的競爭環境尤為重要。大模型復雜經濟系統通常以產業集群形式存在，在集群內部，價值共創的生態系統文化和平等議價的交易模式是各主體協調、共享發展的基本原則。除此之外，各個利益主體應該積極打造自身的核心競爭力，形成談判制衡，避免大模型公司“一枝獨秀” 的局面。

宏觀領域：制度規范，多元治理。首先，發揮舉國體制優勢，助力大模型爆發式增長。大模型的核心競爭力在算力、算法、數據三方面，算力的突破離不開諸如量子計算機等超算設備的迭代升級，算法的突破離不開國家基礎數學和信息技術的快速發展，數據則是國家重點保護的戰略資源。大模型業態更離不開5G 技術、低空戰略、新基建設施的加成。因此大模型戰略必須是國家戰略。其次，大模型可能帶來的市場失靈和違反新發展理念的問題，需要以政府主導的集成式創新制度進行規范。創新缺位問題、資源浪費問題、貧富差距問題、安全問題，都將成為未來大模型發展治理的重點議題。最后，大模型對經濟的全方位滲透和由此帶來的社會系統復雜性，應該形成政府主導，行業、企業、研發機構協同的綜合治理體系。

數字經濟時代新質生產力與東北老工業基地轉型升級

蘇美文?蘇美文，長春師范大學副教授，博士，吉林大學知識經濟研究中心研究員。研究方向：物聯網經濟、信息經濟。數據來源于中國工信新聞網：https：／ ／www.cnii.com.cn／rmydb／202010／t20201020＿224198.html。

基金項目：吉林省教育廳科學研究項目“高質量發展視域下吉林省農村智慧物流發展問題與對策研究” （項目編號：JJKH20240960 SK）；吉林省社會科學基金項目“吉林省重化工業數字化轉型升級與實施對策研究” （項目編號：2023B38）。

2023 年9 月總書記在主持召開的新時代推動東北全面振興座談會上提出：“積極培育新能源、新材料、先進制造、電子信息等戰略性新興產業，積極培育未來產業，加快形成新質生產力，增強發展新動能”。東北老工業基地具有良好的數字化產業發展基礎和條件，為深化數字經濟發展，加快推進東北老工業基地數字轉型升級，構建完善的數字化工業生產體系，打造東北老工業基地數字產業新優勢，推動新質生產力快速培育，為老東北工業基地注入新生與活力，極具重要的戰略意義。

一、數字經濟與新質生產力

發展新質生產力是推動我國經濟高質量發展的根本舉措，是我國數字經濟發展的新階段。2009 年以來，世界發達國家開始著力發展數字經濟。數字經濟是互聯網經濟智能化到一定程度，人工智能技術融入生產、分配、交換、消費等經濟環節而產生巨大改變，是以網絡為數字資源作為關鍵生產要素的經濟形式。數字技術能夠彌合虛擬網絡和現實世界的鴻溝，以數字技術為核心，各種信息網絡平臺為載體的數字經濟活動開始應運而生。2019 年，全球數字經濟規模達到31.8 萬億美元，占全球經濟總量的41.5%。中國的數字經濟發展速度更快，2020 年，中國數字經濟規模達到39.2 萬億元，GDP 占比38.6%，增速是傳統產業的3 倍以上。廣東、江蘇、山東、浙江、上海等13 個省市數字經濟規模都超過1 萬億元。北京、上海數字經濟規模已經超過其區域經濟規模的半數?！笆濉?期間，中國數字經濟年均增長速度超過16.6%①蘇美文，長春師范大學副教授，博士，吉林大學知識經濟研究中心研究員。研究方向：物聯網經濟、信息經濟。數據來源于中國工信新聞網：https：／ ／www.cnii.com.cn／rmydb／202010／t20201020＿224198.html。?？梢?，我國數字經濟的發展增速較快，區域發展不平衡，從發展趨勢上迫切需要更為先進的生產力作為經濟發展引擎。

新質生產力首先在軍事科學領域提出。隨著數字化、智能化、網絡化成為經濟發展特征，新質、新域開始凸顯，以人工智能技術、大數據、大模型、云計算和區塊鏈等為代表的新興技術引領生產方式、商業模式、產業結構等社會各方面的變革。新質生產力有別于傳統生產力，它本質上是綠色生態和創新驅動，引擎是科技創新，能夠通過技術創新推動產業創新和產業升級，整合現有發展資源，構筑新的行業競爭優勢。

新質生產力的特點是無形化、軟化。主要體現在新質生產力能夠使不同網絡空間大模型與人工智能之間的深度融合，從而產出大量數據資源作為關鍵生產要素；新質生產力另一特點就是能夠產生更深更廣的融合經濟，促進國際合作進一步融合發展。2022 年中國戰略新興產業增加值超過國內生產總值比重13%，這說明新質生產力已經是各產業未來發展的必然趨勢。

二、數字經濟時代東北老工業基地培育新質生產力的主要任務

（一） 東北老工業基地具有培育新質生產力良好基礎條件

東北老工業基地在我國總體發展上處于重要的戰略地位，國內外數字經濟迅速發展，要求東北老工業基地必須及時轉變增長方式和轉換增長動力。從遼寧省、吉林省、黑龍江省統計年鑒可得，2022 年其第一、二、三產業增加值占地區生產總值分別為9%、12.9%、22.4%；40.6%、35.4%、53.3%；50.5%、24.3%、51.7%②數據來源于遼寧省、吉林省、黑龍江省的網絡統計年鑒。。數據顯示，東北老工業基地的三大產業結構中第二產業是其發展不可缺失的重要組成部分，第三產業發展具有一定規模，但仍有較大發展空間。

東北老工業基地數字經濟發展已初見成效，重點行業數字化加快深耕。2019 年遼寧省數字經濟增加值超過1 萬億元，數字經濟GDP 占比超過30%。到2022 年，已開通5G 基站突破3 萬個左右，建立8 個工業互聯網平臺。初步建成工業互聯網基礎設施和產業體系，培育15 家省級工業互聯網平臺和3 個國家級雙跨平臺，上云企業達到5 萬家，建設成100 家“5G＋工業互聯網” 示范工廠①數據源于《遼寧省工業互聯網創新發展三年行動計劃（2020～2022 年）》，http：／ ／www.kongzhi.net／news／details＿171329.html。中國經濟網.吉林：到2025 年推動1000 戶企業實施數字化改造［EB／OL］.https：／ ／www.163.com／dy／article／GK6DUFI90518KCLG.html，2021－09.，工業APP 服務平臺突破2000 個，汽車產業智能制造升級，石化、冶金建材等原材料產業數字化發展完成“十三五” 期間的目標［1］數據源于《遼寧省工業互聯網創新發展三年行動計劃（2020～2022 年）》，http：／ ／www.kongzhi.net／news／details＿171329.html。中國經濟網.吉林：到2025 年推動1000 戶企業實施數字化改造［EB／OL］.https：／ ／www.163.com／dy／article／GK6DUFI90518KCLG.html，2021－09.；“吉林一號” 衛星成功發射是我國是我國第一顆自主研發的“星載一體化” 商用衛星，標志著我國航天遙感應用領域開始商業化、產業化，這也為數字化升級中信息網絡平臺建設提供保障；裝備、電子信息制造產業正加快數字化車間和智能工廠建設。例如，鞍鋼與華為公司深度合作開啟數字化轉型新模式，其深入研究生產工序對網絡差異化需求，結合工業互聯網的發展，打造工業互聯網解決方案，為生產提供網絡保障；在質檢環節采用大數據網絡采集，輔料消耗減少4%，鋼材使用率提升11%，每季度節省生產成本200 萬元。

現階段，東北老工業基地數字化升級進入緩滯期，階段性工業發展動力不足，無法徹底扭轉傳統生產方式，市場化程度需進一步成熟和完善，產品創新、開發無法適應市場需求變化，三產聯動良性發展模式無法持續，產業鏈韌性不足，抵御市場風險能力較差。東北老工業基地數字化轉型升級速度和模式不足以使其完全符合時代發展要求，為此亟需發展新質生產力。

（二） 現階段東北老工業基地培育新質生產力主要任務

全球工業數字化發展速度較快，工業1.0 到工業4.0 市場發展過程中，東北老工業基地數字化轉型實現跨越式發展，必須圍繞“綠色能源、智能生產、技術創新” 3 個方面進行升級規劃。實現從低端向高端、從粗放向密集、從資源要素到科技賦能全面提升，具有前瞻性的打造東北老工業基地轉型升級的實現路徑。

首先，行業內加快與技術創新企業深度合作，對焦國內外市場需求研發產品，通過切實的將新一代數字技術滲透到產品生產環節，培育升級重點支柱企業的全面升級，推動傳統支柱型工業產業全面轉型，打造傳統支柱產業的新優勢，形成產業集群化發展，實現產品價值鏈的延長。通過國內外行業內市場需求激發工業企業數字化轉型，將轉型中的痛點用科技創新快速打通，優化企業管理資源、高端技術人才、生產資本等生產要素資源配置，實現東北老工業基地產業有序推進數字化深耕。

其次，形成大中小企業融通協同發展，形成支柱示范企業與中小企業協同發展模式，實施互聯互通、要素資源共享、功能完善、集成創新的新業態，大中小企業以科技創新為驅動力，大數據、大模型、大算力為核心生產要素，整合現有生態資源，打造東北老工業基地綠色的規?；芗a業集群，開啟東北老工業基地綠色生態生產模式。同時，應加快推動大中小企業“上網上云上平臺” 的進度。通過“上網” 可以及時了解市場需求變化，積極調整生產經營方案，“上云上平臺” 優化經營成本，提高產品生產質量，降低能耗排放，促進如“公共” 和“私營” 不同經營性質機構的技術合作，優化產業協同。

現在東北區域內數字化建設具有一定的基礎并持續發展，但當前發展規模及其技術應用的不平衡無法滿足數字化持續發展需要。為此，應加快工業互聯網布局、工業數字基礎設施的建設。引導支柱型工業企業生產設備、生產流程、能耗資源等上云聯網，實現網絡產品定制，進入數據驅動、技術創新的新階段。再通過工業網絡平臺實現生產要素數據互通共享、生產要素資源精準配置、產業鏈向高端延伸的同時增加其韌性、與綠色生態共創價值，形成新型工業生產制造服務體系，滿足國內國外雙循環發展的戰略需求。

激活東北老工業基地重化工業的沉沒成本，讓數以萬計的東北老工業基地生產投入生成新的發展資源。眾所周知，東北老工業基地產業結構中重化工業占比較大，有學者認為東北地區必須是先輕工業充分發酵才可以大力推進重工業［1］林毅夫.吉林省經濟結構轉型升級研究報告［R］.2017－08.；有學者認為東北重化工業應從綜合競爭優勢角度持續發展升級［2］王朔峰，紀玉山.東北重化工業轉型升級的戰略思考——基于綜合競爭優勢理論的視角［J］.社會科學輯刊，2017，（6）：30～41.。從東北重化工業曾建立的輝煌業績可以看到，其投入了巨量的資本，積累了較為雄厚的基礎優勢。如石油化工、礦業開采等重化工業曾經生產投入全部轉化為沉沒成本，將造成巨大的浪費和產業結構失衡。

要解決東北老工業基地重化工業數字化轉型中存在的問題，關鍵是快速推進新質生產力深度滲透到東北重化工業的發展路徑，使東北地區重化工業經數字化發展重新煥發生機活力。

三、新質生產力助力東北老工業基地全面振興的策建議

經上述分析，東北老工業基地經濟發展水平與歐美發達國家和國內發達地區雖存在差距，但從產業結構上看，其工業體系較為完整，化工業數字化轉型仍具有必然性和相對優勢，已發展形成的汽車制造、石油化工、鋼鐵冶煉、船舶制造等行業的產業鏈互補性強，都具有較強大的數字化基礎。東北老工業基地數字轉型升級的重點應放在以下方面：

（一） 東北老工業基地綠色生態數字化轉型升級，加速推進“東北智能制造” 進程，進入全球智造升級賽道。將重化工業產業轉型升級，應將新質生產力的“創新” 和“綠色” 充分滲透到石油化工、鋼鐵冶煉、船舶制造、智能汽車制造、機床生產等東北傳統優勢產業，適應數字經濟發展需求，以大數據、大模型等為切口尋找國內外市場突破口，不斷研發改良型和創新型產品，夯實數字化轉型中產業核心競爭力，縮減轉型所需投入成本。

（二） 東北老工業基地重化工業激活的關鍵是科技創新融入制造技術和生產流程。不斷適應國內和國際市場需求，凸顯產品定制化和高端化。新質生產力具有“軟性” 特點，將數字化技術融合到生產領域，如人工智能領域的核心技術，升級制造系統為柔性制造系統和計算機網絡輔助生產系統，不斷推出創新系列產品，引領行業發展。如遼寧鞍鋼數字轉型發展引領東北老工業基地數字轉型探索新路徑。

（三） 深化市場化與智能化的思維，加快建設東北現代化工業體系，實施東北制造業賽道升級和企業組織創新，落實國家經濟戰略，形成東北經濟一體化深度發展。將東北老工業基地向“東北智能制造” 轉變。政府引導特大型化工支柱企業轉型發展，由市場需求推動中小型企業主動實施“上網上云入平臺” 戰略，形成大中小企業互為依托、良性聯動發展，深化創新各類企業經營模式。

（四） 在新質生產力呈現出的新勞動工具方面進行突破，解決東北老工業基地勞動力大量流失和勞動工具迭代等問題。轉型升級前期所需大量成本的投入確實是瓶頸問題，從市場的角度解決，加大對外開放力度，優化投資環境，積極引進國外和域外先進技術，尋找投資合作，分攤前期投入成本。

（五） 積極搭建發展新質生產力所需的數字化平臺。主要圍繞業內技術創新、新能源開發、人才培養與合作等方面?？萍紕撔路矫?，應積極與行業內形成聯合創新，共同開發新產品、新技術。新能源開發方面，將研發出的可替代新能源進行技術交流、成果轉化、推進新產品優化和改良。在人才協同培養方面，組織員工互相學習，不斷促進合作和提升。在企業資源管理優化方面，安全生產管理、績效管理等相互交流、相互借鑒。

（六） 加快建設新質生產力所需的基礎設施，建設政府管理數字化平臺，提高政府數字化服務和數字化管理水平，通過信息共享和數字化管理提供優質服務、提供數據和科學決策咨詢服務，消除或減少區域內惡性競爭及同質化現象，保證行業平臺開放性的協作創新。同時，通過建立數據產權制度，讓技術專利和經濟活動信息得到社會無償或有償使用，實現東北老工業基地行業發展所需數據共享。

另外，在東北老工業基地加快培育新質生產力的同時，也應考慮到在創新和技術應用過程存在相應的不確定性，對于其帶來外部效應的挑戰，應提高對生態環境和弱勢勞動力群體的保護力度，前瞻性的制定相關政策，防范蓄意濫用新技術將會帶來成本追高和資源浪費。

生成式人工智能嵌入消費領域的機遇、風險與應對

張成甦 王云鳳?張成甦，三亞學院管理學院副教授，海南省中國特色社會主義理論體系研究中心特約研究員。研究方向：質量與創新管理、城鄉社會治理。王云鳳，通訊作者，三亞學院管理學院院長，教授，碩士生導師。研究方向：國際商務、跨境電商。

基金項目：2023 年海南省“馬工程” 專項青年項目“總體國家安全觀下社會治理數字化的風險識別、動態預警與海南方案” （項目編號：2023HNMGC06）；海南省“南海新星” 教育平臺項目“思政引領·文化鑄魂·數字賦能：新商科課程群‘大思政’ 育人體系創新與實踐” （項目編號：JYNHXX2023－20G）；2022 年海南省社科聯自籌項目“海南省人力資源服務業數字化賦能及創新模式研究” （項目編號：HNSK（ZC）22－138）。

2022 年末，Open AI 在GPT－3.5 基礎上研發并推出的人工智能聊天機器人ChatGPT 標志著生成式人工智能技術（Generative Artificial Intelli?gence）在文本生產領域取得的突破性進展。Chat?GPT 僅發布5 天就收獲百萬用戶，首月活躍用戶高達1 億，發布10 個月吸引全球超140 億次的訪問［1，2］，火熱程度可見一斑。有人將ChatGPT 及其身后的人工智能批判為終結人類文明的洪水猛獸，認為它不僅不能帶來真正意義上的文明進步，反而會降低人類的科學水平、拉低人類的道德規范、沖擊人的主體性和倫理內核，帶來不可預料的后果［3－7］。也有不少支持者從生產力變革視角指出，ChatGPT 及生成式AI 極有可能成為重塑行業乃至重塑世界的革命性力量，不僅能極大提高個人和企業的生產效率，還能為人類提供更豐富的“革命性產品”，為經濟增長、技術創新、市場結構優化升級帶來無限應用場景［8－13］。顯然，重大機遇與強烈沖擊總是對立統一相伴相生的。當前，中國發展所處的環境嚴峻復雜，但總體趨勢平穩向好。如何加快推動以生成式AI 為代表的顛覆性技術培育壯大新型消費，既是大力發展數字消費、綠色消費等新的消費增長點的當務之急，更是催生新產業新模式新動能，以科技創新引領現代化產業體系建設的應有之義［14］。

一、生成式AI 及其主要的輸出模式

生成式AI 利用復雜的算法、模型和規則，經過大規模數據集中學習，創造出全新的包括文本、圖像、音頻、視頻、代碼以及3D 定制等多種原創類型的內容［15］。同傳統AI 相比，生成式AI 的突出特征之一就是能夠產出只有人類才能創造出的具象化成果。顯然，這種產出曾經只能通過人類的意識、思維、認知以及創新才能得以實現。

目前來看，生成式AI 主要有以下六種輸出模式：一是輸出文本，主要是生成通俗易懂、高質量的文本段落，并在復雜程度和細節把控方面滿足用戶需求。例如，可生成總結報告、匯報文件、撰寫面向客戶的材料、用自然語言解釋復雜的主題等，甚至能夠輸出高于職業作家水平的終稿；二是輸出圖片，即模型會根據文字或視覺提示生成具有可變性、創造性和不同逼真度的圖片。例如，模擬家具、裝飾品等擺放在客戶家中的樣子，重現事故現場以評估保險索賠和責任分擔等，可能輸出優于職業藝術家和設計師的終稿；三是輸出音頻，與文本輸出類似，音頻輸出同樣可以采用口語化的對話風格，并且能夠在語言、語音、語調和復雜程度之間快速切換。例如，由生成式AI 驅動的呼叫中心能為現場技術人員提供故障排除支持；四是輸出視頻，與圖像輸出類似，模型可以根據用戶提示生成并輸出視頻，而視頻中的人、物、景完全由模型虛構和創建。例如，自動生成營銷視頻展示新產品、模擬危險場景進行安全培訓、生成個性化電子游戲和電影，根據電腦圖信號生成高質量圖像等；五是輸出代碼，即使用各種編程語言編寫計算機代碼，還可為開發人員自動總結、記錄和注釋代碼。例如，根據自然語言描述生成代碼，跨平臺自主維護代碼，輸出代碼質量優于全職開發者；六是輸出3D 模型，即模型可根據文本或2D 輸出（如圖像）推斷、輸出具有3D 物體屬性的數據。例如，在仿真模擬環境中創建虛擬效果圖，借助AI 輔助的原型設計。通過了解生成式AI 的主要輸出模式及其發展趨勢，企業可以根據自身價值取向，更好理解并選擇符合企業發展的輸出模式，賦能行業企業探索多重價值驅動模式，實現企業價值最大化。作為一項前沿技術，生成式AI 率先在教育、傳媒、電商、娛樂、影視等多個領域施展出驚人的創造力，它與實體經濟的深度融合創新為提振居民消費、釋放內需潛力注入了全新動能。

二、生成式AI 嵌入消費領域的場景與機遇

近年來，中小消費企業在精準獲客、內容營銷、產品保證、顧客滿意等方面存在顯著短板，總體呈現盈利能力弱、市場競爭力不強、粗放發展等特征；對于行業頭部來說，提升新品研發效率、豐富內容生產、簡化營銷流程、縮短用戶響應時間、實現大規模超個性化產品推薦等方面仍有較大改進空間，而生成式AI 就能為以上問題提供全新的解決方案。

可以明確的是，生成式AI 的深化應用將引發消費領域的生態性變革和整體性重塑。從落地應用的情況來看，生成式AI 至少能在以下環節為消費企業賦能增效：

1.市場調研助手：為市場調研提供深度市場洞察。針對市場數據缺失、行業競爭分析不足、客戶偏好了解不充分等情形下以開拓新市場、挖掘新用戶進行的市場調研，生成式AI 可以以文本形式生成合成數據填補數據空缺，在此基礎上預測客戶偏好、豐富用戶畫像進而發掘新的細分市場。同時，它還可以協助完成競爭對手分析并模擬市場場景，制定合規方案，從而降低調研成本和市場風險。

2.開發人員代碼助手：輔助開發人員創建和維護代碼。當前，電商企業時常面臨高水平開發人員緊缺和需要經?？缙脚_開發并維護應用程序的雙重挑戰。而生成式AI 不僅可以自動完成在不同平臺上代碼的創建和維護，還能提高跨平臺跨應用程序的一致性，極大提升開發人員工作效率。

3.數據共享訪問：簡化部門間數據共享訪問。以服務用戶為導向的運營管理需要企業的產品設計、零售運營、供應鏈以及其他相關部門能夠隨時按需訪問用戶數據，這在當前的企業內部管理和技術條件下是很難實現的。而生成式AI 能夠支持企業用戶在無需專業分析人員的協助下就能以自然語言獲取到有關數據，集中優勢深入洞察用戶行為。

4.產品設計助手：輔助原型設計縮短產品上市周期。新品研發周期長、成本高、風險大是限制企業發展的重要因素之一。生成式AI 可以同CAD 及其他軟件相互集成，輔助原型設計和新品開發，縮短產品構思、概念測試的流程和新品上市的周期，有效節省時間和資金成本。

表1 生成式AI 嵌入消費領域的概況［1－4］

5.營銷內容助手：協助生成量大質優的營銷方案。企業常會面臨在多家網站、多種語言、不同品牌組合、面向不同時空的特定消費群體而產生大量產品差異化呈現需求，即需要在產品使用指南、圖片、視頻、廣告以及不同觸媒間提供銜接性強和個性化品牌體驗的方法，而生成式AI 可以從多個模態中抓取數據，創造性生成個性化、情景式的特定內容。其在保證合規性的同時，還可以從語言、地域和客戶行為等多維角度調整內容和流量。

6.促銷活動規劃助手：起草并制定有效促銷方案。消費類企業的促銷活動或貿易談判往往需要快速有效地從數據源中抓取數據、預測結果、制定策略和營銷方案來促成交易。生成式AI 能夠輔助員工構建談判場景和故事線，幫助員工優化價格和談判策略，做出基于數據分析的明智決策。

7.虛擬購物助手：提供個性化、精準化的產品推薦。生成式AI 可以扮演虛擬購物助手，根據用戶輸入內容和偏好，以文本、圖片或視頻形式生成定制化、精準化的產品推薦與建議，使購物過程更具個性化和針對性，有助于建立良好的客戶關系和品牌聲譽，從而提高成交量和復購率。

8.AI 模特展示：按需生成逼真的虛擬模特。理論上說，不同產品應選擇風格不同、特定外貌或特征的模特與之相匹配才能向顧客精準傳達產品理念與品牌文化，卻又經常受制于成本管控、模特風格、審美差異、時效性要求以及模特人設控制等因素而難以實現。生成式AI 強大的模型創建能力能夠創造出大量逼真的虛擬模特來展示產品，讓消費者獲得身臨其境的直觀體驗，從而激發顧客好奇心和購買欲。

9.AI 主播帶貨：打造風格各異的帶貨主播。近來，直播帶貨已呈產業化規?；l展，但野蠻發展中的虛假宣傳、主播人設崩塌等問題層出不窮，引發社會廣泛關注。對此，生成式AI 基于文本、視覺、語音生成技術，打造出各具風格的虛擬主播為消費者提供24 小時不間斷的產品推介。與真人主播相比，虛擬主播具備以下三大優勢：一是填補真人主播的停播間隙，“虛實互補” 為顧客提供24 小時不間斷的產品推薦和線上服務，增加直播間流量和成交量；二是虛擬主播人設安全可控，能有效避免真人主播“人設崩塌” 對平臺企業的負面影響；三是虛擬主播的不同風格可滿足不同顧客的審美偏好，不斷拓展虛擬店鋪形象和虛擬品牌形象，實現多圈層傳播。

10.虛擬試穿：直觀呈現產品穿戴效果。消費者通過試穿、試用或體驗來決定是否購買的情形在線上購物中遭遇了挑戰，僅依靠文字描述和圖片展示達成的購買決定經常面臨較高的退換貨率。對此，生成式AI 可以經過分析用戶輸入的照片或視頻及偏好，讓消費者看到服裝、彩妝、配飾等穿戴在自己身上或特定使用場景下的效果，并能在不同款式風格上隨意切換和搭配，向顧客推薦合適的產品。

11.提供及時客戶支持：提供實時個性化支持以改善客戶體驗。顧客購買決策的各個階段都可能會產生信息需求或服務支持，而傳統客服機器人智能化程度有限，需要生成式AI 精準理解并及時主動回復客戶問詢，通過親切自然的語言和共情式個性化對話來處理售后和客戶投訴尤為重要，是建立和維護良好客戶關系、提升品牌滿意度和顧客忠誠度的關鍵環節。

總體來看，生成式AI 能夠在多個場景賦能消費升級并實現多元價值驅動，助力企業降本增效的同時，還能為消費者提供多感官交互的沉浸式購物體驗，能夠較好地將擴大消費同不斷滿足人民對美好生活的需求結合起來，以供給創新創造消費新的增長點。

三、生成式AI 嵌入消費領域的風險與挑戰

隨著生成式AI 發展步入快車道，其在改造傳統行業、壯大新興產業、孕育未來產業方面的作用不言自明。更應清醒認識到的是，生成式AI 在關鍵技術、企業核心能力、相關法律法規方面都還面臨著嚴峻的風險挑戰。

1.關鍵技術存在制約瓶頸，大規模推廣落地存在多重困難。首先，受算法黑箱運作機制的影響，使得輸出結果的準確性和被解釋性被削弱，企業雇員或者用戶可能在解讀輸出結果和算法糾偏上存在困難。其次，在數據不足和訓練方法受限時模型可能得出錯誤結論。如外賣平臺因早期的數據不足，經過距離計算和模型規劃頻繁給外賣騎手規劃逆行配送路線，導致大量外賣騎手出現交通違法現象。類似提出虛擬時空合理卻與現實不符或不合規的產品推薦并不少見，還可能因地域、文化偏差產生準確性不高、內容質量參差不齊的結果等。再次，輸入數據的規模、傾向性、準確性和及時性形成的偏見將持續發揮作用。如輸出的虛擬試穿效果圖可能對特定人群更準確或更逼真，從而影響顧客體驗和滿意度。最后，內容創作方面的技術短板制約產業發展進程。如難以真正輸出感性的、擬人化的深刻表達；音頻的流暢度和真實感還有待加強；視覺感知能力的欠缺導致視頻或3D 模型在精準度、仿真度和還原度上難以兼顧等。

2.企業核心能力差異明顯，掣肘產業健康發展。盡管包括華為、騰訊、百度、阿里、京東等行業頭部和越來越多企業投身布局AI 產業，但企業之間的核心能力參差不齊、差異明顯，制約了生成式AI 產業生態的健康發展。首先，內容審核能力有待提高。如內容創作治理的主體責任落實需要“人機共審” 來達成，防止虛假信息、違背社會公序良俗以及違法違規內容的流出，而大多數企業在這兩方面的審核能力都有待提升。其次，生成式AI 的研發需要長期大量的資源投入，頭部企業在核心技術、管理水平和制度保障方面具有不可比擬的優勢，中小企業有限的生存空間可能會為生成式AI 灰黑產業鏈的滋生埋下隱患。

3.相關規范指引亟待完善，權責邊界有待厘清。盡管我國已陸續出臺AI 產業相關規范指引，但依然不能滿足技術快速迭代發展的需求。首先，產業發展的支持政策還需加快制定和細化落實，引導支持有條件有實力的企業和地區優先發展。其次，相關法律法規建設進度還需加快，生成式AI 規范指引還有待細化、補充和更新，各主體的權責劃分還不夠明晰。再次，生成式AI 違規違法的內容甄別、監測、預警機制尚不成熟，其技術特征又決定了違規違法內容具有高隱蔽性、高流動性和強破壞性，安全監管和責任落實遭遇多重現實困境。

4.多元參與的治理體系尚未建成，產業發展生態有待改善。首先，政府作為治理主體之一，資源不足和專業能力受限在很大程度上增加了其參與治理的難度。其次，企業作為技術創新的主體，各自內部的治理體系和治理能力也是千差萬別，處于競爭劣勢的企業還極有可能迫于生存游走于產業鏈條的灰黑地帶，這無疑極大增加了治理的難度和復雜程度。再次，社會公眾作為技術進步的受益者之一，他們并不掌握生成式AI 的技術原理和運行機制，只是相關產品的使用者、接受者和傳播者，其在治理體系中的身份、作用和行動都需要正確引導。

四、建議與展望

隨著生成式AI 在多個領域的廣泛滲透，這一顛覆性技術的張力也逐漸顯現。在大力推進生成式AI 賦能培育新型消費、激發并釋放消費潛能的同時，更要推進對這一技術的洞見，提出生成式AI 向上向善、“為我所用” 的發展建議。

1.匡正方向、錨定目標，開放合作促進產業發展。聚焦高質量發展這一首要任務，政府宏觀層面通過政策引導充分釋放生成式AI 正向的創造能力和應用價值。鼓勵頭部企業、科研院所、行業聯盟以及標準組織等發揮各自優勢開展技術合作，共建行業標準、行為公約、行動指南和制度規范，支持重點產業和有實力的頭部企業積極參與國際合作和海外競爭，全力爭取廣闊的國際市場，發揮標桿和示范作用。同時，鼓勵并支持具備條件的企業開展生成式AI 的相關研究和產業布局，夯實產業發展基礎。更重要的是，要支持生成式AI 在生產生活各個場景的落地應用，培育壯大新業態新消費，以內需主動力支撐國內大循環的建立。

2.劃定紅線、守住底線，厘清權限防范化解各類風險。以《民法典》、《個人信息保護法》、《數據安全法》、《網絡安全法》、《電子商務法》 等頂層法律劃定紅線突出底線，以《互聯網信息服務深度合成管理規定》、《網絡信息內容生態治理規定》、《生成式人工智能服務管理暫行辦法》 等部門規章和地方性法規為重要參考構建生成式AI 治理體系總體框架。在此框架之下進一步明晰主體角色定位，厘清主體相互關系，改進溝通、增進信任，促使行政監管、司法監察、行業監督與企業自治協同發力形成合力，建立健全生成式AI 治理的體制機制，織密織牢風險防范化解網絡。

3.細化標準、理順規則，包容審慎加速應用創新。近年來，我國陸續發布了AI 發展的國標及行業自律標準同頂層硬法和地方性法規，為生成式AI 發展提供了標準和指引，但這并不足以支撐生成式AI 的迭代升級和健康發展。首先應對已經出現的規則規范針對性不強或留有使用空白的領域進行細化補充，巨細無遺；其次，探索侵權行為、侵權主體以及侵權責任認定的方法和路徑，細化各方主體責任；在此基礎上，對生成式AI 發展的數據基礎、技術工具、智慧智力以及經濟投入提供必要保護，確保優質合規內容的有序流通，加速生成式AI 正向健康有序發展。

4.倫理先行、回歸價值，自律自治實現多元共治。生成式AI 將出現在人類生產生活的各個角落，與其優化學習和迭代升級相伴而來的將是一系列前所未有的倫理挑戰，科技倫理是其發展必須遵循的首要行動準則。容易忽略的是，生成式AI 在知情同意、使用目的和誠實守信方面的尺度往往難以準確把控，偏見歧視和信任危機可能會被強化。此時，主體自身的自律自治不可替代：主動糾正技術偏差、建立緊急辟謠機制、定期發布審核報告、主動承擔治理責任等都至關重要。與此同時，也亟需呼吁人本價值的回歸，及時做好生成式AI 應用的積極引導和正面宣傳，鼓勵技術對弱勢、特殊群體的援助，推動生成式AI 在社會公關服務和民生領域的創新應用，實現價值重塑，完善生態鏈條，構建數實融合的產業發展新格局。

機遇與挑戰并存，危機中孕育新機?？梢灶A見，生成式AI 將深刻影響人類的生產方式、生活方式和思維方式，也將不斷衍生出新的問題與新的挑戰。從人類社會進步的歷史來看，“用暴力砸爛機器” 并非解決技術問題的最佳選擇，也許，“以魔法打敗魔法” 才是驅動生成式AI 向上向善、“為我所用” 的可行方案。

我國航運業助力新質生產力發展的層進式推進策略

劉美平?劉美平，上海海事大學馬克思主義學院教授，博士，博士生導師，上海市習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心上海海事大學研究基地特聘研究員。研究方向：馬克思主義產業經濟學、產業管理理論與技術。梁晶，龔奕境，陳偉.基于WSR 方法論的俄烏沖突對我國航運業影響分析［J］.重慶交通大學學報（社會科學版），2023，23 （1）：51～59.

2023 年9 月，習近平總書記在黑龍江考察調研期間首次提到“新質生產力”，強調整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力。無論是戰略性新興產業，還是未來產業，在經濟全球化的大背景下都離不開航運業，因為航運業不僅組成了現代產業體系的內部結構，而且還決定著一個國家經濟縱深發展的橫向廣度。航運業既決定一個國家全球經濟循環效率和世界性資源配置能力，又影響一個國家產業鏈供應鏈安全，還彰顯一個國家的國際經濟地位和海洋權益維護程度。正是從這個意義上講，習近平總書記強調，“經濟強國必定是海洋強國、航運強國?！?可見，新質生產力的發展一定離不開航運強國這一堅強后盾，離不開航運業產業素質升級帶動的航運能力的全面提升。

一、我國航運業發展面臨的嚴峻形勢

航運業是受氣候影響嚴重且在全球產業鏈供應鏈中決定我國現實貿易量的關鍵因素。就氣候影響而言，運河水量日漸減少是大自然層面影響航運業發展的最重要因素。由于厄爾尼諾現象引發全球氣候變暖，這導致了巴拿馬地區降雨量的大幅度減少，降雨的減少直接引發運河的水位降低和通行能力減弱。巴拿馬運河不得不依賴于水庫系統通過人為調節淡水的多少來操作船閘，這樣一來，原本暢通無阻的巴拿馬運河必須依靠船閘運行來控制船舶通行數量和船舶的吃水深度，而船舶數量通行的有限性和吃水深度變淺，都會嚴重影響航運業的正常發展。巴拿馬運河是中國與美洲、歐洲、亞洲和大洋洲的貿易的重要航線，是我國與東亞各國、美國東岸、歐洲、非洲的跨洋貿易大通道，是中國進口石油、天然氣、煤炭、鋼鐵、谷物、化肥等大宗商品的主要航運路線，也是我國出口電子產品、汽車、輕工業產品的貿易通道。因此，全球氣候治理就顯得刻不容緩。

地緣軍事沖突是制約我國航運業安全發展的一個重要因素。如果說氣候變暖是自然界對航運業的影響，那么，地區沖突就是影響航運安全的人為因素。自從2022 年爆發俄羅斯烏克蘭軍事沖突以來，航運業就在局部沖突的動蕩不安中劇烈波動。從全球范圍來看，“短期內導致全世界原油、天然氣和糧食價格飆升，打亂了全球貿易節奏”［1］劉美平，上海海事大學馬克思主義學院教授，博士，博士生導師，上海市習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心上海海事大學研究基地特聘研究員。研究方向：馬克思主義產業經濟學、產業管理理論與技術。梁晶，龔奕境，陳偉.基于WSR 方法論的俄烏沖突對我國航運業影響分析［J］.重慶交通大學學報（社會科學版），2023，23 （1）：51～59.。從我國航運安全來看，俄羅斯是石油、天然氣、糧食出口大國，而我國恰恰是化石能源和糧食的主要進口國，毫無疑問，俄烏軍事沖突直接威脅到我國的能源和糧食進口，從而影響我國產業鏈供應鏈安全。2023 年10 月7 日爆發的以色列哈馬斯沖突引發的紅海危機，更是讓本已經脆弱的航運業雪上加霜。2023 年12 月15 日，兩艘大型集裝箱貨輪在遭到導彈襲擊后，使得哈馬斯與以色列之間的沖突演變為也門胡塞武裝與以色列之間的沖突，巴以沖突演變為紅海航運危機，導致馬士基、達飛、地中海等全球大型航運公司船舶遠離紅海的蘇伊士運河航線，引發我國航運成本上升的經濟危機。

霸權國家對我國進行經濟制裁是影響中國航運業發展的又一個威脅因素。當美國由于國內外矛盾和世界經濟局勢出現不利于美國經濟利益的時候，美國便以涉及國家安全和對外關系為理由，實施貿易保護主義和逆全球化戰略，對美國的潛在競爭對手和妨礙美國本位利益的國家進行各種形式的制裁。美國的石油美元霸權、軍事霸權、網絡與文化傳媒霸權等是美國實施貿易保護主義的堅強后盾，也是在全球范圍內實施任性制裁的綜合保障手段。自2018 年以來，中美貿易惡化，美國對中國實施“一級制裁” 和“二級制裁”［2］李敘華.美國經濟制裁對我國港航企業的影響及其對策［J］.中國港口，2019，（12）：52～57.，禁止美國的公司或者個人與我國進行特定領域或者所有領域的交易，與此同時還禁止非美國的公司或者個人與我國開展上述領域的交易，而且美國還制裁同我國有貿易往來的國家例如伊朗、俄羅斯等，導致我國航運業受到很大影響，嚴重影響了我國的經濟外循環和產業鏈供應鏈安全。為此，破解美國“長臂管轄” 的法律密碼，建立有利于中國航運業發展的國際環境迫在眉睫。

二、基于提升新質生產力要求的航運業三重轉向

1.新質生產力要求航運業實現以船用低碳技術為支撐的綠色化轉型

高碳船舶帶來的海洋污染問題逐漸凸顯。由于航運業污染性排放日益影響海洋環境，船舶排放了全球3%的二氧化碳、全球14%～15%的氮化物以及全球16%的硫化物，因此，航運業的環境保護問題以及由海洋環境問題引發的氣候問題日益凸顯。實現綠色航運是應對氣候危機和生態危機的根本出路，航運業必須走向低碳或零碳技術路線，也是新質生產力的必然要求。

航運業脫碳是全球氣候治理的重要任務?！巴七M船用燃料的低碳與零碳轉型、研發試點綠色船舶技術”［1］李雪威，單天雷.歐洲航運巨頭的脫碳行動——規則壓力與轉型動力［J］.大連海事大學學報（社會科學版），2023，22（4）：8～21.，是綠色航運的現實選擇。面對航運業發展綠色化新趨勢［2］2023 年7 月3～7 日，IMO MEPC 80 次會議審議并通過了《2023 年IMO 船舶溫室氣體（GHG）減排戰略》，提出了2050 年左右實現凈零排放的總體目標，比原方案提前將近50 年。，中國船舶制造業從氫動力、甲醇動力、液化天然氣（LNG）3 個方向研制綠色船舶，實現船舶制造零碳化。對此，國家工業和信息化部、國家發展改革委、財政部、生態環境部、交通運輸部等五部門已經對綠色船舶制造業有了整體規劃［3］工業和信息化部、國家發展改革委、財政部、生態環境部、交通運輸部等五部門近日聯合印發《船舶制造業綠色發展行動綱要（2024～2030 年）》，提出到2025 年，船舶制造業綠色發展體系初步構建。到2030 年，船舶制造業綠色發展體系基本建成。。到2025 年，船用化石能源基本被綠色能源替代，高能耗、高排放、高碳技術的老舊船舶將加快報廢更新，LNG、甲醇、氨燃料、氫氣等綠色動力船舶制造占比在國際市場上的份額將超過50%，碳足跡管理體系和綠色供應鏈管理體系也將初步建立。

篩選綠色低碳船舶動力技術是發展綠色航運的必選項。在綠色船舶技術研發過程中，還要注意不同動力技術系統的成本收益比較：LNG 船用發動機技術，甲醇、氨燃料等低碳零碳燃料船用發動機技術，液化石油氣（LPG）、生物柴油、乙醇等燃料船用發動機技術，氫燃料船用發動機技術，這4 個路線的船舶動力技術研發路線，其成本收益和未來前景也是不相同的，要進行深入試驗、分析和比較，最終找到最佳船舶工業低碳技術路線。

2.新質生產力要求航運業實現安全化轉型

航運安全問題包括兩個方面，一是與船舶本身相關的狹義航運安全，另一個是航運外部政治環境和自然環境相關的航運安全。就船舶本身相關的航運安全而言，船舶碰撞、擱淺、觸碰、?；沸孤?、火災爆炸、航運網絡攻擊等風險事故都是直接影響航運安全的水上交通事故。人們通常把水上交通事故稱之為“黑天鵝” 事件，“‘黑天鵝’ 事件具有典型的不確定性、社會性和不對稱性等傳統風險特征”［4］劉敬賢，吳煒煌，余紅楚，等.“黑天鵝” 與“灰犀?！?理論驅動的航運安全事件戰略應對方法體系［J］.水上安全，2022，（4）：26～33.。應對這類航運安全事故要通過提升航運管理系統整體水平，針對航線所有經過地點的重點水域、重點時段進行實時監控，對超大型船舶、運載特種商品的重點船舶等進行全面檢測，運用無人機、光電、北斗衛星導航系統、船舶交通管理、自動識別系統、閉路電視等先進技術手段突破信息的各種屏蔽，實施對風險的預測、跟蹤和溯源，實現基于航運安全的實時、精確全時段與全方位、全水域的全空間動態檢測，確?；诖氨旧淼暮竭\安全。

新質生產力必須在安全的環境中才能確保航運力的水上物流功能。很難想象，新質生產力在戰火紛飛中進行，戰爭只能破壞新質生產力的快速發展，因此，構成新質生產力的航運力更需要在和平的環境中發揮其水上物流功能。事實上，政治安全是確保航運外部安全的關鍵因素。世界和平是航運業外部政治安全的最佳狀態，也只有在和平的環境中，航運業促進的國際貿易才能如期正常實現，大宗商品海運價格才能相對穩定，全球產業鏈供應鏈才能安全，世界經濟循環才能正常運轉。與此同時，航運力也是加快新質生產力發展的催化劑，航運的速度和效率決定著新質生產力的外溢效果，決定著新質生產力在縱橫交錯的產業格局中的滲透能力，航運力如同生產力發展的翅膀，決定新質生產力的拓展空間和市場范圍。當然，航運業需要的國際和平環境是以航運安全文化的形成為標志的［1］張寶晨.航運安全文化的歷史傳承與發展［J］.中國航海，2021，44 （S1）：12～14.，只有霸權國家放棄霸權壟斷思維，才能使得航運安全文化深入人心。

3.新質生產力要求航運業實現智能化轉型

新質生產力是以智能技術引領的新產業載體的生產力。制造業的智能化改造和智能化升級是新質生產力發展的表現形式。造船業作為制造業的重要組成部分也必須實現智能化，這就要求航運業要實現智能化轉型。一是船舶制造業的智能化升級，制造智能船舶成為航運業智能化轉型的首要任務；二是智能船舶的智能航行是航運業智能化轉型的又一個重要內容；三是智能航運產業的智能管理。

航運產業智能化是新質生產力的表現形式。智能化是信息化時代的標識，是第四次產業革命的核心內容，是新質生產力在技術和產業層面的雙層升級。作為一個國家制造業的集中代表，造船業無疑是制造業中最具典型性的產業，也最能代表一個國家的制造業水平和國際競爭能力。鑒于此，船舶制造業的智能化升級就是新質生產力的現實要求，也是新質生產力發展的結果。新質生產力不僅體現在制造業領域，還體現在物流運輸產業，航運力就是遠洋水上物流的集中體現形式，而航運業正是蘊含航運力的服務產業。航運業既連接著船舶制造業，也連接著水上運輸業，還聯系著通信業，智能船舶的智能航行就把這三者緊密結合在一起。智能航行需要一系列智能航行技術作為支撐，這些智能航行技術包括智能感知、智能決策、智能控制、通信與網絡安全關鍵技術，依靠北斗衛星提供的強大通信能力，通過綜合運用大數據、云計算、數字孿生、自動控制等先進技術，實現船－船、船－岸之間的信息交互，進而實現在開闊水域、狹窄水道、復雜環境條件下自動避碰、自主航行［2］馬勇，王雯琦，嚴新平.面向新一代航運系統的船舶智能航行技術研究進展［J］.中國科學：技術科學，2023，53 （11）：1795～1806.。

智能航運還需要政府對航運業的智能管理。隨著人工智能、互聯網、物聯網、大算力、大數據、廣域空間通信等先進技術的誕生，為智能航行和智能管理提供了可行性與現實性。建立“陸?？仗臁?一體化水上交通運輸安全保障體系和全要素“水上大交管”［3］周尊山，李磊.智能航運背景下船舶交通管理系統的發展［J］.中國船檢，2023，（11）：44～48.系統是航運業智能管理的重要內容。經過近幾年的聯合科技攻關，我國首個國產化船舶交通管理系統在山東濰坊試運行［4］宋海東.我國首個國產化船舶交通管理系統試運行［J］.中國航務周刊，2023，（20）：21.。在這個系統中，將前端雷達信號采集－數據處理－控制操作－綜合展示等各環節集成一體化，建構了高效、實時、精準的信息處理系統，實現了海洋交通智能管理。

三、基于我國航運業三重轉向的層進式推進策略

1.空間層面實現航道開辟從地球中間地帶向北極推進

為了應對氣候危機必須拓展航線新空間。在已有航線基礎上開辟新航線是發展新質生產力在空間層面的必然要求。鑒于厄爾尼諾現象，巴拿馬航線水源短缺、航線受阻，我國國際貿易依賴的巴拿馬航線正在有秩序的收縮。鑒于紅海危機，蘇伊士運河航線因為也門胡塞武裝與以色列等國之間的沖突，也嚴重影響了我國的航運力。這樣一來，開辟北極新航線就是戰略選擇。在氣候變暖、海平面上升的情況下，北極冰川融化就會必然發生，而北極航道又是連接亞洲、歐洲、美洲三者之間的最短距離航道，這會大大縮短航運時間和提高航運能力。一旦北極航道成為中國國際貿易的替代性新航道，中國將會逐漸擺脫蘇伊士運河和巴拿馬運河這兩個傳統航道的束縛，進而實現廣闊航運。

2.制度層面實施航運治理從碎片化向共同體化推進

新質生產力的發展需要安全有序的國際航運秩序加以保障。航運治理的目的就是確保航運安全和航運秩序，一切阻礙航運正常進行的做法都是擾亂航運秩序的行為。貿易保護主義庇佑下的各種制裁就是橫在航運秩序面前的攔路虎。為了徹底改變美國的國內法擴展為國際法的貿易制裁不合理現狀，尤其是為了遏制美國對我國航運能力制裁這一現狀，我們就必須對美國的單邊制裁說“不”?！皬陌怖頃撇脹Q議角度來看，某些執行性制裁超越了安理會授權，其合法性無法從安理會決議中獲得”［5］張輝.單邊制裁是否具有合法性：一個框架性分析［J］.中國法學，2022，（3）：283～304.。美國對我國的制裁并沒有獲得安理會授權，這是無授權制裁，我們要用法律的武器堅決捍衛中國的航運權利。我國完全可以對來自美國的域外單邊制裁進行對等制裁，這也是我國維護海洋權益和國家發展利益的斗爭精神體現。從維護全球海洋安全角度，通過建構海洋命運共同體，在主權國家之間展開海洋生態保護、國際海洋法重塑、海洋資源合理開發與利用、國際航道秩序維護的共同行動，就能實現國家利益、地區利益和全球利益之間的多贏目標，這是海洋命運共同體的內在要求。只有這樣，才能建構國際航運新秩序，從而實現國際航運治理的公平性和正義性。

3.產業層面建構有利于我國航運業高質量發展全方位提升的戰略推進

為了破解我國航運力面臨的多重威脅，從以下3 個方面進行戰略應對。一是從大國間互惠貿易向多國間眾惠貿易方向戰略推進。當中美關系陷入困境的時候，中國的貿易受阻、航運受限、外循環梗阻，這樣的局面必須通過貿易戰略轉型才能徹底化解。為此，我們就要在人類命運共同體理念和“一帶一路” 倡議框架下，建立更廣泛的貿易伙伴關系，實現雙邊互惠貿易向多國之間眾惠貿易轉向，由此才可以化解航運業發展的羈絆。二是實現治理主體從國家行為體向次國家行為體戰略推進?，F在的問題是：北極是“北極國家的北極” 還是“全球的北極”，這就是困擾北極航道治理的最關鍵理念。為此，我們必須將主權國家行為體和次國家行為體都納入到治理主體范圍內，既要同國家行為體開展新舊航道治理，也要同航道周邊國家地方組織、國際組織、非政府機構等次國家行為體展開多邊洽談，只有這樣才能讓國際航運秩序更加合理和公正。三是實現從脆性產業鏈向韌性產業鏈的全面推進。提高產業鏈韌性是應對美國單邊制裁尤其是貿易制裁、金融制裁的核心手段，因為只有夯實了我國的實體經濟，才能徹底化解金融風險。中國制造業能源動力系統的綠色化轉型是建構韌性產業鏈的根基，包括造船業、汽車業、裝備制造業等在內的現代產業體系實現低碳技術或零碳技術的改造升級，這是建構韌性產業鏈的關鍵環節?，F代產業體系中造船業的智能化升級是產業鏈柔性化、個性化的時代需求，也是降低產業鏈脆性的有效方式。