【摘要】當前，我國推進人工智能與經濟社會融合發展已取得明顯成效，但也面臨挑戰與制約因素。加快推進人工智能與經濟社會融合發展，需要進一步加強人工智能技術創新，夯實人工智能推動經濟社會發展的技術根基，推動人工智能與實體經濟深度融合，突出人工智能對產業深度轉型升級的賦能作用，加快培養和引進創新型復合型人工智能人才，健全人工智能治理體系。

【關鍵詞】人工智能  經濟社會發展  融合  賦能

【中圖分類號】F49     【文獻標識碼】A

推進人工智能與經濟社會融合發展，是指人工智能技術憑借其廣泛滲透性、深度協同性、有效替代性、強大創造性和全面賦能性等技術優勢，被廣泛應用于經濟社會發展與治理的各個領域，為經濟社會高質量發展注入強大驅動力。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。”2024年12月11日至12日召開的中央經濟工作會議指出：“開展‘人工智能+’行動，培育未來產業。”從最初的簡單計算與邏輯判斷，到如今通過深度學習、自我生成并廣泛應用于各行各業，人工智能不僅重塑傳統產業格局，催生大量新產業、新業態、新模式，而且也對社會發展和人民生活產生越來越深刻的影響。

目前，人工智能在制造、醫療、教育、金融、交通等眾多領域不斷拓展應用場景，在優化資源配置、提高生產效率、推動高質量發展等方面表現出巨大潛力。與此同時，人工智能在與經濟社會融合發展過程中也面臨諸多障礙和制約因素，亟待通過加快科技創新、完善政策體系、健全人才隊伍、優化發展環境等方式，進一步推進人工智能與經濟社會深度融合發展，更加充分地釋放人工智能發展應用的紅利，以此為實現高質量發展、推進中國式現代化提供源源不斷的動能。

人工智能與經濟社會融合發展為高質量發展注入強大動力

人工智能與經濟社會融合發展的作用具體體現在以下方面：

第一，通過優化生產要素組合提高資源配置效率①。首先，人工智能技術能夠優化勞動力的配置。通過智能分析和預測，企業可以更準確地了解勞動力市場的供需狀況，從而制定出更為合理的招聘和培訓計劃。人工智能技術還可以輔助企業進行員工績效評估，提高員工的工作效率和滿意度。在制造業領域，智能機器人和智能自動化系統的應用，可以替代部分重復性、低技能的工作，使勞動力得以向更高技能以及更具創新、創意、創造性的崗位轉移，從而提升整個行業的生產效率和競爭力。其次，人工智能技術有助于優化資本配置結構。通過大數據分析和機器學習等數智技術手段，企業可以更準確地評估投資項目的風險和收益，從而作出更為科學合理的投資決策。同時，人工智能技術還可以幫助企業優化融資結構，降低融資成本，提高資本使用效率。在金融領域，人工智能技術的應用能夠創新金融服務方式，更多采用如智能投顧、智能風控等新模式，為投資者提供更加便捷、高效、個性化的金融服務。最后，人工智能技術有利于實現土地資源高效管理。通過遙感監測、大數據分析等技術手段，可以更準確地掌握土地資源的分布和利用狀況，為土地資源的合理規劃和高效利用提供科學依據。另外，在技術創新方面，人工智能技術可以推動科技研發的智能化和協同化，推進科技創新范式變革，加速新技術的產生、轉化和應用。在信息資源管理方面，人工智能技術可以幫助企業實現信息的快速獲取、處理和共享，提高信息資源的利用效率。

第二，通過促進需求結構變革拉動消費需求增長。人工智能技術的應用，不僅改變了消費者的購物習慣，更在深層次上促進了需求結構的變革，從而拉動消費需求的增長。首先，人工智能技術通過精準營銷和個性化推薦，極大地豐富了消費者的購物體驗。運用大數據分析和機器學習技術，企業得以精確把握消費者的購物行為、偏好及需求，從而為消費者推薦量身打造的個性化產品和服務。這種精準化的營銷策略，不僅提高了消費者的購買滿意度，還激發了消費者的潛在需求。其次，人工智能技術推動了消費結構的升級。隨著生活水平的提高，消費者對于高品質、高附加值產品的需求日益增長。人工智能技術通過智能分析和預測，幫助企業把握消費趨勢，調整產品結構，推出更多滿足消費者需求的新產品。這不僅滿足了消費者的多樣化需求，還推動了消費結構的優化升級和消費質量提升。再次，人工智能技術促進了消費場景的拓展和創新。企業利用虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等新技術，為消費者帶來了更為沉浸式的購物體驗。這種創新性消費場景，不僅吸引了消費者的注意力，還激發了消費者的購買欲望，進一步拉動了消費需求的增長。最后，人工智能技術還推動了消費模式的變革。隨著人工智能技術的應用，共享經濟興起，消費者對于共享服務的需求日益增長。人工智能技術通過智能匹配和調度，提高了共享服務的效率和便捷性，在更大程度上滿足了消費者的即時需求。

第三，通過推動產業結構優化升級提升產業競爭力。人工智能技術促進了傳統產業數字化、智能化改造升級。在制造業領域，智能機器人、自動化生產線及物聯網技術的運用，提升了生產流程的自動化、智能化水平及靈活性，進而提升了生產效率和產品質量。同時，人工智能技術還推動了傳統產業的數字化轉型，通過大數據分析、云計算、邊緣計算等技術手段，實現了生產數據的實時采集、分析和應用，為企業的精細化管理和決策優化提供了有力技術支持。傳統產業數字化、智能化改造升級，不僅降低了傳統產業的生產運營成本，還顯著提高了其產品的市場競爭力。對于新興產業，人工智能技術是有力的催化劑和助推器，正是隨著人工智能技術的廣泛應用，一批以智能化為核心特征的新興產業及業態迅速崛起和快速成長，如智能制造、智能安防、智能交通、智能金融、智能醫療等。這些新興產業和業態不僅具有高技術含量和附加值，還帶動了相關產業鏈的升級發展，形成了許多新的經濟增長點。與此同時，新興產業的迅猛成長促進了就業結構的優化與經濟活力的增強。在產業創新層面，人工智能技術的運用促進了產業間的協同合作，使得跨產業間的信息共享、資源整合及流程優化得以實現。這種跨產業的協同創新，不僅提高了整個產業鏈的效率和競爭力，還促進了產業間的融合和協同發展。人工智能技術的應用推動產業組織形態的變革，為企業形成更加完善的產業生態提供了有力支持。一方面，人工智能技術使得企業能夠更準確地把握市場需求和消費者偏好，從而進行更加精準的產品定位和市場開拓；另一方面，人工智能技術促進了企業間的合作和資源共享，形成了更加緊密的產業合作生態。

第四，通過提升治理能力和效率促進社會治理現代化。人工智能技術的應用，為政府和社會組織提供了更加智能、高效和精準的治理工具，從而推動了社會治理模式的創新和升級。首先，人工智能技術提升了政府決策的科學性和精準性。通過大數據分析和機器學習技術，政府能夠實時收集、分析和處理海量的社會數據，準確把握社會動態和民眾需求，為政策制定提供科學依據。這種基于數據的決策方式，不僅提高了決策的效率，還增強了決策的針對性和有效性，有助于更好解決社會問題、滿足民眾需求。其次，人工智能技術推動了政府服務的智能化和便捷化。通過智能客服、在線辦事、移動政務等的推廣應用，政府能夠提供更加便捷、高效的公共服務，從而提升民眾的滿意度和幸福感。同時，人工智能技術還能夠實現政府服務的個性化定制，根據民眾的需求和偏好，提供定制化的服務方案，從而顯著增強了政府服務的針對性和實效性。再次，人工智能技術促進了社會治理模式的創新和升級。通過人工智能技術，政府和社會組織能夠構建更加智能、高效、協同的社會治理體系。例如，通過智能監控和預警系統，政府能夠實時監測社會動態，及時發現和處理潛在的社會風險；通過智能分析和預測技術，政府能夠準確預測社會問題的發生趨勢，提前制定應對策略；通過智能協同和調度系統，政府能夠高效整合社會資源，快速回應社會關切并采取有效應對舉措，提高社會治理的效率和效果。最后，人工智能技術有助于提升社會治理效能。通過人工智能技術的應用，政府能夠建立更加開放、透明的信息平臺和溝通渠道，加強與民眾的互動和交流，提高決策的透明度和公眾的參與度。這不僅有助于增強政府的公信力和民眾對于政府的信任度，還能夠激發民眾的積極性和創造力，從而共同推動提升社會治理現代化水平。

我國推進人工智能與經濟社會融合發展取得的成效

一是產業智能化轉型升級不斷加快。人工智能技術的廣泛應用推動了我國人工智能產業的快速發展，當前人工智能已成為中國經濟高質量發展的關鍵驅動力。根據艾瑞咨詢研究院測算，2023年中國人工智能產業規模已達到2137億元，預計到2028年，中國人工智能產業規模將達到8110億元②。大模型帶來的底層技術革新將為中國人工智能產業的規模增長帶來更多存量擴張和增量空間，同時也將會促進人工智能在傳統行業的廣泛應用，使產業的智能化轉型升級步伐不斷加快。在智能制造領域，2024年2月，賽迪顧問發布的《2023-2024年中國智能制造發展研究年度報告》數據顯示，2023年我國智能制造相關產業規模達到28841.6億元，同比增長14.9%‌。在智慧金融領域，近年來，中國銀行業離柜交易筆數呈波動上升趨勢。2024年3月，中國銀行業協會發布的《2023年中國銀行業服務報告》數據顯示，據不完全統計，2023年銀行業金融機構離柜交易筆數達4914.39億筆，同比增長9%。在智慧農業領域，大田種植信息化率達到26.4%，智慧農業已成為春耕春管的重要手段。全國加裝北斗終端的農機已超過200萬臺，植保無人機總量近20萬架、年作業面積突破21億畝次，智慧灌溉技術、工廠化育苗普及推廣。③在智慧物流領域，2023年中國智慧物流行業市場規模約為7903億元，較上年增長12.98%，市場規模呈現高速發展態勢④。

二是以智能化為核心特征的新興產業快速發展。人工智能催生了一大批以智能化為核心特征的新興產業，如智能機器人、無人駕駛汽車、智能家居等，這些新興產業在人工智能技術和潛在巨大市場的雙重推動下迅速成長，成為新的經濟增長點。尤其在自動駕駛和語音助手等新興領域，人工智能新技術不斷突破、新應用加快拓展，正在形成新的產業規模，蘊含巨大發展潛力。智能產業創新不斷加快。2024年8月，在2024世界機器人大會上，工業和信息化部黨組成員、副部長辛國斌表示，截至2024年7月，我國持有的機器人相關有效專利超19萬項，占全球比重約三分之二；我國已連續11年成為全球最大工業機器人市場，近3年新增裝機量占全球一半以上。隨著無人駕駛技術的逐步成熟和性能提升、成本下降，市場接受度不斷提高，產業呈現快速發展勢頭。資料顯示，截至2024年7月，我國已建設17個國家級智能網聯汽車測試區、7個車聯網先導區、16個“雙智”試點城市，開放測試道路32000多公里，多地開展云控基礎平臺建設。⑤無人駕駛出租車成為無人駕駛技術商業化應用的重要領域。以蘿卜快跑為例，截至2024年7月28日，蘿卜快跑的自動駕駛出行服務已在全國累計提供超過700萬次乘車服務；蘿卜快跑在北京、武漢、重慶、深圳和上海都開展了無人駕駛出行服務測試。特斯拉也計劃于2027年之前在美國、中國及歐洲等地大規模鋪開其無人駕駛出租車CyberCab。

三是社會公共服務智能化水平不斷提高。在醫療、教育、交通等社會公共服務領域，人工智能為公眾提供了更加便捷、高效、準確的公共服務，顯著提高了全社會公共服務整體質量和水平。例如，在醫療領域，智慧醫療系統利用人工智能輔助診斷和影像分析，提高了疾病診斷的準確性和效率，降低漏診和誤診的風險，為重大疾病早期篩查提供了有力支持。騰訊研發了醫學影像智能篩查系統，該系統能夠實現對早期食管癌、肺癌、乳腺癌等疾病的智能化檢測與識別，為智慧醫療系統的發展樹立了典范。在教育領域，生成式人工智能技術正開啟一場學習方式變革，通過個性化教學、增強互動體驗、提供豐富的學習資源等方式，極大地促進了知識的普及和教育質量的提升。另外，智慧城市建設通過大數據和人工智能進行交通流量預測和公共安全管理，有效緩解了城市擁堵，提高了公共安全水平。

我國推進人工智能與經濟社會融合發展面臨的挑戰和制約因素

其一，技術成熟度和應用深度不夠。在我國，高質量、具有突出創新性的科研成果相對較少。我國專利申請中包含大量非核心技術或改進型技術的專利，涉及核心技術、基礎算法的專利占比不高，在技術深度和創新性方面仍有待提升。根據工業和信息化部人才交流中心發布的《人工智能產業人才發展報告（2019-2020年版）》，我國從事人工智能基礎研究的學者僅占全球總量的11%，科研機構僅占5%，與全球頂尖水平相比仍有一定差距。另外，盡管我國的人工智能技術在部分領域取得了突破，但整體技術的成熟度和應用深度仍顯不足。現階段的人工智能多為“窄”人工智能，只能處理特定任務，在通用性和自主學習、自生成能力方面仍存在明顯局限。此外，人工智能技術的應用往往集中在頭部企業和部分領域，中小企業和傳統行業的技術普及率較低，應用場景還有待拓展。

其二，人工智能領域人才供給相對不足。由于我國人工智能相關人才儲備明顯不足，導致當前人工智能人才供給數量遠不能滿足人工智能產業快速發展的需要，人才供需矛盾較為突出。從崗位需求來看，隨著人工智能技術在各個行業的廣泛應用，對人工智能人才的需求呈現爆發式增長，從數據分析工程師、機器學習工程師到AI產品經理，各個崗位都面臨著人才短缺的問題。這些崗位不僅需要扎實的理論基礎，更需具備解決實際問題的能力，而當前的人才市場難以充分滿足這種多樣化、高層次的人才需求。從技術方向來看，機器學習、計算機視覺、智能語音和自然語言處理等方向的人才供給質量還有待提升，尤其是計算機視覺和智能語音方向，人才短缺問題比較突出。雖然近年來高校紛紛開設人工智能相關專業，但人才培養周期較長，短期內難以滿足市場需求。同時，現有人才培養體系與企業實際需求存在脫節，導致人才供給不足。具備深厚技術積累和豐富實踐經驗的人工智能高端人才更加稀缺，成為制約產業發展的瓶頸⑥。

其三，勞動力市場的結構性矛盾有所加劇。人工智能在提高生產效率的同時，也帶來了勞動力市場的結構性調整。人工智能技術的興起和發展，正在對各行各業的職業生態產生影響。一方面，人工智能技術拓展了勞動者的能力邊界，推動了行業的創新發展，另一方面，人工智能技術的應用也帶來了諸多挑戰，比如部分勞動者就業置換和技能過時等問題。人工智能技術的應用促進了新興就業崗位和形態的產生，諸如自動駕駛安全監控員、人工智能工程師、數據分析專家等新職業的出現，為勞動力市場增添了新的就業機遇。同時，人工智能技術的應用又使得一些傳統崗位面臨被替代的風險。例如，編輯/翻譯、客服/運營等職業受大語言模型技術影響較大，招聘占比有所下降。在制造業中，隨著機器設備的引入，人類勞動力更多地被分配到那些機器難以觸及或處理的細微環節上，這也導致了對低技能勞動力需求的變化。因此，如何實現勞動力市場平穩過渡和勞動者技能升級，成為社會治理的一大挑戰。

其四，數據隱私和安全風險突出。人工智能的發展依賴于海量數據的支撐，而數據采集和使用過程中涉及的隱私保護問題引發廣泛關注。數據濫用、隱私泄露、算法偏見等風險日益顯現，給個人信息保護和社會公共安全帶來了挑戰。例如，在某些人工智能應用中，如智能語音助手、智能推薦系統等，用戶的個人信息可能被收集并用于模型訓練。如果這些數據沒有得到充分的保護和管理，就可能導致個人隱私泄露。隨著經濟全球化的加速和人工智能技術的普及，越來越多的企業和機構開始將數據存儲和處理中心部署在境外。然而，這種跨境數據流動可能帶來敏感數據泄露的風險。特別是對于一些涉及國家安全、商業秘密和個人隱私的敏感數據，一旦泄露將對國家、企業及個人造成重大損失。美國一家專門致力于應對AI模型應用安全的公司HiddenLayer發布的《2024年AI威脅場景報告》顯示，高達75%的受訪者認為第三方AI集成帶來的風險比現有的威脅更大，77%的公司報告稱在過去一年中，他們的AI遭遇了違規行為⑦。因此，在享受人工智能帶來便利的同時，必須高度重視數據隱私保護和安全風險防范，政府和企業也需要加強合作，共同加強對人工智能的防護和管理。

其五，存在一定的倫理和法律問題。這些問題的核心集中在算法的透明性、公平性以及責任界定等方面，它們直接關系到人工智能技術的健康發展和社會秩序穩定。例如，在自動駕駛領域，人工智能系統需要處理海量的道路信息、車輛狀態以及行人行為等數據，以作出準確的駕駛決策。然而，一旦系統發生錯誤或事故，責任的界定就變得異常復雜。此外，由于算法在訓練過程中可能受到歷史數據偏見的影響，導致智能系統在處理信息時產生一定的歧視性結果。這不僅違背了社會公正、公平原則，還可能加劇社會矛盾和沖突。同時，由于缺乏有效的保護措施和監管機制，可能會導致用戶數據被泄露、濫用或非法交易，從而引發嚴重的隱私侵犯問題。

推進人工智能與經濟社會融合發展的方向及對策

第一，加強技術創新，夯實人工智能推動經濟社會發展的技術根基。一是充分發揮市場機制作用，培育人工智能優質企業。以需求為導向，鼓勵企業成為技術方向選擇、關鍵技術攻關、資源配置和推廣應用的主體，重點關注醫療健康、協作機器人、物流機器人等領域，扶持領軍企業發展壯大，促進產業鏈上下游企業的協同發展，著力打造大規模產業集群。同時，針對特種機器人、關鍵零部件等細分領域，支持和推動一批專注且具有高增長潛力的創新型企業做精做強，培育一批在全球范圍內具有影響力的專精特新“小巨人”企業和獨角獸企業。二是加強基礎研究，厚植基礎科學儲備。以攻克人工智能應用基礎理論難關為核心，超前布局、深入探索并開展一系列旨在突破現有理論框架、引領未來技術發展方向的基礎研究工作。政府需要加大支持力度，建設面向科研需求、可彈性調度的集約化算力基礎設施，為人工智能的持續發展和深入應用奠定堅實的科學基礎與做好資源儲備。三是加強人工智能大模型的支撐能力。開發和優化通用型人工智能大模型，積極發掘并豐富應用場景資源，為大模型預訓練提供多樣化的場景數據，以增強大模型的通用性和實用性。針對各類具體應用場景的特點，研發高效的大模型微調技術，促進大模型在各行各業的深入應用。建立大模型優化算法的開源平臺，鼓勵全行業的廣泛參與和互動優化，共同推動大模型性能的不斷提升和迭代發展。謀劃建設工業大模型中試平臺、測評服務平臺等公共服務平臺，助力大模型行業適配應用及商用服務。

第二，加快推進人工智能與實體經濟深度融合，更大程度激發人工智能對產業深度轉型升級的賦能作用。一是重點發揮人工智能對戰略性新興產業和未來產業的引領、推動作用。充分發揮人工智能作為通用性目的技術的優勢，與能源技術、制造技術、材料技術等實現融合應用，賦能新能源汽車、智能制造和新材料等戰略性新興產業發展。運用人工智能與先進計算等技術手段，精確識別和培育具有高成長潛力的未來產業。借助人工智能創新科研方式，提升創新效率，實現更多原創性、顛覆性科技創新，催生更多新興產業和業態，培育發展更多未來產業。二是全面深化人工智能技術對傳統產業的賦能、賦智作用。因地制宜、重點施策，支持在傳統產業亟需改造升級的地區建立人工智能技術創新基地，設立專項資金用于人工智能技術引進和應用，加快傳統產業數字化、智能化升級。三是推動人工智能賦能新型工業化建設。以人工智能與制造業的深度融合為核心，聚焦智能制造這一主攻方向，通過場景創新引領，為工業制造體系提供強有力的支撐。在全國范圍內持續大規模推進技術改造智能升級重大行動，以人工智能賦能制造體系的各個方面，包括智能工廠、智能供應鏈、智能產品和智能服務等重點內容，持續推動各類制造業企業在生產流程、管理模式等多方面的技術改造和智能升級。開發適應通用人工智能發展趨勢的工業終端設備，提升工業生產效率與質量，助力新型工業化進程。四是持續推進人工智能與實體經濟融合的試點示范。在數字化網絡化基礎較好的企業進行新一代人工智能技術應用試點，盡可能取得一批標志性成果，形成一批智能產品、智能工廠和智能服務的試點示范，提供一批可推廣的成熟案例，及時總結經驗并加以推廣。

第三，加快培養和引進創新型復合型人工智能研發、應用人才，壯大人工智能人才隊伍。一是進一步完善人工智能學科建設，制定系統全面的人工智能學科發展規劃，包括學科設置、課程設置、實驗室建設等方面。建立具有國際水平的人工智能教育體系，培養學生的創新思維和實踐能力。二是完善學習和技能培訓體系，構建適應智能時代需求的學習和技能培訓體系，涵蓋智能科技教育、技術培訓、創新人才培養等多方面內容，注重理論與實踐緊密結合，幫助現有從業人員提升技能水平，適應產業發展需求。三是加強人工智能前沿技術領域人才引進。通過特殊政策和項目合作，引進國際一流的人工智能研究團隊和高水平研究專家，重點關注大數據分析、機器學習、類腦智能計算等前沿技術領域，建立與國際接軌的人工智能人才隊伍。四是促進“政產學研”一體化融合創新。政府可以提供必要的資金支持和政策保障，幫助建立聯合實驗室、研發中心、技術轉移機構等科研機構。鼓勵企業與高校、科研機構通過聯合培養研究生、共建實驗室、進行合作創新、共享研發成果等方式，實現深度融合。

第四，健全人工智能治理體系，為人工智能與經濟社會的融合發展提供有效制度保障和安全環境。一是加快推進國家層面關于人工智能的綜合性立法和制度建設，重點解決監管制度的穩定性和前瞻性問題，建立健全中國特色的人工智能治理體系，確保法律法規與技術發展同步。二是加強人工智能技術應用倫理相關問題的探討，將人文倫理觀念融入智能化產品和服務中，建立倫理評估機制，對涉及個人隱私、數據安全、社會公平等方面的人工智能技術進行審查和監管，確保其符合社會倫理和道德標準。三是積極參與人工智能治理領域的國際合作，建立國際合作機制，分享經驗、交流技術、共同應對挑戰。四是促進行業自律和社會監督。鼓勵各行業建立自律性組織，制定行業標準和規范，加強行業內部的自我監管。同時，鼓勵社會組織和公眾參與人工智能技術的監督和評估，形成多方參與、多層監督的治理格局，確保人工智能技術的公正、透明和可信度。

（作者為南開大學經濟與社會發展研究院教授、博導；南開大學經濟學院博士研究生李鈺葳對本文亦有貢獻）

【注：本文系國家社科基金重大項目“新一代人工智能對中國經濟高質量發展的影響、趨向及應對戰略研究”（項目編號：20&ZD067）的階段性成果】

【注釋】

①任保平、王昕：《人工智能與實體經濟深度融合形成新質生產力的框架與路徑》，《社會科學》，2024年第7期，第120-127頁。

②《2023年中國人工智能產業研究報告(VI)》，微信公眾號“艾瑞咨詢”，2024年6月18日。

③常欽：《智慧農業賦能春耕春管（春耕進行時）》，《人民日報》，2024年3月29日。

④張蘊：《數智化浪潮引領 交通運輸與供應鏈管理變革》，《科技日報》，2024年8月2日。

⑤陳夢宇：《為聰明車建好智慧路》，《經濟日報》，2024年8月1日。

⑥趙志君、莊馨予：《中國人工智能高質量發展：現狀、問題與方略》，《改革》，2023年第9期，第11-20頁。

⑦HiddenLayer：《AI threat landscape report 2024 》，2024年3月，https://hiddenlayer.com/threatreport2024/。

責編/謝帥    美編/王夢雅

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