【摘要】人工智能引發的經濟變革將大幅度提升生產效率，重塑生產力底層邏輯，開辟價值創造新維度，培育經濟發展新動能。作為破解傳統增長瓶頸的數字鑰匙和構建現代化產業體系的連接器，人工智能產業發展在全球競爭格局中對中國具有重要意義。針對人工智能產業在底層技術、人才儲備、數據流通及法治建設等方面存在的短板，中國應探索出一條分層突破、生態共建的發展路徑，使富有活力的智能經濟為推進中國式現代化注入動能。

【關鍵詞】人工智能 新質生產力 智能經濟 數據產權 【中圖分類號】F12 【文獻標識碼】A

飛速發展的人工智能技術正不斷改變著世界。2022年11月，美國人工智能研發公司OpenAI推出ChatGPT，獲得世界廣泛關注。2025年1月，中國人工智能研發公司DeepSeek發布推理模型DeepSeek-R1，以低成本實現高效訓練，代表著中國人工智能最新的技術突破。人工智能與經濟融合，將重新塑造經濟版圖，給中國經濟社會帶來全方位的影響。

人工智能引發的經濟變革

一是效率革命重塑生產力底層邏輯。人工智能引發的經濟變革本質是生產要素的結構性躍遷，近年其正以“數據燃料+算法引擎”的方式大幅度提升生產效率。人工智能帶來的效率躍升并非通過簡單替代人力實現，而是經由建立數據—算法—反饋的動態閉環，實現生產要素的智能重組，推動生產流程的系統性優化。其從需求預測、工業設計到供應鏈管理，每個環節可在算法精確計算下減少資源錯配與人力物力過多投入。人工智能技術的應用使制造業和數字服務業等運營成本大大降低，這種效率紅利將逐漸從龍頭大型企業向中小企業傳導。這種要素革命在重構價值創造的基本法則，使經濟增長突破傳統資源約束。

二是產業升級開辟價值創造新維度。人工智能推動的產業升級呈現網絡化涌現特征。傳統產業鏈的線性結構正在被數據驅動的價值網絡取代，形成核心節點-智能連接-動態演化的新結構。這種升級模式打破傳統產業升級的線性路徑，形成以數據為紐帶的產業拓撲網絡。傳統產業升級（線性路徑）好比過去城市只有一條主干道，所有車輛須按固定路線行駛：工廠生產—物流運輸—批發—商店零售。近年新型升級模式（產業拓撲網絡）好比在城市建成立交橋網絡，每個產業都像一個立交橋節點。工廠、物流、批發及零售商間不僅直連，還通過數據這個智能導航系統動態調整連接方式。傳統產業升級是“修更寬的主干道”，現在則以算法為基礎“建智能立交橋+實時導航”。人工智能推動產業升級呈縱向深化+橫向突破雙重特征。縱向深化是傳統產業通過智能化改造實現價值躍遷，橫向突破體現在新興業態的爆發。這些升級不僅降本增效，創造新價值，更重構產業競爭規則。

三是增長引擎培育經濟發展新動能。中國人工智能產業構建了場景創新—數據積累—技術迭代的增強回路。簡言之，中國先以人工智能解決實際問題（應用場景），在解決問題時獲得大量真實數據，對新數據的使用讓人工智能變得更聰明，而更聰明的人工智能將解決更復雜的問題，如此循環壯大。中國發展人工智能具有三重優勢：一是市場縱深，中國14億人口每天產生全世界最龐大的數據，為人工智能提供寶貴訓練數據，為算法進化提供獨特“養分”。二是政策賦能，國家算力樞紐建設、數據要素市場化改革等舉措構建基礎設施-要素流通-應用創新的政策支撐體系。三是生態協同，華為研發的芯片、深度求索（DeepSeek）推出的大模型等人工智能技術有望一定程度突破“卡脖子”難題。從智慧工廠、無人農場、智慧城市“大腦”到人工智能教師，這場技術革命正重塑中國經濟的地理版圖與發展速度，勾勒中國經濟動能轉換的清晰脈絡，重構經濟底層邏輯，以海量數據作為核心生產要素，算法重構生產流程，算力升級為新型基礎設施。

人工智能對中國經濟發展的作用

首先是破解傳統增長瓶頸的數字鑰匙。人工智能有望通過三大路徑重塑中國的經濟基本面。一是要素升級的革命性突破。人工智能驅動的要素重構產生顯著的乘數效應，比如，智慧城市“大腦”通過實時處理上百億條交通數據，使主干道通行效率大大提升。實踐表明，當數據要素深度融入傳統生產要素，將有望爆發出指數級增長動能。二是效率革命的范式創新。這種效率提升不是簡單線性增長，而是通過算法優化實現系統性重構。三是價值創造的維度拓展。人工智能正在打開價值創造的“多維空間”，從滿足需求轉向創造需求。這就像打開“需求宇宙”的多維入口，人工智能不僅解決看得見的問題，還像探照燈一樣，可能照亮用戶從未意識到的潛在需求空間。好比以前用戶打車時呼叫出租車以滿足需求，現在網約車平臺的人工智能不僅派車更快滿足用戶需要，還可在用戶下班前自動預約路線，推薦拼車時顯示“順路奶茶店”，創造消費需求，甚至可能根據通勤數據，建議用戶搬到更便捷的小區，創造新的居住需求。

其次是構建現代化產業體系的連接器。人工智能的滲透呈梯度擴散、縱橫交織特征。一是縱向深化的產業變革，人工智能正重塑產業鏈的深度。二是橫向融合的生態重構，這種跨界融合正在打破傳統產業邊界。最后是民生領域的普惠突破，人工智能正成為彌合發展鴻溝的均衡器。可用城市改造工程類比理解這個重要變革。以前技術升級是單點突破，好比只裝修了某個樓層，現在則是立體改造。在縱向上，傳統產業鏈像沒有電梯的高層老樓，每樓層獨立運作；人工智能像給高樓加裝的智能電梯，從地下室的原料采購，到頂樓的售后服務，所有樓層實現實時數據聯通與自動化調度。在橫向上，過去產業像被河流隔開的城區；現在人工智能像跨江纜車，飛架南北，擊破區域分割。在民生方面，傳統公共服務像手電筒般僅限照亮特定區域；現在人工智能如智能路燈系統實現全域覆蓋。

最后是全球競爭格局中的戰略突圍。在人工智能的國際競逐中，中國正形成一些獨特優勢。中國擁有海量的數據“富礦”，為算法訓練提供寶貴資源，正形成從芯片設計到智能應用的完整生態，構成市場縱深的戰略優勢。北京等地數據產權交易所先行先試機制展現一定的資源整合能力，這種頂層設計+基層創新的模式突破后發國家技術追趕的常規路徑，構成制度創新的體制優勢。這些系統化能力使中國在自動駕駛、智慧城市、人形機器人及生成式人工智能產業等賽道形成較強競爭力，并構成產業協同的系統優勢。

中國人工智能發展存在的短板

中國人工智能產業已邁入“深水區”，特別是近年來在應用層突飛猛進，但其底層技術、人才儲備、數據流通及法治建設等領域仍存在不少短板。

其一，在基礎層技術方面存在欠缺。我國長期存在用進口芯片訓練國產算法的現狀，折射出基礎層技術的不足。國產芯片性能與國際頂尖產品存在較大差距，中國在人工智能基礎理論領域的原創性貢獻亦需提升，當前技術應用主要是在學習他國的基礎上進行創新整合的結果。后發國家技術追趕面臨應用創新陷阱——應用層繁榮掩蓋了基礎層的薄弱。在過度的實用主義氛圍下，中國人工智能基礎研究投入相對較低，這種失衡導致技術生態中人工智能專利的基礎算法類占比少，應用類占比較高，影響人工智能領域持續創新能力。強應用、弱基礎的倒掛現象使得產業發展缺乏牢固的地基。要改變這種局面，中國需要進一步鼓勵高校與科研機構深化人工智能基礎理論研究，以應對人工智能人才斷層現象。

其二，數據流動不暢影響價值發揮。雖然中國每天都在生成海量數據，但數據流通不暢的問題影響了大數據在人工智能產業中應有價值的發揮。比如，一些政府部門存在數據孤島，政務數據開放率有限；金融、醫療甚至法律等專業領域的數據受限于隱私保護或商業秘密等原因，開放和利用率低。隱私計算技術成熟度不足，制約數據交易場景。此外，數據要素市場化面臨數據產權界定成本與交易摩擦并存問題。要激活數據要素價值，需創新“數據聯邦”模式，建立政務數據“負面清單”開放機制，未來可鼓勵發展諸如區塊鏈存證+聯邦學習技術等，實現“數據可用不可見”。近年來北京與長三角等地區建設數據產權登記中心與交易中心。不過，當前數據產權登記試點面臨登記體系多樣、登記客體模糊、法律效力不足等問題，數據登記相關規范存在重復與沖突。重疊設置登記機關增加財政支出，降低行政效率。制度重復與沖突加大重復登記的可能，增加企業成本。

其三，技術變革時代相關法律存在滯后。人工智能技術變革日新月異，就像一輛飛駛的汽車，卻面臨還停留在馬車時代的交通規則。人工智能引發事故責任的主觀過錯認定和責任分配存在難題。如自動駕駛汽車引發的交通事故，是汽車所有人、汽車生產商還是算法公司擔責，現有法律尚無明確規定，法理上亦存在較大爭議。現有個人信息保護法面對人工智能設備“偷數據”行為缺乏剛性約束及相應法律條文。金融機構用人工智能審批貸款或核定保險產品，系統可能暗藏地域偏見與性別歧視。現行法律對這類問題，很可能找不到處罰的事實依據。此外，現行法律對數字人的身份認定及責任分擔亦存在空白。這些涉及人工智能的法律滯后可能引發諸多風險。出于立法的天然滯后性，飛速發展的人工智能領域可能出現越來越多的法律空白，甚至有可能造成社會失序。

構建人工智能創新生態的中國方案

中國人工智能產業正處在從應用創新邁向體系創新的關鍵節點。針對上述各短板，中國應探索出一條分層突破、生態共建的發展路徑，為全球智能經濟轉型貢獻中國智慧和中國方案。

第一，建成合理的技術階梯與人才供給。進一步鼓勵實施應用導向的人工智能基礎研究戰略，在自動駕駛、智慧醫療及智慧能源等各垂直領域形成技術突破與理論創新雙向循環，形成在人工智能基礎層夯基壘臺、在應用層百花齊放的格局。為此，還需要推進跨學科人才培養。進一步鼓勵有條件的高校推動“人工智能+X”學科建設，培育多個交叉學科點，形成理論層—工程層—應用層的人才培養譜系，建成“人工智能+X”特色專業，使人才供給與產業需求精準匹配。

第二，暢通數據要素的價值轉化。在政策層面，構建具有中國特色的數據要素市場體系，推動分類分級確權制度。《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》設定“數據產權”概念，在數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”構想的基礎上，提出“研究數據產權登記新方式”等要求。當前我國正在試點建立地方數據產權登記體系，破解數據孤島問題，通過為數據產權確權、分級定價等機制創新，建立數據“三權分置”的產權框架，為提升數據交易效率探索出實踐路線。從長遠來看，最終需要國家層面統籌協調數據產權登記規則的制訂，不斷健全跨地區、跨部門協調機制，發揮部門整體優勢，達成規則共識、形成政策合力，真正擴展數據登記憑證的應用場景，使數據產權登記獲得市場的統一認可。在技術層面，通過“數據可用不可見”技術，諸如醫療機構在不泄露患者個人隱私信息前提下，完成醫療數據交易，為人工智能＋醫療的產業深化奠定基石。具體而言，醫療領域的一些人工智能輔助診斷系統在保證病患隱私的前提下，使基層醫院診斷準確率大大提升。這背后是數據要素市場化改革的三大支柱：數據資源確權定價；數據交易多級市場體系建設；聯邦學習技術讓相關企業聯合建模時數據不出庫。上述途徑將使數據要素真正成為驅動創新的動力源。

第三，推動產業升級及生態建設。智能制造、智慧農業、智能問診及數字政務等多領域的實踐正形成試點—推廣—迭代的良性循環，使技術紅利從單點向實體經濟全面滲透。人工智能產業穩健發展既需要資本活水，也需要法治保障。一方面繼續推動人工智能多元治理的立法框架，另一方面，在立法滯后與法律空白的情況下，推進倫理治理，通過人工智能倫理委員會的審查，叫停存在歧視風險的系統，消除認知偏見，減少大模型的“幻覺問題”，推動技術發展向善而行。

第四，構建敏捷治理的中國范式。調整和優化生成式人工智能服務管理政策，確立包容審慎的監管框架，通過設立沙盒監管—負面清單—倫理審查三級機制，既防范風險又保留創新空間，形成制度競爭優勢。鼓勵有條件的地方設立監管沙盒，培育創新，劃定一些先行試驗區；負面清單設定禁區，對涉及國家安全、社會公共利益的核心區域實施準入限制，并通過動態調整機制確保清單與技術進步同步；倫理審查守護底線，建立人工智能倫理風險評估矩陣。該框架既避免對人工智能領域過度監管而抑制創新，又防范對人工智能產業的放任主義風險，推動構建發展-安全-治理三位一體的治理體系。

第五，以法治保障人工智能發展。在促進人工智能驅動經濟發展的過程中，需要堅定不移地貫徹法治精神，健全法律制度，保障相關企業合法權益、個人權益及社會利益，這包括明確人工智能數據使用邊界，打擊算法抄襲、數據盜竊，防止大企業壟斷擠壓創新，等等。具體而言，一是劃清權利和義務的邊界，諸如明確自動駕駛事故責任劃分，限定人臉識別使用場景，等等。二是強化知識產權保護，及時推進數據產權登記與數據產權保護。三是推進基于人工智能的糾紛解決機制試點，比如設立人工智能仲裁與法庭，提升糾紛解決效率。這些路徑為人工智能產業構建法治保障，法治護航將釋放人工智能企業的創新活力。

人工智能為中國經濟發展構建新前景

人工智能驅動的經濟轉型正在創造新的發展方式：在生產方式上，實現從規模經濟向智能經濟范式跨越；在治理體系上，探索有效市場和有為政府結合的更優解；在文明維度上，開辟技術賦能人的全面發展的新路徑。這場變革既關乎經濟增長速度，也是生產方式、治理模式、文明發展的深刻轉變。當制度創新與技術變革形成共振，中國經濟發展將迎來新的前景，一個由數據驅動、算法優化、算力支撐的發展藍圖正在形成。

當前，中國經濟正處于新舊動能轉換的關鍵節點。人工智能引發的不僅是技術變革，更是一場涉及生產要素、產業組織、空間結構、制度體系的系統革命。經濟發展底層邏輯的重構已悄然發生，傳統經濟依賴土地、工業廠房、石油及勞動力等有形要素，智能經濟的核心生產資料則是數據、算法與算力。這些變革不是簡單的效率提升，而是生產關系的重構——數據要素打破行業壁壘，算法優化重塑價值鏈，智能技術催生無邊界企業。技術紅利有望從效率工具升華為普惠福祉，讓民眾對智能經濟的高質量發展成果可感可知。在這場動能轉換的過程中，中國探索出一條獨特路徑，以超大規模市場培育應用場景，以制度創新激活數據要素。作為破解傳統增長瓶頸的數字鑰匙和構建現代化產業體系的連接器，人工智能將創造一個更具韌性、富有活力、可持續的經濟形態，為推進中國式現代化注入動能。

（作者為中央財經大學法學院教授、博導，金融科技法治研究中心主任）

【參考文獻】

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責編/于洪清 美編/李祥峰

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