“十五五”時期，須從技術體系、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、全球治理、金融創(chuàng)新及體制改革等多個層面構建一套整合性的應對框架，為化解前述困境提供可行思路。

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一、引言

 

工業(yè)化是國家現(xiàn)代化的基礎與前提，是通向繁榮與強盛的必由之路。縱觀當前全球范圍內(nèi)的國力消長，國家間競爭范式除了經(jīng)濟規(guī)模和生產(chǎn)總值的比拼，還包括圍繞新興技術主導權、產(chǎn)業(yè)鏈控制力、發(fā)展模式競爭力與國際規(guī)則話語權的多維度、全方位競爭。2022年10月，黨的二十大報告明確將“基本實現(xiàn)新型工業(yè)化”列為2035年的重要目標之一；2023年9月，全國新型工業(yè)化推進大會系統(tǒng)謀劃出新型工業(yè)化的發(fā)展路線圖；2024年，從中央經(jīng)濟工作會議到地方政府工作報告，加快發(fā)展以人工智能為代表的新一代信息技術、賦能新型工業(yè)化的決策部署始終居于政策議程的優(yōu)先位置。2025年10月，中國共產(chǎn)黨第二十屆中央委員會第四次全體會議進一步要求“堅持智能化、綠色化、融合化方向”，加快“構建以先進制造業(yè)為骨干的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系”。一系列前瞻性的部署，層層遞進、環(huán)環(huán)相扣，充分彰顯了新型工業(yè)化在國家發(fā)展全局中的重要地位。

 

歷經(jīng)數(shù)十年的不懈努力，中國已成功構建起規(guī)模龐大、門類齊全的工業(yè)體系，為經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展提供了堅實的物質(zhì)保障。然而，必須清醒地認識到，傳統(tǒng)工業(yè)化模式的路徑依賴效應與結構性矛盾依然突出，高投入、高消耗、高排放的增長模式難以為繼，部分產(chǎn)業(yè)在全球價值鏈分工中仍處于“微笑曲線”的底端，在核心零部件、基礎軟件和關鍵材料等環(huán)節(jié)對外依存度較高，致使關鍵技術領域面臨的“卡脖子”風險未能得到根本性扭轉(zhuǎn)，甚至在部分領域有加劇之勢。

 

“十五五”時期將是中國經(jīng)濟社會發(fā)展從要素驅(qū)動全面轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動、實現(xiàn)內(nèi)涵式增長的關鍵五年，亦是應對外部環(huán)境劇烈變化、構筑韌性產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈體系的戰(zhàn)略攻堅階段。以人工智能為核心驅(qū)動的第四次工業(yè)革命，顛覆性技術集群將數(shù)據(jù)要素注入生產(chǎn)、分配、流通、消費的各環(huán)節(jié)，通過智能化改造和網(wǎng)絡化協(xié)同，推動傳統(tǒng)經(jīng)濟形態(tài)與產(chǎn)業(yè)范式加速轉(zhuǎn)變。因此，充分利用人工智能技術發(fā)展的戰(zhàn)略機遇，通過其賦能效應，對內(nèi)推廣智能制造、打造智慧工廠，實現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的全面升級，對外培育壯大如工業(yè)機器人、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等具有國際競爭力的新興產(chǎn)業(yè)，同時前瞻性布局如量子信息、生命科學等未來產(chǎn)業(yè)，是轉(zhuǎn)變工業(yè)發(fā)展方式、實現(xiàn)從“中國制造”向“中國智造”跨越的關鍵路徑，更是確保在“十五五”時期乃至更長遠的未來，推進新型工業(yè)化歷史進程、贏得發(fā)展主動權的必然要求。

 

二、“十四五”時期人工智能助力新型工業(yè)化建設的積極實踐

 

“十四五”時期的實踐，為考察人工智能如何作用于新型工業(yè)化進程提供了經(jīng)驗證據(jù)。這一階段，人工智能在催生新質(zhì)生產(chǎn)力、塑造產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)、增進綠色發(fā)展、推動“四化同步”①及調(diào)整人才結構等方面的積極實踐，是研判后續(xù)挑戰(zhàn)的邏輯起點與事實基礎。

 

（一）人工智能驅(qū)動創(chuàng)新，新質(zhì)生產(chǎn)力構筑新型工業(yè)化核心引擎

 

1.人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力的核心引擎，為新型工業(yè)化提供理論指引與技術供給

 

新質(zhì)生產(chǎn)力是由技術革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級共同推動的生產(chǎn)力躍遷，與人工智能的技術特性高度契合。人工智能通過賦能各行各業(yè)、培育新型勞動者，加速了新質(zhì)生產(chǎn)力的形成。在國家戰(zhàn)略層面，從2017年國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將人工智能上升為國家戰(zhàn)略，到“十四五”時期《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》與《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》構成的政策協(xié)同體系，再到2024年中華人民共和國工業(yè)和信息化部明確部署開展“人工智能+”行動，國家政策體系將人工智能作為了新型工業(yè)化的戰(zhàn)略路徑。2024年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破7000億元人民幣，并且年均增速持續(xù)保持在20%以上②。蓬勃發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為人工智能全方位賦能新型工業(yè)化提供了技術儲備和全面的解決方案。

 

2.人工智能驅(qū)動顛覆性技術突破，為新型工業(yè)化注入創(chuàng)新力

 

首先，在基礎研究領域，人工智能成為“科學發(fā)現(xiàn)的新范式”，尤其在材料科學、生物醫(yī)藥等領域，人工智能的應用優(yōu)化了研發(fā)進程。其次，在產(chǎn)業(yè)應用技術層面，人工智能正沿著制造業(yè)全價值鏈廣泛而深入地滲透。據(jù)《中國智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告（2023-2024年）》顯示，在研發(fā)設計環(huán)節(jié)，以生成式人工智能為代表的技術與CAD、EDA等工業(yè)設計軟件的深度融合，將產(chǎn)品設計周期縮短至原來的十分之一，極大提升了新型工業(yè)化所要求的自主創(chuàng)新效率。在生產(chǎn)制造全流程，基于機器視覺的智能質(zhì)檢、基于算法的預測性維護以及智能排產(chǎn)系統(tǒng)等的應用，試點示范項目的生產(chǎn)效率平均提高45%，產(chǎn)品不良品率平均降低35%，產(chǎn)品研制周期平均縮短35%，這些都是新型工業(yè)化追求提質(zhì)增效的具體呈現(xiàn)。最后，在核心技術自主化方面，國家通過“揭榜掛帥”等機制創(chuàng)新，集中力量攻克智能傳感器、高端芯片、工業(yè)軟件等關鍵領域的“卡脖子”難題，旨在全面提升新型工業(yè)化所必需的產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平。

 

3.人工智能優(yōu)化生產(chǎn)要素配置，為新型工業(yè)化重塑更高效的經(jīng)濟運行模式

 

新質(zhì)生產(chǎn)力理論所強調(diào)的生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置要求，在人工智能的催化效應下得到充分實現(xiàn)，人工智能引領數(shù)據(jù)成為關鍵生產(chǎn)要素，憑借低邊際成本、強滲透性和融合性等特點，促進生產(chǎn)工具、生產(chǎn)方式以及資源配置機制優(yōu)化。人工智能技術深度挖掘、釋放海量工業(yè)數(shù)據(jù)，賦能和倍增傳統(tǒng)生產(chǎn)要素。在勞動要素方面，人工智能采用人機協(xié)同模式，替代重復性工作，釋放高技能勞動者的創(chuàng)造潛能；在資本要素領域，人工智能采用預測性維護、智能調(diào)度等技術，提升設備、能源等資本要素的運用效率。人工智能進一步催生出平臺化、網(wǎng)絡化的新型生產(chǎn)組織形態(tài)，依靠搭建供應鏈協(xié)同平臺以及產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)中臺，龍頭企業(yè)有條件利用人工智能實現(xiàn)需求精準預測、庫存智能管理與物流優(yōu)化調(diào)度，打通“供、研、產(chǎn)、銷”的全鏈條數(shù)據(jù)脈絡，達成產(chǎn)業(yè)鏈上下游的深度協(xié)同與價值共創(chuàng)，恰好體現(xiàn)了新型工業(yè)化要求構建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的要義。

 

（二）人工智能深化數(shù)智融合，全域賦能塑造新型工業(yè)化產(chǎn)業(yè)新形態(tài)

 

1.人工智能賦能數(shù)字基礎設施，為新型工業(yè)化構建堅實的“神經(jīng)系統(tǒng)”與“算力底座”

 

中國基于超大規(guī)模市場和獨特制度優(yōu)勢，探索出一條以強大數(shù)字基礎設施為依托、以人工智能為中樞、以數(shù)據(jù)要素為核心的獨特數(shù)智融合道路。在網(wǎng)絡基礎設施方面，截至2024年底，中國累計建成5G基站達425.1萬個，實現(xiàn)所有地級市及縣城城區(qū)全覆蓋；“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的應用滲透41個工業(yè)大類，形成遠程設備操控、機器視覺質(zhì)檢等二十類典型應用場景，落地項目超1.7萬例。5G的高帶寬、低時延特性為工業(yè)現(xiàn)場海量數(shù)據(jù)的實時傳輸和人工智能模型的邊緣端部署提供了可能。在算力基礎設施方面，截至2023年底，中國智能算力規(guī)模占整體算力規(guī)模的比重已接近30%⑥。為滿足大模型訓練和推理的龐大需求，國家層面積極推進智算中心集群化建設，為人工智能技術研發(fā)和工業(yè)應用落地提供支撐，智能算力供給能力顯著增強。

 

2.人工智能驅(qū)動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺效能躍升，為新型工業(yè)化打造關鍵的賦能載體

 

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術與制造業(yè)深度融合的典范，是推進新型工業(yè)化的重要路徑，其中人工智能是提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺效能的核心。截至2024年，中國具有行業(yè)影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺已超過340家，重點平臺連接的工業(yè)設備突破1億臺（套），服務企業(yè)近400萬家次。在這些平臺，人工智能從單一技術升級為“智能中樞”，通過對海量工業(yè)數(shù)據(jù)進行分析、建模和預測，持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)流程并動態(tài)調(diào)配資源。人工智能的深度融合，不僅催生出網(wǎng)絡化協(xié)同、個性化定制、服務化延伸等創(chuàng)新模式，而且也使工業(yè)知識得以沉淀、復用和價值倍增。2024年，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心產(chǎn)業(yè)增加值規(guī)模突破1.53萬億元，高速發(fā)展的背后正是人工智能技術與工業(yè)場景持續(xù)深度融合的體現(xiàn)，為新型工業(yè)化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了堅實平臺支撐。

 

3.人工智能催生“燈塔工廠”標桿，為新型工業(yè)化樹立清晰的轉(zhuǎn)型方向與實踐范例

 

截至2024年10月，全球共計153家“燈塔工廠”，中國以62家的數(shù)量位居世界第一。人工智能在世界級工廠中的應用已經(jīng)從可選項變?yōu)楸剡x項。相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2019年僅有10%的“燈塔工廠”部署了人工智能，而到2023年，新晉工廠均大規(guī)模部署了先進的人工智能，其中77%采用分析型人工智能，9%引入并利用了生成式人工智能。通過標桿實踐證明，人工智能是實現(xiàn)生產(chǎn)力跨越式發(fā)展的核心驅(qū)動力。例如，鄭州煤礦機械集團通過部署物聯(lián)網(wǎng)、機器學習等48個用例，將訂單交付周期縮短了66%，人均產(chǎn)量提高了205%；施耐德電氣上海工廠利用機器學習驅(qū)動原型設計，運用生成式人工智能推動系統(tǒng)維護，實現(xiàn)了勞動生產(chǎn)效率82%的提升。這些可復制的轉(zhuǎn)型經(jīng)驗驗證了人工智能技術帶來的顯著效益，有效引領了新型工業(yè)化的發(fā)展方向。

 

（三）人工智能助力綠色轉(zhuǎn)型，彰顯新型工業(yè)化生態(tài)文明底色

 

1.人工智能賦能高耗能行業(yè)流程優(yōu)化，為新型工業(yè)化實現(xiàn)精準節(jié)能降碳提供核心技術手段

 

鋼鐵、水泥、化工等傳統(tǒng)高耗能行業(yè)因生產(chǎn)流程復雜且能耗波動劇烈，是工業(yè)領域碳減排的難點所在。人工智能通過對生產(chǎn)全流程能耗數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控與分析所構建起的能源優(yōu)化與碳排放預測模型，能夠大幅降低單位產(chǎn)出的能耗與碳排放。例如，寶鋼股份利用數(shù)字化碳管理平臺的智能排程功能，年均節(jié)約標準煤419噸，減排二氧化碳285噸；冀東水泥應用智慧能源管理系統(tǒng)，對廠區(qū)內(nèi)的電、煤、水、氣等能源數(shù)據(jù)進行集成分析，實現(xiàn)了能效的精細化管理，大幅減少了燃煤消耗，助力了傳統(tǒng)工業(yè)向綠色低碳的新型工業(yè)化模式轉(zhuǎn)型。

 

2.人工智能驅(qū)動綠色制造體系建設，為新型工業(yè)化提升全要素資源利用效率奠定了基礎

 

新型工業(yè)化采用資源節(jié)約、環(huán)境友好的集約型發(fā)展模式，在此背景下，中國采用系統(tǒng)性思維構建以綠色工廠、綠色工業(yè)園區(qū)、綠色供應鏈為核心的綠色制造體系，至2023年末，全國已累計認定5095家國家級綠色工廠，創(chuàng)造的產(chǎn)值在制造業(yè)總產(chǎn)值中的占比達17%以上，成為推動產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的主力軍。在綠色工廠的實踐探索中，人工智能技術被廣泛應用于優(yōu)化資源調(diào)度、降低物料損耗和廢棄物循環(huán)再利用等關鍵場景，依靠人工智能算法驅(qū)動的智能調(diào)度與預測性維護，最大限度減少非計劃停機事件發(fā)生、降低設備空載運行導致的能源空耗；運用機器視覺、智能傳感等先進技術，實現(xiàn)對原材料和廢棄物的精細分揀，有效提高資源回收利用的轉(zhuǎn)化率與經(jīng)濟效益，是新型工業(yè)化踐行內(nèi)涵式增長與可持續(xù)發(fā)展的具體寫照。

 

3.人工智能助推綠色低碳產(chǎn)業(yè)壯大，為新型工業(yè)化培育新的經(jīng)濟增長極

 

綠色轉(zhuǎn)型造就了規(guī)模龐大的新動能，以新能源汽車、鋰電組件、光伏設備為代表的“新三樣”，成為中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的新典范和外貿(mào)出口逆勢增長的新引擎，人工智能在綠色產(chǎn)業(yè)中，從核心技術研發(fā)、智能制造到場景應用的全鏈條都發(fā)揮不可替代的作用。人工智能使新型電池材料與高效光伏電池的研發(fā)進程加速，同時引領智能制造技術保質(zhì)增效，如隆基綠能“燈塔工廠”運用的人工智能分析系統(tǒng)，達成了對光伏產(chǎn)品瑕疵的精準識別；人工智能通過“虛擬電廠”等創(chuàng)新業(yè)務形態(tài)，對分布式能源實施聚合與智能調(diào)度，提升了電網(wǎng)對可再生能源的消納水平，帶動了能源結構的根本性轉(zhuǎn)變。

 

（四）人工智能促進“四化”協(xié)同，穩(wěn)固新型工業(yè)化現(xiàn)代化體系根基

 

1.人工智能作為通用目的技術，為“四化”同步發(fā)展提供了統(tǒng)一的技術底座和賦能平臺

 

人工智能以通用性特征跨越行業(yè)和領域的邊界，為工業(yè)制造、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、城市管理等供給通用的數(shù)據(jù)分析、智能決策與流程優(yōu)化服務。人工智能在技術層面的普適性令其成為聯(lián)結“四化”的天然通道，通過構建統(tǒng)一的數(shù)字基礎設施與數(shù)據(jù)共享平臺，打破了長期以來工與農(nóng)、城與鄉(xiāng)彼此間的信息壁壘與數(shù)據(jù)孤島，助力了生產(chǎn)要素的高效流動與優(yōu)化分布。例如，針對智慧城市搭建的人工智能平臺，不僅可以為工業(yè)企業(yè)的物流配送提供優(yōu)化方案，而且其氣象數(shù)據(jù)分析能力也可惠及周邊地區(qū)，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提供精準決策支持。跨界賦能模式恰好是人工智能推動“四化”從并行發(fā)展走向深度融合的關鍵。

 

2.人工智能賦能農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，為新型工業(yè)化奠定了堅實的糧食安全與要素供給基礎

 

在“四化”同步推進格局中，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是亟待補強的突出短板，也是國家安全的戰(zhàn)略根基。人工智能正從根本上改變著傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)范式，依靠遙感影像分析、物聯(lián)網(wǎng)傳感器及智能決策算法，智慧農(nóng)業(yè)能實現(xiàn)對農(nóng)作物生長環(huán)境的精準監(jiān)測、病蟲害風險的智能預警以及水肥資源的按需精準滴灌，由此大幅增進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和資源的利用效率。通過人工智能技術的賦能，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的跨越式提升既保障了國家糧食供應的持續(xù)穩(wěn)定，為工業(yè)化與城鎮(zhèn)化營造了安定的社會環(huán)境，也給新型工業(yè)化釋放了更多的勞動力及土地要素。在此基礎上，新型工業(yè)化同步反哺農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，為其提供先進的農(nóng)用機械、智能裝備及工業(yè)制成品，由此形成了工農(nóng)互促互進、城鄉(xiāng)互補互助的良性循環(huán)。

 

3.人工智能驅(qū)動新型城鎮(zhèn)化建設，為新型工業(yè)化拓展了廣闊的市場腹地與高效的資源配置平臺

 

以人工智能為核心的智慧城市建設，能顯著提高城鎮(zhèn)的承載能力與運行效率。在交通領域，借助人工智能算法驅(qū)動的智能交通管理系統(tǒng)能優(yōu)化信號燈配時方案，為公眾規(guī)劃出最優(yōu)的出行路徑，從源頭緩解城市交通擁堵壓力；在能源供給范疇，智慧電網(wǎng)可通過智能調(diào)度達成電力削峰填谷，精準平衡能源供需關系，維持工業(yè)生產(chǎn)能源的穩(wěn)定供給；在公共服務領域，智慧政務、智慧醫(yī)療等應用場景可提升居民生活品質(zhì)與城市服務能級，增強城市對高素質(zhì)人才的吸納力。高效、宜居又充滿活力的現(xiàn)代化城市，能為新型工業(yè)化發(fā)展供給規(guī)模龐大的消費市場和專業(yè)化的勞動力，同時還可以憑借要素的聚合效應給予工業(yè)企業(yè)高效的金融、物流、信息等生產(chǎn)性服務，成了支撐新型工業(yè)化的最優(yōu)空間承載平臺。

 

（五）人工智能重塑人才結構，強化新型工業(yè)化智力資本支撐

 

1.人工智能催生“新型勞動者”，為新型工業(yè)化提供人力資本主體

 

新質(zhì)生產(chǎn)力的基本內(nèi)涵之一是以“新型勞動者”為代表的勞動力素質(zhì)躍升。人工智能在工業(yè)領域的深度應用是通過人機協(xié)同將勞動者從重復性、程序化的工作中解放出來，轉(zhuǎn)向更具創(chuàng)造性的系統(tǒng)設計、戰(zhàn)略決策等高價值任務，塑造能夠充分利用現(xiàn)代技術、適應高端先進設備、具有知識快速更新迭代能力的新型人才。例如，在“燈塔工廠”的實踐中，傳統(tǒng)生產(chǎn)線質(zhì)檢員通過學習和應用人工智能視覺檢測系統(tǒng)，轉(zhuǎn)型為對系統(tǒng)進行維護、優(yōu)化和編程的“數(shù)據(jù)工程師”和“算法工程師”，由此實現(xiàn)了職業(yè)能力的躍遷。

 

2.人工智能驅(qū)動人才培養(yǎng)模式變革，為新型工業(yè)化構建可持續(xù)的智力供給體系

 

新型工業(yè)化對復合型人才的現(xiàn)實需求，需要人工智能技術賦能教育和培訓體系，加速構建與產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求適配的智力供給系統(tǒng)。在職業(yè)教育領域，國家倡導高職院校與行業(yè)龍頭企業(yè)聯(lián)動合作，將人工智能技術嵌入教學各環(huán)節(jié)，開發(fā)基于虛擬仿真場景及智能算法的實訓資源庫，創(chuàng)新開展情景式教學及搭建智能化技能測評體系，確保學歷教育與職業(yè)技能認證同步銜接。在企業(yè)培育場景中，以“燈塔工廠”為標桿的先進制造企業(yè)，將人才賦能列為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵要點，依靠創(chuàng)辦企業(yè)數(shù)字學院、深化校企聯(lián)合培養(yǎng)、拓展跨國技術交流等方式，為員工提供定制化的新型數(shù)字化技能培訓，切實提高團隊整體的數(shù)字素養(yǎng)與工程實踐能力。

 

3.人工智能與高技能人才的深度融合，成為新型工業(yè)化提升全要素生產(chǎn)率的倍增器

 

新型工業(yè)化的最終目標是全要素生產(chǎn)率的大幅提升，人工智能與高技能人才的有機結合正是實現(xiàn)這一目標的重要機制。掌握了人工智能工具和數(shù)字化思維的新型勞動者，將其行業(yè)專長與人工智能的數(shù)據(jù)分析、模式識別和預測能力相結合，即會釋放出巨大的生產(chǎn)效能。在研發(fā)領域，科研人員借助人工智能藥物研發(fā)助手，可將新藥研發(fā)周期大幅縮短，降低研發(fā)成本。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，工程師利用人工智能驅(qū)動的數(shù)字孿生系統(tǒng)，對生產(chǎn)線進行虛擬調(diào)試和優(yōu)化，可大幅提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品良率。據(jù)世界經(jīng)濟論壇研究，在“燈塔工廠”中，人工智能、機器學習等數(shù)字解決方案的應用，平均可將勞動生產(chǎn)率提高53%，將新產(chǎn)品引進時間縮短50%。

 

三、“十五五”時期人工智能賦能新型工業(yè)化建設的風險挑戰(zhàn)

 

在肯定既有成效的基礎上，也須認識到，隨著人工智能與工業(yè)體系融合的深化，若干潛在的制約與風險亦開始顯現(xiàn)。為此，有必要從對過往實踐的歸納轉(zhuǎn)向?qū)ξ磥硖魬?zhàn)的系統(tǒng)性審視。從外部環(huán)境互動及內(nèi)部結構性矛盾兩個維度進行剖析，可能阻礙“十五五”時期發(fā)展目標的各類挑戰(zhàn)表現(xiàn)為以下幾個方面。

 

（一）外部環(huán)境交互下的戰(zhàn)略目標實現(xiàn)風險

 

1.人工智能應用的技術依附性對新型工業(yè)化安全基礎構成侵蝕

 

工業(yè)智能化的實現(xiàn)高度依賴金字塔式的技術棧，從底層的計算芯片與電子設計自動化軟件，到中間層的深度學習框架與操作系統(tǒng)，再到上層的工業(yè)仿真與制造執(zhí)行等專用軟件。在技術棧的關鍵環(huán)節(jié)，全球市場呈現(xiàn)寡頭壟斷格局，中國在其中多數(shù)領域仍處于技術追趕階段。中國企業(yè)大規(guī)模采用外部技術來推進自身的智能化改造，實際上是將產(chǎn)業(yè)升級的進程建立在非自主、不可控的技術基座上，可能產(chǎn)生的后果是，當技術供給方出于地緣政治動機實施精準的技術出口限制或封鎖，中國新型工業(yè)化的關鍵環(huán)節(jié)便會立即暴露于外部制約之下，特定企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營可能因此陷入停滯，還可能導致整個行業(yè)的智能化進程被迫中斷或降速，進而從根本上削弱產(chǎn)業(yè)安全建設的實際成效。

 

這種侵蝕作用表現(xiàn)為技術生態(tài)的鎖定效應。先進的工業(yè)人工智能應用，并非孤立的硬件或軟件產(chǎn)品，而是包括集成硬件、基礎軟件、應用軟件、開發(fā)者社區(qū)、技術標準和人才培養(yǎng)體系的復雜生態(tài)系統(tǒng)。一旦企業(yè)或行業(yè)選定了某一技術生態(tài)，便會因高昂的轉(zhuǎn)換成本、既有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的兼容性問題以及長期形成的人員使用慣性而被深度綁定，變革產(chǎn)生的轉(zhuǎn)換成本不僅包括重新采購軟硬件的財務支出，更包括因技術路線變更而導致的歷史數(shù)據(jù)資產(chǎn)作廢、員工技能再培訓以及與產(chǎn)業(yè)鏈上下游重新進行系統(tǒng)對接的巨大間接成本。

 

2.人工智能追求極致效率加劇新型工業(yè)化產(chǎn)業(yè)鏈的系統(tǒng)性風險

 

新型工業(yè)化的產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化不僅要求技術體系具備前沿先進性，而且需要整條產(chǎn)業(yè)鏈構建起極高的韌性防御與抗沖擊能力。沈路和鈔小靜認為，人工智能憑借精準預測算法、智能動態(tài)調(diào)度與全鏈路信息共享等技術優(yōu)勢，可增強供應鏈的抗沖擊能力。客觀來看，這類觀點在一定程度上未顧及當前全球產(chǎn)業(yè)鏈重構的復雜現(xiàn)實語境，在“十五五”時期，人工智能應用邏輯與地緣政治風險彼此疊加，反而可能催生出更隱蔽的新型系統(tǒng)性脆弱性。人工智能驅(qū)動的供應鏈優(yōu)化模型，最理想的運行狀態(tài)是在數(shù)據(jù)充分、關系穩(wěn)定、環(huán)境可預測的假設下建立的，人工智能系統(tǒng)借助歷史數(shù)據(jù)學習其中蘊含的規(guī)律，在緊密耦合的供應鏈網(wǎng)絡里實現(xiàn)全局最優(yōu)的資源配置。但需要注意的是，全球產(chǎn)業(yè)鏈以“去風險化”“友岸外包”為借口的碎片化與陣營化重組，以突發(fā)性決策、政治性驅(qū)動以及高度不可預測性為特征，能迅速擊穿人工智能模型賴以運行的數(shù)據(jù)基礎和穩(wěn)定預期框架，當某一關鍵供應商因非經(jīng)濟性因素被強制排除出供應鏈網(wǎng)絡時，人工智能系統(tǒng)會面臨輸入數(shù)據(jù)體系出現(xiàn)結構性坍塌和歷史訓練模型即時失效的危機。人工智能系統(tǒng)受限于算法邏輯的歷史依賴性，不但無法生成有效的應對方案，而且可能會因錯誤的模型演算而放大原始沖擊，促成明顯的“數(shù)字牛鞭效應”，整個高度協(xié)同的生產(chǎn)網(wǎng)絡可能陷入停擺。

 

3.數(shù)據(jù)治理規(guī)則分化制約人工智能提升新型工業(yè)化全球競爭力

 

新型工業(yè)化的關鍵著力點之一是，造就一批能深度融入國際循環(huán)、具備全球競爭優(yōu)勢的世界級企業(yè)，而數(shù)據(jù)自由、安全且合規(guī)的跨境流動是實現(xiàn)此目標的前提。進入“十五五”階段，全球數(shù)據(jù)治理格局從過往相對寬松的自由流動模式，轉(zhuǎn)變成以國家安全和數(shù)字主權為核心的規(guī)制競爭模式，各大主要經(jīng)濟體相繼筑起數(shù)據(jù)跨境流動的法律壁壘與技術屏障，這對中國企業(yè)的全球化運營形成了現(xiàn)實約束。

 

歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護條例》作為網(wǎng)絡數(shù)據(jù)管理法規(guī)，其影響力從個人數(shù)據(jù)向工業(yè)數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)等非個人數(shù)據(jù)領域蔓延。部分國家以維護國家安全為名，開始實施或醞釀數(shù)據(jù)本地化存儲、出境安全評估等剛性要求。企業(yè)的全球制造執(zhí)行系統(tǒng)、產(chǎn)品生命周期管理、客戶關系管理等平臺分布存儲于不同國家和地區(qū)的數(shù)據(jù)，可能因法規(guī)限制無法順暢地匯集至總部的數(shù)據(jù)中心進行統(tǒng)一分析和模型訓練，因而在全球范圍內(nèi)形成了相互隔離的“數(shù)據(jù)孤島”。這種數(shù)據(jù)割裂局面會削弱人工智能在企業(yè)全球運營中創(chuàng)造核心價值的能力，企業(yè)無法憑借全局數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準的市場需求預判、動態(tài)的全球庫存調(diào)配以及高效的跨國協(xié)同研發(fā)，大幅度推高企業(yè)合規(guī)成本及運營復雜性，抑制了中國企業(yè)在全球競爭中構建數(shù)據(jù)驅(qū)動核心優(yōu)勢的潛力。

 

（二）內(nèi)部結構性矛盾對新型工業(yè)化目標的實現(xiàn)構成制約

 

1.人工智能應用引發(fā)的極化效應阻礙新型工業(yè)化實現(xiàn)均衡發(fā)展

 

工業(yè)人工智能系統(tǒng)的部署是有超高門檻的系統(tǒng)工程，在企業(yè)一次性投入巨額資金采購軟硬件的同時，還需要持續(xù)的數(shù)據(jù)治理、模型迭代和高端專業(yè)人才團隊的日常維護，由此產(chǎn)生了絕大多數(shù)中小企業(yè)難以逾越的“資本壁壘”與“知識壁壘”。在產(chǎn)業(yè)內(nèi)部發(fā)展空間里，人工智能應用顯現(xiàn)出“K型分化”態(tài)勢：資金充沛、數(shù)據(jù)豐富的行業(yè)頭部企業(yè)，可利用人工智能持續(xù)鞏固并擴大市場優(yōu)勢；而占企業(yè)總數(shù)90%以上、提供大量工作崗位的中小企業(yè)，由于資源匱乏容易陷入智能化轉(zhuǎn)型困境，與領先者的差距日益拉大。技術結構性失衡所造成的“數(shù)字鴻溝”，不僅會妨礙全社會生產(chǎn)率的提高，還會破壞產(chǎn)業(yè)生態(tài)的多樣性與韌性。產(chǎn)業(yè)鏈里的中小企業(yè)通常充當基石角色，為大企業(yè)提供靈活專業(yè)的配套服務與物資，當它們在智能化浪潮中跟不上龍頭企業(yè)而被邊緣化甚至被淘汰時，會造成產(chǎn)業(yè)鏈的斷層風險，從而危及中國制造業(yè)的整體競爭力。因此，人工智能的應用，在現(xiàn)實中可能演變?yōu)榧觿∈袌黾小⒐袒髽I(yè)階層差異的“極化器”，與新型工業(yè)化倡導的橄欖型產(chǎn)業(yè)結構、促進各類所有制經(jīng)濟共同發(fā)展的高質(zhì)量均衡發(fā)展目標形成根本性背離。

 

2.人工智能的技能偏向性變革沖擊新型工業(yè)化的人本發(fā)展根基

 

首先，人工智能與自動化技術的結合，將加速淘汰那些以重復性、流程化為特征的技能崗位。這些崗位曾是中國制造業(yè)吸納大量勞動力的主要渠道，也是許多普通勞動者實現(xiàn)向上流動、進入中等收入群體的主要階梯。其次，產(chǎn)業(yè)智能化所催生的新型就業(yè)機會，是典型的高技能、復合型崗位，要求從業(yè)者既懂信息技術，又懂操作技術工藝，具備跨學科的知識背景。此類“人才紅利”的源泉，即高水平的復合型人才培養(yǎng)周期長、難度大，中國現(xiàn)有的教育體系，從基礎教育到高等教育再到職業(yè)教育，在課程設置、教學方法和產(chǎn)教融合方面均顯著滯后。勞動力市場上“中間塌陷、兩端分化”的結構性失衡，即中等技能崗位被大量擠出，高技能人才供給又嚴重不足的局面，導致勞動力供需出現(xiàn)結構性錯配，不僅延緩了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的進程，更可能在社會層面加劇收入分配的兩極分化，這并非單純的摩擦性或周期性失業(yè)，而可能是長期化的結構性失衡，威脅著新型工業(yè)化的健康推進。

 

3.人工智能固有的高能耗模式對新型工業(yè)化的綠色發(fā)展形成現(xiàn)實對沖

 

將“綠色低碳”和“可持續(xù)發(fā)展”貫穿始終，是新型工業(yè)化區(qū)別于傳統(tǒng)粗放式工業(yè)化的時代特征，也是中國履行全球氣候治理責任的莊嚴承諾。在此背景下，人工智能因其在優(yōu)化能源效率、改進生產(chǎn)工藝、實現(xiàn)精準減排等方面的潛力而被寄予厚望。然而，人工智能技術自身的運行邏輯，尤其是其對計算能力呈指數(shù)級持續(xù)增長的剛性依賴，與新型工業(yè)化所追求的“綠色”目標之間存在矛盾。

 

驅(qū)動工業(yè)智能應用，尤其是大規(guī)模預訓練模型的訓練與推理過程需要消耗巨量電力。承載這些計算任務的大型數(shù)據(jù)中心，已成為全球性的高能耗基礎設施。隨著人工智能在工業(yè)設計、生產(chǎn)、管理、運維等全流程的滲透率不斷提高，可以預見“十五五”時期中國數(shù)據(jù)中心的總能耗將持續(xù)攀升。這就構成嚴峻的系統(tǒng)性悖論——“優(yōu)化的代價”。在生產(chǎn)端，人工智能的應用可能通過優(yōu)化工廠的某條生產(chǎn)線幫助企業(yè)節(jié)省一定比例的能源；但在計算端，支撐該系統(tǒng)運行的數(shù)據(jù)中心所消耗的能源卻可能達到等量甚至更高水平。能源消耗在空間上的轉(zhuǎn)移和在總量上的隱匿增長，很可能在宏觀層面部分甚至全部抵消微觀應用端帶來的節(jié)能減排成效。此現(xiàn)象亦被稱為能源效率的“回彈效應”。由于模型的性能與其規(guī)模和所需算力之間存在著強正相關關系，研究界和產(chǎn)業(yè)界不斷追求更大、更強的模型，從而形成對更高算力與更強模型性能的螺旋式追求。此外，還需關注人工智能硬件全生命周期所產(chǎn)生的碳足跡，包括高性能芯片制造過程中的高能耗和化學品使用，以及電子廢棄物處理帶來的環(huán)境壓力。

 

四、“十五五”時期以人工智能推進新型工業(yè)化建設的破局之策

 

前文對各類挑戰(zhàn)的剖析表明，問題具有多維交織的系統(tǒng)性特征，單一領域的應對措施恐難奏效，這要求政策設計必須具備全局視野與協(xié)同性。因此，須從技術體系、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、全球治理、金融創(chuàng)新及體制改革等多個層面構建一套整合性的應對框架，為化解前述困境提供可行思路。

 

（一）構建服務于產(chǎn)業(yè)安全的自主人工智能技術體系

 

一要健全面向人工智能領域的科技創(chuàng)新組織模式，發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢。在國家層面加強精細化的頂層設計與戰(zhàn)略規(guī)劃，做好跨部門、跨區(qū)域的創(chuàng)新資源系統(tǒng)性布局，集中力量在基礎大模型、智能計算芯片、開發(fā)框架、工業(yè)軟件等戰(zhàn)略性、基礎性領域開展長期穩(wěn)定攻關。制定并實施人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的中長期專項規(guī)劃，從資金投入、人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)開放、標準制定等多個維度進行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，引導社會創(chuàng)新要素有序向基礎前沿領域有序集聚，形成目標明確、步調(diào)一致的技術攻關合力。二要系統(tǒng)化建設國家實驗室、國家科研機構、高水平研究型大學和科技領軍企業(yè)等國家戰(zhàn)略科技力量。通過構建目標導向的產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)合體，形成產(chǎn)學研用深度融合、多學科交叉協(xié)作的創(chuàng)新載體，打通基礎研究與產(chǎn)業(yè)應用的轉(zhuǎn)化通道。重點滿足工業(yè)領域?qū)λ惴山忉屝浴⒎€(wěn)健性、實時性與安全性的特殊需求，以原創(chuàng)性、引領性的技術突破，逐步擺脫對外部高端技術和封閉生態(tài)的路徑依賴，力求實現(xiàn)更多“從0到1”的基礎研究原創(chuàng)發(fā)現(xiàn)和“從1到N”的應用技術集群式發(fā)展。三要持續(xù)夯實人工智能的產(chǎn)業(yè)基礎能力。精準補齊在高端傳感器、精密減速器、高性能服務器、專用芯片等核心硬件領域的短板，筑牢工業(yè)數(shù)據(jù)采集與智能裝備運行的物理底座。

 

（二）加速制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，構筑新型工業(yè)化的產(chǎn)業(yè)主體

 

一要堅持分類分層施策，系統(tǒng)性加快制造業(yè)企業(yè)的智能化改造步伐。根據(jù)企業(yè)的規(guī)模、所屬行業(yè)以及數(shù)字化基礎的差異，提供精準化、差異化的技術路徑與政策解決方案。對于資本與技術實力雄厚的大型骨干企業(yè)，應鼓勵其對標國際先進水平，建設“燈塔工廠”，打造貫穿設計、生產(chǎn)、管理、服務全流程的智能生產(chǎn)系統(tǒng)，樹立行業(yè)標桿。對于面廣量大的中小企業(yè)，則應積極推廣低成本、模塊化、易部署、見效快的輕量級智能應用與服務，通過提供普惠算力等方式，有效降低其初次轉(zhuǎn)型的門檻與風險。二要著力培育深耕特定產(chǎn)業(yè)的行業(yè)性、區(qū)域性人工智能應用生態(tài)。圍繞電子信息、生物醫(yī)藥、航空航天、新能源汽車等國家戰(zhàn)略性重點產(chǎn)業(yè)鏈，鼓勵開發(fā)契合特定工藝和場景的專業(yè)化人工智能解決方案，發(fā)展一批深耕行業(yè)、具備核心技術能力的“小巨人”企業(yè)。同時，大力推動工業(yè)數(shù)據(jù)空間建設，在保障數(shù)據(jù)安全與商業(yè)秘密的前提下，探索建立產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同優(yōu)化機制，以數(shù)據(jù)要素的高效流動賦能數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展。三要以人工智能全面促進制造業(yè)的綠色化轉(zhuǎn)型與服務化延伸。運用智能算法對企業(yè)能源管理、生產(chǎn)工藝、物料循環(huán)與物流配送進行全方位優(yōu)化，實現(xiàn)全生命周期的能耗與碳排放精細化管控，推動形成綠色的生產(chǎn)方式。

 

（三）主動參與全球人工智能治理，營造開放且安全的國際合作環(huán)境

 

一要以保障發(fā)展安全為前提，統(tǒng)籌發(fā)展與安全。加快構建與高水平開放相適應的國家經(jīng)濟安全風險評估與防控體系，動態(tài)評估技術引進、跨國投資、數(shù)據(jù)流動等行為的潛在風險，科學平衡技術合作的收益與產(chǎn)業(yè)安全的底線，確保在開放環(huán)境中始終掌握維護國家核心利益的主動權。二要積極倡導并踐行開放、公平、非歧視的國際人工智能合作原則。在多雙邊場合明確反對“技術封鎖”和“數(shù)字保護主義”，重點加強與“一帶一路”共建國家、金磚國家以及其他新興經(jīng)濟體在數(shù)字基礎設施、技術標準、人才培養(yǎng)等方面的實質(zhì)性合作。跳出傳統(tǒng)地緣政治的局限，鼓勵企業(yè)在全球范圍內(nèi)廣泛尋求技術與產(chǎn)品的多元化來源，豐富和完善中國產(chǎn)業(yè)的全球供應網(wǎng)絡，以多元化的合作格局有效應對外部的技術封鎖與供應鏈“脫鉤”風險。三要前瞻研究并主動對接高標準國際數(shù)字貿(mào)易規(guī)則。對于《數(shù)字經(jīng)濟伙伴關系協(xié)定》（DEPA）等已生效或正在談判的協(xié)定，應組織專業(yè)力量進行深入研究，系統(tǒng)評估規(guī)則體系，聚焦數(shù)據(jù)流動、知識產(chǎn)權、源代碼開放、算法透明度等核心條款，通過主動的制度型開放與壓力測試，為中國企業(yè)參與全球數(shù)字經(jīng)濟競爭營造穩(wěn)定、透明、可預期的制度環(huán)境。

 

（四）創(chuàng)新科技金融服務模式，精準賦能產(chǎn)業(yè)智能化進程

 

一要建立健全覆蓋人工智能產(chǎn)業(yè)全生命周期的多層次金融支持體系。聚焦基礎大模型研發(fā)、大規(guī)模算力中心建設等前期投入巨大、回報周期長、戰(zhàn)略意義突出的基礎領域，設立國家級專項引導基金或充分利用政策性金融工具，提供長期、穩(wěn)定、具有耐心的資本支持。二要以金融供給側(cè)結構性改革為契機，打通創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈與資本鏈的堵點。通過政府與市場的協(xié)同作用，設立按市場化方式運作的產(chǎn)業(yè)投資基金，以財政資金引導和撬動更多社會資本共同投入工業(yè)智能化改造與應用領域。健全銀行、保險、擔保、券商等機構共同參與的市場化風險分擔機制，通過開發(fā)新型金融產(chǎn)品，提升對科技型和中小型制造企業(yè)的金融支持力度并擴大覆蓋面。

 

（五）深化關鍵領域體制機制改革，優(yōu)化人工智能與產(chǎn)業(yè)融合的制度環(huán)境

 

一要有序構建全國統(tǒng)一、高效規(guī)范的數(shù)據(jù)要素市場。加快完善數(shù)據(jù)產(chǎn)權界定、流通交易、收益分配、安全治理等基礎制度，積極探索建立公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù)的分類分級確權授權機制，推動數(shù)據(jù)資源持有權、數(shù)據(jù)加工使用權、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營權分離的改革落地。在此基礎上，著力培育多層次數(shù)據(jù)交易平臺和專業(yè)化第三方數(shù)據(jù)服務機構，在保障國家安全、商業(yè)秘密和個人隱私的前提下，進一步促進工業(yè)數(shù)據(jù)依法高效流通與價值釋放。二要創(chuàng)新面向人工智能的監(jiān)管模式與治理體系。針對人工智能技術快速迭代、應用場景復雜、潛在風險多樣的特點，必須探索建立動態(tài)、彈性、審慎的監(jiān)管框架，大力推行監(jiān)管沙盒、技術評估、倫理審查、算法備案等新型治理工具，在嚴守安全、公平、倫理底線的同時，為新技術、新模式、新業(yè)態(tài)的探索與發(fā)展預留充足的創(chuàng)新空間，避免過度監(jiān)管抑制創(chuàng)新。三要系統(tǒng)性重塑適應產(chǎn)業(yè)智能化需求的勞動力市場與教育培訓體系。為應對“技能偏向型技術變革”帶來的就業(yè)結構性失衡，必須將大規(guī)模職業(yè)技能培訓提升至戰(zhàn)略高度，建立由政府、企業(yè)、社會協(xié)同投入的終身學習體系。