人工智能催生和引领新一轮科技革命和产业变革，也将成为加快培育发展新质生产力的重要引擎。
新质生产力是创新尤其是以颠覆性技术和前沿技术创新起主导作用，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。其中，人工智能（AI）技术是颠覆性技术和前沿技术的主要载体之一。
人工智能催生和引领新一轮科技革命和产业变革，也将成为加快培育发展新质生产力的重要引擎。当前，人工智能技术已从“小模型+判别式”转向“大模型+生成式”，参数量由数亿级迅速增至万亿级，模态由单模态训练快速升级到多模态融合。在数字经济的基础上，通过数据、算法、算力的集成创新，生成式人工智能将为新质生产力提供不竭动力。一端是大数据和大型语料，中间是生成式人工智能，另一端就是产品或服务。生成式人工智能应用形成新质生产力的基本路径是：基于更大规模、更高量级的参数，多模态和更加智能的通用大模型，应用持续增长、拥有行业大数据并具备场景的行业大模型（垂类大模型），使用具身智能且成本日益下降的AI机器人，形成“机器替代人”的显著优势，最后实现人工智能技术催生新产业、新业态、新模式蓬勃发展。
AI产业化是大趋势
人工智能产业是以大数据和算力为基本要素，以大模型为核心，以各种垂类模型为场景的新型产业链。随着目前最前沿大模型的推出，其参数量已达万亿到10万亿量级。AI产业从之前的人脸识别、目标检测、文本分类，升级到如今的数字人生成、AI机器人，从文本生成到图像、语音和视频生成，显著提升了生产效率与产业竞争力。2023年，我国AI核心产业规模达5784亿元。目前，上海规模以上AI企业数量达到350家，产值达到3800多亿元，是5年前的3倍。随着我国集中力量破解AI关键核心技术，尤其是通用大模型、垂类大模型、算力芯片等重点领域，大模型创新、闭环和迭代正在加快推动。与此同时，AI4R（AI for Research）也成为科学发现与技术发明的主要范式。这些都为我国AI产业化提供了新的动能和源泉。
产业AI化是主战场
与美国相比，中国在AI核心能力上尚处于跟随阶段且在短期内还无法实现超越，在AI基础算法算力、AI通用大模型创新能力、大模型训练数据与英文语料库等方面，都存在着明显差距。
但是，AI技术赋能各行各业，也是发展新质生产力的优势所在，因为我国拥有全球门类最齐全、体系最完整的工业体系。
今年的政府工作报告明确提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。目前，传统产业的改造升级已从数字化阶段向AI化阶段过渡。人工智能在农业、工业、交通、医疗、教育等千行百业快速应用，涌现出各类行业大模型和AI机器人，促进AI与实体经济深度融合。在我国，经过AI改造赋能的工厂，其研发周期缩短20%、生产效率提升近35%，正在加速形成新质生产力。
当然，产业AI化涉及成本问题，大量的中小企业，需要的是低门槛、低价格的AI赋能与服务。这需要政府构建由大数据、大型语料库、算法、算力等组成的AI基础设施体系。在互联网和大数据技术时代，我国已前瞻性布局了新型基础设施，例如，5G技术的普及，以及各地大数据中心的建立，当前就是要加速部署AI大模型算法算力基础设施，建设全国一体化算力网，支撑各类大模型装载于机器人、无人驾驶、可穿戴设备、智能服务等领域，应用于更多行业场景。世界主要国家都在大规模建设耗资巨大的新型智算中心，为快速生成复杂且日益高级的预测和决策系统提供支撑，我们也要把握这一趋势。
AI新产业是新方向
与互联网、区块链和大数据技术不同，AI技术具有生成式特征，随着应用时间的积累，大数据和大型语料的不断扩充和丰富，AI将日趋智能。基于互联网、区块链和大数据的数字经济，除了数字产业化、产业数字化外，还有一大批数字新产业。与此相对应的是，基于生成式人工智能的经济新形态，除了AI产业化、产业AI化外，也将涌现出一批AI新产业。AI新产业和产业AI化不同，它是由AI技术所产生的全新产业，而产业AI化只是传统产业的部分产业链和价值链应用了AI技术。不同于智能制造，AI制造将是全新产业，其装备的是具身智能机器人，且明天比今天更聪明，因为今天生产中的数据将成为明天智能预测决策的依据。与此类似的新产业将层出不穷，例如：AI教育、AI金融、AI医疗、AI设计、AI科研、AI陪伴、AI游戏、AI创作、AI法律服务、AI安防等。为迎接AI发展带来的全新治理挑战，AI治理领域也将产生大量新产业。这些新产业将基于风险等级及权责来划分，以促进人机和谐友好并遵循人类共同价值观为原则，创造有利于AI技术研发和应用的市场环境、决策机制和治理规则。
作者丨殷德生（作者为华东师范大学经济与管理学院院长、教授，上海市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特聘研究员）
来源丨文汇报
编辑丨郁思雨
编审丨肖启玉
