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历次产业革命都源于科学技术领域的重大(da)突破，进而(er)深刻改变人(ren)类生产生活方式。与(yu)前三次产业革命带来的工业经济发(fa)展机遇不同，第四次产业革命基于数据要素、以智能化技术和数字经济推动(dong)生产力跃迁(qian)。中央经济工作会议提出“以科技创新引领新质生产力发(fa)展”，并(bing)作出重要部署。积极培育和发(fa)展新质生产力，需牢牢把握第四次产业革命重要特征和规律，充分发(fa)挥数据作为新型生产要素的重要作用(yong)。
数据要素发(fa)展潜力巨大(da)
在人(ren)类社会发(fa)展的不同阶段(duan)，体现时代特征的重要生产要素是动(dong)态变化的。在第一次产业革命之(zhi)前的农耕(geng)文明时期，劳(lao)动(dong)力是重要的生产要素，一国的经济总量主要取决于人(ren)口数量。此后的三次产业革命中，资本的重要性逐步凸显，推动(dong)生产力发(fa)展。正在蓬勃发(fa)展的第四次产业革命中，重要生产要素进一步转化。动(dong)态地看，数据是当前可变性更强、发(fa)展潜力更大(da)的要素，其在生产力发(fa)展中起(qi)着推动(dong)质变、引发(fa)跃迁(qian)的作用(yong)。
当数据成为与(yu)资本、技术等并(bing)列的重要生产要素，要素组合亦将发(fa)生变化。创新，在一定程度上(shang)可以理解为把一种(zhong)从来没有过(guo)的生产要素和生产条件“新组合”引入生产体系，创造出大(da)量新兴产业，并(bing)通过(guo)次级(ji)创新提升传统产业生产效率。这种(zhong)过(guo)程在前三次产业革命中主要表现为建立一种(zhong)新的生产函数，但在第四次产业革命中主要表现为通过(guo)算法(fa)实现更加多样和高效的要素组合。这跳出了(le)生产可能性边界和时空约束，能更加高效地打通产业链供应链。可以说，数据已经成为当前驱动(dong)生产力发(fa)展的关键要素。
随(sui)着数据要素在社会生产领域不断渗透，人(ren)类的价值创造能力持续提升。在宏观层面，数据要素能有力促进传统产业数字化转型、深层次变革，推动(dong)数字产业化和产业数字化，催(cui)生新的生产模式和社会需求，引领技术进步方向的行业转变为数据密集型行业。在微观层面，数据要素的技术特性使其能够突破原有制约，且数据积累速(su)度远快于资本等生产要素的积累速(su)度，故而(er)对生产力发(fa)展的推动(dong)更加强劲持久。因此，新质生产力发(fa)展过(guo)程中，消耗有形生产要素的比重渐趋降(jiang)低，数据、技术等无形生产要素的应用(yong)比重将持续上(shang)升。
智能化成科技创新主要趋势
纵观全(quan)球科技史(shi)和经济史(shi)，实现社会生产力跃迁(qian)的一个重要条件，就是推动(dong)颠覆性科技创新并(bing)形成全(quan)社会通用(yong)技术。在前三次产业革命中，各(ge)类通用(yong)技术总体上(shang)可归(gui)纳为机械化、电气化和自(zi)动(dong)化技术。虽然第四次产业革命的科技创新路(lu)径还不明朗，但可以确定的是，智能化是一个重要趋势。
一方面，数据的海(hai)量“投喂(wei)”激发(fa)智能化技术迭代演(yan)进。数据具有自(zi)我强化效应，数据得到的训练(lian)越多，得出的结(jie)果越好，新技术就会越快涌现。ChatGPT和DeepSeek分别在2023年(nian)年(nian)初和2025年(nian)年(nian)初引发(fa)关注，很大(da)程度上(shang)得益于大(da)数据训练(lian)。从数量上(shang)看，智能化技术已成为颠覆性技术的主流。在麦肯锡提出影响未来全(quan)球经济发(fa)展的12项颠覆性技术中，有7项可以大(da)致(zhi)归(gui)为智能化技术，具体包括：移动(dong)互联网、物联网、云计算、先进机器人(ren)、智能驾驶、知识工作自(zi)动(dong)化、3D打印。另一方面，数据促使智能化技术成为全(quan)社会重要的通用(yong)技术。以前，科技进步通常体现为以资本投入购置并(bing)使用(yong)当时先进的设施设备(bei)，如蒸汽机、电气化设备(bei)。但现在，科技进步更加依(yi)赖(lai)数据及其相关的信息、知识和创意(yi)，数据驱动(dong)创新已成为创新的主要形式。智能化技术正在被(bei)快速(su)工具化，为新材料、新能源和绿(lu)色低碳(tan)技术等其他科技创新提供数据、算法(fa)和算力支持，使各(ge)类技术的研发(fa)过(guo)程更加智能化。
实践中，智能化在硬件和软件上(shang)均有表现并(bing)已形成阶段(duan)性成果。一是以机器人(ren)为代表的硬件更加智能。传统上(shang)，机器在处理“硬信息”方面更具优势，但可能会丢(diu)失部分只有人(ren)类能够解释的“软信息”，当前人(ren)工智能技术的一个重点发(fa)展方向就是提高机器对“软信息”的处理能力，使它们更善(shan)于“思考”。二是以手机软件（APP）为代表的应用(yong)软件或小程序更加智能。和传统的应用(yong)软件不同，被(bei)人(ren)工智能技术赋能的智能应用(yong)并(bing)不只是作为一个工具被(bei)动(dong)地为人(ren)们所使用(yong)，而(er)是可以学习并(bing)适(shi)应使用(yong)者的使用(yong)习惯，有针对性地提出新的解决方案，甚至可以直接进行一些任务处理。
产业形态更具系统性多样性
当前，数据要素融入生产、推动(dong)智能化技术创新的过(guo)程，逐渐映射(she)到产业发(fa)展中，不断重塑产业形态。相较于劳(lao)动(dong)力、资本等生产要素，数据具有更强的共享性，依(yi)托数据要素形成的新科技更具普惠性，形成的产业形态更具系统性多样性，产业体系的构建和发(fa)展也呈现新的特征。
发(fa)挥好数据要素驱动(dong)作用(yong)，可以顺(shun)畅推动(dong)现代化产业体系的构建。例如，最(zui)初的数字平台只是一个匹配供求的场所，与(yu)传统市场的功能相似(si)，但随(sui)着智能程序、学习模型、算法(fa)领域不断突破，平台的能力和结(jie)构发(fa)生改变，通过(guo)不同路(lu)径创建业务生态系统，形成各(ge)具特点的数字生态系统。一般来看，企业的竞争(zheng)优势来自(zi)排他性的核心技术或资源，强调对稀缺(que)资源和能力的控制。但在这个生态系统中，平台的价值高低不再取决于单个产品的质量或差(cha)异化程度，而(er)是由整个生态系统的规模、结(jie)构、主体数量及平台上(shang)的互动(dong)质量决定。因此，生态系统的形成、扩展及价值提升，都需要以吸纳和服务更多数量和更多元的主体为基础，这既有赖(lai)于系统的开放水平，也在客观上(shang)推动(dong)竞争(zheng)对手之(zhi)间、产业链上(shang)下游的合作者之(zhi)间逐渐形成更为良性的竞合关系，进而(er)构建形态更多样、演(yan)变速(su)度更快的产业体系。
随(sui)着科技创新的快速(su)发(fa)展，数字经济的产业组织格局(ju)演(yan)变远快于传统产业。汽车、钢铁等行业的发(fa)展用(yong)了(le)上(shang)百年(nian)时间，电气化技术从发(fa)明到广泛应用(yong)历经了(le)30多年(nian)，而(er)当前一些信息产业只用(yong)几年(nian)甚至十几个月的时间就实现了(le)从科技创新到大(da)规模产业化的跨越，数据要素的驱动(dong)作用(yong)可见一斑。
发(fa)挥数据要素作用(yong)主要着力点
生产力包括劳(lao)动(dong)者、生产资料和劳(lao)动(dong)对象三个基本要素。抢抓(zhua)第四次产业革命重要机遇，培育和发(fa)展新质生产力，需发(fa)挥数据要素驱动(dong)作用(yong)，赋能劳(lao)动(dong)者、生产资料和劳(lao)动(dong)对象，推动(dong)生产力跃迁(qian)。
一是强化劳(lao)动(dong)者的数字技能。不同于以简单重复劳(lao)动(dong)为主的传统劳(lao)动(dong)者，适(shi)应新质生产力发(fa)展的劳(lao)动(dong)者是能够充分利用(yong)数据和信息技术、使用(yong)先进数字设备(bei)、具有知识快速(su)迭代能力的新型人(ren)才。需加快新型劳(lao)动(dong)者队伍培养，加大(da)全(quan)社会劳(lao)动(dong)者的数字知识、数字技能的普及力度，提升企业家数据思维，积极发(fa)展数商、数据经纪人(ren)等，以多元化人(ren)才培养模式提升智能劳(lao)动(dong)者职业技能，为发(fa)展新质生产力提供强大(da)人(ren)力资本支撑。
二是加快数字基础设施建设。发(fa)展新质生产力，需提供新质生产资料、新型生产工具。要推进建设5G网络、物联网、工业互联网、卫星(xing)互联网等通信网络基础设施，人(ren)工智能、区块(kuai)链、云计算等新技术基础设施，大(da)数据中心、智能计算中心等算力基础设施。推进数据交易和流通，强化数据积累优势，将数据要素充分融入生产全(quan)过(guo)程。加快构建“边缘计算+智算+超(chao)算”多元协同、数智融合的算力体系，提供更为充足(zu)、更低成本的算力资源。
三是构建数据产业体系。重点发(fa)展大(da)数据产业和人(ren)工智能产业，引导科技企业加大(da)对通用(yong)技术的投资，为战略性新兴产业和未来产业的孕育发(fa)展提供支撑。着力发(fa)展自(zi)动(dong)驾驶、无人(ren)机、人(ren)形机器人(ren)等优势产业，进一步加强数据积累和场景训练(lian)，加大(da)相关试点和示范区建设，加快形成若干产业集群(qun)。
发(fa)展新质生产力还需形成与(yu)之(zhi)相适(shi)应的新型生产关系。需加快完善(shan)数据基础制度体系，统筹推进数据确权、流通交易、收益分配、安(an)全(quan)治理，使数据深度融入科技创新和生产力跃迁(qian)过(guo)程。
（本文来源：经济日报 作者：闫 坤(kun) 刘 诚(cheng) 作者系中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员）