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历次产业革命都源于科学技术领域的(de)重大突破，进而深刻改变人类生产生活方(fang)式。与前三次产业革命带来的(de)工业经济(ji)发展机遇不同，第四(si)次产业革命基于数据要素、以智能化技术和数字经济(ji)推(tui)动生产力跃迁。中央经济(ji)工作会(hui)议提出“以科技创新引领新质(zhi)生产力发展”，并作出重要部署。积极(ji)培育和发展新质(zhi)生产力，需牢牢把握第四(si)次产业革命重要特征和规律，充分发挥数据作为新型生产要素的(de)重要作用(yong)。
数据要素发展潜(qian)力巨大
在人类社(she)会(hui)发展的(de)不同阶段，体现时代特征的(de)重要生产要素是动态变化的(de)。在第一次产业革命之前的(de)农耕文明时期，劳(lao)动力是重要的(de)生产要素，一国的(de)经济(ji)总量主要取决于人口数量。此(ci)后的(de)三次产业革命中，资(zi)本(ben)的(de)重要性逐步凸显，推(tui)动生产力发展。正在蓬勃发展的(de)第四(si)次产业革命中，重要生产要素进一步转化。动态地看，数据是当前可变性更(geng)强、发展潜(qian)力更(geng)大的(de)要素，其在生产力发展中起着推(tui)动质(zhi)变、引发跃迁的(de)作用(yong)。
当数据成为与资(zi)本(ben)、技术等并列的(de)重要生产要素，要素组合亦将(jiang)发生变化。创新，在一定程度上可以理解为把一种从来没有过的(de)生产要素和生产条件(jian)“新组合”引入生产体系，创造出大量新兴产业，并通过次级创新提升传统产业生产效率。这种过程在前三次产业革命中主要表现为建立一种新的(de)生产函数，但在第四(si)次产业革命中主要表现为通过算法(fa)实现更(geng)加(jia)多样和高效的(de)要素组合。这跳(tiao)出了生产可能性边(bian)界和时空(kong)约(yue)束，能更(geng)加(jia)高效地打通产业链(lian)供应链(lian)。可以说，数据已经成为当前驱动生产力发展的(de)关键要素。
随(sui)着数据要素在社(she)会(hui)生产领域不断渗透，人类的(de)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(tui)动数字产业化和产业数字化，催生新的(de)生产模(mo)式和社(she)会(hui)需求，引领技术进步方(fang)向(xiang)的(de)行业转变为数据密集型行业。在微(wei)观层面，数据要素的(de)技术特性使其能够突破原有制约(yue)，且(qie)数据积累速(su)度远快于资(zi)本(ben)等生产要素的(de)积累速(su)度，故(gu)而对(dui)生产力发展的(de)推(tui)动更(geng)加(jia)强劲持久。因此(ci)，新质(zhi)生产力发展过程中，消耗有形生产要素的(de)比重渐趋降低，数据、技术等无形生产要素的(de)应用(yong)比重将(jiang)持续上升。
智能化成科技创新主要趋势
纵观全球科技史(shi)和经济(ji)史(shi)，实现社(she)会(hui)生产力跃迁的(de)一个重要条件(jian)，就是推(tui)动颠覆性科技创新并形成全社(she)会(hui)通用(yong)技术。在前三次产业革命中，各(ge)类通用(yong)技术总体上可归纳为机械(xie)化、电气化和自动化技术。虽然第四(si)次产业革命的(de)科技创新路径还不明朗，但可以确定的(de)是，智能化是一个重要趋势。
一方(fang)面，数据的(de)海量“投喂”激发智能化技术迭代演进。数据具有自我强化效应，数据得到的(de)训练(lian)越多，得出的(de)结果越好，新技术就会(hui)越快涌现。ChatGPT和DeepSeek分别在2023年年初和2025年年初引发关注，很大程度上得益于大数据训练(lian)。从数量上看，智能化技术已成为颠覆性技术的(de)主流(liu)。在麦肯锡提出影(ying)响未来全球经济(ji)发展的(de)12项颠覆性技术中，有7项可以大致(zhi)归为智能化技术，具体包括：移(yi)动互联网、物联网、云计算、先(xian)进机器人、智能驾驶、知识工作自动化、3D打印。另一方(fang)面，数据促使智能化技术成为全社(she)会(hui)重要的(de)通用(yong)技术。以前，科技进步通常体现为以资(zi)本(ben)投入购置并使用(yong)当时先(xian)进的(de)设施设备，如蒸汽机、电气化设备。但现在，科技进步更(geng)加(jia)依赖数据及其相关的(de)信息、知识和创意，数据驱动创新已成为创新的(de)主要形式。智能化技术正在被快速(su)工具化，为新材料、新能源和绿(lu)色低碳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(de)研发过程更(geng)加(jia)智能化。
实践中，智能化在硬件(jian)和软(ruan)件(jian)上均有表现并已形成阶段性成果。一是以机器人为代表的(de)硬件(jian)更(geng)加(jia)智能。传统上，机器在处理“硬信息”方(fang)面更(geng)具优势，但可能会(hui)丢失部分只有人类能够解释的(de)“软(ruan)信息”，当前人工智能技术的(de)一个重点发展方(fang)向(xiang)就是提高机器对(dui)“软(ruan)信息”的(de)处理能力，使它们更(geng)善于“思考(kao)”。二是以手机软(ruan)件(jian)（APP）为代表的(de)应用(yong)软(ruan)件(jian)或小程序更(geng)加(jia)智能。和传统的(de)应用(yong)软(ruan)件(jian)不同，被人工智能技术赋能的(de)智能应用(yong)并不只是作为一个工具被动地为人们所使用(yong)，而是可以学习并适应使用(yong)者的(de)使用(yong)习惯，有针对(dui)性地提出新的(de)解决方(fang)案，甚至可以直接进行一些任务处理。
产业形态更(geng)具系统性多样性
当前，数据要素融入生产、推(tui)动智能化技术创新的(de)过程，逐渐映射到产业发展中，不断重塑产业形态。相较于劳(lao)动力、资(zi)本(ben)等生产要素，数据具有更(geng)强的(de)共享性，依托数据要素形成的(de)新科技更(geng)具普(pu)惠性，形成的(de)产业形态更(geng)具系统性多样性，产业体系的(de)构建和发展也呈现新的(de)特征。
发挥好数据要素驱动作用(yong)，可以顺畅推(tui)动现代化产业体系的(de)构建。例如，最初的(de)数字平台只是一个匹配供求的(de)场所，与传统市场的(de)功能相似，但随(sui)着智能程序、学习模(mo)型、算法(fa)领域不断突破，平台的(de)能力和结构发生改变，通过不同路径创建业务生态系统，形成各(ge)具特点的(de)数字生态系统。一般来看，企业的(de)竞争优势来自排他性的(de)核心(xin)技术或资(zi)源，强调对(dui)稀缺资(zi)源和能力的(de)控制。但在这个生态系统中，平台的(de)价值高低不再取决于单个产品的(de)质(zhi)量或差异化程度，而是由整个生态系统的(de)规模(mo)、结构、主体数量及平台上的(de)互动质(zhi)量决定。因此(ci)，生态系统的(de)形成、扩展及价值提升，都需要以吸纳和服务更(geng)多数量和更(geng)多元的(de)主体为基础，这既有赖于系统的(de)开放(fang)水平，也在客观上推(tui)动竞争对(dui)手之间、产业链(lian)上下游的(de)合作者之间逐渐形成更(geng)为良性的(de)竞合关系，进而构建形态更(geng)多样、演变速(su)度更(geng)快的(de)产业体系。
随(sui)着科技创新的(de)快速(su)发展，数字经济(ji)的(de)产业组织格局演变远快于传统产业。汽车、钢铁等行业的(de)发展用(yong)了上百(bai)年时间，电气化技术从发明到广泛应用(yong)历经了30多年，而当前一些信息产业只用(yong)几(ji)年甚至十(shi)几(ji)个月的(de)时间就实现了从科技创新到大规模(mo)产业化的(de)跨越，数据要素的(de)驱动作用(yong)可见一斑。
发挥数据要素作用(yong)主要着力点
生产力包括劳(lao)动者、生产资(zi)料和劳(lao)动对(dui)象三个基本(ben)要素。抢抓第四(si)次产业革命重要机遇，培育和发展新质(zhi)生产力，需发挥数据要素驱动作用(yong)，赋能劳(lao)动者、生产资(zi)料和劳(lao)动对(dui)象，推(tui)动生产力跃迁。
一是强化劳(lao)动者的(de)数字技能。不同于以简单重复劳(lao)动为主的(de)传统劳(lao)动者，适应新质(zhi)生产力发展的(de)劳(lao)动者是能够充分利用(yong)数据和信息技术、使用(yong)先(xian)进数字设备、具有知识快速(su)迭代能力的(de)新型人才。需加(jia)快新型劳(lao)动者队伍培养(yang)，加(jia)大全社(she)会(hui)劳(lao)动者的(de)数字知识、数字技能的(de)普(pu)及力度，提升企业家数据思维，积极(ji)发展数商、数据经纪人等，以多元化人才培养(yang)模(mo)式提升智能劳(lao)动者职业技能，为发展新质(zhi)生产力提供强大人力资(zi)本(ben)支撑。
二是加(jia)快数字基础设施建设。发展新质(zhi)生产力，需提供新质(zhi)生产资(zi)料、新型生产工具。要推(tui)进建设5G网络、物联网、工业互联网、卫星互联网等通信网络基础设施，人工智能、区块链(lian)、云计算等新技术基础设施，大数据中心(xin)、智能计算中心(xin)等算力基础设施。推(tui)进数据交易和流(liu)通，强化数据积累优势，将(jiang)数据要素充分融入生产全过程。加(jia)快构建“边(bian)缘计算+智算+超算”多元协同、数智融合的(de)算力体系，提供更(geng)为充足(zu)、更(geng)低成本(ben)的(de)算力资(zi)源。
三是构建数据产业体系。重点发展大数据产业和人工智能产业，引导科技企业加(jia)大对(dui)通用(yong)技术的(de)投资(zi)，为战略性新兴产业和未来产业的(de)孕育发展提供支撑。着力发展自动驾驶、无人机、人形机器人等优势产业，进一步加(jia)强数据积累和场景训练(lian)，加(jia)大相关试点和示(shi)范区建设，加(jia)快形成若干产业集群。
发展新质(zhi)生产力还需形成与之相适应的(de)新型生产关系。需加(jia)快完善数据基础制度体系，统筹推(tui)进数据确权、流(liu)通交易、收益分配、安全治(zhi)理，使数据深度融入科技创新和生产力跃迁过程。
（本(ben)文来源：经济(ji)日报 作者：闫 坤 刘 诚 作者系中国社(she)会(hui)科学院习近平新时代中国特色社(she)会(hui)主义(yi)思想研究(jiu)中心(xin)研究(jiu)员）