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中央经济工作会议(yi)提出要开展“人(ren)工智能+”行动，强调“积极运用数字技(ji)术、绿色技(ji)术改造提升传统产业”。理论上，人(ren)工智能作为新一轮科技(ji)革命的核心驱动力，其保持先进性和引领性的路(lu)径是在广阔(kuo)应用市场中实现持续的迭代更新。而传统产业要在发(fa)展中保持竞争(zheng)力和生命力，必然要求引进和应用人(ren)工智能技(ji)术，实现智能化、高端化升级。目前，我国传统产业在制造业中的占(zhan)比超过80%，是现代化产业体系建设的主阵地，拥(yong)有人(ren)工智能技(ji)术广泛的应用场景。人(ren)工智能与传统产业发(fa)展具有高度的“双向奔赴”特(te)征，以“人(ren)工智能+”赋能传统产业发(fa)展是大势所趋。
不容忽视的是，虽然“人(ren)工智能+”是当(dang)下备受关注的话题，但学术界和产业界对其仍(reng)存在一些认识偏差。一种认识偏差是过分强调人(ren)工智能直接催(cui)生的新兴产业和未来产业，如自动驾驶(shi)、智能机器人(ren)、语音识别等，但忽视了人(ren)工智能赋能传统产业也能衍生新经济增长点。事实上，人(ren)工智能作为一种通用性技(ji)术，其影响力远不止于(yu)改变传统产业的形态，更在于(yu)它能够深度融入传统产业，催(cui)生出一系列新兴业态和商(shang)业模式。另一种认识偏差是只关注数字技(ji)术改造传统产业，而忽视了人(ren)工智能相较(jiao)于(yu)数字技(ji)术对传统产业的颠覆性更新。诚(cheng)然，数字技(ji)术如云计算、大数据、物联网等已经在很大程度上推动了传统产业的数字化转型，但人(ren)工智能的引入将带来更为深刻而广泛的变革。人(ren)工智能不仅能够实现数据的自动化处(chu)理和分析(xi)，还能够通过机器学习和深度学习等技(ji)术，实现决(jue)策的智能化和优化，从而颠覆性改变传统产业的运营模式和发(fa)展路(lu)径。
实际上，“人(ren)工智能+”赋能传统产业不是单纯的生产方式优化，也不是简单的数字化改造，其赋能路(lu)径是渐进而深刻、复杂而系统的。为进一步了解其中机理，我们可从产业发(fa)展实践中观察人(ren)工智能究竟是如何赋能传统产业的。
首先，以智能技(ji)术渗透传统产业各环节。人(ren)工智能技(ji)术的不断成熟和普及(ji)，使得(de)其能够逐渐渗透到传统产业的各个环节。通过与传统产业的技(ji)术融合(he)，AI大模型能够通过深度学习算法、优化生产线布局、预测设备故障、自动调整参(can)数、升级生产流程，提升生产效率和产品质量。例如，借助AI技(ji)术，服装行业消费者可以虚拟(ni)试衣(yi)、个性化下单，生产者能够实现服装款式自动设计、智能化调度、柔性化生产。
其次，以算力驱动传统产品和服务创(chuang)新。人(ren)工智能的发(fa)展离不开大数据算力的支持。传统产业在转型升级过程中，积累了大量的生产数据、运营数据和市场数据。通过整合(he)算力资源与人(ren)工智能技(ji)术，能够挖掘和揭示出隐藏的市场趋势、消费者偏好和运营效率的提升空间，作出更精准(zhun)的风险评估。基(ji)于(yu)这些数据精准(zhun)分析(xi)，传统产业可以开发(fa)出新的产品和服务，满足市场多元化需求。例如，通过分析(xi)汽车行驶(shi)数据，AI可以提供个性化驾驶(shi)建议(yi)、智能路(lu)线规划服务，预测故障发(fa)生时间等。
再次，以高效组织协同(tong)重构传统产业链。人(ren)工智能的引入将改变传统产业的链条组织结构。一方面，人(ren)工智能能够打破传统产业链中的信息壁垒(lei)，实现上下游之间的无缝(feng)对接和协作，形成智能联动的经济网络组织，供应链上的节点企业不再是孤(gu)立的个体，供应链上企业价值逐渐由内(nei)部创(chuang)造转移到由企业内(nei)外部共同(tong)创(chuang)造。另一方面，人(ren)工智能还能够推动传统企业通过建立供应链平台“智慧大脑”，打通从生产到消费各环节的数据链条，打破产业链时空限(xian)制，形成扁平式、集成式的“虚拟(ni)+现实”生产和服务模式。
最后，以系统更新构建创(chuang)新生态。“人(ren)工智能+”赋能传统产业将促(cu)进创(chuang)新生态的构建。在这一生态体系中，传统产业在人(ren)工智能的作用下，其技(ji)术、结构、布局、模式都会实现系统性“换血”，关联企业、科研机构、投资机构等各方主体都将跟进新赛道，进而引发(fa)传统产业发(fa)生簇群式裂变，形成新的产业生态。例如，在人(ren)工智能技(ji)术的迭代赋能下，传统电子信息产业可能裂变衍生出未来材料、人(ren)形机器人(ren)等产业新生态。此外，还将推动相关部门改变以往的监管模式，动态调整相关政(zheng)策、提供公共服务，形成与产业新生态发(fa)展相适配的政(zheng)策环境。
以“人(ren)工智能+”赋能传统产业，关键在于(yu)产业渗透、算力应用、业态更新、生态培育等环节要不断突破，因此，有必要开展相关行动，加(jia)快推动传统产业顺势跃迁。
加(jia)深智能技(ji)术根植。加(jia)快人(ren)工智能关键核心技(ji)术攻关，促(cu)进技(ji)术创(chuang)新和成果转化，推动人(ren)工智能技(ji)术对传统产业全(quan)链条渗透，广泛开展人(ren)工智能行业应用。支持人(ren)工智能企业与传统产业企业开展深度合(he)作，共同(tong)研发(fa)适用于(yu)传统产业的人(ren)工智能技(ji)术和解决(jue)方案(an)，培育一批(pi)“人(ren)工智能+传统产业”系统服务商(shang)。加(jia)快制定和完善人(ren)工智能领域的技(ji)术标准(zhun)和规范，推动人(ren)工智能技(ji)术的标准(zhun)化、模块化和可复用性。选取一批(pi)具有代表(biao)性的传统产业企业作为示范点，推动其率先采用人(ren)工智能技(ji)术实现转型升级。
促(cu)进数据活力释放。建立完善的数据采集、存储和分析(xi)体系，确保传统产业中的数据能够高效、准(zhun)确地被人(ren)工智能大模型所利用。搭建数据服务平台，推动传统产业内(nei)部及(ji)跨行业之间的数据共享(xiang)。建设算力调度、开放性行业大数据训练库、标准(zhun)测试数据集等公共创(chuang)新服务平台，深入挖掘传统产业中人(ren)工智能的潜(qian)在应用场景，如智慧农业、智能制造、智慧物流等。加(jia)强数据安全(quan)和隐私保护，确保数据在采集、存储和分析(xi)过程中的安全(quan)性和合(he)规性。
推动传统业态焕(huan)新。加(jia)快5G、云计算等新型基(ji)础设施建设，鼓励大型传统企业借助工业互联网平台，与产业链上下游建立紧密的协同(tong)关系，打造智能供应链平台。设立专(zhuan)项基(ji)金，支持传统企业建设智能工厂、数字化车间和数字化供应链，利用人(ren)工智能技(ji)术进行精准(zhun)生产、柔性制造和个性化定制。鼓励人(ren)工智能技(ji)术与传统产业通过跨界合(he)作、协同(tong)创(chuang)新等方式，实现产业间数据共享(xiang)和协同(tong)，促(cu)进新业态新模式涌现及(ji)新型商(shang)业模式衍生。
开展产业生态更新。建立创(chuang)新平台和孵化器，完善产学研用协同(tong)创(chuang)新的机制，加(jia)速人(ren)工智能技(ji)术在传统产业中的推广和普及(ji)。鼓励不同(tong)行业、不同(tong)企业之间开放合(he)作，共享(xiang)数据资源、技(ji)术平台和研发(fa)成果，促(cu)进人(ren)工智能技(ji)术的跨领域应用，加(jia)速技(ji)术迭代和产业升级，推动传统产业簇群式裂变。引导更多企业进入融合(he)创(chuang)新生态圈，形成网络式集群式聚变。建立针对跨界融合(he)新业态新模式的协同(tong)监管机制，健全(quan)知识产权(quan)保护机制，加(jia)强对人(ren)工智能技(ji)术在传统产业中应用的监管和指导。
（本文来源：经济日(ri)报 作者：刘振中 作者系中国宏观经济研究院产业经济与技(ji)术经济研究所创(chuang)新战略(lue)研究室(shi)主任、研究员）