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历次产业革(ge)命都源(yuan)于科学技(ji)术领域的重大突破(po)，进而深刻改变人类生产生活方(fang)式。与前三次产业革(ge)命带来的工业经(jing)济发展机遇不同(tong)，第四(si)次产业革(ge)命基于数据要素、以智能化技(ji)术和数字经(jing)济推动生产力跃迁。中央经(jing)济工作会议提出“以科技(ji)创新引领新质(zhi)生产力发展”，并作出重要部署。积极培(pei)育和发展新质(zhi)生产力，需牢牢把握第四(si)次产业革(ge)命重要特征(zheng)和规律(lu)，充分发挥数据作为新型生产要素的重要作用。
数据要素发展潜力巨大
在人类社会发展的不同(tong)阶段，体现时代特征(zheng)的重要生产要素是动态变化的。在第一次产业革(ge)命之前的农耕文明时期，劳动力是重要的生产要素，一国的经(jing)济总量主要取决于人口数量。此后的三次产业革(ge)命中，资本的重要性逐步凸显，推动生产力发展。正在蓬勃发展的第四(si)次产业革(ge)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强(qiang)、发展潜力更大的要素，其在生产力发展中起着(zhe)推动质(zhi)变、引发跃迁的作用。
当数据成为与资本、技(ji)术等并列的重要生产要素，要素组合亦(yi)将发生变化。创新，在一定程度上可以理解为把一种从来没有过的生产要素和生产条件“新组合”引入生产体系(xi)，创造出大量新兴(xing)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(ge)命中主要表(biao)现为建(jian)立一种新的生产函(han)数，但在第四(si)次产业革(ge)命中主要表(biao)现为通过算法实现更加多样和高效的要素组合。这跳出了生产可能性边界和时空(kong)约束(shu)，能更加高效地打(da)通产业链(lian)供应(ying)链(lian)。可以说，数据已经(jing)成为当前驱动生产力发展的关键要素。
随着(zhe)数据要素在社会生产领域不断渗透，人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(ge)，推动数字产业化和产业数字化，催生新的生产模式和社会需求，引领技(ji)术进步方(fang)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(ji)术特性使其能够(gou)突破(po)原有制(zhi)约，且数据积累(lei)速(su)度远(yuan)快于资本等生产要素的积累(lei)速(su)度，故而对生产力发展的推动更加强(qiang)劲持久。因此，新质(zhi)生产力发展过程中，消耗有形生产要素的比重渐(jian)趋降低，数据、技(ji)术等无形生产要素的应(ying)用比重将持续上升。
智能化成科技(ji)创新主要趋势
纵(zong)观全球科技(ji)史和经(jing)济史，实现社会生产力跃迁的一个重要条件，就是推动颠覆性科技(ji)创新并形成全社会通用技(ji)术。在前三次产业革(ge)命中，各类通用技(ji)术总体上可归纳(na)为机械化、电气(qi)化和自动化技(ji)术。虽然(ran)第四(si)次产业革(ge)命的科技(ji)创新路径还不明朗，但可以确(que)定的是，智能化是一个重要趋势。
一方(fang)面，数据的海量“投喂”激发智能化技(ji)术迭(die)代演进。数据具有自我强(qiang)化效应(ying)，数据得到的训练越多，得出的结果越好(hao)，新技(ji)术就会越快涌(yong)现。ChatGPT和DeepSeek分别(bie)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。从数量上看，智能化技(ji)术已成为颠覆性技(ji)术的主流。在麦肯锡提出影响未(wei)来全球经(jing)济发展的12项颠覆性技(ji)术中，有7项可以大致归为智能化技(ji)术，具体包括：移动互联网、物联网、云计算、先进机器人、智能驾驶、知(zhi)识工作自动化、3D打(da)印。另一方(fang)面，数据促使智能化技(ji)术成为全社会重要的通用技(ji)术。以前，科技(ji)进步通常体现为以资本投入购置并使用当时先进的设施设备，如蒸汽机、电气(qi)化设备。但现在，科技(ji)进步更加依赖数据及(ji)其相关的信息、知(zhi)识和创意，数据驱动创新已成为创新的主要形式。智能化技(ji)术正在被(bei)快速(su)工具化，为新材料、新能源(yuan)和绿色低碳技(ji)术等其他(ta)科技(ji)创新提供数据、算法和算力支持，使各类技(ji)术的研发过程更加智能化。
实践中，智能化在硬件和软件上均有表(biao)现并已形成阶段性成果。一是以机器人为代表(biao)的硬件更加智能。传统上，机器在处理“硬信息”方(fang)面更具优势，但可能会丢失部分只有人类能够(gou)解释的“软信息”，当前人工智能技(ji)术的一个重点发展方(fang)向就是提高机器对“软信息”的处理能力，使它(ta)们更善(shan)于“思考”。二是以手机软件（APP）为代表(biao)的应(ying)用软件或(huo)小程序更加智能。和传统的应(ying)用软件不同(tong)，被(bei)人工智能技(ji)术赋能的智能应(ying)用并不只是作为一个工具被(bei)动地为人们所使用，而是可以学习并适应(ying)使用者的使用习惯，有针对性地提出新的解决方(fang)案，甚至(zhi)可以直接进行一些任(ren)务处理。
产业形态更具系(xi)统性多样性
当前，数据要素融入生产、推动智能化技(ji)术创新的过程，逐渐(jian)映(ying)射(she)到产业发展中，不断重塑产业形态。相较于劳动力、资本等生产要素，数据具有更强(qiang)的共享性，依托(tuo)数据要素形成的新科技(ji)更具普惠性，形成的产业形态更具系(xi)统性多样性，产业体系(xi)的构建(jian)和发展也呈现新的特征(zheng)。
发挥好(hao)数据要素驱动作用，可以顺畅推动现代化产业体系(xi)的构建(jian)。例如，最初的数字平台只是一个匹配供求的场所，与传统市场的功(gong)能相似，但随着(zhe)智能程序、学习模型、算法领域不断突破(po)，平台的能力和结构发生改变，通过不同(tong)路径创建(jian)业务生态系(xi)统，形成各具特点的数字生态系(xi)统。一般来看，企业的竞争优势来自排他(ta)性的核(he)心技(ji)术或(huo)资源(yuan)，强(qiang)调(diao)对稀缺资源(yuan)和能力的控制(zhi)。但在这个生态系(xi)统中，平台的价值高低不再取决于单个产品的质(zhi)量或(huo)差(cha)异化程度，而是由整个生态系(xi)统的规模、结构、主体数量及(ji)平台上的互动质(zhi)量决定。因此，生态系(xi)统的形成、扩展及(ji)价值提升，都需要以吸(xi)纳(na)和服务更多数量和更多元的主体为基础，这既有赖于系(xi)统的开放水平，也在客观上推动竞争对手之间、产业链(lian)上下游的合作者之间逐渐(jian)形成更为良性的竞合关系(xi)，进而构建(jian)形态更多样、演变速(su)度更快的产业体系(xi)。
随着(zhe)科技(ji)创新的快速(su)发展，数字经(jing)济的产业组织格局演变远(yuan)快于传统产业。汽车、钢(gang)铁等行业的发展用了上百年时间，电气(qi)化技(ji)术从发明到广泛应(ying)用历经(jing)了30多年，而当前一些信息产业只用几年甚至(zhi)十几个月的时间就实现了从科技(ji)创新到大规模产业化的跨越，数据要素的驱动作用可见一斑。
发挥数据要素作用主要着(zhe)力点
生产力包括劳动者、生产资料和劳动对象(xiang)三个基本要素。抢抓第四(si)次产业革(ge)命重要机遇，培(pei)育和发展新质(zhi)生产力，需发挥数据要素驱动作用，赋能劳动者、生产资料和劳动对象(xiang)，推动生产力跃迁。
一是强(qiang)化劳动者的数字技(ji)能。不同(tong)于以简单重复(fu)劳动为主的传统劳动者，适应(ying)新质(zhi)生产力发展的劳动者是能够(gou)充分利用数据和信息技(ji)术、使用先进数字设备、具有知(zhi)识快速(su)迭(die)代能力的新型人才。需加快新型劳动者队伍(wu)培(pei)养，加大全社会劳动者的数字知(zhi)识、数字技(ji)能的普及(ji)力度，提升企业家数据思维(wei)，积极发展数商、数据经(jing)纪人等，以多元化人才培(pei)养模式提升智能劳动者职业技(ji)能，为发展新质(zhi)生产力提供强(qiang)大人力资本支撑。
二是加快数字基础设施建(jian)设。发展新质(zhi)生产力，需提供新质(zhi)生产资料、新型生产工具。要推进建(jian)设5G网络(luo)、物联网、工业互联网、卫星互联网等通信网络(luo)基础设施，人工智能、区块链(lian)、云计算等新技(ji)术基础设施，大数据中心、智能计算中心等算力基础设施。推进数据交(jiao)易和流通，强(qiang)化数据积累(lei)优势，将数据要素充分融入生产全过程。加快构建(jian)“边缘(yuan)计算+智算+超算”多元协同(tong)、数智融合的算力体系(xi)，提供更为充足、更低成本的算力资源(yuan)。
三是构建(jian)数据产业体系(xi)。重点发展大数据产业和人工智能产业，引导科技(ji)企业加大对通用技(ji)术的投资，为战略性新兴(xing)产业和未(wei)来产业的孕育发展提供支撑。着(zhe)力发展自动驾驶、无人机、人形机器人等优势产业，进一步加强(qiang)数据积累(lei)和场景训练，加大相关试(shi)点和示范区建(jian)设，加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(ying)的新型生产关系(xi)。需加快完善(shan)数据基础制(zhi)度体系(xi)，统筹推进数据确(que)权、流通交(jiao)易、收(shou)益分配、安全治理，使数据深度融入科技(ji)创新和生产力跃迁过程。
（本文来源(yuan)：经(jing)济日(ri)报 作者：闫 坤(kun) 刘 诚 作者系(xi)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(jiu)中心研究(jiu)员(yuan)）