随着(zhe)数据要素在(zai)社会生产领(ling)域不断渗透，人类的价值创(chuang)造能力持(chi)续(xu)提升。在(zai)宏观层面，数据要素能有力促进传统产业数字化转(zhuan)型、深(shen)层次变(bian)革，推动数字产业化和产业数字化，催生新的生产模(mo)式和社会需求，引领(ling)技术进步方向的行业转(zhuan)变(bian)为数据密(mi)集型行业。在(zai)微观层面，数据要素的技术特性使(shi)其能够突破(po)原有制(zhi)约，且数据积累速度远快于(yu)资本等生产要素的积累速度，故而对生产力发(fa)展的推动更加强劲持(chi)久。因此(ci)，新质生产力发(fa)展过程中，消耗有形生产要素的比重渐趋降(jiang)低，数据、技术等无(wu)形生产要素的应用比重将持(chi)续(xu)上升。

智能化成科技创(chuang)新主要趋势

纵观全(quan)球科技史和经(jing)济史，实现社会生产力跃迁的一(yi)个重要条件，就是推动颠(dian)覆性科技创(chuang)新并形成全(quan)社会通用技术。在(zai)前三次产业革命中，各类通用技术总体上可(ke)归纳为机械(xie)化、电气(qi)化和自动化技术。虽然第四次产业革命的科技创(chuang)新路径还不明朗，但可(ke)以确定的是，智能化是一(yi)个重要趋势。

一(yi)方面，数据的海量(liang)“投喂”激(ji)发(fa)智能化技术迭代(dai)演进。数据具有自我强化效应，数据得到的训练越多(duo)，得出的结(jie)果越好，新技术就会越快涌现。ChatGPT和DeepSeek分别在(zai)2023年年初和2025年年初引发(fa)关注，很(hen)大(da)程度上得益于(yu)大(da)数据训练。从数量(liang)上看，智能化技术已成为颠(dian)覆性技术的主流。在(zai)麦肯锡(xi)提出影响未来全(quan)球经(jing)济发(fa)展的12项颠(dian)覆性技术中，有7项可(ke)以大(da)致归为智能化技术，具体包括：移(yi)动互联网、物联网、云(yun)计算、先进机器人、智能驾驶、知识工作自动化、3D打印。另一(yi)方面，数据促使(shi)智能化技术成为全(quan)社会重要的通用技术。以前，科技进步通常体现为以资本投入购置并使(shi)用当时先进的设施设备，如蒸汽机、电气(qi)化设备。但现在(zai)，科技进步更加依赖数据及其相(xiang)关的信息、知识和创(chuang)意，数据驱动创(chuang)新已成为创(chuang)新的主要形式。智能化技术正在(zai)被快速工具化，为新材料、新能源和绿色低碳技术等其他科技创(chuang)新提供(gong)数据、算法(fa)和算力支持(chi)，使(shi)各类技术的研发(fa)过程更加智能化。

实践中，智能化在(zai)硬件和软件上均(jun)有表现并已形成阶段性成果。一(yi)是以机器人为代(dai)表的硬件更加智能。传统上，机器在(zai)处理“硬信息”方面更具优势，但可(ke)能会丢失部分只有人类能够解释(shi)的“软信息”，当前人工智能技术的一(yi)个重点发(fa)展方向就是提高机器对“软信息”的处理能力，使(shi)它们更善于(yu)“思考”。二(er)是以手机软件（APP）为代(dai)表的应用软件或小程序更加智能。和传统的应用软件不同，被人工智能技术赋能的智能应用并不只是作为一(yi)个工具被动地为人们所使(shi)用，而是可(ke)以学习并适应使(shi)用者的使(shi)用习惯(guan)，有针对性地提出新的解决方案，甚至可(ke)以直(zhi)接进行一(yi)些任务处理。

产业形态更具系(xi)统性多(duo)样性

当前，数据要素融入生产、推动智能化技术创(chuang)新的过程，逐渐映射(she)到产业发(fa)展中，不断重塑产业形态。相(xiang)较于(yu)劳(lao)动力、资本等生产要素，数据具有更强的共享(xiang)性，依托(tuo)数据要素形成的新科技更具普惠(hui)性，形成的产业形态更具系(xi)统性多(duo)样性，产业体系(xi)的构建和发(fa)展也呈(cheng)现新的特征。

发(fa)挥好数据要素驱动作用，可(ke)以顺畅推动现代(dai)化产业体系(xi)的构建。例如，最初的数字平台只是一(yi)个匹配供(gong)求的场所，与传统市场的功能相(xiang)似(si)，但随着(zhe)智能程序、学习模(mo)型、算法(fa)领(ling)域不断突破(po)，平台的能力和结(jie)构发(fa)生改(gai)变(bian)，通过不同路径创(chuang)建业务生态系(xi)统，形成各具特点的数字生态系(xi)统。一(yi)般来看，企业的竞争优势来自排他性的核心技术或资源，强调对稀缺资源和能力的控制(zhi)。但在(zai)这个生态系(xi)统中，平台的价值高低不再取决于(yu)单个产品的质量(liang)或差异化程度，而是由(you)整(zheng)个生态系(xi)统的规模(mo)、结(jie)构、主体数量(liang)及平台上的互动质量(liang)决定。因此(ci)，生态系(xi)统的形成、扩(kuo)展及价值提升，都需要以吸纳和服务更多(duo)数量(liang)和更多(duo)元的主体为基础，这既有赖于(yu)系(xi)统的开放水平，也在(zai)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形成更为良性的竞合关系(xi)，进而构建形态更多(duo)样、演变(bian)速度更快的产业体系(xi)。

随着(zhe)科技创(chuang)新的快速发(fa)展，数字经(jing)济的产业组织格局演变(bian)远快于(yu)传统产业。汽车、钢(gang)铁(tie)等行业的发(fa)展用了上百(bai)年时间，电气(qi)化技术从发(fa)明到广泛应用历经(jing)了30多(duo)年，而当前一(yi)些信息产业只用几年甚至十几个月的时间就实现了从科技创(chuang)新到大(da)规模(mo)产业化的跨越，数据要素的驱动作用可(ke)见一(yi)斑。

发(fa)挥数据要素作用主要着(zhe)力点

生产力包括劳(lao)动者、生产资料和劳(lao)动对象三个基本要素。抢抓第四次产业革命重要机遇，培育(yu)和发(fa)展新质生产力，需发(fa)挥数据要素驱动作用，赋能劳(lao)动者、生产资料和劳(lao)动对象，推动生产力跃迁。

一(yi)是强化劳(lao)动者的数字技能。不同于(yu)以简单重复(fu)劳(lao)动为主的传统劳(lao)动者，适应新质生产力发(fa)展的劳(lao)动者是能够充分利用数据和信息技术、使(shi)用先进数字设备、具有知识快速迭代(dai)能力的新型人才。需加快新型劳(lao)动者队伍培养，加大(da)全(quan)社会劳(lao)动者的数字知识、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(jing)纪人等，以多(duo)元化人才培养模(mo)式提升智能劳(lao)动者职业技能，为发(fa)展新质生产力提供(gong)强大(da)人力资本支撑。

二(er)是加快数字基础设施建设。发(fa)展新质生产力，需提供(gong)新质生产资料、新型生产工具。要推进建设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(yun)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)过程。加快构建“边缘计算+智算+超算”多(duo)元协同、数智融合的算力体系(xi)，提供(gong)更为充足(zu)、更低成本的算力资源。

三是构建数据产业体系(xi)。重点发(fa)展大(da)数据产业和人工智能产业，引导科技企业加大(da)对通用技术的投资，为战(zhan)略性新兴产业和未来产业的孕育(yu)发(fa)展提供(gong)支撑。着(zhe)力发(fa)展自动驾驶、无(wu)人机、人形机器人等优势产业，进一(yi)步加强数据积累和场景训练，加大(da)相(xiang)关试点和示范区建设，加快形成若干产业集群。

发(fa)展新质生产力还需形成与之相(xiang)适应的新型生产关系(xi)。需加快完善数据基础制(zhi)度体系(xi)，统筹推进数据确权、流通交易、收(shou)益分配、安全(quan)治理，使(shi)数据深(shen)度融入科技创(chuang)新和生产力跃迁过程。

（本文来源：经(jing)济日报 作者：闫 坤 刘 诚 作者系(xi)中国(guo)社会科学院习近平新时代(dai)中国(guo)特色社会主义思想研究(jiu)中心研究(jiu)员）