随着数据要素在(zai)社会生产领域不断渗透，人(ren)类(lei)的价值创造能力持续(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型、深层次变革，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(yin)领技术进步方向的行业转变为数据密集型行业。在(zai)微观层面，数据要素的技术特性使其能够突破原有制约，且数据积累速度远(yuan)快于资本等生产要素的积累速度，故而对生产力发展的推动更加强劲持久。因此，新质生产力发展过程中(zhong)，消耗(hao)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(xu)上(shang)升。

智能化成科技创新主要趋势

纵观全球科技史和经济史，实现社会生产力跃迁(qian)的一个重要条件，就是推动颠覆(fu)性科技创新并形成全社会通用(yong)技术。在(zai)前三次产业革命中(zhong)，各类(lei)通用(yong)技术总体上(shang)可归纳为机械化、电气化和自动化技术。虽(sui)然第四(si)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，数据的海量“投(tou)喂”激发智能化技术迭代演进。数据具(ju)有自我强化效应，数据得到的训练越多，得出的结果越好，新技术就会越快涌(yong)现。ChatGPT和DeepSeek分别在(zai)2023年年初和2025年年初引(yin)发关注，很大程度上(shang)得益于大数据训练。从数量上(shang)看，智能化技术已成为颠覆(fu)性技术的主流。在(zai)麦肯(ken)锡提出影响未来(lai)全球经济发展的12项颠覆(fu)性技术中(zhong)，有7项可以大致(zhi)归为智能化技术，具(ju)体包括：移(yi)动互联网、物联网、云计算(suan)、先进机器人(ren)、智能驾驶、知识工(gong)作自动化、3D打印(yin)。另(ling)一方面，数据促使智能化技术成为全社会重要的通用(yong)技术。以前，科技进步通常(chang)体现为以资本投(tou)入购置并使用(yong)当时(shi)先进的设施设备，如蒸汽机、电气化设备。但现在(zai)，科技进步更加依赖数据及(ji)其相关的信息、知识和创意，数据驱动创新已成为创新的主要形式。智能化技术正(zheng)在(zai)被快速工(gong)具(ju)化，为新材料、新能源和绿色低碳技术等其他科技创新提供数据、算(suan)法和算(suan)力支(zhi)持，使各类(lei)技术的研发过程更加智能化。

实践中(zhong)，智能化在(zai)硬件和软件上(shang)均有表现并已形成阶段性成果。一是以机器人(ren)为代表的硬件更加智能。传统上(shang)，机器在(zai)处理“硬信息”方面更具(ju)优势，但可能会丢失部分只有人(ren)类(lei)能够解释的“软信息”，当前人(ren)工(gong)智能技术的一个重点发展方向就是提高机器对“软信息”的处理能力，使它(ta)们更善于“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(tong)，被人(ren)工(gong)智能技术赋能的智能应用(yong)并不只是作为一个工(gong)具(ju)被动地(di)为人(ren)们所使用(yong)，而是可以学习并适应使用(yong)者的使用(yong)习惯，有针对性地(di)提出新的解决方案，甚(shen)至可以直接进行一些任务处理。

产业形态更具(ju)系统性多样性

当前，数据要素融(rong)入生产、推动智能化技术创新的过程，逐渐映射到产业发展中(zhong)，不断重塑产业形态。相较(jiao)于劳动力、资本等生产要素，数据具(ju)有更强的共享性，依托数据要素形成的新科技更具(ju)普惠(hui)性，形成的产业形态更具(ju)系统性多样性，产业体系的构建(jian)和发展也呈现新的特征。

发挥好数据要素驱动作用(yong)，可以顺畅推动现代化产业体系的构建(jian)。例如，最初的数字平台只是一个匹(pi)配供求的场所，与传统市场的功能相似，但随着智能程序、学习模型、算(suan)法领域不断突破，平台的能力和结构发生改变，通过不同(tong)路(lu)径创建(jian)业务生态系统，形成各具(ju)特点的数字生态系统。一般(ban)来(lai)看，企业的竞(jing)争优势来(lai)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。但在(zai)这(zhe)个生态系统中(zhong)，平台的价值高低不再取决于单个产品的质量或差异(yi)化程度，而是由整个生态系统的规(gui)模、结构、主体数量及(ji)平台上(shang)的互动质量决定。因此，生态系统的形成、扩展及(ji)价值提升，都需要以吸(xi)纳和服务更多数量和更多元(yuan)的主体为基础，这(zhe)既有赖于系统的开(kai)放水平，也在(zai)客观上(shang)推动竞(jing)争对手之间、产业链上(shang)下游的合作者之间逐渐形成更为良性的竞(jing)合关系，进而构建(jian)形态更多样、演变速度更快的产业体系。

随着科技创新的快速发展，数字经济的产业组织(zhi)格局(ju)演变远(yuan)快于传统产业。汽车、钢铁等行业的发展用(yong)了(le)上(shang)百年时(shi)间，电气化技术从发明到广泛应用(yong)历经了(le)30多年，而当前一些信息产业只用(yong)几年甚(shen)至十几个月的时(shi)间就实现了(le)从科技创新到大规(gui)模产业化的跨越，数据要素的驱动作用(yong)可见一斑。

发挥数据要素作用(yong)主要着力点

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

一是强化劳动者的数字技能。不同(tong)于以简单重复劳动为主的传统劳动者，适应新质生产力发展的劳动者是能够充分利用(yong)数据和信息技术、使用(yong)先进数字设备、具(ju)有知识快速迭代能力的新型人(ren)才。需加快新型劳动者队(dui)伍培养，加大全社会劳动者的数字知识、数字技能的普及(ji)力度，提升企业家数据思维，积极发展数商、数据经纪人(ren)等，以多元(yuan)化人(ren)才培养模式提升智能劳动者职业技能，为发展新质生产力提供强大人(ren)力资本支(zhi)撑。

二是加快数字基础设施建(jian)设。发展新质生产力，需提供新质生产资料、新型生产工(gong)具(ju)。要推进建(jian)设5G网络、物联网、工(gong)业互联网、卫(wei)星互联网等通信网络基础设施，人(ren)工(gong)智能、区块链、云计算(suan)等新技术基础设施，大数据中(zhong)心、智能计算(suan)中(zhong)心等算(suan)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(rong)入生产全过程。加快构建(jian)“边缘计算(suan)+智算(suan)+超算(suan)”多元(yuan)协同(tong)、数智融(rong)合的算(suan)力体系，提供更为充足、更低成本的算(suan)力资源。

三是构建(jian)数据产业体系。重点发展大数据产业和人(ren)工(gong)智能产业，引(yin)导科技企业加大对通用(yong)技术的投(tou)资，为战略(lue)性新兴产业和未来(lai)产业的孕育发展提供支(zhi)撑。着力发展自动驾驶、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，加大相关试点和示范(fan)区建(jian)设，加快形成若干产业集群(qun)。

发展新质生产力还需形成与之相适应的新型生产关系。需加快完善数据基础制度体系，统筹推进数据确权、流通交易、收益分配、安全治理，使数据深度融(rong)入科技创新和生产力跃迁(qian)过程。

（本文来(lai)源：经济日报 作者：闫 坤(kun) 刘(liu) 诚 作者系中(zhong)国社会科学院(yuan)习近平新时(shi)代中(zhong)国特色社会主义思想研究中(zhong)心研究员(yuan)）