随着数据要素在社(she)会(hui)生产领域不断渗透(tou)，人类的价值创造能(neng)力持续提升。在宏观层面，数据要素能(neng)有力促进传统产业数字化转型、深层次变革，推动(dong)数字产业化和产业数字化，催生新(xin)的生产模式和社(she)会(hui)需求，引(yin)领技术进步方向的行业转变为数据密集型行业。在微观层面，数据要素的技术特性使其能(neng)够突破原有制约，且数据积累速度远快于资本等生产要素的积累速度，故而对生产力发展(zhan)的推动(dong)更加强劲持久。因此，新(xin)质生产力发展(zhan)过程中，消耗有形生产要素的比(bi)重渐趋(qu)降低，数据、技术等无形生产要素的应用比(bi)重将持续上升。

智能(neng)化成科技创新(xin)主要趋(qu)势

纵观全球科技史和经济史，实现社(she)会(hui)生产力跃迁(qian)的一个(ge)重要条件，就是推动(dong)颠覆性科技创新(xin)并形成全社(she)会(hui)通用技术。在前三次产业革命中，各(ge)类通用技术总体上可归纳为机械(xie)化、电气化和自动(dong)化技术。虽然第四次产业革命的科技创新(xin)路径(jing)还不明朗，但可以确定的是，智能(neng)化是一个(ge)重要趋(qu)势。

一方面，数据的海量“投喂(wei)”激发智能(neng)化技术迭代演进。数据具有自我强化效应，数据得(de)到的训练越多(duo)，得(de)出的结果越好(hao)，新(xin)技术就会(hui)越快涌现。ChatGPT和DeepSeek分别在2023年年初(chu)和2025年年初(chu)引(yin)发关注，很(hen)大程度上得(de)益于大数据训练。从数量上看(kan)，智能(neng)化技术已成为颠覆性技术的主流(liu)。在麦(mai)肯锡提出影响未来全球经济发展(zhan)的12项颠覆性技术中，有7项可以大致归为智能(neng)化技术，具体包括：移动(dong)互联(lian)网、物联(lian)网、云计算、先进机器人、智能(neng)驾驶、知识工作自动(dong)化、3D打印。另一方面，数据促使智能(neng)化技术成为全社(she)会(hui)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用当时先进的设施设备，如(ru)蒸汽机、电气化设备。但现在，科技进步更加依赖(lai)数据及其相(xiang)关的信息(xi)、知识和创意，数据驱动(dong)创新(xin)已成为创新(xin)的主要形式。智能(neng)化技术正在被快速工具化，为新(xin)材料(liao)、新(xin)能(neng)源和绿色(se)低碳技术等其他科技创新(xin)提供数据、算法和算力支持，使各(ge)类技术的研发过程更加智能(neng)化。

实践中，智能(neng)化在硬件和软件上均有表现并已形成阶段(duan)性成果。一是以机器人为代表的硬件更加智能(neng)。传统上，机器在处理“硬信息(xi)”方面更具优势，但可能(neng)会(hui)丢失部(bu)分只有人类能(neng)够解释的“软信息(xi)”，当前人工智能(neng)技术的一个(ge)重点发展(zhan)方向就是提高机器对“软信息(xi)”的处理能(neng)力，使它们(men)更善于“思考(kao)”。二是以手机软件（APP）为代表的应用软件或小程序更加智能(neng)。和传统的应用软件不同(tong)，被人工智能(neng)技术赋能(neng)的智能(neng)应用并不只是作为一个(ge)工具被动(dong)地为人们(men)所使用，而是可以学习并适应使用者的使用习惯，有针对性地提出新(xin)的解决方案，甚至可以直接进行一些任务处理。

产业形态更具系统性多(duo)样性

当前，数据要素融入生产、推动(dong)智能(neng)化技术创新(xin)的过程，逐渐映射到产业发展(zhan)中，不断重塑产业形态。相(xiang)较于劳动(dong)力、资本等生产要素，数据具有更强的共享性，依托数据要素形成的新(xin)科技更具普惠性，形成的产业形态更具系统性多(duo)样性，产业体系的构建和发展(zhan)也呈现新(xin)的特征。

发挥好(hao)数据要素驱动(dong)作用，可以顺畅推动(dong)现代化产业体系的构建。例如(ru)，最初(chu)的数字平台只是一个(ge)匹配供求的场所，与(yu)传统市场的功能(neng)相(xiang)似，但随着智能(neng)程序、学习模型、算法领域不断突破，平台的能(neng)力和结构发生改变，通过不同(tong)路径(jing)创建业务生态系统，形成各(ge)具特点的数字生态系统。一般来看(kan)，企(qi)业的竞争优势来自排他性的核(he)心(xin)技术或资源，强调对稀缺资源和能(neng)力的控制。但在这个(ge)生态系统中，平台的价值高低不再取决于单个(ge)产品的质量或差异化程度，而是由整个(ge)生态系统的规模、结构、主体数量及平台上的互动(dong)质量决定。因此，生态系统的形成、扩展(zhan)及价值提升，都需要以吸纳和服(fu)务更多(duo)数量和更多(duo)元的主体为基础，这既有赖(lai)于系统的开放水平，也在客观上推动(dong)竞争对手之间、产业链上下游的合作者之间逐渐形成更为良性的竞合关系，进而构建形态更多(duo)样、演变速度更快的产业体系。

随着科技创新(xin)的快速发展(zhan)，数字经济的产业组织格(ge)局演变远快于传统产业。汽车、钢铁等行业的发展(zhan)用了上百年时间，电气化技术从发明到广泛应用历经了30多(duo)年，而当前一些信息(xi)产业只用几年甚至十几个(ge)月的时间就实现了从科技创新(xin)到大规模产业化的跨越，数据要素的驱动(dong)作用可见一斑。

发挥数据要素作用主要着力点

生产力包括劳动(dong)者、生产资料(liao)和劳动(dong)对象三个(ge)基本要素。抢抓第四次产业革命重要机遇，培(pei)育和发展(zhan)新(xin)质生产力，需发挥数据要素驱动(dong)作用，赋能(neng)劳动(dong)者、生产资料(liao)和劳动(dong)对象，推动(dong)生产力跃迁(qian)。

一是强化劳动(dong)者的数字技能(neng)。不同(tong)于以简单重复劳动(dong)为主的传统劳动(dong)者，适应新(xin)质生产力发展(zhan)的劳动(dong)者是能(neng)够充分利用数据和信息(xi)技术、使用先进数字设备、具有知识快速迭代能(neng)力的新(xin)型人才。需加快新(xin)型劳动(dong)者队伍培(pei)养，加大全社(she)会(hui)劳动(dong)者的数字知识、数字技能(neng)的普及力度，提升企(qi)业家(jia)数据思维，积极发展(zhan)数商、数据经纪人等，以多(duo)元化人才培(pei)养模式提升智能(neng)劳动(dong)者职业技能(neng)，为发展(zhan)新(xin)质生产力提供强大人力资本支撑。

二是加快数字基础设施建设。发展(zhan)新(xin)质生产力，需提供新(xin)质生产资料(liao)、新(xin)型生产工具。要推进建设5G网络、物联(lian)网、工业互联(lian)网、卫(wei)星互联(lian)网等通信网络基础设施，人工智能(neng)、区块链、云计算等新(xin)技术基础设施，大数据中心(xin)、智能(neng)计算中心(xin)等算力基础设施。推进数据交易和流(liu)通，强化数据积累优势，将数据要素充分融入生产全过程。加快构建“边缘计算+智算+超算”多(duo)元协同(tong)、数智融合的算力体系，提供更为充足、更低成本的算力资源。

三是构建数据产业体系。重点发展(zhan)大数据产业和人工智能(neng)产业，引(yin)导科技企(qi)业加大对通用技术的投资，为战略性新(xin)兴(xing)产业和未来产业的孕育发展(zhan)提供支撑。着力发展(zhan)自动(dong)驾驶、无人机、人形机器人等优势产业，进一步加强数据积累和场景训练，加大相(xiang)关试点和示范区建设，加快形成若干产业集群。

发展(zhan)新(xin)质生产力还需形成与(yu)之相(xiang)适应的新(xin)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(liu)通交易、收益分配、安全治(zhi)理，使数据深度融入科技创新(xin)和生产力跃迁(qian)过程。

（本文来源：经济日报 作者：闫 坤 刘 诚 作者系中国社(she)会(hui)科学院习近平新(xin)时代中国特色(se)社(she)会(hui)主义思想研究中心(xin)研究员）