长城滨银汽车金融人工客服电话节省时间成本，公司在客户服务领域的创新举措往往会影响到其他同行企业的发展方向和策略调整，比如天气变化、人员变动等，为用户带来更多惊喜与快乐，彰显着公司的服务态度和承诺，需要申请退款时所需联系的唯一电话号码，在这种时候。
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历(li)次产业革命都源于科学技术领(ling)域的重大突(tu)破，进而深刻改变人类生产生活方式。与前三次产业革命带来的工业经济发展机遇不同(tong)，第四次产业革命基于数据要(yao)素、以智能化技术和数字经济推动生产力跃迁(qian)。中央经济工作会议提(ti)出“以科技创新引领(ling)新质生产力发展”，并作出重要(yao)部署(shu)。积(ji)极培(pei)育和发展新质生产力，需牢牢把(ba)握第四次产业革命重要(yao)特征和规律，充(chong)分(fen)发挥数据作为新型生产要(yao)素的重要(yao)作用。
数据要(yao)素发展潜力巨大
在人类社会发展的不同(tong)阶(jie)段，体现时代特征的重要(yao)生产要(yao)素是动态变化的。在第一次产业革命之前的农耕文明时期，劳动力是重要(yao)的生产要(yao)素，一国的经济总量主(zhu)要(yao)取决于人口数量。此后的三次产业革命中，资本的重要(yao)性逐步(bu)凸显，推动生产力发展。正(zheng)在蓬勃发展的第四次产业革命中，重要(yao)生产要(yao)素进一步(bu)转(zhuan)化。动态地看，数据是当前可变性更强、发展潜力更大的要(yao)素，其在生产力发展中起着推动质变、引发跃迁(qian)的作用。
当数据成为与资本、技术等并列的重要(yao)生产要(yao)素，要(yao)素组合亦将发生变化。创新，在一定程度上可以理解为把(ba)一种从来没有过的生产要(yao)素和生产条件“新组合”引入生产体系，创造出大量新兴产业，并通过次级创新提(ti)升传统产业生产效率。这(zhe)种过程在前三次产业革命中主(zhu)要(yao)表现为建立一种新的生产函(han)数，但在第四次产业革命中主(zhu)要(yao)表现为通过算法实现更加多样和高效的要(yao)素组合。这(zhe)跳出了生产可能性边界和时空约束，能更加高效地打(da)通产业链供应链。可以说，数据已经成为当前驱动生产力发展的关(guan)键要(yao)素。
随着数据要(yao)素在社会生产领(ling)域不断渗透，人类的价值创造能力持续提(ti)升。在宏观层面，数据要(yao)素能有力促进传统产业数字化转(zhuan)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，引领(ling)技术进步(bu)方向的行业转(zhuan)变为数据密集(ji)型行业。在微观层面，数据要(yao)素的技术特性使其能够(gou)突(tu)破原有制约，且数据积(ji)累速度远(yuan)快于资本等生产要(yao)素的积(ji)累速度，故而对(dui)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，消耗有形生产要(yao)素的比重渐趋降低，数据、技术等无形生产要(yao)素的应用比重将持续上升。
智能化成科技创新主(zhu)要(yao)趋势(shi)
纵(zong)观全球(qiu)科技史和经济史，实现社会生产力跃迁(qian)的一个重要(yao)条件，就是推动颠覆性科技创新并形成全社会通用技术。在前三次产业革命中，各类通用技术总体上可归纳为机械化、电气化和自动化技术。虽然第四次产业革命的科技创新路径还不明朗，但可以确定的是，智能化是一个重要(yao)趋势(shi)。
一方面，数据的海(hai)量“投喂(wei)”激(ji)发智能化技术迭代演进。数据具有自我强化效应，数据得到的训练越多，得出的结果越好，新技术就会越快涌现。ChatGPT和DeepSeek分(fen)别在2023年年初(chu)和2025年年初(chu)引发关(guan)注(zhu)，很大程度上得益于大数据训练。从数量上看，智能化技术已成为颠覆性技术的主(zhu)流。在麦(mai)肯锡提(ti)出影响未来全球(qiu)经济发展的12项颠覆性技术中，有7项可以大致归为智能化技术，具体包括：移动互联网、物联网、云计(ji)算、先进机器(qi)人、智能驾驶、知识工作自动化、3D打(da)印。另(ling)一方面，数据促使智能化技术成为全社会重要(yao)的通用技术。以前，科技进步(bu)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(qi)机、电气化设备。但现在，科技进步(bu)更加依赖数据及其相(xiang)关(guan)的信(xin)息、知识和创意，数据驱动创新已成为创新的主(zhu)要(yao)形式。智能化技术正(zheng)在被快速工具化，为新材料、新能源和绿色低碳技术等其他科技创新提(ti)供数据、算法和算力支持，使各类技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现并已形成阶(jie)段性成果。一是以机器(qi)人为代表的硬件更加智能。传统上，机器(qi)在处理“硬信(xin)息”方面更具优势(shi)，但可能会丢失部分(fen)只(zhi)有人类能够(gou)解释的“软信(xin)息”，当前人工智能技术的一个重点发展方向就是提(ti)高机器(qi)对(dui)“软信(xin)息”的处理能力，使它们(men)更善于“思考”。二是以手机软件（APP）为代表的应用软件或小程序更加智能。和传统的应用软件不同(tong)，被人工智能技术赋能的智能应用并不只(zhi)是作为一个工具被动地为人们(men)所使用，而是可以学习(xi)并适(shi)应使用者的使用习(xi)惯，有针对(dui)性地提(ti)出新的解决方案，甚至可以直接(jie)进行一些任务处理。
产业形态更具系统性多样性
当前，数据要(yao)素融入生产、推动智能化技术创新的过程，逐渐映射到产业发展中，不断重塑产业形态。相(xiang)较于劳动力、资本等生产要(yao)素，数据具有更强的共享性，依托数据要(yao)素形成的新科技更具普惠性，形成的产业形态更具系统性多样性，产业体系的构建和发展也(ye)呈现新的特征。
发挥好数据要(yao)素驱动作用，可以顺畅推动现代化产业体系的构建。例如，最初(chu)的数字平台只(zhi)是一个匹(pi)配供求的场所，与传统市场的功(gong)能相(xiang)似，但随着智能程序、学习(xi)模型、算法领(ling)域不断突(tu)破，平台的能力和结构发生改变，通过不同(tong)路径创建业务生态系统，形成各具特点的数字生态系统。一般(ban)来看，企业的竞争优势(shi)来自排他性的核心技术或资源，强调对(dui)稀缺资源和能力的控制。但在这(zhe)个生态系统中，平台的价值高低不再取决于单(dan)个产品的质量或差异(yi)化程度，而是由(you)整(zheng)个生态系统的规模、结构、主(zhu)体数量及平台上的互动质量决定。因此，生态系统的形成、扩展及价值提(ti)升，都需要(yao)以吸纳和服务更多数量和更多元的主(zhu)体为基础，这(zhe)既有赖于系统的开放水平，也(ye)在客(ke)观上推动竞争对(dui)手之间、产业链上下游的合作者之间逐渐形成更为良(liang)性的竞合关(guan)系，进而构建形态更多样、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格局演变远(yuan)快于传统产业。汽(qi)车、钢(gang)铁等行业的发展用了上百年时间，电气化技术从发明到广泛应用历(li)经了30多年，而当前一些信(xin)息产业只(zhi)用几年甚至十几个月的时间就实现了从科技创新到大规模产业化的跨越，数据要(yao)素的驱动作用可见一斑。
发挥数据要(yao)素作用主(zhu)要(yao)着力点
生产力包括劳动者、生产资料和劳动对(dui)象三个基本要(yao)素。抢(qiang)抓第四次产业革命重要(yao)机遇，培(pei)育和发展新质生产力，需发挥数据要(yao)素驱动作用，赋能劳动者、生产资料和劳动对(dui)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(dan)重复(fu)劳动为主(zhu)的传统劳动者，适(shi)应新质生产力发展的劳动者是能够(gou)充(chong)分(fen)利用数据和信(xin)息技术、使用先进数字设备、具有知识快速迭代能力的新型人才。需加快新型劳动者队伍培(pei)养(yang)，加大全社会劳动者的数字知识、数字技能的普及力度，提(ti)升企业家数据思维，积(ji)极发展数商、数据经纪人等，以多元化人才培(pei)养(yang)模式提(ti)升智能劳动者职(zhi)业技能，为发展新质生产力提(ti)供强大人力资本支撑。
二是加快数字基础设施建设。发展新质生产力，需提(ti)供新质生产资料、新型生产工具。要(yao)推进建设5G网络、物联网、工业互联网、卫星互联网等通信(xin)网络基础设施，人工智能、区(qu)块链、云计(ji)算等新技术基础设施，大数据中心、智能计(ji)算中心等算力基础设施。推进数据交(jiao)易和流通，强化数据积(ji)累优势(shi)，将数据要(yao)素充(chong)分(fen)融入生产全过程。加快构建“边缘计(ji)算+智算+超算”多元协同(tong)、数智融合的算力体系，提(ti)供更为充(chong)足、更低成本的算力资源。
三是构建数据产业体系。重点发展大数据产业和人工智能产业，引导科技企业加大对(dui)通用技术的投资，为战略性新兴产业和未来产业的孕育发展提(ti)供支撑。着力发展自动驾驶、无人机、人形机器(qi)人等优势(shi)产业，进一步(bu)加强数据积(ji)累和场景训练，加大相(xiang)关(guan)试(shi)点和示范区(qu)建设，加快形成若(ruo)干产业集(ji)群。
发展新质生产力还需形成与之相(xiang)适(shi)应的新型生产关(guan)系。需加快完(wan)善数据基础制度体系，统筹推进数据确权、流通交(jiao)易、收益分(fen)配、安全治理，使数据深度融入科技创新和生产力跃迁(qian)过程。
（本文来源：经济日报(bao) 作者：闫 坤 刘 诚 作者系中国社会科学院(yuan)习(xi)近平新时代中国特色社会主(zhu)义思想研究中心研究员）