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中央经济工作会议(yi)提出(chu)要开展(zhan)“人(ren)工智能+”行动，强调“积(ji)极运(yun)用数字技术、绿色(se)技术改造提升(sheng)传统产业”。理论上，人(ren)工智能作为新一轮科技革命的(de)核心驱动力，其保持先进性和引领性的(de)路径是在广阔应用市场中实现(xian)持续的(de)迭代更新。而传统产业要在发展(zhan)中保持竞争力和生命力，必然要求引进和应用人(ren)工智能技术，实现(xian)智能化、高(gao)端化升(sheng)级。目前，我(wo)国传统产业在制造业中的(de)占比超过80%，是现(xian)代化产业体系建设的(de)主阵地，拥有人(ren)工智能技术广泛的(de)应用场景。人(ren)工智能与传统产业发展(zhan)具有高(gao)度的(de)“双向奔(ben)赴”特征(zheng)，以“人(ren)工智能+”赋能传统产业发展(zhan)是大势所趋。
不容忽视的(de)是，虽然“人(ren)工智能+”是当下备受关注的(de)话题，但学(xue)术界和产业界对(dui)其仍存在一些认识(shi)偏差。一种认识(shi)偏差是过分强调人(ren)工智能直接催生的(de)新兴产业和未来产业，如自动驾驶、智能机器人(ren)、语音识(shi)别等，但忽视了人(ren)工智能赋能传统产业也(ye)能衍生新经济增长点。事实上，人(ren)工智能作为一种通用性技术，其影响力远不止于改变传统产业的(de)形态，更在于它能够深度融入传统产业，催生出(chu)一系列新兴业态和商业模式。另一种认识(shi)偏差是只关注数字技术改造传统产业，而忽视了人(ren)工智能相较于数字技术对(dui)传统产业的(de)颠覆性更新。诚然，数字技术如云计算(suan)、大数据(ju)、物联网等已经在很大程度上推动了传统产业的(de)数字化转型，但人(ren)工智能的(de)引入将(jiang)带来更为深刻而广泛的(de)变革。人(ren)工智能不仅能够实现(xian)数据(ju)的(de)自动化处理和分析，还能够通过机器学(xue)习和深度学(xue)习等技术，实现(xian)决策的(de)智能化和优化，从而颠覆性改变传统产业的(de)运(yun)营模式和发展(zhan)路径。
实际上，“人(ren)工智能+”赋能传统产业不是单纯的(de)生产方(fang)式优化，也(ye)不是简(jian)单的(de)数字化改造，其赋能路径是渐进而深刻、复杂而系统的(de)。为进一步了解其中机理，我(wo)们(men)可从产业发展(zhan)实践中观察人(ren)工智能究竟是如何赋能传统产业的(de)。
首(shou)先，以智能技术渗透传统产业各环节。人(ren)工智能技术的(de)不断成熟和普及，使得其能够逐(zhu)渐渗透到传统产业的(de)各个环节。通过与传统产业的(de)技术融合，AI大模型能够通过深度学(xue)习算(suan)法、优化生产线布局、预测设备故障、自动调整参(can)数、升(sheng)级生产流程，提升(sheng)生产效率和产品质量。例如，借助AI技术，服(fu)装行业消(xiao)费者可以虚拟(ni)试(shi)衣(yi)、个性化下单，生产者能够实现(xian)服(fu)装款式自动设计、智能化调度、柔性化生产。
其次，以算(suan)力驱动传统产品和服(fu)务(wu)创新。人(ren)工智能的(de)发展(zhan)离不开大数据(ju)算(suan)力的(de)支(zhi)持。传统产业在转型升(sheng)级过程中，积(ji)累了大量的(de)生产数据(ju)、运(yun)营数据(ju)和市场数据(ju)。通过整合算(suan)力资源与人(ren)工智能技术，能够挖掘和揭示(shi)出(chu)隐藏的(de)市场趋势、消(xiao)费者偏好和运(yun)营效率的(de)提升(sheng)空间，作出(chu)更精准的(de)风险评估。基(ji)于这些数据(ju)精准分析，传统产业可以开发出(chu)新的(de)产品和服(fu)务(wu)，满足市场多(duo)元化需(xu)求。例如，通过分析汽(qi)车行驶数据(ju)，AI可以提供个性化驾驶建议(yi)、智能路线规划服(fu)务(wu)，预测故障发生时间等。
再次，以高(gao)效组(zu)织协同重构传统产业链。人(ren)工智能的(de)引入将(jiang)改变传统产业的(de)链条组(zu)织结(jie)构。一方(fang)面，人(ren)工智能能够打破传统产业链中的(de)信息壁垒，实现(xian)上下游之(zhi)间的(de)无缝对(dui)接和协作，形成智能联动的(de)经济网络组(zu)织，供应链上的(de)节点企(qi)业不再是孤立的(de)个体，供应链上企(qi)业价(jia)值逐(zhu)渐由内部创造转移到由企(qi)业内外部共同创造。另一方(fang)面，人(ren)工智能还能够推动传统企(qi)业通过建立供应链平(ping)台(tai)“智慧大脑”，打通从生产到消(xiao)费各环节的(de)数据(ju)链条，打破产业链时空限制，形成扁平(ping)式、集成式的(de)“虚拟(ni)+现(xian)实”生产和服(fu)务(wu)模式。
最后(hou)，以系统更新构建创新生态。“人(ren)工智能+”赋能传统产业将(jiang)促进创新生态的(de)构建。在这一生态体系中，传统产业在人(ren)工智能的(de)作用下，其技术、结(jie)构、布局、模式都会实现(xian)系统性“换(huan)血”，关联企(qi)业、科研机构、投资机构等各方(fang)主体都将(jiang)跟进新赛道，进而引发传统产业发生簇群式裂变，形成新的(de)产业生态。例如，在人(ren)工智能技术的(de)迭代赋能下，传统电子信息产业可能裂变衍生出(chu)未来材(cai)料、人(ren)形机器人(ren)等产业新生态。此(ci)外，还将(jiang)推动相关部门改变以往的(de)监(jian)管模式，动态调整相关政(zheng)策、提供公共服(fu)务(wu)，形成与产业新生态发展(zhan)相适配的(de)政(zheng)策环境(jing)。
以“人(ren)工智能+”赋能传统产业，关键(jian)在于产业渗透、算(suan)力应用、业态更新、生态培育等环节要不断突破，因此(ci)，有必要开展(zhan)相关行动，加快推动传统产业顺势跃迁。
加深智能技术根植。加快人(ren)工智能关键(jian)核心技术攻关，促进技术创新和成果转化，推动人(ren)工智能技术对(dui)传统产业全链条渗透，广泛开展(zhan)人(ren)工智能行业应用。支(zhi)持人(ren)工智能企(qi)业与传统产业企(qi)业开展(zhan)深度合作，共同研发适用于传统产业的(de)人(ren)工智能技术和解决方(fang)案，培育一批“人(ren)工智能+传统产业”系统服(fu)务(wu)商。加快制定和完善人(ren)工智能领域的(de)技术标准和规范，推动人(ren)工智能技术的(de)标准化、模块化和可复用性。选取一批具有代表性的(de)传统产业企(qi)业作为示(shi)范点，推动其率先采用人(ren)工智能技术实现(xian)转型升(sheng)级。
促进数据(ju)活(huo)力释放。建立完善的(de)数据(ju)采集、存储和分析体系，确保传统产业中的(de)数据(ju)能够高(gao)效、准确地被人(ren)工智能大模型所利用。搭建数据(ju)服(fu)务(wu)平(ping)台(tai)，推动传统产业内部及跨(kua)行业之(zhi)间的(de)数据(ju)共享。建设算(suan)力调度、开放性行业大数据(ju)训练库、标准测试(shi)数据(ju)集等公共创新服(fu)务(wu)平(ping)台(tai)，深入挖掘传统产业中人(ren)工智能的(de)潜在应用场景，如智慧农业、智能制造、智慧物流等。加强数据(ju)安(an)全和隐私(si)保护，确保数据(ju)在采集、存储和分析过程中的(de)安(an)全性和合规性。
推动传统业态焕新。加快5G、云计算(suan)等新型基(ji)础设施建设，鼓励大型传统企(qi)业借助工业互联网平(ping)台(tai)，与产业链上下游建立紧密的(de)协同关系，打造智能供应链平(ping)台(tai)。设立专项基(ji)金，支(zhi)持传统企(qi)业建设智能工厂、数字化车间和数字化供应链，利用人(ren)工智能技术进行精准生产、柔性制造和个性化定制。鼓励人(ren)工智能技术与传统产业通过跨(kua)界合作、协同创新等方(fang)式，实现(xian)产业间数据(ju)共享和协同，促进新业态新模式涌现(xian)及新型商业模式衍生。
开展(zhan)产业生态更新。建立创新平(ping)台(tai)和孵(fu)化器，完善产学(xue)研用协同创新的(de)机制，加速(su)人(ren)工智能技术在传统产业中的(de)推广和普及。鼓励不同行业、不同企(qi)业之(zhi)间开放合作，共享数据(ju)资源、技术平(ping)台(tai)和研发成果，促进人(ren)工智能技术的(de)跨(kua)领域应用，加速(su)技术迭代和产业升(sheng)级，推动传统产业簇群式裂变。引导更多(duo)企(qi)业进入融合创新生态圈，形成网络式集群式聚变。建立针(zhen)对(dui)跨(kua)界融合新业态新模式的(de)协同监(jian)管机制，健(jian)全知识(shi)产权保护机制，加强对(dui)人(ren)工智能技术在传统产业中应用的(de)监(jian)管和指导。
（本文来源：经济日报(bao) 作者：刘振中 作者系中国宏观经济研究院产业经济与技术经济研究所创新战略研究室主任、研究员）