在當今全球科技與產業變革浪潮中,人工智能(AI)正以其強大的賦能效應,被廣泛視為驅動“新質生產力”發展的核心產業與核心科學技術。新質生產力,其核心在于以科技創新為主導,擺脫傳統增長路徑,實現全要素生產率的顯著躍升。而人工智能,恰恰是這一歷史進程中最為關鍵的技術基石與產業引擎。
一、 作為核心產業:人工智能重塑經濟格局
人工智能已從實驗室走向千行百業,形成了一個規模龐大、鏈條完整的戰略性新興產業。其核心產業地位體現在:
- 直接產值巨大:AI芯片、算法軟件、算力服務、智能終端等構成了龐大的直接市場,催生了新的經濟增長點。
- 賦能效應深遠:作為“賦能型”技術,AI深度融入制造業、金融、醫療、交通、農業等傳統產業,通過智能化改造,大幅提升其研發、生產、管理和服務的效率與質量,推動產業體系向高端化、智能化、綠色化升級。這正是新質生產力“質”的飛躍的關鍵。
- 催生新模式新業態:AI驅動了自動駕駛、智慧城市、個性化醫療、智能內容生成等前所未有的商業模式和服務形態,創造了全新的市場需求和價值空間。
二、 作為核心科技:人工智能技術開發的前沿與挑戰
人工智能作為核心科學技術的屬性,決定了新質生產力的技術高度和發展潛力。當前及未來的技術開發聚焦于以下幾個關鍵層面:
- 基礎理論與算法創新:這是AI發展的源頭活水。包括對深度學習理論的深化(如可解釋性AI、神經網絡的泛化能力)、新一代機器學習范式(如小樣本學習、元學習)、以及類腦智能、因果推理等前沿方向的探索。突破性基礎理論將帶來顛覆性應用。
- 關鍵核心技術攻關:
- 算力層面:開發高性能、低功耗的AI專用芯片(如GPU、NPU、類腦芯片),建設高效、普惠的算力基礎設施。
- 數據層面:研究高質量數據集構建、數據隱私保護(如聯邦學習)、數據要素價值化利用等技術。
- 算法與框架層面:研發自主可控的深度學習框架,優化大模型訓練與推理效率,降低應用門檻。
- 大模型與通用人工智能(AGI)探索:以大規模預訓練模型為代表的技術突破,展現了AI處理復雜任務的驚人潛力。技術開發正向多模態、具身智能、強化學習與基礎模型結合等方向演進,長期目標是向著更通用、更自主的AGI邁進。
- 安全、可信與治理技術:確保AI可靠、公平、合規的技術至關重要,包括AI安全性(對抗攻擊防御)、公平性算法、隱私計算、內容鑒別(AIGC溯源)以及符合倫理的對齊技術。這是AI健康可持續發展的保障。
三、 融合驅動:以AI科技開發夯實新質生產力根基
要真正讓人工智能成為新質生產力的強大引擎,必須實現技術開發與產業應用的深度融合與良性循環:
- 需求牽引,場景驅動:技術研發應緊密結合制造業轉型升級、科學研究發現、社會治理優化等重大國家戰略需求與典型應用場景,在解決實際難題中迭代技術。
- 協同創新,生態構建:建立“產學研用金”協同的創新體系,鼓勵企業、高校、科研院所共建研發平臺,共享資源,形成從基礎研究、技術開發到產品孵化、規模應用的完整生態。
- 人才為本,制度保障:大力培養和吸引頂尖AI科學家、工程師以及復合型人才。完善數據開放、知識產權保護、創新容錯等制度環境,為技術開發掃清障礙。
###
人工智能不僅是新質生產力中最活躍、最具代表性的組成部分,更是定義未來生產力形態的核心科技。持續深化人工智能的技術開發,特別是在基礎理論、核心硬件、通用算法及安全治理等關鍵領域的突破,并加速其與實體經濟深度融合,將直接決定我們能否在新一輪全球科技與產業競爭中掌握主動權,真正實現高質量發展。這是一條必須走好、也必將走通的創新之路。