黨的二十大報告明確提出“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為引領(lǐng)未來發(fā)展的新形態(tài)，已成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)格局的關(guān)鍵力量。人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心驅(qū)動力，正深刻重構(gòu)生產(chǎn)函數(shù)、優(yōu)化資源配置效率、催生新業(yè)態(tài)新模式，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入持久動能。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進(jìn)的背景下，以人工智能引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)航向，既是實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的戰(zhàn)略選擇，也是搶占全球競爭制高點的必然要求。

一、人工智能與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在契合性

一是人工智能重構(gòu)數(shù)據(jù)要素價值釋放機(jī)制。數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)要素，其價值轉(zhuǎn)化依賴高效的處理與分析能力。人工智能算法通過深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動清洗、特征提取與模式挖掘，將碎片化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識，推動數(shù)據(jù)要素從“資源”向“資產(chǎn)”躍升。例如，在制造業(yè)領(lǐng)域，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過人工智能算法分析設(shè)備傳感器實時數(shù)據(jù)，可提前預(yù)警故障風(fēng)險，大幅減少設(shè)備停機(jī)時間。

二是人工智能推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型向縱深發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于實體經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而轉(zhuǎn)型的難點在于打破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的路徑依賴，實現(xiàn)生產(chǎn)方式的智能化重構(gòu)。人工智能通過“人機(jī)協(xié)同”模式，既能保留行業(yè)專家的經(jīng)驗積累，又能通過算法迭代優(yōu)化生產(chǎn)流程，形成“經(jīng)驗+數(shù)據(jù)”雙輪驅(qū)動的新范式。例如，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，智能農(nóng)機(jī)結(jié)合衛(wèi)星遙感與AI圖像識別技術(shù)，實現(xiàn)精準(zhǔn)播種、施肥、收割，有效提升單位面積產(chǎn)量。

三是人工智能催生數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)新模式。創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心動力，而人工智能作為通用技術(shù)，其跨界融合能力不斷催生新業(yè)態(tài)、新模式，拓展了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的邊界與內(nèi)涵。一方面，人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合催生“智能+”場景，如智能交通、智慧醫(yī)療、智能家居等，形成萬億級新市場；另一方面，人工智能自身的技術(shù)突破催生新產(chǎn)業(yè)，如生成式AI、自動駕駛、機(jī)器人等，帶動內(nèi)容創(chuàng)作、設(shè)計服務(wù)等領(lǐng)域效率革命。

二、人工智能引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的實踐成效

一是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化根基持續(xù)夯實，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模躍升?！稊?shù)字中國發(fā)展報告（2024年）》顯示，中國算力總規(guī)模達(dá)到280 EFLOPS，累計建成5G基站425.1萬個，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)步伐迅速。工信部數(shù)據(jù)顯示，2024年，中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)完成業(yè)務(wù)收入35萬億元，其中在人工智能、云平臺等新興業(yè)務(wù)拉動下，軟件業(yè)完成業(yè)務(wù)收入高達(dá)13.7萬億元。目前，中國的人工智能企業(yè)數(shù)量已超過4500家，其產(chǎn)業(yè)鏈廣泛覆蓋了芯片、算法、數(shù)據(jù)、平臺、應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，形成了從基礎(chǔ)層、技術(shù)層到應(yīng)用層的完整布局。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的蓬勃發(fā)展，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供了核心技術(shù)供給與產(chǎn)業(yè)支撐。

二是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提速增效，實體經(jīng)濟(jì)賦能效應(yīng)凸顯。人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的融合廣度與深度持續(xù)拓展，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)煥發(fā)新活力。在制造業(yè)領(lǐng)域，智能工廠利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn)流程的精準(zhǔn)控制與預(yù)測性維護(hù)，顯著提升效率和良品率；在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，人工智能驅(qū)動的個性化推薦與智能客服重塑消費體驗與運營模式；在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，智慧農(nóng)業(yè)示范區(qū)通過AI氣象預(yù)測、精準(zhǔn)灌溉等技術(shù)，使得糧食增產(chǎn)，提升水資源利用率。中國中小企業(yè)協(xié)會的調(diào)查顯示，啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，85%以上的企業(yè)生產(chǎn)或運營效率提升了5%以上。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的深入推進(jìn)，正成為實體經(jīng)濟(jì)降本增效、轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵路徑。

三、人工智能引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

一是核心技術(shù)創(chuàng)新存在“卡脖子”瓶頸。人工智能基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵核心技術(shù)原創(chuàng)性不足，高端芯片、工業(yè)軟件、底層框架等領(lǐng)域?qū)ν庖来娑容^高。中國AI芯片市場中，國外廠商占據(jù)70%以上份額，高端GPU芯片供應(yīng)受地緣政治影響較大；深度學(xué)習(xí)框架的核心代碼與生態(tài)主導(dǎo)權(quán)仍由國外企業(yè)掌控，國產(chǎn)框架在工業(yè)級應(yīng)用中的穩(wěn)定性與兼容性有待提升。

二是產(chǎn)業(yè)融合深度與廣度不足。人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合存在“落地難”“碎片化”問題。一方面，中小企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，《中國中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型報告2024》顯示，處于數(shù)字化早期的中小企業(yè)占比達(dá)62.6%，數(shù)字化水平較高、由智能驅(qū)動的中小企業(yè)占比僅為3.2%，難以支撐人工智能應(yīng)用；另一方面，行業(yè)解決方案適配性不足，通用人工智能技術(shù)與垂直領(lǐng)域需求匹配度不足，如制造業(yè)的復(fù)雜工藝知識難以轉(zhuǎn)化為算法模型，農(nóng)業(yè)的地域差異導(dǎo)致AI系統(tǒng)通用性受限。

三是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施區(qū)域與行業(yè)差距明顯。算力、算法、數(shù)據(jù)等新型基礎(chǔ)設(shè)施存在“東強(qiáng)西弱”的不平衡格局。中國信息通信研究院《綜合算力評價研究報告（2024年）》顯示，東部地區(qū)的算力產(chǎn)業(yè)處于優(yōu)勢地位，東西部算力資源及智慧布局仍存在一定差距。行業(yè)層面，互聯(lián)網(wǎng)、金融等領(lǐng)域數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)先，而傳統(tǒng)制造業(yè)、農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施投資不足。

四、以人工智能引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展新航向

強(qiáng)化核心技術(shù)攻關(guān)，筑牢數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新根基。加大基礎(chǔ)研究投入，設(shè)立人工智能基礎(chǔ)理論專項基金，支持高校、科研院所開展原創(chuàng)性研究。聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域攻堅核心技術(shù)，推動國家級科研力量牽頭，聯(lián)合科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)組建重點實驗室，瞄準(zhǔn)人工智能前沿，突破算法框架、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集等瓶頸。加強(qiáng)人才隊伍建設(shè)，引進(jìn)全球高端人才，完善高校人工智能學(xué)科體系，培養(yǎng)跨學(xué)科復(fù)合型人才。

深化產(chǎn)業(yè)融合應(yīng)用，釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長潛力。分行業(yè)制定AI融合路線圖，針對制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等重點領(lǐng)域，發(fā)布應(yīng)用場景目錄和解決方案指南。設(shè)立專項補(bǔ)貼資金，支持中小企業(yè)開展設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)采集等基礎(chǔ)改造工作。培育跨界融合生態(tài)，支持龍頭企業(yè)牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體，聯(lián)合高校、科研機(jī)構(gòu)、中小企業(yè)開展協(xié)同創(chuàng)新。加快國產(chǎn)化替代，以國產(chǎn)替代與內(nèi)需驅(qū)動為突破口，構(gòu)建自主體系。

優(yōu)化數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施布局，夯實數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展底座。統(tǒng)籌新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，實施“東數(shù)西算”升級工程，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心、智算中心布局，推動中西部算力樞紐與東部應(yīng)用市場聯(lián)動發(fā)展，縮小區(qū)域差距。推動傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施智能化改造，逐步推進(jìn)交通、能源、水利等領(lǐng)域智能化改造，提升基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同效率和安全韌性。加強(qiáng)農(nóng)村和老年群體的數(shù)字技能培訓(xùn)，彌合數(shù)字鴻溝，讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果惠及全體人民。