作者：劉振中（中國宏觀經濟研究院產業經濟與技術經濟研究所創新戰略研究室主任、研究員）

　　中央經濟工作會議提出要開展“人工智能+”行動，強調“積極運用數字技術、綠色技術改造提升傳統產業”。理論上，人工智能作為新一輪科技革命的核心驅動力，其保持先進性和引領性的路徑是在廣闊應用市場中實現持續的迭代更新。而傳統產業要在發展中保持競爭力和生命力，必然要求引進和應用人工智能技術，實現智能化、高端化升級。目前，我國傳統產業在制造業中的占比超過80%，是現代化產業體系建設的主陣地，擁有人工智能技術廣泛的應用場景。人工智能與傳統產業發展具有高度的“雙向奔赴”特征，以“人工智能+”賦能傳統產業發展是大勢所趨。

　　不容忽視的是，雖然“人工智能+”是當下備受關注的話題，但學術界和產業界對其仍存在一些認識偏差。一種認識偏差是過分強調人工智能直接催生的新興產業和未來產業，如自動駕駛、智能機器人、語音識別等，但忽視了人工智能賦能傳統產業也能衍生新經濟增長點。事實上，人工智能作為一種通用性技術，其影響力遠不止于改變傳統產業的形態，更在于它能夠深度融入傳統產業，催生出一系列新興業態和商業模式。另一種認識偏差是只關注數字技術改造傳統產業，而忽視了人工智能相較于數字技術對傳統產業的顛覆性更新。誠然，數字技術如云計算、大數據、物聯網等已經在很大程度上推動了傳統產業的數字化轉型，但人工智能的引入將帶來更為深刻而廣泛的變革。人工智能不僅能夠實現數據的自動化處理和分析，還能夠通過機器學習和深度學習等技術，實現決策的智能化和優化，從而顛覆性改變傳統產業的運營模式和發展路徑。

　　實際上，“人工智能+”賦能傳統產業不是單純的生產方式優化，也不是簡單的數字化改造，其賦能路徑是漸進而深刻、復雜而系統的。為進一步了解其中機理，我們可從產業發展實踐中觀察人工智能究竟是如何賦能傳統產業的。

　　首先，以智能技術滲透傳統產業各環節。人工智能技術的不斷成熟和普及，使得其能夠逐漸滲透到傳統產業的各個環節。通過與傳統產業的技術融合，AI大模型能夠通過深度學習算法、優化生產線布局、預測設備故障、自動調整參數、升級生產流程，提升生產效率和產品質量。例如，借助AI技術，服裝行業消費者可以虛擬試衣、個性化下單，生產者能夠實現服裝款式自動設計、智能化調度、柔性化生產。

　　其次，以算力驅動傳統產品和服務創新。人工智能的發展離不開大數據算力的支持。傳統產業在轉型升級過程中，積累了大量的生產數據、運營數據和市場數據。通過整合算力資源與人工智能技術，能夠挖掘和揭示出隱藏的市場趨勢、消費者偏好和運營效率的提升空間，作出更精準的風險評估。基于這些數據精準分析，傳統產業可以開發出新的產品和服務，滿足市場多元化需求。例如，通過分析汽車行駛數據，AI可以提供個性化駕駛建議、智能路線規劃服務，預測故障發生時間等。

　　再次，以高效組織協同重構傳統產業鏈。人工智能的引入將改變傳統產業的鏈條組織結構。一方面，人工智能能夠打破傳統產業鏈中的信息壁壘，實現上下游之間的無縫對接和協作，形成智能聯動的經濟網絡組織，供應鏈上的節點企業不再是孤立的個體，供應鏈上企業價值逐漸由內部創造轉移到由企業內外部共同創造。另一方面，人工智能還能夠推動傳統企業通過建立供應鏈平臺“智慧大腦”，打通從生產到消費各環節的數據鏈條，打破產業鏈時空限制，形成扁平式、集成式的“虛擬+現實”生產和服務模式。

　　最后，以系統更新構建創新生態。“人工智能+”賦能傳統產業將促進創新生態的構建。在這一生態體系中，傳統產業在人工智能的作用下，其技術、結構、布局、模式都會實現系統性“換血”，關聯企業、科研機構、投資機構等各方主體都將跟進新賽道，進而引發傳統產業發生簇群式裂變，形成新的產業生態。例如，在人工智能技術的迭代賦能下，傳統電子信息產業可能裂變衍生出未來材料、人形機器人等產業新生態。此外，還將推動相關部門改變以往的監管模式，動態調整相關政策、提供公共服務，形成與產業新生態發展相適配的政策環境。

　　以“人工智能+”賦能傳統產業，關鍵在于產業滲透、算力應用、業態更新、生態培育等環節要不斷突破，因此，有必要開展相關行動，加快推動傳統產業順勢躍遷。

　　加深智能技術根植。加快人工智能關鍵核心技術攻關，促進技術創新和成果轉化，推動人工智能技術對傳統產業全鏈條滲透，廣泛開展人工智能行業應用。支持人工智能企業與傳統產業企業開展深度合作，共同研發適用于傳統產業的人工智能技術和解決方案，培育一批“人工智能+傳統產業”系統服務商。加快制定和完善人工智能領域的技術標準和規范，推動人工智能技術的標準化、模塊化和可復用性。選取一批具有代表性的傳統產業企業作為示范點，推動其率先采用人工智能技術實現轉型升級。

　　促進數據活力釋放。建立完善的數據采集、存儲和分析體系，確保傳統產業中的數據能夠高效、準確地被人工智能大模型所利用。搭建數據服務平臺，推動傳統產業內部及跨行業之間的數據共享。建設算力調度、開放性行業大數據訓練庫、標準測試數據集等公共創新服務平臺，深入挖掘傳統產業中人工智能的潛在應用場景，如智慧農業、智能制造、智慧物流等。加強數據安全和隱私保護，確保數據在采集、存儲和分析過程中的安全性和合規性。

　　推動傳統業態煥新。加快5G、云計算等新型基礎設施建設，鼓勵大型傳統企業借助工業互聯網平臺，與產業鏈上下游建立緊密的協同關系，打造智能供應鏈平臺。設立專項基金，支持傳統企業建設智能工廠、數字化車間和數字化供應鏈，利用人工智能技術進行精準生產、柔性制造和個性化定制。鼓勵人工智能技術與傳統產業通過跨界合作、協同創新等方式，實現產業間數據共享和協同，促進新業態新模式涌現及新型商業模式衍生。

　　開展產業生態更新。建立創新平臺和孵化器，完善產學研用協同創新的機制，加速人工智能技術在傳統產業中的推廣和普及。鼓勵不同行業、不同企業之間開放合作，共享數據資源、技術平臺和研發成果，促進人工智能技術的跨領域應用，加速技術迭代和產業升級，推動傳統產業簇群式裂變。引導更多企業進入融合創新生態圈，形成網絡式集群式聚變。建立針對跨界融合新業態新模式的協同監管機制，健全知識產權保護機制，加強對人工智能技術在傳統產業中應用的監管和指導。