作者：馬濤

　　北京的小米汽車超級工廠里，智能機械臂精準焊接車身，自動導向車穿梭運輸材料，生產數據實時上傳云端；深圳順豐智慧物流園內，人工智能（AI）分揀系統每小時處理數十萬包裹，無人機與無人車完成“最后一公里”配送。數智時代，人工智能正重塑全球產業鏈。產業鏈上的生產流程被算法優化、大數據使供應鏈更加高效透明、新技術研發周期大幅縮短，都在悄然改變國際貿易分工格局。傳統以要素成本為導向的分工模式面臨挑戰，算力、數據與算法的重要性大幅提升。世界各國都努力在這場變革中抓住機遇、應對挑戰。

　　全球產業鏈是指在全球范圍內為實現某種商品或服務的價值而連接生產、銷售、回收至處理過程的跨企業網絡組織，其本質在于生產要素的跨國界配置。例如一部智能手機可能由美國設計芯片、日本供應元器件、中國組裝成品、德國提供物流服務。它體現了各國在資源、技術、勞動力等方面的優勢互補，使生產效率提高、成本降低，但也存在供應鏈風險、利益分配不均等問題，易受政治、自然災害等因素影響，對各國產業安全和經濟穩定帶來挑戰。

　　人工智能時代，算力、數據、算法共同構成了人工智能三大基礎要素。算力為人工智能提供了強大計算基礎，數據作為新型生產要素，提供了人工智能訓練和模型優化所需資源，算法則是指導人工智能如何學習和決策的關鍵，保證人工智能處理各類問題時的有效性和準確性。人工智能打破了傳統貿易理論的一些經典假設：相較于傳統生產要素，數據要素具有邊際成本趨零和規模報酬遞增的特性；比較優勢在技術迭代周期縮短的情形下逐漸減弱；相較于勞動、資本密集型產業，知識、技術密集型產業占比大幅提升。人工智能正在重塑全球產業鏈，技術變革也在重構國際貿易分工格局并改變價值鏈分配規則。

　　人工智能主要從研發、生產、產業融合三方面重塑全球產業鏈。首先，研發環節重構知識生產模式。人工智能通過建立跨學科的知識體系，將人類經驗轉化為可計算的量化模型，實現了知識生產的范式躍遷。知識生產方式變革重構了全球創新網絡，研發活動呈現去中心化特征，知識溢出的地理邊界逐步被研發創新網絡替代，形成多點并發的創新格局。其次，數智化生產重構價值創造模式。人工智能通過深度學習算法和大模型迭代，使生產體系具備自感知、自決策、自演進能力，推動制造活動從經驗驅動轉向算法驅動。全球供應鏈從成本導向型向數據驅動型轉變，生產要素的全球配置不再單純依賴地理區位優勢，而是取決于數據流動效率與算法迭代能力。再次，人工智能通過促進產業融合催生新業態。人工智能重新定義了不同產業間的融合方式與價值創造路徑。人工智能以數據為紐帶，通過數智化重組產業鏈要素，推動跨行業協作模式創新并助推產業融合。人工智能作為“連接器”，既充當技術中介整合多領域資源，又作為創新引擎持續優化資源配置效率。產業間的協同合作不斷推進數智化升級，也催生出不同于傳統行業的新業態。

　　人工智能對國際貿易分工格局的影響體現在以下幾個方面。第一，貿易商品中知識、技術密集型產品占比顯著提升。隨著深度學習、大數據等人工智能技術在各行業廣泛滲透，產品數智化程度不斷提高，推動知識、技術密集型產品貿易占比提高。例如，工業機器人、高端芯片、AI軟件等產品的貿易額逐年增長，反映了人工智能賦能產業結構升級。第二，貿易主體地位上科技強國優勢擴大。中美等國在人工智能技術研發、算法創新和應用拓展方面處于世界領先地位，能夠率先將人工智能技術應用于全球產業鏈中，并在國際貿易分工中占據產業鏈高端環節。例如，美國科技巨頭英偉達在AI芯片研發、大模型算法等領域具備領先優勢，中國深度求索公司發布了算法領先的開源大模型DeepSeek等。科技強國在貿易規則制定、協定談判等方面擁有更大話語權，鞏固了其在貿易分工格局中的主導地位。第三，發展中國家在貿易分工格局調整中面臨較大挑戰。一方面，發展中國家在人工智能技術研發和應用方面相對滯后，缺乏自主創新能力和核心技術，難以適應貿易產品結構由勞動、資本密集型產品向知識、技術密集型產品的轉變，短期內難以實現產業升級和貿易結構優化。另一方面，人工智能可能導致全球產業轉移和就業結構調整，發展中國家的傳統制造業就業崗位可能會被數智化設備替代。第四，貿易流向呈現區域化與多元化趨勢。區域化方面，相鄰國家或地區基于相似的產業基礎、市場需求和政策環境，在人工智能相關產業上加強合作，形成區域內產業鏈協同發展。例如，歐盟在人工智能監管、數據保護等方面制定了統一標準和政策，推動了區域內人工智能產業合作，促進了區域內貿易增長。多元化方面，一些數字大國在特定領域發揮自身優勢，多元化參與國際貿易分工。例如，中國近年來在智能汽車和軟件服務方面發展迅速，其通過與全球各國合作拓展了貿易市場，實現了貿易流向多元化。區域化與多元化趨勢有助于打破傳統貿易分工格局下的壟斷和不平衡，促進全球貿易的均衡和可持續發展。

　　面對人工智能對國際貿易分工格局的深度重塑，我國需從多個層面協同發力，實施可行且有效的應對之策。首先，將人工智能發展提升至國家戰略高度，制定全面且具有前瞻性的政策規劃。加大財政投入，設立專項研發基金，鼓勵科研機構和企業開展人工智能基礎研究與關鍵技術攻關，對人工智能芯片研發、算法創新等領域給予重點支持。推動以人工智能為核心的新一代信息技術創新和應用，加強傳統制造業與人工智能、云計算、物聯網等數字技術深度融合，全面推動傳統產業轉型升級。其次，加大人工智能領域人力資本投資力度，大力培養新興產業高技術人才。應增強對人工智能教育的資金支持與政策引導，普及國民人工智能教育。中小學教育應重視青少年關于編程語言、人工智能等相關基礎知識的學習，高等院校應開設滿足人工智能人才培養需求的課程。再次，企業要不斷技術創新，著力實現高水平科技自立自強，為盡快適應貿易分工格局變革提供堅實技術支撐。持續增加對人工智能技術研發的資金支持，構建完善的內部研發體系，重視基礎研究與應用技術開發。同時，強化產學研合作創新體系建設，形成產學研深度融合的創新聯合體。此外，企業還需注重創新成果的轉化與應用，建立高效的創新成果轉化機制，縮短從技術研發到產品上市周期。最后，加強數據、算法等技術領域的國際合作。對于跨境數據流動，制定統一的數據隱私保護框架與數據流動標準，確保數據跨境流動時的安全與高效。同時，加強人工智能監管方面的合作，建立信息共享與聯合監管機制，以應對人工智能可能帶來的社會風險，確保人工智能的發展符合人類社會的整體利益。（馬濤）