当前，新一轮科技革命和产业变革正在向纵深发展，而引领这一变革的核心驱动力人工智能技术，正在全球范围内加速演进，日益成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎。我国将“人工智能”写入政府工作报告，还出台了《新一代人工智能发展规划》《关于加快场景创新 以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《人工智能能力建设普惠计划》等一系列政策、文件，推动人工智能产业发展驶入快车道。
从生产力与生产关系视角分析，生产力的发展是推动社会进步的根本动力，生产工具是生产力发展水平的重要标志。人工智能技术的出现，无疑是生产工具的一次重大革新。智能算法、机器学习模型等构成了全新的生产手段，极大提升了生产过程中的信息处理、决策制定和执行效率，从而推动生产力实现质的飞跃。与此同时，人工智能的广泛应用也促使生产关系发生深刻调整。例如，在企业组织架构中，基于人工智能的自动化生产和管理系统改变了传统的劳动分工模式，催生了新的职业岗位和协作关系。这种生产力与生产关系的协同演进，为高质量发展奠定了坚实的微观经济基础。
从创新扩散角度分析，人工智能作为一种高度创新的技术，在不同行业和领域的扩散过程对高质量发展具有深远影响。初期，少数具有前瞻性和技术实力的企业率先引入人工智能技术，通过优化生产流程、开发新产品或服务等方式，获得竞争优势。随着时间的推移，这些成功案例产生示范效应，吸引更多企业跟进。这种从局部到整体、从先行企业到后进企业的技术扩散过程，带动了整个产业的技术升级和创新发展，进而推动经济社会向高质量发展阶段迈进。
推动高质量发展是我国新时代经济社会发展的主题。如果人工智能可以和实体经济深度融合，那么就能够为传统产业的转型升级提供新的路径，为培育经济发展新动能开辟新的空间。实践表明，人工智能技术正在从技术研发向产业落地转变。这一过程中，如何科学有效地利用人工智能，统筹推进技术创新、产业融合和治理完善，成为必须深入思考和解决的问题。这不仅关系到我国能否在新一轮科技竞争中赢得主动，还直接影响到高质量发展和社会主义现代化建设的进程。
技术创新，引领发展新突破。作为新一轮科技革命的核心驱动力，人工智能及其创新发展是推动经济社会高质量发展的基础支撑和关键所在。当前，人工智能技术正经历从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，许多技术，如深度学习、强化学习、迁移学习等得到不断突破，为各领域创新提供了全新的可能。例如，在基础研究领域，人工智能与数学、物理、生物等基础学科的交叉融合，正加速催生新的科学发现。在我国，以DeepSeek等为代表的预训练大模型持续取得突破，激发了人工智能赋能产业转型的巨大潜力，引发了新一轮发展浪潮。此外，人工智能亦驱动了科学研究范式的转变。借助机器学习和深度学习技术，人工智能有效解决了科学研究中的数据驱动瓶颈问题。人们可以利用人工智能对海量科学数据进行收集、处理、分析和挖掘，发现其中隐藏的规律和模式，提高数据的利用效率和价值。这种变革大大提高了科研的效率，降低了试错成本。因此，人工智能的这些突破性进展，不但拓宽了人类认知的边界，而且为解决全球性挑战提供了有效的科学工具，推动了经济社会的高质量发展。
产业融合，激发经济新活力。人工智能与实体经济深度融合，有助于重新构建产业生态，并催生出新业态、新模式，为经济的高质量发展注入强劲动力。这种融合不是简单的叠加，而是通过技术创新、要素重组和流程再造等实现的深刻变革。例如，制造业智能化转型中，通过部署工业机器人、数字孪生、预测性维护等技术，大幅度提升了研发、中试、生产、服务、管理等环节的智能化水平，有效驱动了制造业的技术升级、效率提升和价值创造。如海尔的“灯塔工厂”，建立了端到端的数字化智能化制造和运营体系，实现全流程的可视化和用户的深度参与，不仅提高了生产效率和用户体验，还显著提升了产业竞争力。另外，服务业数字化升级的步伐也在加快，创造了新的经济增长点。如智慧医疗采用辅助诊断、智能影像识别等技术，显著提高了诊疗效率和准确性；智慧金融运用智能风控、智能投顾等工具，有效提升了服务精准度；智慧零售借助消费者画像、智能推荐等手段，明显改善了消费体验。此外，农业现代化进程正加速推进，智慧农业系统依靠卫星遥感、物联网、大数据等技术，能够实现精准播种、精准施肥、精准灌溉。这种生产方式的变革，能更好推进传统农业的发展。
治理完善，构建发展新生态。人工智能的健康发展需要科学完善的治理体系来规范。随着人工智能技术应用场景的不断拓展，数据安全、算法公平、伦理道德等问题日益凸显。因此，需要综合考虑法律法规、标准规范和伦理准则等，构建起完善的治理框架。在法律法规方面，需要加快制定人工智能专门法律，明确责任主体和行为边界。我国已经出台了《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等基础性法律，颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，目前正在有序推进人工智能立法工作。另外，数据治理是人工智能发展的基础工程。因此，有必要尽快完善数据产权制度，建立数据要素市场，促进数据的有序流通。与此同时，可以采用隐私计算等技术加强数据安全保护，实现“数据可用不可见”。我国大批数据交易所的成立，就为数据要素的市场化配置提供了重要平台。此外，应坚持以人为本、科技向善的原则，加强伦理治理，防止算法歧视、信息茧房等问题。我国《关于加强科技伦理治理的意见》《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》《国家新一代人工智能标准体系建设指南》《新一代人工智能伦理规范》《全球人工智能治理倡议》等政策文件明确提出了人工智能伦理和安全治理原则，为技术研发和应用提供了积极的伦理指引。
人才培育，夯实发展新根基。人才是人工智能发展的核心要素。当前，全球对于人工智能等领域的人才竞争日趋激烈。我国虽面临高端人才短缺的挑战，但也拥有人才培养的独特优势。因此，有必要构建起多层次、全方位的人才培养体系，为人工智能持续创新提供源源不断的智力支持。高等教育是人才培养的主阵地。目前，众多“双一流”高校都在优化学科布局，大力推进人工智能与传统学科的深度交叉融合。这拓宽了学科发展的边界，更为培养兼具前沿技术能力与创新思维的拔尖创新人才奠定了基础，有力地促进了高等教育人才培养模式的转型升级。同时，在人才引进政策方面还需要创新突破。应完善海外人才引进机制，为高层次人才提供科研条件和生活保障。比如，采用“靶向引才”机制，结合区域产业规划，精准绘制人工智能人才需求图谱，对算法研究、芯片设计、大模型开发等核心领域的高端人才，定制个性化引进方案，并且设立人工智能人才服务绿色通道，打造从安居到乐业的全链条保障体系。采取柔性引才模式，通过项目合作、远程办公、技术顾问等灵活方式，吸引全球顶尖智力资源，形成“不求所有，但求所用”的开放引才格局，让政策更具吸引力、竞争力与创新性，为人工智能产业高质量发展注入强劲动能。此外，面对技术快速迭代，建立终身学习机制，帮助现有从业人员及时更新知识技能。依托在线教育平台等新型学习组织，为员工职业发展提供便利渠道，有效提升员工的人工智能素养。
人工智能发展已经进入新的阶段，正在从技术突破走向深度融合，从产业应用走向社会治理。未来，随着大模型、具身智能等新技术的发展，人工智能将释放出更大潜能。我们应把握这一历史机遇，坚持创新驱动、应用牵引、安全可控的原则，推动人工智能与经济社会发展深度融合。一方面，要保持战略定力，持续加大基础研究投入，突破关键核心技术，增强原创能力。另一方面，要注重应用落地，在制造、医疗、交通等重点领域打造示范场景，形成可复制可推广的解决方案。人工智能的终极目标就是服务人类发展。要利用人工智能推进经济社会高质量发展，确保技术进步成果惠及全体人民。
作者单位：西北工业大学
