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新一代人工智能发展驱动产业深度转型升级研究
精华版
曹玉平，刘竟威，郑展鹏
河南大学
研究背景
新一代人工智能作为新质生产力的典型代表和重要源泉，呈现出深度学习、人机协同、跨界融合、群智开放、自主操控等科技突破性特征，已被诸多国家视为掀起第四次产业革命的核心引擎。习近平总书记指出，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”，“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源”。产业深度转型升级不仅有利于经济快速增长及高效发展，还有利于经济可持续发展与产业安全。加快产业升级换代步伐，动态提升产业结构层次，是现代经济发展的核心主题。当代国际经济竞争胜负的关键也取决于持续推进产业转型升级的能力，这种能力的变迁会直接体现为此消彼长的国际经济实力格局的演变，并最终表现为国家兴衰荣辱的历史。当前阶段，中国新一代AI发展水平与世界前沿的差距要小于中国产业发展水平与世界前沿的差距；并且，新一代AI作为战略性通用科技进展，高度契合中国经济由高速增长迈向高质量发展阶段的时代使命，为驱动中国产业深度转型升级、加快构建现代化产业体系提供了历史性机遇。
基于此，本文在明晰新一代AI全新技术—经济特征的基础上，深入探究其通过推动传统产业系统性优化重组和促进现代产业体系全方位构建两大途径驱动产业深度转型升级的理论机制，并基于微观、中观、宏观、国际和未来五大维度，辨识了这一过程中存在的突出问题，提出了针对性对策建议。
基础内涵研究
传统AI在通用目的技术和发明方法的发明上最多只具其一，只能产生局部产业变革效应，而新一代AI不仅是具备广泛渗透性、持续改进性与创新互补性的通用目的技术，更是能够加速知识发现与技术迭代的发明方法的发明，从而成为二者兼具的通用元技术，展现出强大的信息揭示与预测功能、学习曲线与正网络效应，能够引发新一轮全局性科技与产业革命。
产业深度转型升级是通过驱动一系列基要生产函数持续变化，使传统产业由低附加值、低技术水平和低效率状态普遍向高附加值、高技术水平和高效率状态大幅跃迁的过程。这一演变是实现增长动力转换、经济结构优化和发展方式转变的关键所在，也是现代化经济体系逐渐构建的过程。
第一，要素禀赋动态升级。规模经济理论揭示了产业竞争优势可以通过后天创造，但内生于要素禀赋结构的比较优势事实上框定了能在什么层次和类型的产业上形成规模经济。新一代AI作为高端新型生产要素，凭借技术前沿性、高附加值与创新驱动力，能够推动要素禀赋结构的根本性升级。一方面，它革新了要素投入版图。新一代AI不仅能够部分或完全替代非熟练劳动、熟练劳动和信息通信资本等传统要素，承担人类难以胜任的复杂和高强度工作，还可作为互补要素，与其他要素形成分工协作格局，大幅提升生产效率。另一方面，新一代AI促进了人力资本结构的提升。其对中低技能劳动具有替代效应，但与高端人力资本却形成互补效应，从而倒逼教育培训体系重塑，激励劳动者向创造性和战略性岗位转型，推动人力资本结构持续优化。
第二，全要素生产率大幅提升。新一代AI通过创新加速、资源配置优化、规模与范围经济强化及组织管理效率提升，系统性推动生产率跃升。首先，作为通用目的技术，新一代AI能够广泛渗透到各个领域，催生全新的应用场景、产品和商业模式，从而通过技术替代和创新互补加速诱致性技术变迁。作为发明方法的发明，其还能够广泛发现潜在技术供给与需求，匹配整合创新资源，并优化创新创业过程以及创新管理实践。其次，新一代AI不仅有助于缓解商品市场面临的信息不完全、竞争活力不足、公共物品、外部效应等市场失灵问题，促进商品市场高效运行，也为配对市场的稠密性、真实偏好揭示、稳定匹配、安全性、简单方便等要求提供了重大技术机遇，助力配对市场的应用场景扩展和繁荣发展，从而全面推进资源优化配置。再次，新一代AI凭借高固定成本和低边际成本的特征，强化了企业的内部规模经济；通过知识共享与技术溢出，扩大了外部规模经济效应；并在多元化经营中形成范围经济优势，从而多维度显著提升企业整体经营效率。最后，新一代AI还可降低信息不对称与交易成本，缓解委托—代理问题，推动组织架构根据效率原则灵活调整，提升管理决策的科学性与高效性，从而实现全要素生产率的系统性提升。
第三，产消合一模式达成。在收入水平提升与消费结构升级的背景下，居民对高品质、个性化产品的需求迅速增长，为产业深度转型升级提供了巨大的潜在市场推力。新一代AI在消费端可通过大规模搜集用户体验和多样化偏好，及时识别和反馈个性化需求；在生产端可利用消费大数据进行柔性生产，并对潜在目标消费群体进行定向营销和动态定价。通过促进生产端和消费端的智能交互衔接，助力产消合一模式实现。这有利于提高新产品与服务的市场需求契合度，缩短开发周期并增加决策精准性，引导生产者通过产品重组和升级赢得潜在市场，推动高端产品生产并淘汰低端落后产能。
第四，智能经济转型效应。新一代AI推动了智能产业化与产业智能化的协同联动。智能产业化指AI技术本身成长为独立的高端产业体系，如自动驾驶、AI芯片、生成式AI与智能机器人等。而产业智能化则是传统产业通过引入和应用AI技术，提升供应链管理、生产流程和营销策略等方面的智能化水平，从而增强决策能力、优化资源配置，促进技术创新。智能产业化为产业智能化提供技术基础，而产业智能化则为智能产业化创造市场需求，两者协同联动促进传统产业系统性优化重组。
理论机制
第一，形成人机分工新形态。新一代AI在及时性与关注力要求高、数据丰富的常规预测、情绪化认知偏差规避、规律性复杂计算等活动上具有比较优势，而人类智能则在数据稀少的例外预测、价值判断、发散创造性思维等活动上存在比较优势。波兰尼悖论和莫拉维克悖论进一步揭示：对人类而言需要高阶认知技能的任务，如数学定理证明等显性知识，AI通常可以轻而易举地解决；而对人类来说十分简单的无意识直觉活动，如自如行走、情绪感知等隐性知识，AI却面临巨大的算力、数据和算法挑战。这表明，人与AI具有不同但互补的比较优势，使得人机分工与协作的新形态得以形成。
第二，缓解信息不对称。新一代AI技术具有强大的信息揭示功能，可降低资金供需方、人才与雇主、科技研发与商业化应用之间的信息不对称程度，打通各类要素在地区、部门和体制间的市场化流转信息壁垒。这有利于现代金融、科技创新、人力资源和实体经济在数量、质量、结构等多维度上进行供需动态对接。并且，其通过信息收集反馈，能够及时发现要素协同过程中的体制机制障碍和要素短板，推动政府进行制度改革，帮助企业和研究机构找准并攻克卡脖子技术难题，促进要素培育、引入和流动，实现要素协同。
第三，实现高效分离均衡。传统经济体系中，由于信息不对称和以次充好的成本较低，市场往往陷入低效率的混合均衡状态，优质要素难以获得与之匹配的高回报，从而退出市场。新一代AI的引入显著改变了这一格局，其借助科技成果转化数据库和强大计算能力，可以提供更丰富、更准确的科技成果潜在市场前景信息，大大减少了劣币驱逐良币现象，从而有利于缔造成功的科技成果转化市场，为现代产业体系高质量运转奠定基础。
第四，降低搜寻匹配成本。产业升级不仅依赖要素的积累，更取决于要素之间的协同匹配与优化组合。然而，由于要素异质性强、供需分散且信息不对称，传统市场中的要素匹配往往成本高、效率低，导致资源闲置与结构性短缺并存。新一代AI凭借强大的信息识别、模式分析和智能匹配能力，能够显著减少要素搜寻时间与交易摩擦，实现实体经济、科技创新、现代金融与人力资源的多维协同，从而通过技术、人才、资金等要素的优化聚合缔造优良的创新发展生态系统，极大释放现有创新资源的科创势能，为现代产业体系构建奠定微观基础。
突出问题
在微观层面，企业智能化转型方向不明、深度不足、可持续性弱，普遍存在技术应用碎片化与组织创新滞后现象。诸多企业对AI的应用缺乏顶层设计与整体规划，多为局部性和工具化改造，未能形成系统性创新与流程再造。同时，组织结构僵化与人才机制缺陷，使企业在智能化转型中缺乏持续迭代与动态优化的能力。
在中观层面，区域与产业间发展不平衡问题依然突出。AI产业在空间上呈现显著的集聚效应，高度集中于京津冀、长三角、珠三角等发达地区。产业间同样存在发展分化，部分产业已实现了智能化，部分产业尚处在数字化或网络化阶段，而还有部分产业则仍停留在手工劳动阶段。
在宏观层面，生产函数变革与要素协同渠道仍不畅通。传统产业在AI应用中普遍存在认知与能力瓶颈，制约了转型的广度和深度。且当存在融资约束和未来不确定性时，可能陷入“不转型等死，转型找死”的发展困境。同时，人机分工不到位、人机交流障碍、要素协同缺乏要素与制度支撑，以及实体经济与虚拟经济之间投资回报失衡等问题，也使现代产业体系构建中四维协同受阻。
在国际层面，核心技术卡脖子问题仍然严重。中国高端芯片、高精度传感器和关键部件等领域起步较晚，技术积累薄弱且自主研发力度不足，受制于国外技术封锁和供应链约束，自主可控能力有待加强。同时，高质量中文数据集匮乏、算力瓶颈、核心算法缺位以及有影响力的基础性大模型欠缺，也严重制约了新一代AI的产业转型升级效应。
未来视野下，智能化转型的机遇与挑战应对不足。技术可行性上，新一代AI的通用性与迁移学习能力不足，限制了产业智能化转型的平衡性。经济可行性上，粗放发展型的经验主义导致高能耗、高成本，严重制约转型的可持续性。社会可行性上，错误数据、黑箱性质、算法歧视与伦理风险导致人机对齐与信任问题突出，产业深度转型升级存在后顾之忧。
对策建议
微观维度形成有利于智能化转型的创造性破坏生态。首先，要明确智能化转型方向，构建灵活开放的企业文化，科学制定战略方案，形成跨部门协同机制。其次，应强化互补技术研发与人才引育，推动企业智能化转型深入发展。最后，动态革新经营流程并扁平化调整组织架构，确保企业在智能化浪潮中保持长期竞争优势，增强转型的可持续性。
中观领域推进智能经济协调均衡发展。一方面，应多措并举缩小区域间智能鸿沟，因地制宜培育AI主导产业，强化跨区域技术合作与政策扶持，提升落后地区的智能化承载能力。另一方面，应结合产业属性与资源条件，相机实施“串联式”渐进升级或“并联式”跨越发展路径，科学评估经济可行性与技术成熟度，缩小产业间智能化水平差距。
宏观层面缔造优良的新质生产力发展环境。一方面，应畅通生产函数变革渠道，加强AI产业化与传统产业智能化的协同联动，完善治理体系、教育培训和社会保障制度，化解智能化转型带来的破坏效应，强化对传统产业的优化重组作用。另一方面，要畅通要素协同匹配渠道，充分发挥新一代AI在信息揭示和匹配优化方面的技术优势，并大力培养相关人才，形成高效的人机协作格局，增强对现代化产业体系构建的驱动效应。
国际环境中构建自主可控的核心技术体系。尽力挖掘潜在国际研发合作空间，并发挥中国的制度优势、市场规模和产业体系优势，形成双循环的创新格局，攻克卡脖子技术瓶颈。同时，要辩证处理开放与保护的关系，建立竞争与扶持相结合的政策机制，防止过度保护导致的发展惰性。此外，还需协同推进AI基础层与应用层发展，强化政府与市场双轮驱动，打造兼顾技术探索与产业利用的创业生态。
未来视野下前瞻性擘画智能化转型方向。通过发展合成数据提升AI模型训练质量和数据安全，为产业升级提供坚实数据基础。同时，既要兼顾数据智能与类脑智能发展，探索低能耗、高自适应的智能新路径，也要加快具身智能研发，实现AI知行合一，促进产业智能化的协调推进。此外，还需完善人机对齐的治理体系，为智能化转型营造优良社会伦理生态。
文献来源
曹玉平,刘竟威,郑展鹏.新一代人工智能发展驱动产业深度转型升级研究——生产函数变革与要素协同匹配视角[J].当代经济科学,2025,47(4):80-96.
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设计：王 磊
编辑：郑雅妮
审核：张 静
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