“十五五”時期，須從技術體系、產業轉型、全球治理、金融創新及體制改革等多個層面構建一套整合性的應對框架，為化解前述困境提供可行思路。

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一、引言

 

工業化是國家現代化的基礎與前提，是通向繁榮與強盛的必由之路。縱觀當前全球范圍內的國力消長，國家間競爭范式除了經濟規模和生產總值的比拼，還包括圍繞新興技術主導權、產業鏈控制力、發展模式競爭力與國際規則話語權的多維度、全方位競爭。2022年10月，黨的二十大報告明確將“基本實現新型工業化”列為2035年的重要目標之一；2023年9月，全國新型工業化推進大會系統謀劃出新型工業化的發展路線圖；2024年，從中央經濟工作會議到地方政府工作報告，加快發展以人工智能為代表的新一代信息技術、賦能新型工業化的決策部署始終居于政策議程的優先位置。2025年10月，中國共產黨第二十屆中央委員會第四次全體會議進一步要求“堅持智能化、綠色化、融合化方向”，加快“構建以先進制造業為骨干的現代化產業體系”。一系列前瞻性的部署，層層遞進、環環相扣，充分彰顯了新型工業化在國家發展全局中的重要地位。

 

歷經數十年的不懈努力，中國已成功構建起規模龐大、門類齊全的工業體系，為經濟社會高質量發展提供了堅實的物質保障。然而，必須清醒地認識到，傳統工業化模式的路徑依賴效應與結構性矛盾依然突出，高投入、高消耗、高排放的增長模式難以為繼，部分產業在全球價值鏈分工中仍處于“微笑曲線”的底端，在核心零部件、基礎軟件和關鍵材料等環節對外依存度較高，致使關鍵技術領域面臨的“卡脖子”風險未能得到根本性扭轉，甚至在部分領域有加劇之勢。

 

“十五五”時期將是中國經濟社會發展從要素驅動全面轉向創新驅動、實現內涵式增長的關鍵五年，亦是應對外部環境劇烈變化、構筑韌性產業鏈供應鏈體系的戰略攻堅階段。以人工智能為核心驅動的第四次工業革命，顛覆性技術集群將數據要素注入生產、分配、流通、消費的各環節，通過智能化改造和網絡化協同，推動傳統經濟形態與產業范式加速轉變。因此，充分利用人工智能技術發展的戰略機遇，通過其賦能效應，對內推廣智能制造、打造智慧工廠，實現傳統產業的全面升級，對外培育壯大如工業機器人、智能網聯汽車等具有國際競爭力的新興產業，同時前瞻性布局如量子信息、生命科學等未來產業，是轉變工業發展方式、實現從“中國制造”向“中國智造”跨越的關鍵路徑，更是確保在“十五五”時期乃至更長遠的未來，推進新型工業化歷史進程、贏得發展主動權的必然要求。

 

二、“十四五”時期人工智能助力新型工業化建設的積極實踐

 

“十四五”時期的實踐，為考察人工智能如何作用于新型工業化進程提供了經驗證據。這一階段，人工智能在催生新質生產力、塑造產業業態、增進綠色發展、推動“四化同步”①及調整人才結構等方面的積極實踐，是研判后續挑戰的邏輯起點與事實基礎。

 

（一）人工智能驅動創新，新質生產力構筑新型工業化核心引擎

 

1.人工智能作為新質生產力的核心引擎，為新型工業化提供理論指引與技術供給

 

新質生產力是由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級共同推動的生產力躍遷，與人工智能的技術特性高度契合。人工智能通過賦能各行各業、培育新型勞動者，加速了新質生產力的形成。在國家戰略層面，從2017年國務院印發《新一代人工智能發展規劃》將人工智能上升為國家戰略，到“十四五”時期《“十四五”智能制造發展規劃》與《“十四五”數字經濟發展規劃》構成的政策協同體系，再到2024年中華人民共和國工業和信息化部明確部署開展“人工智能+”行動，國家政策體系將人工智能作為了新型工業化的戰略路徑。2024年中國人工智能核心產業規模已突破7000億元人民幣，并且年均增速持續保持在20%以上②。蓬勃發展的產業生態，為人工智能全方位賦能新型工業化提供了技術儲備和全面的解決方案。

 

2.人工智能驅動顛覆性技術突破，為新型工業化注入創新力

 

首先，在基礎研究領域，人工智能成為“科學發現的新范式”，尤其在材料科學、生物醫藥等領域，人工智能的應用優化了研發進程。其次，在產業應用技術層面，人工智能正沿著制造業全價值鏈廣泛而深入地滲透。據《中國智能制造產業發展報告（2023-2024年）》顯示，在研發設計環節，以生成式人工智能為代表的技術與CAD、EDA等工業設計軟件的深度融合，將產品設計周期縮短至原來的十分之一，極大提升了新型工業化所要求的自主創新效率。在生產制造全流程，基于機器視覺的智能質檢、基于算法的預測性維護以及智能排產系統等的應用，試點示范項目的生產效率平均提高45%，產品不良品率平均降低35%，產品研制周期平均縮短35%，這些都是新型工業化追求提質增效的具體呈現。最后，在核心技術自主化方面，國家通過“揭榜掛帥”等機制創新，集中力量攻克智能傳感器、高端芯片、工業軟件等關鍵領域的“卡脖子”難題，旨在全面提升新型工業化所必需的產業鏈供應鏈韌性和安全水平。

 

3.人工智能優化生產要素配置，為新型工業化重塑更高效的經濟運行模式

 

新質生產力理論所強調的生產要素創新性配置要求，在人工智能的催化效應下得到充分實現，人工智能引領數據成為關鍵生產要素，憑借低邊際成本、強滲透性和融合性等特點，促進生產工具、生產方式以及資源配置機制優化。人工智能技術深度挖掘、釋放海量工業數據，賦能和倍增傳統生產要素。在勞動要素方面，人工智能采用人機協同模式，替代重復性工作，釋放高技能勞動者的創造潛能；在資本要素領域，人工智能采用預測性維護、智能調度等技術，提升設備、能源等資本要素的運用效率。人工智能進一步催生出平臺化、網絡化的新型生產組織形態，依靠搭建供應鏈協同平臺以及產業數據中臺，龍頭企業有條件利用人工智能實現需求精準預測、庫存智能管理與物流優化調度，打通“供、研、產、銷”的全鏈條數據脈絡，達成產業鏈上下游的深度協同與價值共創，恰好體現了新型工業化要求構建現代化產業體系的要義。

 

（二）人工智能深化數智融合，全域賦能塑造新型工業化產業新形態

 

1.人工智能賦能數字基礎設施，為新型工業化構建堅實的“神經系統”與“算力底座”

 

中國基于超大規模市場和獨特制度優勢，探索出一條以強大數字基礎設施為依托、以人工智能為中樞、以數據要素為核心的獨特數智融合道路。在網絡基礎設施方面，截至2024年底，中國累計建成5G基站達425.1萬個，實現所有地級市及縣城城區全覆蓋；“5G+工業互聯網”的應用滲透41個工業大類，形成遠程設備操控、機器視覺質檢等二十類典型應用場景，落地項目超1.7萬例。5G的高帶寬、低時延特性為工業現場海量數據的實時傳輸和人工智能模型的邊緣端部署提供了可能。在算力基礎設施方面，截至2023年底，中國智能算力規模占整體算力規模的比重已接近30%⑥。為滿足大模型訓練和推理的龐大需求，國家層面積極推進智算中心集群化建設，為人工智能技術研發和工業應用落地提供支撐，智能算力供給能力顯著增強。

 

2.人工智能驅動工業互聯網平臺效能躍升，為新型工業化打造關鍵的賦能載體

 

工業互聯網是新一代信息技術與制造業深度融合的典范，是推進新型工業化的重要路徑，其中人工智能是提升工業互聯網平臺效能的核心。截至2024年，中國具有行業影響力的工業互聯網平臺已超過340家，重點平臺連接的工業設備突破1億臺（套），服務企業近400萬家次。在這些平臺，人工智能從單一技術升級為“智能中樞”，通過對海量工業數據進行分析、建模和預測，持續優化生產流程并動態調配資源。人工智能的深度融合，不僅催生出網絡化協同、個性化定制、服務化延伸等創新模式，而且也使工業知識得以沉淀、復用和價值倍增。2024年，中國工業互聯網核心產業增加值規模突破1.53萬億元，高速發展的背后正是人工智能技術與工業場景持續深度融合的體現，為新型工業化的數字化轉型提供了堅實平臺支撐。

 

3.人工智能催生“燈塔工廠”標桿，為新型工業化樹立清晰的轉型方向與實踐范例

 

截至2024年10月，全球共計153家“燈塔工廠”，中國以62家的數量位居世界第一。人工智能在世界級工廠中的應用已經從可選項變為必選項。相關統計數據顯示，2019年僅有10%的“燈塔工廠”部署了人工智能，而到2023年，新晉工廠均大規模部署了先進的人工智能，其中77%采用分析型人工智能，9%引入并利用了生成式人工智能。通過標桿實踐證明，人工智能是實現生產力跨越式發展的核心驅動力。例如，鄭州煤礦機械集團通過部署物聯網、機器學習等48個用例，將訂單交付周期縮短了66%，人均產量提高了205%；施耐德電氣上海工廠利用機器學習驅動原型設計，運用生成式人工智能推動系統維護，實現了勞動生產效率82%的提升。這些可復制的轉型經驗驗證了人工智能技術帶來的顯著效益，有效引領了新型工業化的發展方向。

 

（三）人工智能助力綠色轉型，彰顯新型工業化生態文明底色

 

1.人工智能賦能高耗能行業流程優化，為新型工業化實現精準節能降碳提供核心技術手段

 

鋼鐵、水泥、化工等傳統高耗能行業因生產流程復雜且能耗波動劇烈，是工業領域碳減排的難點所在。人工智能通過對生產全流程能耗數據的實時監控與分析所構建起的能源優化與碳排放預測模型，能夠大幅降低單位產出的能耗與碳排放。例如，寶鋼股份利用數字化碳管理平臺的智能排程功能，年均節約標準煤419噸，減排二氧化碳285噸；冀東水泥應用智慧能源管理系統，對廠區內的電、煤、水、氣等能源數據進行集成分析，實現了能效的精細化管理，大幅減少了燃煤消耗，助力了傳統工業向綠色低碳的新型工業化模式轉型。

 

2.人工智能驅動綠色制造體系建設，為新型工業化提升全要素資源利用效率奠定了基礎

 

新型工業化采用資源節約、環境友好的集約型發展模式，在此背景下，中國采用系統性思維構建以綠色工廠、綠色工業園區、綠色供應鏈為核心的綠色制造體系，至2023年末，全國已累計認定5095家國家級綠色工廠，創造的產值在制造業總產值中的占比達17%以上，成為推動產業綠色轉型的主力軍。在綠色工廠的實踐探索中，人工智能技術被廣泛應用于優化資源調度、降低物料損耗和廢棄物循環再利用等關鍵場景，依靠人工智能算法驅動的智能調度與預測性維護，最大限度減少非計劃停機事件發生、降低設備空載運行導致的能源空耗；運用機器視覺、智能傳感等先進技術，實現對原材料和廢棄物的精細分揀，有效提高資源回收利用的轉化率與經濟效益，是新型工業化踐行內涵式增長與可持續發展的具體寫照。

 

3.人工智能助推綠色低碳產業壯大，為新型工業化培育新的經濟增長極

 

綠色轉型造就了規模龐大的新動能，以新能源汽車、鋰電組件、光伏設備為代表的“新三樣”，成為中國制造業轉型升級的新典范和外貿出口逆勢增長的新引擎，人工智能在綠色產業中，從核心技術研發、智能制造到場景應用的全鏈條都發揮不可替代的作用。人工智能使新型電池材料與高效光伏電池的研發進程加速，同時引領智能制造技術保質增效，如隆基綠能“燈塔工廠”運用的人工智能分析系統，達成了對光伏產品瑕疵的精準識別；人工智能通過“虛擬電廠”等創新業務形態，對分布式能源實施聚合與智能調度，提升了電網對可再生能源的消納水平，帶動了能源結構的根本性轉變。

 

（四）人工智能促進“四化”協同，穩固新型工業化現代化體系根基

 

1.人工智能作為通用目的技術，為“四化”同步發展提供了統一的技術底座和賦能平臺

 

人工智能以通用性特征跨越行業和領域的邊界，為工業制造、農業生產、城市管理等供給通用的數據分析、智能決策與流程優化服務。人工智能在技術層面的普適性令其成為聯結“四化”的天然通道，通過構建統一的數字基礎設施與數據共享平臺，打破了長期以來工與農、城與鄉彼此間的信息壁壘與數據孤島，助力了生產要素的高效流動與優化分布。例如，針對智慧城市搭建的人工智能平臺，不僅可以為工業企業的物流配送提供優化方案，而且其氣象數據分析能力也可惠及周邊地區，為現代農業提供精準決策支持。跨界賦能模式恰好是人工智能推動“四化”從并行發展走向深度融合的關鍵。

 

2.人工智能賦能農業現代化，為新型工業化奠定了堅實的糧食安全與要素供給基礎

 

在“四化”同步推進格局中，農業現代化是亟待補強的突出短板，也是國家安全的戰略根基。人工智能正從根本上改變著傳統農業的生產范式，依靠遙感影像分析、物聯網傳感器及智能決策算法，智慧農業能實現對農作物生長環境的精準監測、病蟲害風險的智能預警以及水肥資源的按需精準滴灌，由此大幅增進農業生產效率和資源的利用效率。通過人工智能技術的賦能，農業生產效率的跨越式提升既保障了國家糧食供應的持續穩定，為工業化與城鎮化營造了安定的社會環境，也給新型工業化釋放了更多的勞動力及土地要素。在此基礎上，新型工業化同步反哺農業現代化，為其提供先進的農用機械、智能裝備及工業制成品，由此形成了工農互促互進、城鄉互補互助的良性循環。

 

3.人工智能驅動新型城鎮化建設，為新型工業化拓展了廣闊的市場腹地與高效的資源配置平臺

 

以人工智能為核心的智慧城市建設，能顯著提高城鎮的承載能力與運行效率。在交通領域，借助人工智能算法驅動的智能交通管理系統能優化信號燈配時方案，為公眾規劃出最優的出行路徑，從源頭緩解城市交通擁堵壓力；在能源供給范疇，智慧電網可通過智能調度達成電力削峰填谷，精準平衡能源供需關系，維持工業生產能源的穩定供給；在公共服務領域，智慧政務、智慧醫療等應用場景可提升居民生活品質與城市服務能級，增強城市對高素質人才的吸納力。高效、宜居又充滿活力的現代化城市，能為新型工業化發展供給規模龐大的消費市場和專業化的勞動力，同時還可以憑借要素的聚合效應給予工業企業高效的金融、物流、信息等生產性服務，成了支撐新型工業化的最優空間承載平臺。

 

（五）人工智能重塑人才結構，強化新型工業化智力資本支撐

 

1.人工智能催生“新型勞動者”，為新型工業化提供人力資本主體

 

新質生產力的基本內涵之一是以“新型勞動者”為代表的勞動力素質躍升。人工智能在工業領域的深度應用是通過人機協同將勞動者從重復性、程序化的工作中解放出來，轉向更具創造性的系統設計、戰略決策等高價值任務，塑造能夠充分利用現代技術、適應高端先進設備、具有知識快速更新迭代能力的新型人才。例如，在“燈塔工廠”的實踐中，傳統生產線質檢員通過學習和應用人工智能視覺檢測系統，轉型為對系統進行維護、優化和編程的“數據工程師”和“算法工程師”，由此實現了職業能力的躍遷。

 

2.人工智能驅動人才培養模式變革，為新型工業化構建可持續的智力供給體系

 

新型工業化對復合型人才的現實需求，需要人工智能技術賦能教育和培訓體系，加速構建與產業發展需求適配的智力供給系統。在職業教育領域，國家倡導高職院校與行業龍頭企業聯動合作，將人工智能技術嵌入教學各環節，開發基于虛擬仿真場景及智能算法的實訓資源庫，創新開展情景式教學及搭建智能化技能測評體系，確保學歷教育與職業技能認證同步銜接。在企業培育場景中，以“燈塔工廠”為標桿的先進制造企業，將人才賦能列為數字化轉型的關鍵要點，依靠創辦企業數字學院、深化校企聯合培養、拓展跨國技術交流等方式，為員工提供定制化的新型數字化技能培訓，切實提高團隊整體的數字素養與工程實踐能力。

 

3.人工智能與高技能人才的深度融合，成為新型工業化提升全要素生產率的倍增器

 

新型工業化的最終目標是全要素生產率的大幅提升，人工智能與高技能人才的有機結合正是實現這一目標的重要機制。掌握了人工智能工具和數字化思維的新型勞動者，將其行業專長與人工智能的數據分析、模式識別和預測能力相結合，即會釋放出巨大的生產效能。在研發領域，科研人員借助人工智能藥物研發助手，可將新藥研發周期大幅縮短，降低研發成本。在生產環節，工程師利用人工智能驅動的數字孿生系統，對生產線進行虛擬調試和優化，可大幅提升生產效率和產品良率。據世界經濟論壇研究，在“燈塔工廠”中，人工智能、機器學習等數字解決方案的應用，平均可將勞動生產率提高53%，將新產品引進時間縮短50%。

 

三、“十五五”時期人工智能賦能新型工業化建設的風險挑戰

 

在肯定既有成效的基礎上，也須認識到，隨著人工智能與工業體系融合的深化，若干潛在的制約與風險亦開始顯現。為此，有必要從對過往實踐的歸納轉向對未來挑戰的系統性審視。從外部環境互動及內部結構性矛盾兩個維度進行剖析，可能阻礙“十五五”時期發展目標的各類挑戰表現為以下幾個方面。

 

（一）外部環境交互下的戰略目標實現風險

 

1.人工智能應用的技術依附性對新型工業化安全基礎構成侵蝕

 

工業智能化的實現高度依賴金字塔式的技術棧，從底層的計算芯片與電子設計自動化軟件，到中間層的深度學習框架與操作系統，再到上層的工業仿真與制造執行等專用軟件。在技術棧的關鍵環節，全球市場呈現寡頭壟斷格局，中國在其中多數領域仍處于技術追趕階段。中國企業大規模采用外部技術來推進自身的智能化改造，實際上是將產業升級的進程建立在非自主、不可控的技術基座上，可能產生的后果是，當技術供給方出于地緣政治動機實施精準的技術出口限制或封鎖，中國新型工業化的關鍵環節便會立即暴露于外部制約之下，特定企業的生產經營可能因此陷入停滯，還可能導致整個行業的智能化進程被迫中斷或降速，進而從根本上削弱產業安全建設的實際成效。

 

這種侵蝕作用表現為技術生態的鎖定效應。先進的工業人工智能應用，并非孤立的硬件或軟件產品，而是包括集成硬件、基礎軟件、應用軟件、開發者社區、技術標準和人才培養體系的復雜生態系統。一旦企業或行業選定了某一技術生態，便會因高昂的轉換成本、既有數據資產的兼容性問題以及長期形成的人員使用慣性而被深度綁定，變革產生的轉換成本不僅包括重新采購軟硬件的財務支出，更包括因技術路線變更而導致的歷史數據資產作廢、員工技能再培訓以及與產業鏈上下游重新進行系統對接的巨大間接成本。

 

2.人工智能追求極致效率加劇新型工業化產業鏈的系統性風險

 

新型工業化的產業鏈現代化不僅要求技術體系具備前沿先進性，而且需要整條產業鏈構建起極高的韌性防御與抗沖擊能力。沈路和鈔小靜認為，人工智能憑借精準預測算法、智能動態調度與全鏈路信息共享等技術優勢，可增強供應鏈的抗沖擊能力。客觀來看，這類觀點在一定程度上未顧及當前全球產業鏈重構的復雜現實語境，在“十五五”時期，人工智能應用邏輯與地緣政治風險彼此疊加，反而可能催生出更隱蔽的新型系統性脆弱性。人工智能驅動的供應鏈優化模型，最理想的運行狀態是在數據充分、關系穩定、環境可預測的假設下建立的，人工智能系統借助歷史數據學習其中蘊含的規律，在緊密耦合的供應鏈網絡里實現全局最優的資源配置。但需要注意的是，全球產業鏈以“去風險化”“友岸外包”為借口的碎片化與陣營化重組，以突發性決策、政治性驅動以及高度不可預測性為特征，能迅速擊穿人工智能模型賴以運行的數據基礎和穩定預期框架，當某一關鍵供應商因非經濟性因素被強制排除出供應鏈網絡時，人工智能系統會面臨輸入數據體系出現結構性坍塌和歷史訓練模型即時失效的危機。人工智能系統受限于算法邏輯的歷史依賴性，不但無法生成有效的應對方案，而且可能會因錯誤的模型演算而放大原始沖擊，促成明顯的“數字牛鞭效應”，整個高度協同的生產網絡可能陷入停擺。

 

3.數據治理規則分化制約人工智能提升新型工業化全球競爭力

 

新型工業化的關鍵著力點之一是，造就一批能深度融入國際循環、具備全球競爭優勢的世界級企業，而數據自由、安全且合規的跨境流動是實現此目標的前提。進入“十五五”階段，全球數據治理格局從過往相對寬松的自由流動模式，轉變成以國家安全和數字主權為核心的規制競爭模式，各大主要經濟體相繼筑起數據跨境流動的法律壁壘與技術屏障，這對中國企業的全球化運營形成了現實約束。

 

歐盟的《通用數據保護條例》作為網絡數據管理法規，其影響力從個人數據向工業數據、公共數據等非個人數據領域蔓延。部分國家以維護國家安全為名，開始實施或醞釀數據本地化存儲、出境安全評估等剛性要求。企業的全球制造執行系統、產品生命周期管理、客戶關系管理等平臺分布存儲于不同國家和地區的數據，可能因法規限制無法順暢地匯集至總部的數據中心進行統一分析和模型訓練，因而在全球范圍內形成了相互隔離的“數據孤島”。這種數據割裂局面會削弱人工智能在企業全球運營中創造核心價值的能力，企業無法憑借全局數據實現精準的市場需求預判、動態的全球庫存調配以及高效的跨國協同研發，大幅度推高企業合規成本及運營復雜性，抑制了中國企業在全球競爭中構建數據驅動核心優勢的潛力。

 

（二）內部結構性矛盾對新型工業化目標的實現構成制約

 

1.人工智能應用引發的極化效應阻礙新型工業化實現均衡發展

 

工業人工智能系統的部署是有超高門檻的系統工程，在企業一次性投入巨額資金采購軟硬件的同時，還需要持續的數據治理、模型迭代和高端專業人才團隊的日常維護，由此產生了絕大多數中小企業難以逾越的“資本壁壘”與“知識壁壘”。在產業內部發展空間里，人工智能應用顯現出“K型分化”態勢：資金充沛、數據豐富的行業頭部企業，可利用人工智能持續鞏固并擴大市場優勢；而占企業總數90%以上、提供大量工作崗位的中小企業，由于資源匱乏容易陷入智能化轉型困境，與領先者的差距日益拉大。技術結構性失衡所造成的“數字鴻溝”，不僅會妨礙全社會生產率的提高，還會破壞產業生態的多樣性與韌性。產業鏈里的中小企業通常充當基石角色，為大企業提供靈活專業的配套服務與物資，當它們在智能化浪潮中跟不上龍頭企業而被邊緣化甚至被淘汰時，會造成產業鏈的斷層風險，從而危及中國制造業的整體競爭力。因此，人工智能的應用，在現實中可能演變為加劇市場集中、固化企業階層差異的“極化器”，與新型工業化倡導的橄欖型產業結構、促進各類所有制經濟共同發展的高質量均衡發展目標形成根本性背離。

 

2.人工智能的技能偏向性變革沖擊新型工業化的人本發展根基

 

首先，人工智能與自動化技術的結合，將加速淘汰那些以重復性、流程化為特征的技能崗位。這些崗位曾是中國制造業吸納大量勞動力的主要渠道，也是許多普通勞動者實現向上流動、進入中等收入群體的主要階梯。其次，產業智能化所催生的新型就業機會，是典型的高技能、復合型崗位，要求從業者既懂信息技術，又懂操作技術工藝，具備跨學科的知識背景。此類“人才紅利”的源泉，即高水平的復合型人才培養周期長、難度大，中國現有的教育體系，從基礎教育到高等教育再到職業教育，在課程設置、教學方法和產教融合方面均顯著滯后。勞動力市場上“中間塌陷、兩端分化”的結構性失衡，即中等技能崗位被大量擠出，高技能人才供給又嚴重不足的局面，導致勞動力供需出現結構性錯配，不僅延緩了企業智能化轉型的進程，更可能在社會層面加劇收入分配的兩極分化，這并非單純的摩擦性或周期性失業，而可能是長期化的結構性失衡，威脅著新型工業化的健康推進。

 

3.人工智能固有的高能耗模式對新型工業化的綠色發展形成現實對沖

 

將“綠色低碳”和“可持續發展”貫穿始終，是新型工業化區別于傳統粗放式工業化的時代特征，也是中國履行全球氣候治理責任的莊嚴承諾。在此背景下，人工智能因其在優化能源效率、改進生產工藝、實現精準減排等方面的潛力而被寄予厚望。然而，人工智能技術自身的運行邏輯，尤其是其對計算能力呈指數級持續增長的剛性依賴，與新型工業化所追求的“綠色”目標之間存在矛盾。

 

驅動工業智能應用，尤其是大規模預訓練模型的訓練與推理過程需要消耗巨量電力。承載這些計算任務的大型數據中心，已成為全球性的高能耗基礎設施。隨著人工智能在工業設計、生產、管理、運維等全流程的滲透率不斷提高，可以預見“十五五”時期中國數據中心的總能耗將持續攀升。這就構成嚴峻的系統性悖論——“優化的代價”。在生產端，人工智能的應用可能通過優化工廠的某條生產線幫助企業節省一定比例的能源；但在計算端，支撐該系統運行的數據中心所消耗的能源卻可能達到等量甚至更高水平。能源消耗在空間上的轉移和在總量上的隱匿增長，很可能在宏觀層面部分甚至全部抵消微觀應用端帶來的節能減排成效。此現象亦被稱為能源效率的“回彈效應”。由于模型的性能與其規模和所需算力之間存在著強正相關關系，研究界和產業界不斷追求更大、更強的模型，從而形成對更高算力與更強模型性能的螺旋式追求。此外，還需關注人工智能硬件全生命周期所產生的碳足跡，包括高性能芯片制造過程中的高能耗和化學品使用，以及電子廢棄物處理帶來的環境壓力。

 

四、“十五五”時期以人工智能推進新型工業化建設的破局之策

 

前文對各類挑戰的剖析表明，問題具有多維交織的系統性特征，單一領域的應對措施恐難奏效，這要求政策設計必須具備全局視野與協同性。因此，須從技術體系、產業轉型、全球治理、金融創新及體制改革等多個層面構建一套整合性的應對框架，為化解前述困境提供可行思路。

 

（一）構建服務于產業安全的自主人工智能技術體系

 

一要健全面向人工智能領域的科技創新組織模式，發揮新型舉國體制優勢。在國家層面加強精細化的頂層設計與戰略規劃，做好跨部門、跨區域的創新資源系統性布局，集中力量在基礎大模型、智能計算芯片、開發框架、工業軟件等戰略性、基礎性領域開展長期穩定攻關。制定并實施人工智能賦能產業發展的中長期專項規劃，從資金投入、人才培養、數據開放、標準制定等多個維度進行統籌協調，引導社會創新要素有序向基礎前沿領域有序集聚，形成目標明確、步調一致的技術攻關合力。二要系統化建設國家實驗室、國家科研機構、高水平研究型大學和科技領軍企業等國家戰略科技力量。通過構建目標導向的產業技術創新聯合體，形成產學研用深度融合、多學科交叉協作的創新載體，打通基礎研究與產業應用的轉化通道。重點滿足工業領域對算法可解釋性、穩健性、實時性與安全性的特殊需求，以原創性、引領性的技術突破，逐步擺脫對外部高端技術和封閉生態的路徑依賴，力求實現更多“從0到1”的基礎研究原創發現和“從1到N”的應用技術集群式發展。三要持續夯實人工智能的產業基礎能力。精準補齊在高端傳感器、精密減速器、高性能服務器、專用芯片等核心硬件領域的短板，筑牢工業數據采集與智能裝備運行的物理底座。

 

（二）加速制造業智能化轉型，構筑新型工業化的產業主體

 

一要堅持分類分層施策，系統性加快制造業企業的智能化改造步伐。根據企業的規模、所屬行業以及數字化基礎的差異，提供精準化、差異化的技術路徑與政策解決方案。對于資本與技術實力雄厚的大型骨干企業，應鼓勵其對標國際先進水平，建設“燈塔工廠”，打造貫穿設計、生產、管理、服務全流程的智能生產系統，樹立行業標桿。對于面廣量大的中小企業，則應積極推廣低成本、模塊化、易部署、見效快的輕量級智能應用與服務，通過提供普惠算力等方式，有效降低其初次轉型的門檻與風險。二要著力培育深耕特定產業的行業性、區域性人工智能應用生態。圍繞電子信息、生物醫藥、航空航天、新能源汽車等國家戰略性重點產業鏈，鼓勵開發契合特定工藝和場景的專業化人工智能解決方案，發展一批深耕行業、具備核心技術能力的“小巨人”企業。同時，大力推動工業數據空間建設，在保障數據安全與商業秘密的前提下，探索建立產業鏈上下游企業間的數據共享與協同優化機制，以數據要素的高效流動賦能數據驅動的智能產業集群發展。三要以人工智能全面促進制造業的綠色化轉型與服務化延伸。運用智能算法對企業能源管理、生產工藝、物料循環與物流配送進行全方位優化，實現全生命周期的能耗與碳排放精細化管控，推動形成綠色的生產方式。

 

（三）主動參與全球人工智能治理，營造開放且安全的國際合作環境

 

一要以保障發展安全為前提，統籌發展與安全。加快構建與高水平開放相適應的國家經濟安全風險評估與防控體系，動態評估技術引進、跨國投資、數據流動等行為的潛在風險，科學平衡技術合作的收益與產業安全的底線，確保在開放環境中始終掌握維護國家核心利益的主動權。二要積極倡導并踐行開放、公平、非歧視的國際人工智能合作原則。在多雙邊場合明確反對“技術封鎖”和“數字保護主義”，重點加強與“一帶一路”共建國家、金磚國家以及其他新興經濟體在數字基礎設施、技術標準、人才培養等方面的實質性合作。跳出傳統地緣政治的局限，鼓勵企業在全球范圍內廣泛尋求技術與產品的多元化來源，豐富和完善中國產業的全球供應網絡，以多元化的合作格局有效應對外部的技術封鎖與供應鏈“脫鉤”風險。三要前瞻研究并主動對接高標準國際數字貿易規則。對于《數字經濟伙伴關系協定》（DEPA）等已生效或正在談判的協定，應組織專業力量進行深入研究，系統評估規則體系，聚焦數據流動、知識產權、源代碼開放、算法透明度等核心條款，通過主動的制度型開放與壓力測試，為中國企業參與全球數字經濟競爭營造穩定、透明、可預期的制度環境。

 

（四）創新科技金融服務模式，精準賦能產業智能化進程

 

一要建立健全覆蓋人工智能產業全生命周期的多層次金融支持體系。聚焦基礎大模型研發、大規模算力中心建設等前期投入巨大、回報周期長、戰略意義突出的基礎領域，設立國家級專項引導基金或充分利用政策性金融工具，提供長期、穩定、具有耐心的資本支持。二要以金融供給側結構性改革為契機，打通創新鏈、產業鏈與資本鏈的堵點。通過政府與市場的協同作用，設立按市場化方式運作的產業投資基金，以財政資金引導和撬動更多社會資本共同投入工業智能化改造與應用領域。健全銀行、保險、擔保、券商等機構共同參與的市場化風險分擔機制，通過開發新型金融產品，提升對科技型和中小型制造企業的金融支持力度并擴大覆蓋面。

 

（五）深化關鍵領域體制機制改革，優化人工智能與產業融合的制度環境

 

一要有序構建全國統一、高效規范的數據要素市場。加快完善數據產權界定、流通交易、收益分配、安全治理等基礎制度，積極探索建立公共數據、企業數據、個人數據的分類分級確權授權機制，推動數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權分離的改革落地。在此基礎上，著力培育多層次數據交易平臺和專業化第三方數據服務機構，在保障國家安全、商業秘密和個人隱私的前提下，進一步促進工業數據依法高效流通與價值釋放。二要創新面向人工智能的監管模式與治理體系。針對人工智能技術快速迭代、應用場景復雜、潛在風險多樣的特點，必須探索建立動態、彈性、審慎的監管框架，大力推行監管沙盒、技術評估、倫理審查、算法備案等新型治理工具，在嚴守安全、公平、倫理底線的同時，為新技術、新模式、新業態的探索與發展預留充足的創新空間，避免過度監管抑制創新。三要系統性重塑適應產業智能化需求的勞動力市場與教育培訓體系。為應對“技能偏向型技術變革”帶來的就業結構性失衡，必須將大規模職業技能培訓提升至戰略高度，建立由政府、企業、社會協同投入的終身學習體系。