作者：刘振中（中国宏观经济研究院产业经济与技术经济研究所创新战略研究室主任、研究员）

　　中央经济工作会议提出要开展“人工智能+”行动，强调“积极运用数字技术、绿色技术改造提升传统产业”。理论上，人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，其保持先进性和引领性的路径是在广阔应用市场中实现持续的迭代更新。而传统产业要在发展中保持竞争力和生命力，必然要求引进和应用人工智能技术，实现智能化、高端化升级。目前，我国传统产业在制造业中的占比超过80%，是现代化产业体系建设的主阵地，拥有人工智能技术广泛的应用场景。人工智能与传统产业发展具有高度的“双向奔赴”特征，以“人工智能+”赋能传统产业发展是大势所趋。

　　不容忽视的是，虽然“人工智能+”是当下备受关注的话题，但学术界和产业界对其仍存在一些认识偏差。一种认识偏差是过分强调人工智能直接催生的新兴产业和未来产业，如自动驾驶、智能机器人、语音识别等，但忽视了人工智能赋能传统产业也能衍生新经济增长点。事实上，人工智能作为一种通用性技术，其影响力远不止于改变传统产业的形态，更在于它能够深度融入传统产业，催生出一系列新兴业态和商业模式。另一种认识偏差是只关注数字技术改造传统产业，而忽视了人工智能相较于数字技术对传统产业的颠覆性更新。诚然，数字技术如云计算、大数据、物联网等已经在很大程度上推动了传统产业的数字化转型，但人工智能的引入将带来更为深刻而广泛的变革。人工智能不仅能够实现数据的自动化处理和分析，还能够通过机器学习和深度学习等技术，实现决策的智能化和优化，从而颠覆性改变传统产业的运营模式和发展路径。

　　实际上，“人工智能+”赋能传统产业不是单纯的生产方式优化，也不是简单的数字化改造，其赋能路径是渐进而深刻、复杂而系统的。为进一步了解其中机理，我们可从产业发展实践中观察人工智能究竟是如何赋能传统产业的。

　　首先，以智能技术渗透传统产业各环节。人工智能技术的不断成熟和普及，使得其能够逐渐渗透到传统产业的各个环节。通过与传统产业的技术融合，AI大模型能够通过深度学习算法、优化生产线布局、预测设备故障、自动调整参数、升级生产流程，提升生产效率和产品质量。例如，借助AI技术，服装行业消费者可以虚拟试衣、个性化下单，生产者能够实现服装款式自动设计、智能化调度、柔性化生产。

　　其次，以算力驱动传统产品和服务创新。人工智能的发展离不开大数据算力的支持。传统产业在转型升级过程中，积累了大量的生产数据、运营数据和市场数据。通过整合算力资源与人工智能技术，能够挖掘和揭示出隐藏的市场趋势、消费者偏好和运营效率的提升空间，作出更精准的风险评估。基于这些数据精准分析，传统产业可以开发出新的产品和服务，满足市场多元化需求。例如，通过分析汽车行驶数据，AI可以提供个性化驾驶建议、智能路线规划服务，预测故障发生时间等。

　　再次，以高效组织协同重构传统产业链。人工智能的引入将改变传统产业的链条组织结构。一方面，人工智能能够打破传统产业链中的信息壁垒，实现上下游之间的无缝对接和协作，形成智能联动的经济网络组织，供应链上的节点企业不再是孤立的个体，供应链上企业价值逐渐由内部创造转移到由企业内外部共同创造。另一方面，人工智能还能够推动传统企业通过建立供应链平台“智慧大脑”，打通从生产到消费各环节的数据链条，打破产业链时空限制，形成扁平式、集成式的“虚拟+现实”生产和服务模式。

　　最后，以系统更新构建创新生态。“人工智能+”赋能传统产业将促进创新生态的构建。在这一生态体系中，传统产业在人工智能的作用下，其技术、结构、布局、模式都会实现系统性“换血”，关联企业、科研机构、投资机构等各方主体都将跟进新赛道，进而引发传统产业发生簇群式裂变，形成新的产业生态。例如，在人工智能技术的迭代赋能下，传统电子信息产业可能裂变衍生出未来材料、人形机器人等产业新生态。此外，还将推动相关部门改变以往的监管模式，动态调整相关政策、提供公共服务，形成与产业新生态发展相适配的政策环境。

　　以“人工智能+”赋能传统产业，关键在于产业渗透、算力应用、业态更新、生态培育等环节要不断突破，因此，有必要开展相关行动，加快推动传统产业顺势跃迁。

　　加深智能技术根植。加快人工智能关键核心技术攻关，促进技术创新和成果转化，推动人工智能技术对传统产业全链条渗透，广泛开展人工智能行业应用。支持人工智能企业与传统产业企业开展深度合作，共同研发适用于传统产业的人工智能技术和解决方案，培育一批“人工智能+传统产业”系统服务商。加快制定和完善人工智能领域的技术标准和规范，推动人工智能技术的标准化、模块化和可复用性。选取一批具有代表性的传统产业企业作为示范点，推动其率先采用人工智能技术实现转型升级。

　　促进数据活力释放。建立完善的数据采集、存储和分析体系，确保传统产业中的数据能够高效、准确地被人工智能大模型所利用。搭建数据服务平台，推动传统产业内部及跨行业之间的数据共享。建设算力调度、开放性行业大数据训练库、标准测试数据集等公共创新服务平台，深入挖掘传统产业中人工智能的潜在应用场景，如智慧农业、智能制造、智慧物流等。加强数据安全和隐私保护，确保数据在采集、存储和分析过程中的安全性和合规性。

　　推动传统业态焕新。加快5G、云计算等新型基础设施建设，鼓励大型传统企业借助工业互联网平台，与产业链上下游建立紧密的协同关系，打造智能供应链平台。设立专项基金，支持传统企业建设智能工厂、数字化车间和数字化供应链，利用人工智能技术进行精准生产、柔性制造和个性化定制。鼓励人工智能技术与传统产业通过跨界合作、协同创新等方式，实现产业间数据共享和协同，促进新业态新模式涌现及新型商业模式衍生。

　　开展产业生态更新。建立创新平台和孵化器，完善产学研用协同创新的机制，加速人工智能技术在传统产业中的推广和普及。鼓励不同行业、不同企业之间开放合作，共享数据资源、技术平台和研发成果，促进人工智能技术的跨领域应用，加速技术迭代和产业升级，推动传统产业簇群式裂变。引导更多企业进入融合创新生态圈，形成网络式集群式聚变。建立针对跨界融合新业态新模式的协同监管机制，健全知识产权保护机制，加强对人工智能技术在传统产业中应用的监管和指导。