作者：马涛

　　北京的小米汽车超级工厂里，智能机械臂精准焊接车身，自动导向车穿梭运输材料，生产数据实时上传云端；深圳顺丰智慧物流园内，人工智能（AI）分拣系统每小时处理数十万包裹，无人机与无人车完成“最后一公里”配送。数智时代，人工智能正重塑全球产业链。产业链上的生产流程被算法优化、大数据使供应链更加高效透明、新技术研发周期大幅缩短，都在悄然改变国际贸易分工格局。传统以要素成本为导向的分工模式面临挑战，算力、数据与算法的重要性大幅提升。世界各国都努力在这场变革中抓住机遇、应对挑战。

　　全球产业链是指在全球范围内为实现某种商品或服务的价值而连接生产、销售、回收至处理过程的跨企业网络组织，其本质在于生产要素的跨国界配置。例如一部智能手机可能由美国设计芯片、日本供应元器件、中国组装成品、德国提供物流服务。它体现了各国在资源、技术、劳动力等方面的优势互补，使生产效率提高、成本降低，但也存在供应链风险、利益分配不均等问题，易受政治、自然灾害等因素影响，对各国产业安全和经济稳定带来挑战。

　　人工智能时代，算力、数据、算法共同构成了人工智能三大基础要素。算力为人工智能提供了强大计算基础，数据作为新型生产要素，提供了人工智能训练和模型优化所需资源，算法则是指导人工智能如何学习和决策的关键，保证人工智能处理各类问题时的有效性和准确性。人工智能打破了传统贸易理论的一些经典假设：相较于传统生产要素，数据要素具有边际成本趋零和规模报酬递增的特性；比较优势在技术迭代周期缩短的情形下逐渐减弱；相较于劳动、资本密集型产业，知识、技术密集型产业占比大幅提升。人工智能正在重塑全球产业链，技术变革也在重构国际贸易分工格局并改变价值链分配规则。

　　人工智能主要从研发、生产、产业融合三方面重塑全球产业链。首先，研发环节重构知识生产模式。人工智能通过建立跨学科的知识体系，将人类经验转化为可计算的量化模型，实现了知识生产的范式跃迁。知识生产方式变革重构了全球创新网络，研发活动呈现去中心化特征，知识溢出的地理边界逐步被研发创新网络替代，形成多点并发的创新格局。其次，数智化生产重构价值创造模式。人工智能通过深度学习算法和大模型迭代，使生产体系具备自感知、自决策、自演进能力，推动制造活动从经验驱动转向算法驱动。全球供应链从成本导向型向数据驱动型转变，生产要素的全球配置不再单纯依赖地理区位优势，而是取决于数据流动效率与算法迭代能力。再次，人工智能通过促进产业融合催生新业态。人工智能重新定义了不同产业间的融合方式与价值创造路径。人工智能以数据为纽带，通过数智化重组产业链要素，推动跨行业协作模式创新并助推产业融合。人工智能作为“连接器”，既充当技术中介整合多领域资源，又作为创新引擎持续优化资源配置效率。产业间的协同合作不断推进数智化升级，也催生出不同于传统行业的新业态。

　　人工智能对国际贸易分工格局的影响体现在以下几个方面。第一，贸易商品中知识、技术密集型产品占比显著提升。随着深度学习、大数据等人工智能技术在各行业广泛渗透，产品数智化程度不断提高，推动知识、技术密集型产品贸易占比提高。例如，工业机器人、高端芯片、AI软件等产品的贸易额逐年增长，反映了人工智能赋能产业结构升级。第二，贸易主体地位上科技强国优势扩大。中美等国在人工智能技术研发、算法创新和应用拓展方面处于世界领先地位，能够率先将人工智能技术应用于全球产业链中，并在国际贸易分工中占据产业链高端环节。例如，美国科技巨头英伟达在AI芯片研发、大模型算法等领域具备领先优势，中国深度求索公司发布了算法领先的开源大模型DeepSeek等。科技强国在贸易规则制定、协定谈判等方面拥有更大话语权，巩固了其在贸易分工格局中的主导地位。第三，发展中国家在贸易分工格局调整中面临较大挑战。一方面，发展中国家在人工智能技术研发和应用方面相对滞后，缺乏自主创新能力和核心技术，难以适应贸易产品结构由劳动、资本密集型产品向知识、技术密集型产品的转变，短期内难以实现产业升级和贸易结构优化。另一方面，人工智能可能导致全球产业转移和就业结构调整，发展中国家的传统制造业就业岗位可能会被数智化设备替代。第四，贸易流向呈现区域化与多元化趋势。区域化方面，相邻国家或地区基于相似的产业基础、市场需求和政策环境，在人工智能相关产业上加强合作，形成区域内产业链协同发展。例如，欧盟在人工智能监管、数据保护等方面制定了统一标准和政策，推动了区域内人工智能产业合作，促进了区域内贸易增长。多元化方面，一些数字大国在特定领域发挥自身优势，多元化参与国际贸易分工。例如，中国近年来在智能汽车和软件服务方面发展迅速，其通过与全球各国合作拓展了贸易市场，实现了贸易流向多元化。区域化与多元化趋势有助于打破传统贸易分工格局下的垄断和不平衡，促进全球贸易的均衡和可持续发展。

　　面对人工智能对国际贸易分工格局的深度重塑，我国需从多个层面协同发力，实施可行且有效的应对之策。首先，将人工智能发展提升至国家战略高度，制定全面且具有前瞻性的政策规划。加大财政投入，设立专项研发基金，鼓励科研机构和企业开展人工智能基础研究与关键技术攻关，对人工智能芯片研发、算法创新等领域给予重点支持。推动以人工智能为核心的新一代信息技术创新和应用，加强传统制造业与人工智能、云计算、物联网等数字技术深度融合，全面推动传统产业转型升级。其次，加大人工智能领域人力资本投资力度，大力培养新兴产业高技术人才。应增强对人工智能教育的资金支持与政策引导，普及国民人工智能教育。中小学教育应重视青少年关于编程语言、人工智能等相关基础知识的学习，高等院校应开设满足人工智能人才培养需求的课程。再次，企业要不断技术创新，着力实现高水平科技自立自强，为尽快适应贸易分工格局变革提供坚实技术支撑。持续增加对人工智能技术研发的资金支持，构建完善的内部研发体系，重视基础研究与应用技术开发。同时，强化产学研合作创新体系建设，形成产学研深度融合的创新联合体。此外，企业还需注重创新成果的转化与应用，建立高效的创新成果转化机制，缩短从技术研发到产品上市周期。最后，加强数据、算法等技术领域的国际合作。对于跨境数据流动，制定统一的数据隐私保护框架与数据流动标准，确保数据跨境流动时的安全与高效。同时，加强人工智能监管方面的合作，建立信息共享与联合监管机制，以应对人工智能可能带来的社会风险，确保人工智能的发展符合人类社会的整体利益。（马涛）