一、引言

工业化是国家现代化的基础与前提，是通向繁荣与强盛的必由之路。纵观当前全球范围内的国力消长，国家间竞争范式除了经济规模和生产总值的比拼，还包括围绕新兴技术主导权、产业链控制力、发展模式竞争力与国际规则话语权的多维度、全方位竞争。2022年10月，党的二十大报告明确将“基本实现新型工业化”列为2035年的重要目标之一；2023年9月，全国新型工业化推进大会系统谋划出新型工业化的发展路线图；2024年，从中央经济工作会议到地方政府工作报告，加快发展以人工智能为代表的新一代信息技术、赋能新型工业化的决策部署始终居于政策议程的优先位置。2025年10月，中国共产党第二十届中央委员会第四次全体会议进一步要求“坚持智能化、绿色化、融合化方向”，加快“构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系”。一系列前瞻性的部署，层层递进、环环相扣，充分彰显了新型工业化在国家发展全局中的重要地位。

历经数十年的不懈努力，中国已成功构建起规模庞大、门类齐全的工业体系，为经济社会高质量发展提供了坚实的物质保障。然而，必须清醒地认识到，传统工业化模式的路径依赖效应与结构性矛盾依然突出，高投入、高消耗、高排放的增长模式难以为继，部分产业在全球价值链分工中仍处于“微笑曲线”的底端，在核心零部件、基础软件和关键材料等环节对外依存度较高，致使关键技术领域面临的“卡脖子”风险未能得到根本性扭转，甚至在部分领域有加剧之势。

“十五五”时期将是中国经济社会发展从要素驱动全面转向创新驱动、实现内涵式增长的关键五年，亦是应对外部环境剧烈变化、构筑韧性产业链供应链体系的战略攻坚阶段。以人工智能为核心驱动的第四次工业革命，颠覆性技术集群将数据要素注入生产、分配、流通、消费的各环节，通过智能化改造和网络化协同，推动传统经济形态与产业范式加速转变。因此，充分利用人工智能技术发展的战略机遇，通过其赋能效应，对内推广智能制造、打造智慧工厂，实现传统产业的全面升级，对外培育壮大如工业机器人、智能网联汽车等具有国际竞争力的新兴产业，同时前瞻性布局如量子信息、生命科学等未来产业，是转变工业发展方式、实现从“中国制造”向“中国智造”跨越的关键路径，更是确保在“十五五”时期乃至更长远的未来，推进新型工业化历史进程、赢得发展主动权的必然要求。

二、“十四五”时期人工智能助力新型工业化建设的积极实践

“十四五”时期的实践，为考察人工智能如何作用于新型工业化进程提供了经验证据。这一阶段，人工智能在催生新质生产力、塑造产业业态、增进绿色发展、推动“四化同步”①及调整人才结构等方面的积极实践，是研判后续挑战的逻辑起点与事实基础。

（一）人工智能驱动创新，新质生产力构筑新型工业化核心引擎

1.人工智能作为新质生产力的核心引擎，为新型工业化提供理论指引与技术供给

新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级共同推动的生产力跃迁，与人工智能的技术特性高度契合。人工智能通过赋能各行各业、培育新型劳动者，加速了新质生产力的形成。在国家战略层面，从2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》将人工智能上升为国家战略，到“十四五”时期《“十四五”智能制造发展规划》与《“十四五”数字经济发展规划》构成的政策协同体系，再到2024年中华人民共和国工业和信息化部明确部署开展“人工智能+”行动，国家政策体系将人工智能作为了新型工业化的战略路径。2024年中国人工智能核心产业规模已突破7000亿元人民币，并且年均增速持续保持在20%以上②。蓬勃发展的产业生态，为人工智能全方位赋能新型工业化提供了技术储备和全面的解决方案。

2.人工智能驱动颠覆性技术突破，为新型工业化注入创新力

首先，在基础研究领域，人工智能成为“科学发现的新范式”，尤其在材料科学、生物医药等领域，人工智能的应用优化了研发进程。其次，在产业应用技术层面，人工智能正沿着制造业全价值链广泛而深入地渗透。据《中国智能制造产业发展报告（2023-2024年）》显示，在研发设计环节，以生成式人工智能为代表的技术与CAD、EDA等工业设计软件的深度融合，将产品设计周期缩短至原来的十分之一，极大提升了新型工业化所要求的自主创新效率。在生产制造全流程，基于机器视觉的智能质检、基于算法的预测性维护以及智能排产系统等的应用，试点示范项目的生产效率平均提高45%，产品不良品率平均降低35%，产品研制周期平均缩短35%，这些都是新型工业化追求提质增效的具体呈现。最后，在核心技术自主化方面，国家通过“揭榜挂帅”等机制创新，集中力量攻克智能传感器、高端芯片、工业软件等关键领域的“卡脖子”难题，旨在全面提升新型工业化所必需的产业链供应链韧性和安全水平。

3.人工智能优化生产要素配置，为新型工业化重塑更高效的经济运行模式

新质生产力理论所强调的生产要素创新性配置要求，在人工智能的催化效应下得到充分实现，人工智能引领数据成为关键生产要素，凭借低边际成本、强渗透性和融合性等特点，促进生产工具、生产方式以及资源配置机制优化。人工智能技术深度挖掘、释放海量工业数据，赋能和倍增传统生产要素。在劳动要素方面，人工智能采用人机协同模式，替代重复性工作，释放高技能劳动者的创造潜能；在资本要素领域，人工智能采用预测性维护、智能调度等技术，提升设备、能源等资本要素的运用效率。人工智能进一步催生出平台化、网络化的新型生产组织形态，依靠搭建供应链协同平台以及产业数据中台，龙头企业有条件利用人工智能实现需求精准预测、库存智能管理与物流优化调度，打通“供、研、产、销”的全链条数据脉络，达成产业链上下游的深度协同与价值共创，恰好体现了新型工业化要求构建现代化产业体系的要义。

（二）人工智能深化数智融合，全域赋能塑造新型工业化产业新形态

1.人工智能赋能数字基础设施，为新型工业化构建坚实的“神经系统”与“算力底座”

中国基于超大规模市场和独特制度优势，探索出一条以强大数字基础设施为依托、以人工智能为中枢、以数据要素为核心的独特数智融合道路。在网络基础设施方面，截至2024年底，中国累计建成5G基站达425.1万个，实现所有地级市及县城城区全覆盖；“5G+工业互联网”的应用渗透41个工业大类，形成远程设备操控、机器视觉质检等二十类典型应用场景，落地项目超1.7万例。5G的高带宽、低时延特性为工业现场海量数据的实时传输和人工智能模型的边缘端部署提供了可能。在算力基础设施方面，截至2023年底，中国智能算力规模占整体算力规模的比重已接近30%⑥。为满足大模型训练和推理的庞大需求，国家层面积极推进智算中心集群化建设，为人工智能技术研发和工业应用落地提供支撑，智能算力供给能力显著增强。

2.人工智能驱动工业互联网平台效能跃升，为新型工业化打造关键的赋能载体

工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的典范，是推进新型工业化的重要路径，其中人工智能是提升工业互联网平台效能的核心。截至2024年，中国具有行业影响力的工业互联网平台已超过340家，重点平台连接的工业设备突破1亿台（套），服务企业近400万家次。在这些平台，人工智能从单一技术升级为“智能中枢”，通过对海量工业数据进行分析、建模和预测，持续优化生产流程并动态调配资源。人工智能的深度融合，不仅催生出网络化协同、个性化定制、服务化延伸等创新模式，而且也使工业知识得以沉淀、复用和价值倍增。2024年，中国工业互联网核心产业增加值规模突破1.53万亿元，高速发展的背后正是人工智能技术与工业场景持续深度融合的体现，为新型工业化的数字化转型提供了坚实平台支撑。

3.人工智能催生“灯塔工厂”标杆，为新型工业化树立清晰的转型方向与实践范例

截至2024年10月，全球共计153家“灯塔工厂”，中国以62家的数量位居世界第一。人工智能在世界级工厂中的应用已经从可选项变为必选项。相关统计数据显示，2019年仅有10%的“灯塔工厂”部署了人工智能，而到2023年，新晋工厂均大规模部署了先进的人工智能，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。通过标杆实践证明，人工智能是实现生产力跨越式发展的核心驱动力。例如，郑州煤矿机械集团通过部署物联网、机器学习等48个用例，将订单交付周期缩短了66%，人均产量提高了205%；施耐德电气上海工厂利用机器学习驱动原型设计，运用生成式人工智能推动系统维护，实现了劳动生产效率82%的提升。这些可复制的转型经验验证了人工智能技术带来的显著效益，有效引领了新型工业化的发展方向。

（三）人工智能助力绿色转型，彰显新型工业化生态文明底色

1.人工智能赋能高耗能行业流程优化，为新型工业化实现精准节能降碳提供核心技术手段

钢铁、水泥、化工等传统高耗能行业因生产流程复杂且能耗波动剧烈，是工业领域碳减排的难点所在。人工智能通过对生产全流程能耗数据的实时监控与分析所构建起的能源优化与碳排放预测模型，能够大幅降低单位产出的能耗与碳排放。例如，宝钢股份利用数字化碳管理平台的智能排程功能，年均节约标准煤419吨，减排二氧化碳285吨；冀东水泥应用智慧能源管理系统，对厂区内的电、煤、水、气等能源数据进行集成分析，实现了能效的精细化管理，大幅减少了燃煤消耗，助力了传统工业向绿色低碳的新型工业化模式转型。

2.人工智能驱动绿色制造体系建设，为新型工业化提升全要素资源利用效率奠定了基础

新型工业化采用资源节约、环境友好的集约型发展模式，在此背景下，中国采用系统性思维构建以绿色工厂、绿色工业园区、绿色供应链为核心的绿色制造体系，至2023年末，全国已累计认定5095家国家级绿色工厂，创造的产值在制造业总产值中的占比达17%以上，成为推动产业绿色转型的主力军。在绿色工厂的实践探索中，人工智能技术被广泛应用于优化资源调度、降低物料损耗和废弃物循环再利用等关键场景，依靠人工智能算法驱动的智能调度与预测性维护，最大限度减少非计划停机事件发生、降低设备空载运行导致的能源空耗；运用机器视觉、智能传感等先进技术，实现对原材料和废弃物的精细分拣，有效提高资源回收利用的转化率与经济效益，是新型工业化践行内涵式增长与可持续发展的具体写照。

3.人工智能助推绿色低碳产业壮大，为新型工业化培育新的经济增长极

绿色转型造就了规模庞大的新动能，以新能源汽车、锂电组件、光伏设备为代表的“新三样”，成为中国制造业转型升级的新典范和外贸出口逆势增长的新引擎，人工智能在绿色产业中，从核心技术研发、智能制造到场景应用的全链条都发挥不可替代的作用。人工智能使新型电池材料与高效光伏电池的研发进程加速，同时引领智能制造技术保质增效，如隆基绿能“灯塔工厂”运用的人工智能分析系统，达成了对光伏产品瑕疵的精准识别；人工智能通过“虚拟电厂”等创新业务形态，对分布式能源实施聚合与智能调度，提升了电网对可再生能源的消纳水平，带动了能源结构的根本性转变。

（四）人工智能促进“四化”协同，稳固新型工业化现代化体系根基

1.人工智能作为通用目的技术，为“四化”同步发展提供了统一的技术底座和赋能平台

人工智能以通用性特征跨越行业和领域的边界，为工业制造、农业生产、城市管理等供给通用的数据分析、智能决策与流程优化服务。人工智能在技术层面的普适性令其成为联结“四化”的天然通道，通过构建统一的数字基础设施与数据共享平台，打破了长期以来工与农、城与乡彼此间的信息壁垒与数据孤岛，助力了生产要素的高效流动与优化分布。例如，针对智慧城市搭建的人工智能平台，不仅可以为工业企业的物流配送提供优化方案，而且其气象数据分析能力也可惠及周边地区，为现代农业提供精准决策支持。跨界赋能模式恰好是人工智能推动“四化”从并行发展走向深度融合的关键。

2.人工智能赋能农业现代化，为新型工业化奠定了坚实的粮食安全与要素供给基础

在“四化”同步推进格局中，农业现代化是亟待补强的突出短板，也是国家安全的战略根基。人工智能正从根本上改变着传统农业的生产范式，依靠遥感影像分析、物联网传感器及智能决策算法，智慧农业能实现对农作物生长环境的精准监测、病虫害风险的智能预警以及水肥资源的按需精准滴灌，由此大幅增进农业生产效率和资源的利用效率。通过人工智能技术的赋能，农业生产效率的跨越式提升既保障了国家粮食供应的持续稳定，为工业化与城镇化营造了安定的社会环境，也给新型工业化释放了更多的劳动力及土地要素。在此基础上，新型工业化同步反哺农业现代化，为其提供先进的农用机械、智能装备及工业制成品，由此形成了工农互促互进、城乡互补互助的良性循环。

3.人工智能驱动新型城镇化建设，为新型工业化拓展了广阔的市场腹地与高效的资源配置平台

以人工智能为核心的智慧城市建设，能显著提高城镇的承载能力与运行效率。在交通领域，借助人工智能算法驱动的智能交通管理系统能优化信号灯配时方案，为公众规划出最优的出行路径，从源头缓解城市交通拥堵压力；在能源供给范畴，智慧电网可通过智能调度达成电力削峰填谷，精准平衡能源供需关系，维持工业生产能源的稳定供给；在公共服务领域，智慧政务、智慧医疗等应用场景可提升居民生活品质与城市服务能级，增强城市对高素质人才的吸纳力。高效、宜居又充满活力的现代化城市，能为新型工业化发展供给规模庞大的消费市场和专业化的劳动力，同时还可以凭借要素的聚合效应给予工业企业高效的金融、物流、信息等生产性服务，成了支撑新型工业化的最优空间承载平台。

（五）人工智能重塑人才结构，强化新型工业化智力资本支撑

1.人工智能催生“新型劳动者”，为新型工业化提供人力资本主体

新质生产力的基本内涵之一是以“新型劳动者”为代表的劳动力素质跃升。人工智能在工业领域的深度应用是通过人机协同将劳动者从重复性、程序化的工作中解放出来，转向更具创造性的系统设计、战略决策等高价值任务，塑造能够充分利用现代技术、适应高端先进设备、具有知识快速更新迭代能力的新型人才。例如，在“灯塔工厂”的实践中，传统生产线质检员通过学习和应用人工智能视觉检测系统，转型为对系统进行维护、优化和编程的“数据工程师”和“算法工程师”，由此实现了职业能力的跃迁。

2.人工智能驱动人才培养模式变革，为新型工业化构建可持续的智力供给体系

新型工业化对复合型人才的现实需求，需要人工智能技术赋能教育和培训体系，加速构建与产业发展需求适配的智力供给系统。在职业教育领域，国家倡导高职院校与行业龙头企业联动合作，将人工智能技术嵌入教学各环节，开发基于虚拟仿真场景及智能算法的实训资源库，创新开展情景式教学及搭建智能化技能测评体系，确保学历教育与职业技能认证同步衔接。在企业培育场景中，以“灯塔工厂”为标杆的先进制造企业，将人才赋能列为数字化转型的关键要点，依靠创办企业数字学院、深化校企联合培养、拓展跨国技术交流等方式，为员工提供定制化的新型数字化技能培训，切实提高团队整体的数字素养与工程实践能力。

3.人工智能与高技能人才的深度融合，成为新型工业化提升全要素生产率的倍增器

新型工业化的最终目标是全要素生产率的大幅提升，人工智能与高技能人才的有机结合正是实现这一目标的重要机制。掌握了人工智能工具和数字化思维的新型劳动者，将其行业专长与人工智能的数据分析、模式识别和预测能力相结合，即会释放出巨大的生产效能。在研发领域，科研人员借助人工智能药物研发助手，可将新药研发周期大幅缩短，降低研发成本。在生产环节，工程师利用人工智能驱动的数字孪生系统，对生产线进行虚拟调试和优化，可大幅提升生产效率和产品良率。据世界经济论坛研究，在“灯塔工厂”中，人工智能、机器学习等数字解决方案的应用，平均可将劳动生产率提高53%，将新产品引进时间缩短50%。

三、“十五五”时期人工智能赋能新型工业化建设的风险挑战

在肯定既有成效的基础上，也须认识到，随着人工智能与工业体系融合的深化，若干潜在的制约与风险亦开始显现。为此，有必要从对过往实践的归纳转向对未来挑战的系统性审视。从外部环境互动及内部结构性矛盾两个维度进行剖析，可能阻碍“十五五”时期发展目标的各类挑战表现为以下几个方面。

（一）外部环境交互下的战略目标实现风险

1.人工智能应用的技术依附性对新型工业化安全基础构成侵蚀

工业智能化的实现高度依赖金字塔式的技术栈，从底层的计算芯片与电子设计自动化软件，到中间层的深度学习框架与操作系统，再到上层的工业仿真与制造执行等专用软件。在技术栈的关键环节，全球市场呈现寡头垄断格局，中国在其中多数领域仍处于技术追赶阶段。中国企业大规模采用外部技术来推进自身的智能化改造，实际上是将产业升级的进程建立在非自主、不可控的技术基座上，可能产生的后果是，当技术供给方出于地缘政治动机实施精准的技术出口限制或封锁，中国新型工业化的关键环节便会立即暴露于外部制约之下，特定企业的生产经营可能因此陷入停滞，还可能导致整个行业的智能化进程被迫中断或降速，进而从根本上削弱产业安全建设的实际成效。

这种侵蚀作用表现为技术生态的锁定效应。先进的工业人工智能应用，并非孤立的硬件或软件产品，而是包括集成硬件、基础软件、应用软件、开发者社区、技术标准和人才培养体系的复杂生态系统。一旦企业或行业选定了某一技术生态，便会因高昂的转换成本、既有数据资产的兼容性问题以及长期形成的人员使用惯性而被深度绑定，变革产生的转换成本不仅包括重新采购软硬件的财务支出，更包括因技术路线变更而导致的历史数据资产作废、员工技能再培训以及与产业链上下游重新进行系统对接的巨大间接成本。

2.人工智能追求极致效率加剧新型工业化产业链的系统性风险

新型工业化的产业链现代化不仅要求技术体系具备前沿先进性，而且需要整条产业链构建起极高的韧性防御与抗冲击能力。沈路和钞小静认为，人工智能凭借精准预测算法、智能动态调度与全链路信息共享等技术优势，可增强供应链的抗冲击能力。客观来看，这类观点在一定程度上未顾及当前全球产业链重构的复杂现实语境，在“十五五”时期，人工智能应用逻辑与地缘政治风险彼此叠加，反而可能催生出更隐蔽的新型系统性脆弱性。人工智能驱动的供应链优化模型，最理想的运行状态是在数据充分、关系稳定、环境可预测的假设下建立的，人工智能系统借助历史数据学习其中蕴含的规律，在紧密耦合的供应链网络里实现全局最优的资源配置。但需要注意的是，全球产业链以“去风险化”“友岸外包”为借口的碎片化与阵营化重组，以突发性决策、政治性驱动以及高度不可预测性为特征，能迅速击穿人工智能模型赖以运行的数据基础和稳定预期框架，当某一关键供应商因非经济性因素被强制排除出供应链网络时，人工智能系统会面临输入数据体系出现结构性坍塌和历史训练模型即时失效的危机。人工智能系统受限于算法逻辑的历史依赖性，不但无法生成有效的应对方案，而且可能会因错误的模型演算而放大原始冲击，促成明显的“数字牛鞭效应”，整个高度协同的生产网络可能陷入停摆。

3.数据治理规则分化制约人工智能提升新型工业化全球竞争力

新型工业化的关键着力点之一是，造就一批能深度融入国际循环、具备全球竞争优势的世界级企业，而数据自由、安全且合规的跨境流动是实现此目标的前提。进入“十五五”阶段，全球数据治理格局从过往相对宽松的自由流动模式，转变成以国家安全和数字主权为核心的规制竞争模式，各大主要经济体相继筑起数据跨境流动的法律壁垒与技术屏障，这对中国企业的全球化运营形成了现实约束。

欧盟的《通用数据保护条例》作为网络数据管理法规，其影响力从个人数据向工业数据、公共数据等非个人数据领域蔓延。部分国家以维护国家安全为名，开始实施或酝酿数据本地化存储、出境安全评估等刚性要求。企业的全球制造执行系统、产品生命周期管理、客户关系管理等平台分布存储于不同国家和地区的数据，可能因法规限制无法顺畅地汇集至总部的数据中心进行统一分析和模型训练，因而在全球范围内形成了相互隔离的“数据孤岛”。这种数据割裂局面会削弱人工智能在企业全球运营中创造核心价值的能力，企业无法凭借全局数据实现精准的市场需求预判、动态的全球库存调配以及高效的跨国协同研发，大幅度推高企业合规成本及运营复杂性，抑制了中国企业在全球竞争中构建数据驱动核心优势的潜力。

（二）内部结构性矛盾对新型工业化目标的实现构成制约

1.人工智能应用引发的极化效应阻碍新型工业化实现均衡发展

工业人工智能系统的部署是有超高门槛的系统工程，在企业一次性投入巨额资金采购软硬件的同时，还需要持续的数据治理、模型迭代和高端专业人才团队的日常维护，由此产生了绝大多数中小企业难以逾越的“资本壁垒”与“知识壁垒”。在产业内部发展空间里，人工智能应用显现出“K型分化”态势：资金充沛、数据丰富的行业头部企业，可利用人工智能持续巩固并扩大市场优势；而占企业总数90%以上、提供大量工作岗位的中小企业，由于资源匮乏容易陷入智能化转型困境，与领先者的差距日益拉大。技术结构性失衡所造成的“数字鸿沟”，不仅会妨碍全社会生产率的提高，还会破坏产业生态的多样性与韧性。产业链里的中小企业通常充当基石角色，为大企业提供灵活专业的配套服务与物资，当它们在智能化浪潮中跟不上龙头企业而被边缘化甚至被淘汰时，会造成产业链的断层风险，从而危及中国制造业的整体竞争力。因此，人工智能的应用，在现实中可能演变为加剧市场集中、固化企业阶层差异的“极化器”，与新型工业化倡导的橄榄型产业结构、促进各类所有制经济共同发展的高质量均衡发展目标形成根本性背离。

2.人工智能的技能偏向性变革冲击新型工业化的人本发展根基

首先，人工智能与自动化技术的结合，将加速淘汰那些以重复性、流程化为特征的技能岗位。这些岗位曾是中国制造业吸纳大量劳动力的主要渠道，也是许多普通劳动者实现向上流动、进入中等收入群体的主要阶梯。其次，产业智能化所催生的新型就业机会，是典型的高技能、复合型岗位，要求从业者既懂信息技术，又懂操作技术工艺，具备跨学科的知识背景。此类“人才红利”的源泉，即高水平的复合型人才培养周期长、难度大，中国现有的教育体系，从基础教育到高等教育再到职业教育，在课程设置、教学方法和产教融合方面均显著滞后。劳动力市场上“中间塌陷、两端分化”的结构性失衡，即中等技能岗位被大量挤出，高技能人才供给又严重不足的局面，导致劳动力供需出现结构性错配，不仅延缓了企业智能化转型的进程，更可能在社会层面加剧收入分配的两极分化，这并非单纯的摩擦性或周期性失业，而可能是长期化的结构性失衡，威胁着新型工业化的健康推进。

3.人工智能固有的高能耗模式对新型工业化的绿色发展形成现实对冲

将“绿色低碳”和“可持续发展”贯穿始终，是新型工业化区别于传统粗放式工业化的时代特征，也是中国履行全球气候治理责任的庄严承诺。在此背景下，人工智能因其在优化能源效率、改进生产工艺、实现精准减排等方面的潜力而被寄予厚望。然而，人工智能技术自身的运行逻辑，尤其是其对计算能力呈指数级持续增长的刚性依赖，与新型工业化所追求的“绿色”目标之间存在矛盾。

驱动工业智能应用，尤其是大规模预训练模型的训练与推理过程需要消耗巨量电力。承载这些计算任务的大型数据中心，已成为全球性的高能耗基础设施。随着人工智能在工业设计、生产、管理、运维等全流程的渗透率不断提高，可以预见“十五五”时期中国数据中心的总能耗将持续攀升。这就构成严峻的系统性悖论——“优化的代价”。在生产端，人工智能的应用可能通过优化工厂的某条生产线帮助企业节省一定比例的能源；但在计算端，支撑该系统运行的数据中心所消耗的能源却可能达到等量甚至更高水平。能源消耗在空间上的转移和在总量上的隐匿增长，很可能在宏观层面部分甚至全部抵消微观应用端带来的节能减排成效。此现象亦被称为能源效率的“回弹效应”。由于模型的性能与其规模和所需算力之间存在着强正相关关系，研究界和产业界不断追求更大、更强的模型，从而形成对更高算力与更强模型性能的螺旋式追求。此外，还需关注人工智能硬件全生命周期所产生的碳足迹，包括高性能芯片制造过程中的高能耗和化学品使用，以及电子废弃物处理带来的环境压力。

四、“十五五”时期以人工智能推进新型工业化建设的破局之策

前文对各类挑战的剖析表明，问题具有多维交织的系统性特征，单一领域的应对措施恐难奏效，这要求政策设计必须具备全局视野与协同性。因此，须从技术体系、产业转型、全球治理、金融创新及体制改革等多个层面构建一套整合性的应对框架，为化解前述困境提供可行思路。

（一）构建服务于产业安全的自主人工智能技术体系

一要健全面向人工智能领域的科技创新组织模式，发挥新型举国体制优势。在国家层面加强精细化的顶层设计与战略规划，做好跨部门、跨区域的创新资源系统性布局，集中力量在基础大模型、智能计算芯片、开发框架、工业软件等战略性、基础性领域开展长期稳定攻关。制定并实施人工智能赋能产业发展的中长期专项规划，从资金投入、人才培养、数据开放、标准制定等多个维度进行统筹协调，引导社会创新要素有序向基础前沿领域有序集聚，形成目标明确、步调一致的技术攻关合力。二要系统化建设国家实验室、国家科研机构、高水平研究型大学和科技领军企业等国家战略科技力量。通过构建目标导向的产业技术创新联合体，形成产学研用深度融合、多学科交叉协作的创新载体，打通基础研究与产业应用的转化通道。重点满足工业领域对算法可解释性、稳健性、实时性与安全性的特殊需求，以原创性、引领性的技术突破，逐步摆脱对外部高端技术和封闭生态的路径依赖，力求实现更多“从0到1”的基础研究原创发现和“从1到N”的应用技术集群式发展。三要持续夯实人工智能的产业基础能力。精准补齐在高端传感器、精密减速器、高性能服务器、专用芯片等核心硬件领域的短板，筑牢工业数据采集与智能装备运行的物理底座。

（二）加速制造业智能化转型，构筑新型工业化的产业主体

一要坚持分类分层施策，系统性加快制造业企业的智能化改造步伐。根据企业的规模、所属行业以及数字化基础的差异，提供精准化、差异化的技术路径与政策解决方案。对于资本与技术实力雄厚的大型骨干企业，应鼓励其对标国际先进水平，建设“灯塔工厂”，打造贯穿设计、生产、管理、服务全流程的智能生产系统，树立行业标杆。对于面广量大的中小企业，则应积极推广低成本、模块化、易部署、见效快的轻量级智能应用与服务，通过提供普惠算力等方式，有效降低其初次转型的门槛与风险。二要着力培育深耕特定产业的行业性、区域性人工智能应用生态。围绕电子信息、生物医药、航空航天、新能源汽车等国家战略性重点产业链，鼓励开发契合特定工艺和场景的专业化人工智能解决方案，发展一批深耕行业、具备核心技术能力的“小巨人”企业。同时，大力推动工业数据空间建设，在保障数据安全与商业秘密的前提下，探索建立产业链上下游企业间的数据共享与协同优化机制，以数据要素的高效流动赋能数据驱动的智能产业集群发展。三要以人工智能全面促进制造业的绿色化转型与服务化延伸。运用智能算法对企业能源管理、生产工艺、物料循环与物流配送进行全方位优化，实现全生命周期的能耗与碳排放精细化管控，推动形成绿色的生产方式。

（三）主动参与全球人工智能治理，营造开放且安全的国际合作环境

一要以保障发展安全为前提，统筹发展与安全。加快构建与高水平开放相适应的国家经济安全风险评估与防控体系，动态评估技术引进、跨国投资、数据流动等行为的潜在风险，科学平衡技术合作的收益与产业安全的底线，确保在开放环境中始终掌握维护国家核心利益的主动权。二要积极倡导并践行开放、公平、非歧视的国际人工智能合作原则。在多双边场合明确反对“技术封锁”和“数字保护主义”，重点加强与“一带一路”共建国家、金砖国家以及其他新兴经济体在数字基础设施、技术标准、人才培养等方面的实质性合作。跳出传统地缘政治的局限，鼓励企业在全球范围内广泛寻求技术与产品的多元化来源，丰富和完善中国产业的全球供应网络，以多元化的合作格局有效应对外部的技术封锁与供应链“脱钩”风险。三要前瞻研究并主动对接高标准国际数字贸易规则。对于《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）等已生效或正在谈判的协定，应组织专业力量进行深入研究，系统评估规则体系，聚焦数据流动、知识产权、源代码开放、算法透明度等核心条款，通过主动的制度型开放与压力测试，为中国企业参与全球数字经济竞争营造稳定、透明、可预期的制度环境。

（四）创新科技金融服务模式，精准赋能产业智能化进程

一要建立健全覆盖人工智能产业全生命周期的多层次金融支持体系。聚焦基础大模型研发、大规模算力中心建设等前期投入巨大、回报周期长、战略意义突出的基础领域，设立国家级专项引导基金或充分利用政策性金融工具，提供长期、稳定、具有耐心的资本支持。二要以金融供给侧结构性改革为契机，打通创新链、产业链与资本链的堵点。通过政府与市场的协同作用，设立按市场化方式运作的产业投资基金，以财政资金引导和撬动更多社会资本共同投入工业智能化改造与应用领域。健全银行、保险、担保、券商等机构共同参与的市场化风险分担机制，通过开发新型金融产品，提升对科技型和中小型制造企业的金融支持力度并扩大覆盖面。

（五）深化关键领域体制机制改革，优化人工智能与产业融合的制度环境

一要有序构建全国统一、高效规范的数据要素市场。加快完善数据产权界定、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度，积极探索建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权机制，推动数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权分离的改革落地。在此基础上，着力培育多层次数据交易平台和专业化第三方数据服务机构，在保障国家安全、商业秘密和个人隐私的前提下，进一步促进工业数据依法高效流通与价值释放。二要创新面向人工智能的监管模式与治理体系。针对人工智能技术快速迭代、应用场景复杂、潜在风险多样的特点，必须探索建立动态、弹性、审慎的监管框架，大力推行监管沙盒、技术评估、伦理审查、算法备案等新型治理工具，在严守安全、公平、伦理底线的同时，为新技术、新模式、新业态的探索与发展预留充足的创新空间，避免过度监管抑制创新。三要系统性重塑适应产业智能化需求的劳动力市场与教育培训体系。为应对“技能偏向型技术变革”带来的就业结构性失衡，必须将大规模职业技能培训提升至战略高度，建立由政府、企业、社会协同投入的终身学习体系。