一、引言

“十四五”时期，我国人工智能（AI）产业已经在技术创新、应用落地与生态建设方面取得了显著进展。根据中国互联网络信息中心2025年7月发布的《第56次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2024年，我国人工智能产业规模已超过7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率。①该中心2025年10月发布的《生成式人工智能应用发展报告(2025)》则显示，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，用户规模在短短半年内就实现了翻倍，总体普及率超36%。②与此同时，也应该看到，全球人工智能竞争格局正在加速演变，关键核心技术“卡脖子”风险依然存在，人工智能与实体经济深度融合的广度与深度仍有待拓展。

即将到来的“十五五”时期，是我国基本实现社会主义现代化夯实基础、全面发力的关键时期，在基本实现社会主义现代化进程中具有承前启后的重要地位，其产业结构调整与技术创新布局引起广泛关注。党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（以下简称《建议》）提出，“现代化产业体系是中国式现代化的物质技术基础”，要“坚持智能化、绿色化、融合化方向”，“构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系”。新一代人工智能技术作为引领产业变革的通用目的技术，正推动全球产业链、供应链、价值链深度重构。在这一背景下，人工智能不仅是技术创新的前沿领域，更是引领产业变革、培育新增长点的战略抓手。当前，人工智能正从单点技术突破走向系统集成创新，从辅助工具升级为核心驱动，在赋能产业升级、畅通经济循环、提升全要素生产率方面的战略价值日益凸显。

学术界对人工智能的经济社会影响已有广泛探讨。从技术经济学的角度来看，早期研究多集中于技术本身及其对生产率的宏观影响。随着实践的发展，学者们开始关注其引发的就业结构变化、收入分配效应以及产业变迁影响。近年来，结合中国实践提出的“新质生产力”理论，也为进一步理解人工智能技术革命与现代化产业体系升级提供了新的视角。

不过，现有研究仍存在三点不足：一是多局限于单一的理论视角，缺乏对人工智能驱动产业体系的跨学派、系统性机理解析；二是较少联系现实中的人工智能国际发展现状与国内禀赋条件，对如何利用人工智能驱动现代化产业体系转型的战略路径进行分析；三是受制于时效性，尚未对“十五五”时期的最新部署进行针对性回应，所提政策建议与未来顶层设计的衔接可能不够紧密。

鉴于此，本文拟研究人工智能驱动现代化产业体系建设的理论逻辑与实践路径，尝试回答以下关键问题：人工智能通过何种理论机制驱动现代化产业体系建设？中国目前在国际人工智能竞争格局中的现状与禀赋如何？“十五五”时期如何以人工智能驱动现代化产业体系构建？

本文可能的创新与学术贡献有三点：第一，在理论层面，通过融合技术经济发展史、“创造性破坏”理论、“包容性增长”理论、“新质生产力”理论以及中国特色发展实践，构建了一个多维的理论分析框架，深刻揭示了人工智能驱动产业变革的内在逻辑，也为发展经济学和技术创新理论提供了新的视角；第二，在实践层面，通过聚焦于中美两国的人工智能发展现状及驱动产业体系建设方面的战略路径比较，揭示了全球竞争格局下的中国优势与短板，并为中国路径的优化提供了镜鉴；第三，在政策层面，紧密结合《建议》的最新精神，从供给质量提升、需求结构升级、制造业深度转型及未来产业前瞻布局等维度提出了系统性的战略路径与政策建议，为“十五五”时期相关政策的制定提供了一定的学理参考与决策支持。

二、人工智能驱动现代化产业体系发展的理论逻辑

为揭示人工智能驱动现代化产业体系建设的内在机理，本文基于技术经济学、发展经济学和新质生产力理论，分析人工智能如何从技术演进、要素重构与制度协同等维度推动现代化产业体系的深刻变革。

（一）从工业革命到智能革命的历史演进

将人工智能这一新技术置于宏大的技术经济范式变迁史中考察，有助于深刻理解其颠覆性影响。纵观人类历次科技革命，从蒸汽时代、电气时代到信息时代，再到今天我们即将面对的人工智能时代的革命，通用目的技术（GPT）的突破性创新始终是驱动产业体系根本性变革的核心动力。与前述革命类似，人工智能革命正推动生产方式和产业组织发生范式重构，但其变革速度更快、影响范围更广、渗透程度更深。蒸汽技术革命实现了机械化生产，替代了部分体力劳动；电气技术革命开启了规模化生产，大幅提升了生产效率；信息技术革命推动了自动化生产，优化了生产流程控制；而当今的人工智能技术革命则旨在实现智能化生产，不仅替代体力劳动，更扩展至部分脑力劳动领域，形成了一种能够自主感知、学习、决策和执行的新型生产体系。这一变革特质使人工智能超越了传统技术进步的范畴，成为引领新一轮产业变革、驱动产业体系全面升级的通用目的技术。

人工智能还极大地提高了知识本身的生产与扩散效率。比如，2025年诺贝尔经济学奖得主之一的乔尔·莫基尔（Joel Mokyr）在对知识经济的历史研究中发现，工业革命的持续性并非偶然，它源于“命题性知识”（propositional knowledge）与“指令性知识”（prescriptive knowledge）之间首次形成了强大的正向反馈循环，即“工业启蒙”（industrial enlightenment）。 “命题性知识”主要涵盖基本的科学原理，而“指令性知识”主要包括具体的技术实践。莫基尔从历次工业革命提炼出来的知识经济相关理论，也与当前人工智能驱动的“知识革命”具有深刻的历史相似性。人工智能，特别是大语言模型，正成为一种新的“命题性知识”生产与组织方式，它通过对海量数据的学习，发现隐藏的规律与模式，并与传统产业相结合，实现“指令性知识”的自动化完成，并最终指导、优化和执行复杂的生产与服务任务。可以看到，人工智能带来的生产范式的变迁，极大地加速了知识创造、传播与应用的速度与范围，有望开启一个更具突破性的“智能启蒙”时代，从而为产业体系的知识密集化和创新常态化提供了强大驱动。

从生产要素的视角看，人工智能驱动的智能革命更是从根本上改变了传统生产要素的结构与功能。在古典农业时代，土地与劳动是核心的生产要素，世界因此也会陷入“马尔萨斯陷阱”之中。在传统产业体系中，土地、劳动力、资本与技术是主要的生产要素，适用于此阶段的各种经济增长理论也成为指导经济发展的理论基石。其中，在较早的阶段，代表性的有经典的索洛增长模型。而随着科技的发展，知识本身的生产过程也愈发重要，以罗默为代表的经济学家也相应地提出了内生增长模型。进入21世纪的信息经济时代，数据正在成为一种独特的新型生产要素，影响市场分配与价值创造。因此，展望未来的智能经济时代，数据、算法、算力将共同构成新一代的生产要素体系。其中数据作为基础性资源，算法作为核心能力，算力作为支撑平台，三者协同驱动产业的创新发展。这种生产要素的结构性变化，不仅改变了价值创造方式，也重塑了产业竞争格局，使人工智能未来成为构建现代化产业体系的核心驱动力。

（二）“创造性破坏”和“技术包容性增长”

著名经济学家约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）曾提出著名的“创造性破坏”（creative destruction）理论，为理解人工智能驱动的产业变革提供了深刻视角。同为2025年诺贝尔经济学奖得主的菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）和彼得·豪伊特（Peter Howitt）提出的创新驱动的内生增长理论指出，技术创新的本质是对旧技术、旧模式和旧体系的替代与超越。人工智能正引发一场深刻的“创造性破坏”浪潮，一方面淘汰传统生产模式和低技能岗位，另一方面创造新业态、新产业和高质量就业。与传统技术创新不同，人工智能引发的“创造性破坏”具有多领域协同、多层级渗透和多路径突破的特点，不仅改变了产品和服务的生产方式，更重构了产业组织的核心逻辑与价值分配的基本原则，这是其驱动产业体系发生质变的核心机制。

在这一驱动过程中，人工智能通过三大机制重塑产业体系。一是优化决策机制，通过数据驱动决策提高资源配置效率；二是拓展能力边界，通过机器学习增强人类解决问题的能力；三是创新组织模式，通过平台化与生态化重构产业分工协作网络。这些机制共同作用，打破了传统产业的边界限制，催生了诸如平台经济、共享经济等新模式新业态，推动了产业体系向网络化、智能化和生态化方向演进。值得注意的是，这种创造性破坏过程也带来了市场集中度提升、技术性失业等挑战，要求政策制定者综合平衡效率与公平、创新与稳定之间的关系。

面对人工智能驱动带来的技术变革对劳动力市场带来的巨大冲击，2024年诺贝尔经济学奖获得者达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）的技术包容性增长理论则有所警示与启发。在人工智能时代，技术发展可能呈现技能偏向性与资本偏向性双重特征，容易导致收入差距扩大和数字鸿沟加深，而技术创新方向与制度架构则共同决定技术红利的分配格局。为避免技术冲击带来的分化趋势极端化，需要通过制度创新引导人工智能向包容性方向发展，让更多群体共享智能经济发展成果。这就要求在技术研发、产业应用和成果分配各环节融入包容性理念，构建普惠共享的人工智能发展体系，从而确保驱动进程的可持续性和社会稳定性。

为实现人工智能的包容性发展，需要建立多层次的治理框架。比如，在技术层面，推动开发易用、可及的人工智能工具，降低中小企业应用门槛；在市场层面，构建公平竞争的环境，防止数据垄断和算法共谋；在社会层面，建立健全社会保障体系，应对就业结构变化带来的挑战；在国际层面，推动全球人工智能治理合作，防止单边主导和技术霸权。这一多层次治理框架的本质是构建“有为政府”与“有效市场”的良性互动机制，通过制度创新引导技术向善，确保人工智能发展成果更多更公平惠及全体人民，从而为人工智能的长期、健康驱动营造良好的社会环境。

（三）人工智能驱动生产要素重构

在人工智能时代，数据已从简单的信息载体转变为关键生产要素，引发了信息经济学理论的重构。值得注意的是，数据要素具有非竞争性、规模报酬递增和多维度价值等特性。这些特性决定了基于数据的人工智能应用具有自我强化的良性循环机制——更多的数据催生更优的算法，更优的算法吸引更多用户，更多用户产生更多数据。这种正反馈机制使得人工智能产业呈现出典型的网络效应和规模效应，头部企业往往能够迅速形成市场优势地位。这便是人工智能产业能够对关联的传统产业进行生产赋能、驱动整个现代化产业体系的信息经济学因素。

当然，数据要素的独特属性也对传统资源配置机制提出了挑战。一方面，数据确权、定价与交易机制不完善制约了数据要素的市场化流动；另一方面，数据隐私、安全与伦理问题要求建立更为完善的治理框架。对此，需要通过完善数据产权界定、开放共享、交易流通等标准和措施，促进数据要素高效流动与合理使用。在“十五五”时期，构建统一规范的数据要素市场，充分释放数据作为关键生产要素的潜在价值，是强化人工智能驱动效应的坚实基础。

基于中国发展实践提出的新质生产力理论，为理解人工智能驱动现代化产业体系的发展提供了本土化分析框架。新质生产力是以科技创新为主导，体现高质量、高效能和高水平特征的生产力形态。它并非凭空产生，而是深深植根于世界生产力发展的历史脉络与中国式现代化的具体实践，是对马克思主义生产力理论的继承与创造性发展。从理论逻辑看，它系统阐述了生产力构成要素的质变，强调以科技创新为核心驱动，特别是关键性、颠覆性技术突破所带来的生产力根本性跃迁；从实践逻辑看，它要求构建一个包含科技创新体系、现代化产业体系、绿色生产力体系及与之适配的新型生产关系在内的完整系统。因此，新质生产力不仅是理论上的创新，更是指导中国实现高质量发展的实践纲领。

《建议》提出，“加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。人工智能通过与产业体系深度融合，成为培育和发展新质生产力、构建现代化产业体系的最活跃驱动力，并最终形成一个包含科技创新体系、现代化产业体系及与之适配的新型生产关系在内的完整系统。

三、人工智能驱动现代化产业体系建设的中美比较

上文的理论分析揭示了人工智能驱动现代化产业体系发展的内在逻辑。然而，理论逻辑的实现也需要结合现实中具体的国家禀赋与制度环境。因此，接下来我们通过国际比较视角，分析中美两国在人工智能驱动现代化产业体系建设方面的实践路径差异，提炼中国特色的政策演进逻辑与制度优势，为后续战略路径的提出奠定实践基础。

（一）人工智能驱动现代化产业体系建设的中美发展模式比较

目前，全球人工智能竞争呈现多元化格局。从国家层面看，中美两国处于绝对领先的地位，构成了最具代表性的两种发展模式。表1列举了中美人工智能关键领域的相对比较优势与发展现状评估。

表1 中美人工智能关键领域对比分析

其中，美国在基础理论、原创算法和高端芯片领域占据一定的先发优势，依托长期研发投入和强大的高校科研实力，在人工智能基础研究方面持续产出创新，率先开创出一批诸如ChatGPT、Gemini等运用人工智能技术的代表性大语言模型平台。相比之下，中国则在应用场景、数据规模和产业化速度方面表现突出，凭借庞大的网民基础、丰富的应用场景和积极的政策支持，在人工智能技术落地和商业化应用方面取得了显著进展，较为有代表性的有深度求索（DeepSeek）、通义千问、豆包等应用平台。

另一方面，中美人工智能的竞争也存在着一定的技术壁垒。比如，在高端芯片领域，美国的优势尤为明显，英伟达、AMD等公司在训练芯片方面占据主导地位，而中国人工智能芯片产业仍以成熟工艺为主，先进制程的高端产品尚未大规模普及。在软件生态方面，美国的TensorFlow、PyTorch等框架已成为行业标准，而中国的框架影响力相对有限。这种技术上的不对称性，使得中国人工智能产业发展仍面临外部依赖风险，特别是在高端芯片和基础软件领域。然而，中国在应用场景的丰富性和数据规模的庞大性方面构成了独特优势，为人工智能技术迭代和商业化应用提供了良好土壤，能够倒逼中国人工智能产业在关键“卡脖子”技术上实现壁垒突破。

基于人工智能产业发展的国际现状，我们进一步分析中美两国如何运用人工智能驱动其产业体系发展。美国在利用人工智能驱动产业体系方面，呈现出“基础创新引领”与“高端制造回流”的特征。其在基础理论、原创算法与高端芯片领域的先发优势，使其在驱动高端制造业、新型医药研发、航空航天等知识密集型产业方面保持一定的优势。例如，在高端制造领域，通过数字孪生和人工智能预测性维护，实现了生产流程的优化；利用人工智能进行新药靶点发现和临床试验优化，大幅缩短了研发周期。而对于相对衰退，甚至已经出现“去工业化”趋势的传统产业，美国人工智能的驱动效应并不显著。

相比之下，中国在利用人工智能驱动产业体系上，则展现出“应用场景拉动”和“全产业链赋能”的鲜明特色。凭借庞大的国内市场、丰富的应用场景和齐全完整的产业体系，中国在推动人工智能与实体经济深度融合，特别是驱动制造业数字化转型和服务业模式创新方面成果显著。例如，在消费互联网领域，基于人工智能的推荐算法驱动了电商和内容产业的蓬勃发展；在工业领域，工业视觉检测、智能排产等应用在众多制造企业中快速普及。《建议》提出的“全面实施‘人工智能+’行动”，正是这一驱动路径的集中体现，旨在通过广泛的场景开放和应用示范，拉动人工智能技术迭代与产业升级。

（二）人工智能驱动现代化产业体系建设的中国独特优势

中国在人工智能驱动现代化产业体系建设的竞赛中拥有若干独特优势。一是日益完善的绿色算力基础设施。目前，中国已建成全球最大的清洁能源体系，结合“东数西算”工程的推进，为耗能巨大的人工智能计算中心提供了可持续的、成本可控的算力保障，为人工智能大规模驱动各行业提供了坚实的能源底座。二是依托庞大受教育人口的超大规模市场与齐全完整的产业体系。庞大的受教育人口与丰富的应用场景为人工智能技术提供了最佳的试验场和快速商业化的环境，使得创新应用能迅速实现规模经济。同时，齐全完整的产业体系意味着人工智能可以在从研发设计到生产制造的全链条上找到应用切入点，形成“产业链集群”式的协同转型效应，这是其他国家和地区难以复制的核心竞争力。

立足于中国人工智能驱动现代化产业体系建设的独特优势，我国“人工智能+”政策框架也经历了一个从单点突破到系统推进、从技术研发到产业融合的演进过程。自2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来，我国逐步形成了多层次、全覆盖的人工智能政策体系。2025年国务院印发的《深入实施“人工智能+”行动意见》，以及《建议》的顶层设计，则标志着“人工智能+”行动进入了系统化、深度融合的新阶段。目前，“人工智能+”政策框架的核心，正是紧密围绕着“驱动”二字有序开展，旨在通过技术研发、应用示范、产业生态和治理保障等多维度的政策工具，全面激发人工智能对现代化产业体系的驱动效能。

未来，我国人工智能政策将更加注重创新生态构建与治理体系完善。一方面强化核心技术攻关，突破芯片制造、工业软件、算法框架等薄弱环节，这与《建议》中关于“加强原始创新和关键核心技术攻关”的要求一脉相承；另一方面，则需要加快建立统一的行业数据标准和接口规范，解决当前系统互操作性差、数据流通不畅等问题，为人工智能的高效驱动扫清障碍。总之，立足于“人工智能+”的一系列政策演进反映了我国对人工智能发展规律的深刻把握，即从技术驱动转向创新生态驱动，从单点突破转向系统能力提升，最终形成一个能够自我强化、持续演进的人工智能驱动现代化产业体系的发展范式。

四、人工智能驱动现代化产业体系建设的中国路径

以上分析表明，在人工智能驱动现代化产业体系建设的时代浪潮中，我们既需要立足国际视角、紧抓科技前沿，又需要发挥独特优势、完善政策框架。这启示我们，未来可从提升产业供给质量、创造新的消费需求、促进制造业数字化转型和赋能战略性新兴产业培育等四方面，协同推动人工智能驱动中国现代化产业体系建设的实践路径。

（一）通过赋能技术创新、要素升级和组织变革提升产业供给质量

《建议》提出，“加强原始创新和关键核心技术攻关”“推动科技创新和产业创新深度融合”。这在产业的供给端为人工智能驱动现代化产业体系的构建提供了重要的指导路径。

在供给端，人工智能可以通过赋能技术创新、要素升级和组织变革，全面提升产业供给体系质量与效率。首先，在技术创新方面，人工智能正从辅助工具升级为研发伙伴，加速科学发现和技术突破。例如，在药物研发领域，人工智能算法能够大幅缩短新药筛选和临床试验周期；在材料科学领域，机器学习能够预测材料性能，加速新材料的发现与应用。这种研发模式的变革，显著提高了创新效率，降低了试错成本，使产业创新从“经验驱动”向“数据驱动”转变。

其次，在要素升级方面，人工智能可以通过增强人力资本、优化资本配置和提升数据价值，重塑生产要素体系。在人力资本领域，人工智能技术不仅替代常规劳动，更通过人机协作增强人类能力，推动劳动力结构向高端化转型。在资本配置领域，智能投顾、风险预警等应用提高了资本配置效率，使金融更好地服务实体经济。在数据要素领域，人工智能通过挖掘数据价值，释放数据要素潜能，使数据成为关键生产要素。这些变化共同推动了产业体系从“要素驱动”向“创新驱动”转变，契合了高质量发展的核心要求。

最后，在组织变革方面，人工智能正在重构企业边界与产业生态，催生新型组织形态和分工模式。一方面，企业通过数字化、网络化、智能化改造，实现内部组织结构的扁平化和柔性化；另一方面，产业链上下游通过工业互联网平台实现深度协同，形成透明、高效的价值网络。这种组织变革降低了交易成本，提高了资源配置效率，使产业体系更加灵活、韧性和高效。值得注意的是，这一过程也可能会带来平台垄断、数据安全等新挑战，要求建立与智能经济相适应的治理体系。

（二）通过创造新的消费需求和提升消费品质驱动产业体系升级

在需求端，人工智能主要通过创造新的消费需求和提升消费品质，全面释放内需潜力，进而驱动产业体系的升级。一方面，人工智能催生了智能家居、智能网联汽车、智能穿戴设备等新产品，创造了新的消费增长点；另一方面，人工智能推动了个性化定制、体验式消费、共享经济等新模式发展，满足了消费者多样化、高品质需求。这种供给与需求的良性互动，形成了“需求牵引供给、供给创造需求”的更高水平动态平衡。表2列举了一些人工智能驱动的消费创新与产业响应示例。诸如绿色健康消费、个性化定制消费、体验式参与消费、共享型协同消费、全龄友好消费这些创新型的消费概念，在人工智能技术的赋能下，能够衍生出全新的消费场景，继而带动相关产业和政策的新质创新。

表2 人工智能驱动的消费创新与产业响应示例

值得注意的是，在“十五五”时期，随着居民收入水平提高和消费观念转变，服务消费占比将进一步提升，教育、医疗、养老、文旅等领域将成为消费增长的重要领域，而人工智能也更能够深度驱动传统服务消费领域的扩容提质。通过与这些领域进行深度结合，人工智能不仅可以提高服务的效率与质量，而且能够创新服务的模式与业态，进一步释放服务消费的巨大潜力。例如，在医疗领域，人工智能辅助诊断、远程医疗等应用扩大了优质医疗资源供给；在教育领域，个性化学习、智能辅导等应用实现了因材施教；在养老领域，智能看护、健康监测等应用提高了老年人生活质量。这些应用不仅满足了人民日益增长的美好生活需要，也推动了产业结构向高端化迈进。

当然，在发挥人工智能对于需求端的强势驱动作用的同时，我们还应该注意，需要审慎地建立起适配智能消费特点的监管框架和标准体系。一方面，要完善数据隐私保护、算法透明度、产品责任等制度，保护消费者权益；另一方面，也要创新监管方式，推行沙盒监管、信用监管等模式，为新模式新业态发展留出空间。同时，通过完善智慧物流体系、智能支付网络等基础设施，优化消费环境，降低交易成本。这些制度创新有助于形成放心消费、安心消费的环境，从而更加持续地释放内需潜力。

（三）促进制造业数字化转型和智能化升级

制造业是人工智能应用的主战场，也是构建现代化产业体系的关键领域。预计“十五五”时期，制造业数字化转型将从单点应用向全面集成、从效率提升向模式创新纵深发展。

在应用层面，工业视觉检测、设备预测性维护、智能排产优化等技术已在先进制造企业得到广泛应用，显著提高了生产效率和产品质量。更深层次的，是需要依托数字孪生工厂、协同制造平台等实现全流程、全链条的数字化贯通，推动制造业向网络化、智能化方向持续升级。

不过，目前制造业的数字化转型也面临一些主要挑战，包括技术门槛高、改造成本大、人才储备不足等问题。根据中国国家统计局《第五次全国经济普查》数据，2023年已有97%的规模以上企业应用了信息化管理系统，但云计算应用比例低于40%，物联网应用比例低于30%，人工智能应用比例低于20%。③说明我国企业数字化转型在不断发展的同时，依然有一定的继续提高与发展的空间。而对于广大的中小企业而言，在数字化转型进程中，“不敢转、不会转、不能转、不愿转”的问题依然比较突出。比如，不少从事制造业生产的小型微型企业，在具体的专业生产上可能具有丰富的经验，但是对于数据资产的管理上没有形成统筹与汇总的业务习惯，众多的数据资源散落在各业务系统中，互联互通难度大，形成了“数据孤岛”。

上述挑战与数字化人才的培养水平、数字化基础设施的建设进度以及数字化技术的使用门槛等方面息息相关。对此，我们需要构建多层次、全覆盖的人工智能驱动与数字化赋能的体系。一是建设公共服务平台，为中小企业提供评估咨询、共性工具、人才培养等服务。二是培育解决方案供应商，发展一批专业化、行业化的人工智能服务商，为企业提供数据治理、模型训练、系统集成、运维优化等“全链条”服务。三是开展人工智能应用的试点示范，总结典型案例和成功经验，形成可复制、可推广的转型路径。这些举措旨在降低人工智能驱动制造业转型的门槛，让更多企业，尤其是中小企业能够搭上智能制造的快车。

值得注意的是，制造业数字化转型不是简单的技术替代，而是技术体系、组织架构和商业模式的协同演进。人工智能是制造业数字化转型的重要组成部分，在推动制造业数字化转型、构建现代化产业体系中发挥着重要的作用。一方面，我们需要通过技术创新突破瓶颈，特别是在工业软件、智能装备、工业网络等关键领域实现自主可控；另一方面，还需要推动管理变革和组织重构，建立与数字化生产相适应的管理体系和工作方式。只有技术应用与管理创新双轮驱动，才能真正释放数字化转型的潜力，实现制造业质量变革、效率变革和动力变革。

（四）赋能战略性新兴产业培育与未来产业布局

战略性新兴产业是引领国家未来发展的重要力量，也是人工智能驱动现代化产业体系的前沿阵地。据工信部数据，2024年，我国战略性新兴产业增加值占GDP比重达13%，与传统产业80%左右的占比比起来，还只是“小块头”。这表明相关产业发展仍面临诸多挑战。《建议》提出，要“构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系”。因此，在“十五五”时期，需要进一步加大对新兴支柱产业的培育力度，重点在新一代信息技术、新能源、新材料、智能汽车、生物技术、航空航天、低空经济等新兴支柱产业取得新的突破，努力催生出数个万亿元级甚至更大规模的市场。表3对比了一些人工智能赋能的重要新兴支柱产业的基本特征。可以发现，在这些新兴支柱产业中，核心的人工智能技术对传统行业形态进行了创造性的赋能，从而驱动整体产业体系的系统构建与协同发展。

表3 人工智能赋能的新兴支柱产业特征对比

在战略性新兴产业培育方面，人工智能扮演着赋能者、催化剂和引领者的多重角色。赋能角色方面，通过与传统产业深度融合，提升生产效率和产品质量。比如，基于人工智能技术、工业互联网等先进技术整合的“黑灯工厂”，解决了某些传统生产领域专业劳动力供给不足的问题，在节省能源消耗的同时，极大提升了生产的效率和质检的质量。催化角色方面，通过推动技术创新和模式创新，催生新产品、新业态。以智能网联汽车为例，人工智能技术驱动其从单纯的代步工具转变为“移动的智能空间”和“交通数据采集端”，从而带动芯片、传感器、高精地图、智慧交通等一系列关联产业发展。引领角色方面，通过前瞻布局和前沿探索，孕育未来产业方向。比如，人工智能技术与人形机器人结合形成的具身智能技术，正在成为未来产业的方向之一，有可能对未来社会的生产、生活模式产生颠覆式的影响。上述的多重角色决定了人工智能在构建现代化产业体系中具有战略地位，是培育新增长点、形成新动能的关键驱动性力量。

在未来产业布局方面，需要我们把握技术演进规律和产业发展趋势，结合人工智能技术，重点布局在量子科技、合成生物、脑科学与类脑智能、深海空天等前沿领域。这些涉足未来的领域具有颠覆性创新潜力，可能引领下一轮产业变革。布局未来产业需要创新组织方式：一方面通过国家战略引领和新型举国体制，攻克关键核心技术；另一方面通过市场主导和企业主体，推动科技成果的市场应用。特别是要发挥供应链中龙头企业、链主企业的引领作用，联动专精特新企业协同攻关，构建创新协同、利益共享的产业链生态。《建议》提出的“强化企业科技创新主体地位”“推动创新资源向企业集聚”，正是为了激活企业这一最活跃的驱动主体，在未来产业竞争中占据制高点。

五、主要结论与政策建议

本文研究了人工智能驱动现代化产业体系建设的理论逻辑、中美比较与实践路径。主要研究结论如下：其一，人工智能作为通用目的技术，通过“创造性破坏”“包容性增长”及要素重构等机制，正深刻改变产业运行逻辑和价值分配格局，成为培育新质生产力、驱动现代化产业体系建设的核心引擎。其二，在全球人工智能驱动现代化产业体系建设的竞争格局中，中国具有应用场景、市场规模及产业配套等独特优势，需要进一步完善创新生态与治理体系，做到扬长避短、精准突破。其三，人工智能驱动现代化产业体系的构建是一个多层级、多领域的系统工程，需从提升产业供给质量、创造新的消费需求、促进制造业数字化转型和赋能战略性新兴产业培育等四方面协同推进，构建起供需良性互动、深度赋能、面向未来的现代化产业体系。

这启示我们，可从规划技术攻关、加强体系治理、优化市场环境、构建赋能生态、深化人才建设等五个方面加以施策，合力推动人工智能驱动我国现代化产业体系建设：

第一，构建协同创新的技术攻关体系。围绕芯片制造、工业软件、算法框架等薄弱环节，完善新型举国体制，鼓励龙头企业、高校和科研机构组建联合创新平台，加快实现核心技术的突破和迭代升级。国家人工智能基金专项资金应重点支持芯片研发，同时加快多模态大模型、具身智能等前沿算法开发，推动形成软硬件协同、云边端一体的智能系统解决方案。

第二，完善标准规范与治理框架。加快出台覆盖数据格式、模型接口、安全评估、伦理审查等关键环节的国家或行业标准，解决当前系统互操作性差、数据流通不畅等问题。同步建立数据确权、算法审计、安全评估等治理机制，加强人工智能治理，鼓励数据要素有序流通和技术成果转化应用，为人工智能系统运营提供持续动力。

第三，优化要素配置与市场环境。推动金融机构开发适配人工智能项目的专项贷款和金融产品，缓解相关企业的资金压力，推动人工智能新场景、新应用的整体投资力度。深化要素市场化改革，促进数据、人才、资本等创新要素自由流动和高效配置。强化知识产权保护，完善技术交易市场，激发科研人员创新活力，为人工智能驱动产业创新营造良好的市场生态。

第四，构建普惠共享的赋能服务生态。鼓励发展一批专业化、行业化的人工智能服务商，为传统企业提供数据治理、模型训练、系统集成、运维优化等“全链条”服务。通过开展“人工智能赋能”“技术下沉”等服务项目，加强行业技术培训和应用辅导，提升企业对人工智能技术的使用能力和信任程度，避免技术资源的闲置化、低效化。同时，鼓励新兴产业率先借助人工智能赋能发展，拉动相关产业链上的企业协同发展。

第五，深化人才培养与使用机制。一体推进教育科技人才发展，加快复合型人工智能相关人才培养，在高等教育、职业培训和继续教育中增加人工智能相关课程与实践内容，培养既懂技术又通产业的人才。完善人才评价与激励政策，建立以创新价值、能力、贡献为导向的人才评价体系，营造人尽其才、才尽其用的良好环境。

展望未来，随着“十五五”规划的顺利实施，人工智能作为引领新一轮科技革命与产业变革的关键力量，将在构建现代化产业体系和推动高质量发展中发挥更大作用。在全面建设社会主义现代化国家的关键阶段，必须科学把握人工智能的技术趋势，不断完善相关政策框架，立体整合各方有效资源，充分发挥人工智能的驱动作用，推动产业向智能化、绿色化、融合化迈进，为实现中华民族伟大复兴提供坚实支撑。

原文刊载于《人工智能研究》 作者：张延 宋恒旭