近年来，全球人工智能技术进入了快速发展期。2022年底，ChatGPT的问世掀起了生成式人工智能的全球竞赛，Claude、Jasper等产品不断涌现。中国在这场全球技术革命中展现出了亮眼的成绩。比如，2024年底，深度求索公司发布的万亿参数大模型DeepSeek在数学推理能力上超越GPT-4达15%；宇树科技的16台人形机器人在春晚节目《秧BOT》中，身着花袄、手持彩绢，以精准的队形变换和灵动的“扭秧歌”动作演绎传统民俗文化，获得了全球的赞叹。

2025年1月29日，乙巳蛇年正月初一，北京厂甸庙会开幕，现场人头攒动。图为蛇年玩偶与机器人同台亮相

　　这些突破性进展不仅是中国技术实力的体现，更标志着中国正通过超大规模应用场景与系统工程能力的结合，推动人工智能从实验室走向产业一线，成为经济高质量发展的核心引擎。这种“场景驱动创新、创新带动升级”的经济模式，正在重构传统经济增长逻辑，为中国经济注入新的活力。

　　引领中国经济高质量发展

　　最明显的影响是，人工智能加速了对生产要素的重构。传统经济增长依赖劳动力与资本的投入，但随着中国人口红利逐渐消退，要素边际收益递减的瓶颈日益凸显。人工智能技术通过将数据纳入生产函数，开辟了“数据红利”新赛道。根据内生增长理论，数据要素具有非竞争性和正外部性，其边际成本趋近于零，能够突破传统要素的收益递减规律。

　　国家工业信息安全发展研究中心测算显示，2021年中国数据要素对经济增长的贡献率达到14.7%，并且呈现逐年增加的趋势。例如，三一重工通过对“18号厂房”进行全面的智能化升级，利用人工智能优化生产流程，使产能、人员效率分别大幅提升了123%和98%，同时单位制造成本降低了29%。由此可见，人工智能同传统制造业结合，可以焕发出巨大的发展潜力，能够应对当前中国经济发展面临的挑战。这种以数据为核心的增长模式，加速推动中国经济从“规模扩张”向“全要素生产率驱动”转型。

　　其次，人工智能正在重塑全球供应链、产业链，助力中国突破“微笑曲线”底端的锁定效应。长期以来，中国制造业附加值集中于加工环节，而研发与营销受制于跨国企业。AI技术正在改变这一格局，甚至把中国的产业链劣势转化为优势。巨量的产业数据成为人工智能发展的重要基础，并加速推动其在各种制造场景中落地。比如，青岛海尔通过数据分析，将1.4万元人民币以上的高端冰箱市场份额，从2022年的51.6%提升至2023年的58%；比亚迪引入人形机器人后，生产线自动化率达到95%，制造环节本身成为利润增长点。

　　数据显示，2023年中国智能手机产量、新安装工业机器人数量占全球市场份额均超过50%，位居世界第一，战略性新兴产业占GDP比重突破13%，其中AI相关产业贡献率超过40%。这种变化印证了全球价值链理论的演进——中国正通过技术密集型环节的突破，形成“以制造反哺创新”的新型分工模式，推动“中国制造”向“中国智造”跃迁。

　　另外，人工智能技术加速了新质生产力的培育，构建经济与社会协同发展的良性循环。人工智能对各行各业的管理和经营带来革命化的发展，催生新产品、新业态的不断涌现。比如，美团开发了无人机配送系统，最快单次配送时间缩短至6分37秒；森马服饰借助AI算法将服饰库存周转天数缩短了一半；在武汉街头，也已经开始出现无人出租车。

　　根据宏观数据测算，AI技术推动中国工业全要素生产率年均可提升2.3个百分点，对GDP增长的直接贡献率达0.8%。这种“技术普惠”效应不仅提升了经济效率，更成为缩小城乡差距、促进共同富裕的重要工具。

　　发展面临多重挑战

　　依托强大的工业和人才基础，中国人工智能技术得以快速发展，某些领域甚至位居世界前列，但也面临着不少挑战。核心技术的“卡脖子”问题首当其冲。

　　2024年，中国进口芯片支出达3856亿美元，比上年上涨了10.36%，最核心的高端芯片几乎全靠进口。更严峻的是，由于芯片领域的核心技术专利基本上被欧美大公司垄断，中国芯片想要突破这些限制，将面临非常大的困难。同时，在工业软件领域也面临类似的困境，这反映出中国在半导体制造与基础软件领域的短板。若不能突破这些瓶颈，中国AI产业或将在全球竞争中陷入“应用繁荣、根基虚空”的风险。

　　数据主权的博弈则是另一大挑战。数据要素的流动性本质与主权排他性要求形成冲突，比如，中国新能源汽车的自动驾驶数据可能被用于训练境外算法，导致数据所有权模糊化；国际社交平台通过用户行为数据掌控信息分发权，形成隐性技术霸权；跨境医疗数据通过加密切片参与联合计算，既未“出境”又实质参与境外模型训练，导致传统法律框架失效。

　　欧盟强化数据主权的实践表明，过度管控可能抑制创新活力。中国提出的全球数据安全倡议获得了大多数国家的积极响应，未来需要在《数据安全法》框架下加速探索开放与安全的动态平衡机制。

　　此外，创新泡沫的膨胀有可能成为人工智能技术发展的潜在威胁。当前，地方政府高度重视人工智能技术的发展，并相继推出了各种激励政策。这种由政策驱动的创新有可能导致资源配置扭曲，并造成巨大浪费。部分地区打着发展AI的幌子建设各种产业园，本质上仍然是在过度发展房地产。同时，资本市场对具有AI概念的上市公司出现了非理性追捧的趋势，但对真正进行基础性研究的公司却缺乏兴趣，这也在一定程度上折射出创新生态的结构性失衡。光伏等产业曾因类似泡沫经历洗牌，AI领域需警惕重蹈覆辙。

　　中国的独特优势

　　尽管面临挑战，中国发展人工智能的前景无疑是非常光明的。14亿人口与全球最大制造业规模为AI技术提供了海量数据与丰富场景。举例来说，2024年，中国即时配送订单、快递业务量将分别达400亿单和1745亿件，这种海量的数据使算法迭代速度远超实验室环境;优必选机器人在真实工厂中持续优化性能，体现了“场景驱动创新”的乘数效应。完整的工业体系能够支撑技术快速落地，这种从实验室到生产线的“无缝衔接”能力，成为低成本智能化的关键支撑。

　　新型举国体制的制度优势同样不可忽视。中国政府通过“东数西算”工程统筹全国算力网络，深圳率先立法规范算法伦理，北京国际大数据交易所探索数据定价机制。各级政府不断加大人工智能领域的支持力度，科创板为硬科技企业开辟了快速融资通道。这种“有效市场+有为政府”的模式，有利于将政策引导与市场活力形成合力，推动产业链整体升级，在突破半导体封锁、构建技术生态方面也展现出了强大的能力。

　　综上所述，人工智能正在深刻重塑中国经济的底层逻辑。从生产要素重构到全球价值链升级，从新质生产力培育到民生福祉改善，AI技术展现出多重赋能效应。未来，只要坚持技术自主化、治理现代化与创新本质化，人工智能就会引领中国经济实现历史性跨越，成为经济高质量发展的持久动力。

　　卞永祖 《管理现代化》杂志常务副主编