人工智能是第四次工业革命的通用目的。加快人工智能与制造业的深度融合，全面实现新的工业化，对我国发展新的生产力、建立现代产业体系、实现高质量发展具有重要意义。
通用性目的技术有助于工业化进程
工业化是工业革命后最重要的经济现象，是一个国家实现现代化的前提和基础。无论从理论逻辑还是历史实践的角度来看，工业革命时期往往是大量新技术密集出现和快速转型应用的时期，特别是通用目的技术，具有广泛的连接、核心作用、强大的驱动优势，加快工业化发展发挥着关键和主导作用。在工业革命的发展过程中，一般目的技术导致了国民经济中一系列基本生产函数（或生产要素组合模式）的根本性变化，促进了各行业特别是工业制造业的快速发展，从而加快了一个国家的工业化进程。在当今世界，以大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网等新一代信息技术广泛应用为第四次工业革命的主要内容，新技术、新产业、新形式、新模式、人工智能被公认为新一轮工业革命的通用目的。习近平总书记指出，人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略技术，具有很强的溢出驱动力“头雁”效应。在移动互联网、大数据、超级计算、传感器网络、脑科学等新理论、新技术的推动下，人工智能呈现出深度学习、跨境融合、人机协作、群体智能开放、自主控制等新特点，对经济发展、社会进步、国际模式产生了重大而深远的影响。目前，第四次工业革命与中国促进新工业化形成了历史性的交集。人工智能作为第四次工业革命的通用技术和战略领先技术，将在中国新工业化中发挥巨大的驱动作用。
人工智能推动制造业转型升级
人工智能以其广泛的渗透性、强大的替代性、明显的协调性、突出的创新性、全面的赋能性、强大的自生成性等特点，通过与制造业的深度融合，加快新型工业化的发展。从渗透性的角度来看，人工智能作为一种通用的技术，可以深入融入制造业的各个环节和上下游产业链，在产业发展中发挥赋能、赋能、赋值的作用。从替代的角度来看，人工智能除了直接替代劳动因素外，还表现出高强度、高难度劳动过程的间接替代，以及人类心理活动的逐渐深层替代。人工智能将实现更多领域和岗位的自动化和智能替代，从而优化要素投入结构，提高全要素生产率。从协调的角度来看，人工智能将消费、生产、流通和分配有机地连接在一起，有助于提高整个社会再生产过程的协调性、有序性和效率。从创新的角度来看，人工智能可以通过深度学习和快速迭代实现技术的自我进化和自我升级，从而导致整个行业的优化升级。从赋能的角度来看，人工智能可以赋能各种生产要素向多元化、先进化、复杂化的方向发展，实现要素属性的延伸。被赋能的元素表现出价值创造“乘数倍增效应”，实现要素价值的显著增值。从自我生成的角度来看，人工智能不仅具有传统的分析、判断和决策功能，而且具有基于自我学习和总结的再解释和创新属性，进一步加速了人工智能模型从决策、分析到生成的飞跃演变。目前，以生成人工智能为代表的智能经济活动正在快速增长，越来越多的垂直行业模式出现，成为促进制造业智能转型和数字转型的新引擎，加快新工业化，培育和发展新的生产力。
智能制造的本质是新一代信息技术与制造业的深度融合。在此过程中，与制造业相结合的信息技术从数字技术、网络技术到人工智能技术，整合范围越来越广，整合程度越来越深，相应的智能制造水平也在不断提高。使用ChatGPT、以Sora为代表的生成人工智能的快速发展标志着弱人工智能向强人工智能的加速转变，人类社会正迅速进入高度智能化的时代。目前，我国许多制造企业的数字化转型已经进入“深水区”，简单地将数字技术与传统产业融合叠加，已不能满足制造业高质量发展的要求。只有充分发挥我国制造业门类齐全、体系完善的优势，以人工智能与制造业深度融合为主线，以智能制造为主要方向，才能更好地完成“到2035年，新的工业化将基本实现”为实现中国式现代化奠定了坚实的基础。
加快推进新型工业化的若干措施
以人工智能全面赋能新型工业化，必须深化大数据、人工智能等研发应用，深入开展“人工智能+”行动可以集中在以下几个方面。一是加强政府顶层设计和政策支持。根据我国制造业数字化转型水平和进一步发展要求，尽快实施人工智能和制造业深度整合发展战略和推广路径，形成有效的推广机制，反映不同地区、不同行业的数字化转型协调，也反映相应的差异，同时通过金融、金融、人才培训和产业政策，加快制造业智能化转型和数字化转型提供有力支持。
其次，大力推进科技创新，特别是关键核心技术的突破和应用。关键核心技术是推动人工智能与制造业深度融合的根本力量。要加快新型工业化进程，必须进一步巩固关键核心技术基础。一是针对大数据、人工智能、区块链、传感器、量子信息、网络通信、集成电路、关键软件等战略前瞻性领域，充分发挥新国家体系的优势，取得创新突破。二是推动大模型算法、框架等基本原创技术突破，加快智能芯片计算能力提升。注重集成电路、关键软件等的发展，提高数字产业化水平，加快云计算、大数据、虚拟现实等融合创新。三是构建多元化主体参与、网络协调研发、市场化运营管理的新型创新生态系统。支持开源社区、开源平台和具有独立核心技术的开源项目的发展，促进开放创新和平台创新，共享创新资源，通过科技创新促进产业创新。四是完善智能制造、两个现代化融合、工业互联网等标准体系，加快数字化转型和智能制造的实施，引领人工智能与制造业深度融合的质量和水平。
三是进一步提高制造企业数转网联智能改造水平。企业是实现人工智能与制造业深度融合、加快新型工业化的微观主体。加快企业推广应用新型传感、先进控制等智能部件，推动智能设备和软件更新替代。充分发挥智能制造场景的丰富优势，推进数字车间、智能工厂、智能生产线的建设。大力发展智能服务，探索智能设计、生产、管理、服务模式，打造一批数字化转型、智能化转型的典型示范企业。注重发挥大型企业，“链主”促进企业和生态龙头企业在数字智能平台建设、共同技术研发创新等方面的作用，实现大中小企业在数字转移网络智能改革过程中的整合与协调。
最后，适度推进数字基础设施建设，加强人工智能赋能新型工业化的基础支撑。充分发挥市场和政府的双重作用，积极推进5G、建设工业互联网、计算平台和数据中心。重点加快工业互联网的大规模应用，加快国家综合计算能力体系的形成，培育计算能力产业生态，有效释放数据价值，促进信息化和工业化在更广泛、更深入、更高水平的综合发展，为加快新工业化提供坚实支持。
来源：中国社会科学网：中国社会科学网
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