以数字化改革赋能新质生产力发展壮大

以数字化改革赋能新质生产力发展壮大

去年以来，习近平总书记在四川、黑龙江、浙江、广西等地考察调研时，提出加快发展新质生产力的重大任务。2023年9月，习近平总书记赴黑龙江省考察并主持召开新时代推动东北全面振兴座谈会时提出，整合科技创新资源，积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能。2023年12月，中央经济工作会议强调要发展新质生产力，推动高质量发展。习近平总书记创造性地提出的“新质生产力”概念，为为我国实现高质量发展、推动中国式现代化建设提供了重要指引。数字经济和数字产业是新质生产力的重要载体，数字化改革已成为培育、壮大和提升新质生产力的重要动能，我们要深入学习贯彻习近平总书记重要指示精神，以数字化改革赋能新质生产力发展壮大。

一、数字化改革赋能新质生产力的理论基础

习近平总书记指出：“世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能。”作为科技创新发挥主导作用的生产力，新质生产力的培育、壮大、提升，本身即是创新发展的过程。如何发挥好数字化改革在新质生产力培育、壮大、提升中的新动能作用既是一项重大命题，又是一项系统工程，其理论内涵体现为四新，即新制度、新基座、新业态和新模式。需要从数字化的顶层设计出发，构建适应新质生产力在数字化环境中发展的新制度，为新质生产力提供政策保障；从数字化的底层架构出发，塑造新质生产力的新基座，为新质生产力提供平台支撑；以数字技术产业化，尤其是人工智能的发展，发展新质生产力的新业态，推动各类新质生产力竞相涌现；以战略性新兴产业及未来产业的数字化，开辟新质生产力的新模式，为新质生产力的可持续发展注入强劲动能。

从理论渊源来看，生产力一直是马克思政治经济学中的核心概念。历史唯物主义认为，物质生产力是全部社会生活的物质前提，同生产力发展一定阶段相适应的生产关系的总和构成社会经济基础。生产力是推动社会进步的最活跃、最革命的要素，生产力发展是衡量社会发展的带有根本性的标准。科学技术作为第一生产力，其革新能够颠覆劳动者、劳动资料与劳动对象等生产要素的组合方式，从而形成新的生产关系。具体来看，数字化改革作为科学技术革新的重要方式，将通过大数据和人工智能等数字化技术应用形成新型劳动资料，充分开发和使用新型劳动资料的高素质技术人才则顺应成为新型劳动者，使用劳动资料从事对数据和算力等新型劳动对象的生产和应用。三者的相互交融将促进一大批未来产业、战略性新兴产业等新业态的涌现，改变人与社会结构之间的相互关系，并推动新的生产模式和政治经济制度等社会功能系统内的功能革新。

数字化顶层设计是为新质生产力这一“生产力”在数字化环境中的发展提供的重要生产关系。针对赋能新质生产力提升的数字化制度建设，要健全公平竞争审查及监管、市场准入各类政策制度并完善相关体制机制，进一步形成适应新质生产力发展的生产关系。党中央、国务院已发布的以“数字经济”和“数字政府建设”等为主题的《“十四五”数字经济发展规划》《关于加强数字政府建设的指导意见》及《数字中国建设整体布局规划》和各地区、各部门的数十项针对数字化改革与数字经济发展的政策法规，共同构成了数字化改革赋能新质生产力的制度保障体系。为适度超前建设数字基础设施，促进算力这一新质生产力的发展，国家发展改革委、国家数据局等部门联合印发《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，着手通用算力、智能算力、超级算力一体化布局，东中西部算力一体化协同，算力与数据、算法一体化应用，算力与绿色电力一体化融合，算力发展与安全保障一体化推进等五个“一体化”的整体规划设计。这些顶层设计中，以数字化改革助力政府职能转变，保障数字政府建设和运行整体协同、智能高效、平稳有序，有助于实现政府治理方式变革和治理能力提升，能够为处理好新质生产力发展所面临的“政府和市场关系”提供重要保障；随着推动数字产业高质量发展的中央及地方政策体系日益完善，以数字化改革培育壮大数字经济核心产业的势能更加强劲，数字领域新质生产力得以生成并竞相涌现，进而有助于形成凝聚数字领域新质生产力的数字产业集群。与此同时，随着推动数字技术和实体经济深度融合的配套政策不断出台，数字技术在战略性新兴产业及未来产业中的创新应用不断加快，在为相关领域新质生产力壮大提供了底层数字支撑的同时，也为相关产业数字化转型、形成新质生产力新模式提供了新动能。

作为数字化改革赋能新质生产力的底层架构，云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、虚拟现实、智能机器人、3D打印等新一代数字技术日臻成熟，国产的数字传感器、计算机、服务器、高端芯片、通信设备等软硬件产品的不断迭代更新，相关技术及产品已在战略性新兴产业及未来产业领域获得日益广泛的应用，呈现出数字技术与新质生产力深度融合的趋势。

与此同时，随着数字技术的成熟和广泛应用，数字技术产业化和战略性新兴产业及未来产业数字化同步发展，智能软硬件、智能机器人、智能运载工具、元宇宙等由人工智能关键技术转化应用形成的新产品、新服务和新型商业模式，共同构成了新兴的数字产业，已成为新质生产力的重要组成部分。此外，随着新一代信息技术、高端装备、新材料、新能源汽车、新能源、节能环保和数字创意及未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康等领域企业自身数字化转型、数字经济与实体经济的融合不断加深，数字技术对战略性新兴产业及未来产业的赋能作用日益强化，工业经济范式逐渐为数字经济范式所取代，数字技术日益成为战略性新兴产业及未来产业领域新质生产力质量提升、效率改进、竞争力增强的重要推动力量。

二、数字化改革赋能新质生产力的动力机制

基于数字化改革赋能新质生产力的理论内涵，努力打造以新制度为保障、以新基座为支撑、以数字技术产业化培育新业态、以产业数字化开辟新模式的数字化改革体系，是数字化改革持续赋能新质生产力培育和壮大的动力机制。我国通用人工智能创新发展的前沿实践是从上述四个方面对数字化改革赋能新质生产力动力机制的生动体现。国家出台的一系列支持通用人工智能发展中的新制度为本领域新质生产力的培育、壮大、提升提供了保障，通用人工智能在自身产业化成为重要新质生产力的同时，其技术应用也为战略性新兴产业及未来产业新质生产力的壮大提供了基座，并为相关产业的数字化转型提供了强劲动能。

通用人工智能作为一种类人机器智能，能够自主学习和进化，从而广泛应用在各种不同领域，解决问题、完成相应的任务，甚至拥有超过人类的智慧和创造力，能产生自主意识、具备人类所拥有的情感。与专用人工智能不同，通用人工智能不仅可以处理特定类型的任务，而且适用于各种问题和任务，同时可以像人类一样从经验中学习，实现自我改进，并且具备对世界的理解和推理能力，能够解决人类面临的各种复杂问题。

通用人工智能具有泛化性（即对新数据的适应能力，在从未见过的数据上能表现出良好的性能能力）、通用性（即解决多个任务的能力，能应用于不同的数据集或任务）和实用性（即应用时的可用性和效率，能以合理的时间和资源，快速处理数据并做出决策）的发展特征。其发展趋势体现在如下三个方面：一是将重构人工智能生产范式，在 ＡＩ 大模型的加持下，逐渐形成围绕大模型结合人工反馈强化学习为核心的软件开发新范式，打造出领域大模型或者行业大模型，进而覆盖更多行业自场景；二是实现从“数据飞轮”到“智慧飞轮”的演进，通过强化学习和人类反馈不断解锁基模型新的能力，以更高效地解决海量的开放式任务，最终迈向人机共智；三是相较于过去专用人工智能应用与部署难以全面覆盖产业的短板，将覆盖制造业全产业流程的每个环节。以自动驾驶场景为例，在输入层，大模型能全链条覆盖感知环境，并生成大量实景图片；在输出层，解码器负责重构3D环境、预测路径规划、解释自动驾驶的动机等。大模型能实现自动驾驶感知决策一体化集成，更接近人的驾驶行为预判断，从而提升自动驾驶的安全性、可靠性和可解释性。

三、数字化改革赋能新质生产力的实现路径

在数字化改革赋能新质生产力的制度环境日益优化、技术基础不断加强、应用场景日渐广泛的同时，数字创新要素的汇聚与开放、数字技术及其软硬件的自主可控、数字技术标准体系的建设、数字技术的监管体系、数字人才的培育、数字风险的防范与治理及数据安全保护等方面也面临着新问题和新挑战。对此，我们认为，应从以下几方面做好政策设计及战略规划，助力数字化改革更好地赋能新质生产力提质增效。

（一）强化新质生产力发展所需的关键核心技术攻关。按照“加强科技创新特别是原创性、颠覆性科技创新，加快实现高水平科技自立自强，打好关键核心技术攻坚战”的总体部署，有效应对芯片、工业软件等“卡脖子”问题，努力实现数字技术及其软硬件的自主可控，立足战略性新兴产业和未来产业的实际应用需求，充分发挥龙头企业牵头作用、集成商牵引功能，鼓励配套、互补及用户企业参与；整合优势企业和研究机构搭建重点领域产学研用协同创新平台、组建战略技术联盟、打造重点领域应用示范基地，建立创新平台、产业联盟、应用示范基地的耦合联动机制；发挥用户企业主导作用，开展新技术与新产品的应用示范，围绕关键共性技术打造共性技术创新平台，促进产学研用协同创新；加快制定与新质生产力发展需求相匹配的数字技术标准，推动战略性新兴产业和未来产业推动数字技术标准化，建立统一、贯穿产业生命周期的数据标准体系，有效助力数据采集、存储、加工、分析和服务等方面的先进技术向市场的传导和渗透；努力发展机器可读标准、开源标准，完善数字基础设施标准；优化物联网、生物识别、脑机接口等领域的标准化工作，以标准推动数据跨界流动。

（三）加强新质生产力发展所需的数字创新要素汇聚与开放，形成更高水平的开放创新生态。聚焦“深化经济体制、科技体制等改革，着力打通束缚新质生产力发展的堵点卡点，建立高标准市场体系，创新生产要素配置方式，让各类先进优质生产要素向发展新质生产力顺畅流动”，“扩大高水平对外开放，为发展新质生产力营造良好国际环境”开展优化布局，鼓励开源数字技术生态建设，支持相关企业等创新主体与高校及科研机构开展联合研发；加快建立公共数据开放共享机制；积极推动公共数据与市场化数据平台对接，推动实现数据融合创新应用；布局建设相关数字产业国际集聚区，升级和新建一批高质量产业空间载体，吸引国际创新资源开展交流合作，支持举办相关领域国际会议。

（三）探索营造包容审慎的数字技术监管环境，加强新质生产力培育过程中的数字风险防范与治理。落实“提升产业链供应链韧性和安全水平，保证产业体系自主可控、安全可靠”及“营造鼓励创新、宽容失败的良好氛围”的重要指示精神，监管部门应鼓励创新主体落实主体责任，采用安全可信的新一代信息技术及资源开展技术创新，完善安全管理制度建设、加强数字伦理审查及相关业务培训、优化数字治理公共服务平台、强化网络和数据安全管理，并与各类创新主体建立敏捷常态的联系服务指导机制；针对网络安全风险、数据安全风险、个人信息安全风险等，监管部门应会同各类互联网安全企业，对数据资源的盗取、国外网络攻击等进行常态化监测和预警，打造数字安全全球化监测预警机制；针对虚拟化安全、数据安全、网络和应用安全及设备和控制安全等，监管部门应提升产业信息安全监测、评估、验证和应急处置等能力，不断健全产业信息安全标准体系；完善关于数字风险防范及数据安全应急管理相关工作规范，制定应急预案，开展数据安全与信息保护的法律宣传和教育，提高一线技术人员及企业管理人员的数字法治素养和水平。

（四）健全数字化专业人才培养机制。围绕“根据科技发展新趋势，优化高等学校学科设置、人才培养模式，为发展新质生产力、推动高质量发展培养急需人才”的主线任务，大力培育新质生产力亟须的、具有国际化视野和战略水平的复合型、创新型、专业型人才。完善数字技术教育体系，鼓励相关龙头企业加强内部培训和国际交流，提升企业内部人才的深度研发和市场开拓能力；提升企业与相关领域高校、科研机构的产学研合作，推动高校科研机构人才培养目标及培养导向、标准等有机结合，强化产业界的企业研发人员、技术人员、管理人员与学术界的战略科学家、研究人员的协同合作，努力打造数字化专业人才培养的良好生态系统。