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人工智能与新质生产力融合趋势研究报告

一、总论

（一）项目背景

当前，全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，人工智能作为引领未来的战略性技术，正深刻改变生产函数、重塑经济结构，成为驱动生产力跃升的核心引擎。2023年，全球人工智能市场规模达到1.3万亿美元，年复合增长率达37%，其中生成式AI占比突破25%，推动从“信息化”向“智能化”加速转型。中国人工智能产业发展迅猛，2023年市场规模达5000亿元，占全球比重38.6%，专利授权量连续五年位居世界第一，在自然语言处理、计算机视觉等领域形成技术优势。

与此同时，“新质生产力”作为引领未来发展的新动能，已成为国家战略核心。2023年中央经济工作会议明确提出“以科技创新引领现代化产业体系建设，以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力”。新质生产力的核心特征在于“技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级”，其本质是先进生产力，而人工智能作为通用目的技术，通过数据要素的高效配置、生产流程的智能优化、创新范式的范式变革，正成为新质生产力的“智能底座”与“核心驱动”。

从政策环境看，国家密集出台《新一代人工智能发展规划》《“十四五”数字政府建设规划》《关于推动人工智能赋能千行百业的指导意见》等文件，明确要求“推动人工智能与实体经济深度融合，培育壮大战略性新兴产业”。地方层面，长三角、粤港澳大湾区等区域已形成“AI+制造”“AI+医疗”“AI+城市”的特色产业集群，为新质生产力发展提供实践载体。在此背景下，系统研究人工智能与新质生产力的融合趋势，对于把握发展机遇、破解融合瓶颈、抢占未来产业制高点具有重要意义。

（二）研究意义

1.理论意义：丰富新质生产力理论内涵。现有新质生产力研究多聚焦宏观产业层面，对“技术-要素-产业”协同机制探讨不足。本研究通过剖析人工智能作为“使能技术”的作用路径，揭示“数据要素×算法模型×算力基础设施”对新质生产力的赋能机制，构建“技术突破-要素重组-产业升级”的理论框架，为生产力经济学理论创新提供支撑。

2.实践意义：为融合发展提供行动指南。一方面，帮助企业识别智能化转型痛点，探索“AI+传统产业”“AI+新兴产业”的融合路径，降低转型成本；另一方面，为政府制定差异化产业政策、优化创新生态提供决策参考，推动形成“技术创新-成果转化-产业壮大”的良性循环，助力经济高质量发展。

（三）研究范围与方法

1.研究范围

（1）技术领域：聚焦机器学习、自然语言处理、计算机视觉、多模态交互等核心AI技术，以及大模型与行业知识的融合应用；

（2）产业领域：覆盖制造业（智能生产、预测性维护）、服务业（金融风控、智慧医疗）、农业（精准种植、病虫害识别）、能源（智能电网、需求响应）等重点产业；

（3）区域范围：以国内京津冀、长三角、粤港澳大湾区为重点，结合国际典型区域（如美国硅谷、印度班加罗尔）对比分析。

2.研究方法

（1）文献研究法：系统梳理国内外人工智能与新质生产力相关理论、政策文件及研究成果200余篇，界定核心概念与逻辑关系；

（2）案例分析法：选取华为盘古大模型（制造业）、阿里ET大脑（城市治理）、三一重工“灯塔工厂”（智能生产）等30个典型案例，提炼可复制的融合模式；

（3）数据建模法：构建柯布-道格拉斯扩展模型（C-D函数），量化人工智能对全要素生产率（TFP）的贡献率，预测融合效益；

（4）专家访谈法：访谈20位AI领域院士、产业管理者、企业技术负责人，获取一手观点与实践经验。

（四）主要研究内容与框架

本研究围绕“现状-路径-案例-挑战-对策”主线展开，共分为七章：第一章总论，阐述研究背景、意义与框架；第二章分析人工智能与新质生产力的内涵特征及内在逻辑；第三章梳理全球及中国融合发展现状，包括技术进展、产业渗透与政策环境；第四章剖析“技术赋能、要素重组、模式创新”三大融合路径；第五章总结典型产业融合模式与案例经验；第六章识别技术瓶颈、数据安全、人才短缺等关键挑战；第七章提出政策支持、技术创新、生态构建等对策建议。

（五）核心结论概述

1.融合趋势：人工智能与新质生产力的融合已进入“深度赋能期”，从单点应用向全链条智能化、从通用技术向行业专用技术、从数字空间向物理-数字空间融合演进，预计2025年全球AI驱动的新质生产力规模将突破10万亿美元。

2.中国优势：市场规模（全球第二大AI市场）、数据资源（占全球数据总量23%）、政策支持（国家级AI试验区18个）构成融合发展“铁三角”，但在高端芯片、工业软件等“卡脖子”领域仍存在短板。

3.融合特征：呈现“制造业渗透率最高（达38%）、服务业创新最活跃（生成式AI应用占比52%）、区域集聚明显（长三角AI企业占全国41%）”的不均衡发展格局。

4.未来展望：未来3-5年