二是产业升级开辟价值创造新维度。人工智能推动的产业升级呈现网络化涌现特征。传统产业链的线性结构正在被数据驱动的价值网络取代，形成核心节点-智能连接-动态演化的新结构。这种升级模式打破传统产业升级的线性路径，形成以数据为纽带的产业拓扑网络。传统产业升级（线性路径）好比过去城市只有一条主干道，所有车辆须按固定路线行驶：工厂生产物流运输批发商店零售。近年新型升级模式（产业拓扑网络）好比在城市建成立交桥网络，每个产业都像一个立交桥节点。工厂、物流、批发及零售商间不仅直连米乐M6(MiLe)亚洲官方网站- 赔率最高在线投注平台，还通过数据这个智能导航系统动态调整连接方式。传统产业升级是“修更宽的主干道”，现在则以算法为基础“建智能立交桥+实时导航”。人工智能推动产业升级呈纵向深化+横向突破双重特征。纵向深化是传统产业通过智能化改造实现价值跃迁，横向突破体现在新兴业态的爆发。这些升级不仅降本增效，创造新价值，更重构产业竞争规则。
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三是增长引擎培育经济发展新动能。中国人工智能产业构建了场景创新数据积累技术迭代的增强回路。简言之，中国先以人工智能解决实际问题（应用场景），在解决问题时获得大量真实数据，对新数据的使用让人工智能变得更聪明，而更聪明的人工智能将解决更复杂的问题，如此循环壮大。中国发展人工智能具有三重优势：一是市场纵深，中国14亿人口每天产生全世界最庞大的数据，为人工智能提供宝贵训练数据，为算法进化提供独特“养分”。二是政策赋能，国家算力枢纽建设、数据要素市场化改革等举措构建基础设施-要素流通-应用创新的政策支撑体系。三是生态协同，华为研发的芯片、深度求索（DeepSeek）推出的大模型等人工智能技术有望一定程度突破“卡脖子”难题。从智慧工厂、无人农场、智慧城市“大脑”到人工智能教师，这场技术革命正重塑中国经济的地理版图与发展速度，勾勒中国经济动能转换的清晰脉络，重构经济底层逻辑，以海量数据作为核心生产要素，算法重构生产流程，算力升级为新型基础设施。
首先是破解传统增长瓶颈的数字钥匙。人工智能有望通过三大路径重塑中国的经济基本面。一是要素升级的革命性突破。人工智能驱动的要素重构产生显著的乘数效应，比如，智慧城市“大脑”通过实时处理上百亿条交通数据，使主干道通行效率大大提升。实践表明，当数据要素深度融入传统生产要素，将有望爆发出指数级增长动能。二是效率革命的范式创新。这种效率提升不是简单线性增长，而是通过算法优化实现系统性重构。三是价值创造的维度拓展。人工智能正在打开价值创造的“多维空间”，从满足需求转向创造需求。这就像打开“需求宇宙”的多维入口，人工智能不仅解决看得见的问题，还像探照灯一样，可能照亮用户从未意识到的潜在需求空间。好比以前用户打车时呼叫出租车以满足需求，现在网约车平台的人工智能不仅派车更快满足用户需要，还可在用户下班前自动预约路线，推荐拼车时显示“顺路奶茶店”，创造消费需求，甚至可能根据通勤数据，建议用户搬到更便捷的小区，创造新的居住需求。
其次是构建现代化产业体系的连接器。人工智能的渗透呈梯度扩散、纵横交织特征。一是纵向深化的产业变革，人工智能正重塑产业链的深度。二是横向融合的生态重构，这种跨界融合正在打破传统产业边界。最后是民生领域的普惠突破，人工智能正成为弥合发展鸿沟的均衡器。可用城市改造工程类比理解这个重要变革。以前技术升级是单点突破，好比只装修了某个楼层，现在则是立体改造。在纵向上，传统产业链像没有电梯的高层老楼，每楼层独立运作；人工智能像给高楼加装的智能电梯，从地下室的原料采购，到顶楼的售后服务，所有楼层实现实时数据联通与自动化调度。在横向上，过去产业像被河流隔开的城区；现在人工智能像跨江缆车，飞架南北，击破区域分割。在民生方面，传统公共服务像手电筒般仅限照亮特定区域；现在人工智能如智能路灯系统实现全域覆盖。
其一，在基础层技术方面存在欠缺。我国长期存在用进口芯片训练国产算法的现状，折射出基础层技术的不足。国产芯片性能与国际顶尖产品存在较大差距，中国在人工智能基础理论领域的原创性贡献亦需提升，当前技术应用主要是在学习他国的基础上进行创新整合的结果。后发国家技术追赶面临应用创新陷阱应用层繁荣掩盖了基础层的薄弱。在过度的实用主义氛围下，中国人工智能基础研究投入相对较低，这种失衡导致技术生态中人工智能专利的基础算法类占比少，应用类占比较高，影响人工智能领域持续创新能力。强应用、弱基础的倒挂现象使得产业发展缺乏牢固的地基。要改变这种局面，中国需要进一步鼓励高校与科研机构深化人工智能基础理论研究，以应对人工智能人才断层现象。
其二，数据流动不畅影响价值发挥。虽然中国每天都在生成海量数据，但数据流通不畅的问题影响了大数据在人工智能产业中应有价值的发挥。比如，一些政府部门存在数据孤岛，政务数据开放率有限；金融、医疗甚至法律等专业领域的数据受限于隐私保护或商业秘密等原因，开放和利用率低。隐私计算技术成熟度不足，制约数据交易场景。此外，数据要素市场化面临数据产权界定成本与交易摩擦并存问题。要激活数据要素价值，需创新“数据联邦”模式，建立政务数据“负面清单”开放机制，未来可鼓励发展诸如区块链存证+联邦学习技术等，实现“数据可用不可见”。近年来北京与长三角等地区建设数据产权登记中心与交易中心。不过，当前数据产权登记试点面临登记体系多样、登记客体模糊、法律效力不足等问题，数据登记相关规范存在重复与冲突。重叠设置登记机关增加财政支出，降低行政效率。制度重复与冲突加大重复登记的可能，增加企业成本。
其三，技术变革时代相关法律存在滞后。人工智能技术变革日新月异，就像一辆飞驶的汽车，却面临还停留在马车时代的交通规则。人工智能引发事故责任的主观过错认定和责任分配存在难题。如自动驾驶汽车引发的交通事故，是汽车所有人、汽车生产商还是算法公司担责，现有法律尚无明确规定，法理上亦存在较大争议。现有个人信息保护法面对人工智能设备“偷数据”行为缺乏刚性约束及相应法律条文。金融机构用人工智能审批贷款或核定保险产品，系统可能暗藏地域偏见与性别歧视。现行法律对这类问题，很可能找不到处罚的事实依据。此外，现行法律对数字人的身份认定及责任分担亦存在空白。这些涉及人工智能的法律滞后可能引发诸多风险。出于立法的天然滞后性，飞速发展的人工智能领域可能出现越来越多的法律空白，甚至有可能造成社会失序。
第二，畅通数据要素的价值转化。在政策层面，构建具有中国特色的数据要素市场体系，推动分类分级确权制度。《中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》设定“数据产权”概念，在数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”构想的基础上，提出“研究数据产权登记新方式”等要求。当前我国正在试点建立地方数据产权登记体系，破解数据孤岛问题，通过为数据产权确权、分级定价等机制创新，建立数据“三权分置”的产权框架，为提升数据交易效率探索出实践路线。从长远来看，最终需要国家层面统筹协调数据产权登记规则的制订，不断健全跨地区、跨部门协调机制，发挥部门整体优势，达成规则共识、形成政策合力，真正扩展数据登记凭证的应用场景，使数据产权登记获得市场的统一认可。在技术层面，通过“数据可用不可见”技术，诸如医疗机构在不泄露患者个人隐私信息前提下，完成医疗数据交易，为人工智能＋医疗的产业深化奠定基石。具体而言，医疗领域的一些人工智能辅助诊断系统在保证病患隐私的前提下，使基层医院诊断准确率大大提升。这背后是数据要素市场化改革的三大支柱：数据资源确权定价；数据交易多级市场体系建设；联邦学习技术让相关企业联合建模时数据不出库。上述途径将使数据要素真正成为驱动创新的动力源。
当前，中国经济正处于新旧动能转换的关键节点。人工智能引发的不仅是技术变革，更是一场涉及生产要素、产业组织、空间结构、制度体系的系统革命。经济发展底层逻辑的重构已悄然发生，传统经济依赖土地、工业厂房、石油及劳动力等有形要素，智能经济的核心生产资料则是数据、算法与算力。这些变革不是简单的效率提升，而是生产关系的重构数据要素打破行业壁垒，算法优化重塑价值链，智能技术催生无边界企业。技术红利有望从效率工具升华为普惠福祉，让民众对智能经济的高质量发展成果可感可知。在这场动能转换的过程中，中国探索出一条独特路径，以超大规模市场培育应用场景，以制度创新激活数据要素。作为破解传统增长瓶颈的数字钥匙和构建现代化产业体系的连接器，人工智能将创造一个更具韧性、富有活力、可持续的经济形态，为推进中国式现代化注入动能。
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