“人工智能技術正飛速發展，迭代周期從‘年’縮短到‘周’。人工智能創新技術的‘涌現’基本是一波未平，下一波接踵而至。”

知名經濟學家、橫琴粵澳深度合作區數鏈數字金融研究院學術與技術委員會主席朱嘉明在9月6日由澎湃研究所舉辦的“數智中國2029：擁抱新一代信息技術”研討會上表達上述觀點。

2022年12月，生成式人工智能ChatGPT橫空出世，將世界帶入人工智能時代。2024年《政府工作報告》首次提出“人工智能+”行動，推動人工智能與各行各業深度融合。

數字經濟正以前所未有的速度和規模重塑世界經濟格局。新一代信息技術的崛起，正成為中國實現經濟高質量發展的關鍵動力。在此背景下，梳理人工智能發展脈絡，解讀的應用與堵點，展望未來的文明秩序，不僅對當下具有現實意義，也將對未來產生啟示。

9月6日下午，澎湃研究所舉辦 《數智中國2029：擁抱下一代信息技術》研討會，朱嘉明、史丹、彭文生、鄭磊四位嘉賓主講，圖為圓桌對話環節。
澎湃新聞記者 周平浪 圖

通用技術變革與數字要素改變了經濟運行規則

在全球范圍內，人類正邁入第四次工業革命，即數字革命的時代。中國社會科學院工業經濟研究所原所長、研究員史丹在研討會上指出，數字革命與前三次工業革命有所不同，它的影響不僅局限于某一特定行業或技術突破，而是以一種通用技術的形式，深刻改變了各行各業的運作方式。

這種變革的核心在于，數據已經成為與資本和勞動力同等重要的生產要素。前三次工業革命以某個行業為主導，帶動經濟發展。而數字革命，則推動了整個經濟體系的數字化轉型，對每個行業都產生巨大的影響。

數字革命的獨特性在于其作為一種通用技術的全方位應用。數字技術不僅推動了數字產業的蓬勃發展，更成為生產過程中不可或缺的要素。與自然資源如石油、煤炭或天然氣等傳統生產要素不同，數字要素具有非排他性、非損耗性和規模報酬遞增性等特點。因此，數字要素可在多個生產過程中同時使用，不會被耗盡，且其價值隨著應用場景的增多而增加。

史丹指出，隨著數字經濟的發展，數字要素在生產過程中的作用日益凸顯，不僅有助于擴大生產、節約資源和降低成本，還能夠催生新產業、新模式和新業態，進而從基底上變革傳統的經濟活動方式、經濟運行規則和治理方式。

因此，數字時代的產業發展呈現出新特征。史丹總結為四方面趨勢：首先是數字產業的崛起和產業數字化的加速。數字產業使經濟增長不再依賴于自然資源要素的投入，而是以新的技術創新拉動經濟增長。史丹說：“現在，全球數字產業的年均增長率已達到20%左右，成為驅動世界經濟增長的重要力量。”與此同時，數字化轉型成為產業升級的關鍵動力。企業通過數字化進程，不僅提升了內部資源配置的效率，還促進了整個產業鏈的高效循環。

其次，融合式發展逐漸成為新的增長動力。傳統的分工模式被打破，產業融合、產品融合和市場融合成為經濟發展的新動能。史丹指出，數字產業與傳統產業融合的深入發展，催生了眾多新業態和新模式，改變了產業之間的關聯性。

第三，產業鏈協同發展與平臺企業的重要性日益凸顯。產業組織方式正在演變為更加網絡化、平臺化的分工體系，平臺企業因此扮演著至關重要的角色，能夠高效對接市場供需，也能決定市場價格，且這類企業增長速度非常快。世界500強企業的前十名，平臺型企業占據八席。

第四，數字化與綠色化的協同轉型成為重要議題。推動數字經濟，綠色低碳發展要求已成為前置條件。數字技術的高耗能特性導致能源需求大幅增長，因此未來的產業轉型必須向可再生能源方向發展，構建新型能源體系，實現數字化與綠色化的協同發展。

公共數據開放的堵點仍待破解

數字要素在數實經濟深度融合制度建設與國際人工智能大模型競爭中扮演重要角色。補齊數據短板迫在眉睫。

中國社會科學院大學教授江小涓曾在今年5月數字原野研討會上表示，中國的優勢是公共部門強大，數據量和數據結構良好。政府角度要盡快強力推動我們中國的制度強項。

不過，她也指出，研究表明中國政府部分掌握的數據資源占全社會數據資源總量五成以上，但開放共享不夠，數據利用效率不夠高。

復旦大學國際關系與公共事務學院教授、數字與移動治理實驗室主任鄭磊在會上表示，公共數據開放面臨兩個堵點。一是高質量數據“倒不出來”。一方面，政府擔心安全問題，數據開放可能涉及安全、隱私、商業情報等問題；另一方面，政府意愿不足，無償提供數據增加了工作量和負擔。

第二個堵點在于“流不動”。在供需對接的中間環節，作為供方的政府不知道市場需要何種數據，而作為需方的企業也不了解政府有什么樣的數據，加之政府技術開發運營服務能力有限，供需對接困難。政府人力和財力的不足也令需加工的高價值數據無法持續、穩定供給。

解決堵點，“授權運營”是正在探索的模式。數據開放和授權運營的主要差異在于操作模式和適用場景。數據開放強調無償、廣泛地提供數據，以促進創新和增進公共利益；而授權運營則側重在保護數據安全和隱私的前提下，通過授權第三方主體將原始數據加工成服務或產品，供特定市場用戶使用。這種模式通常以場景導向來供給，即“一場景一審批”，并需要運營主體來發揮中介作用。

但授權運營也面臨諸多挑戰，尤其在于“權責利”分配上。例如，擔責部門仍然意愿不足；利益分配時應涉及到哪些主體。此外，不止公共數據，平臺數據也有“權屬”問題，例如購物平臺上消費者的記錄，既屬于平臺，也屬于消費者。

鄭磊表示：“應該著力于讓數據在保護各方權益的情況下能夠流動起來，也能把利益分配到各個人手上，而不是一定要確定它的所有權。”

具身智能處于嬰兒潮時期的當下，我們該如何想象AI？

2022年12月，美國人工智能公司OpenAI推出生成式人工智能ChatGPT，成為人工智能發展史上的一次顛覆式創新。

此后至今的20個月，人工智能大模型空前發展，將人工智能帶入生成式人工智能的階段。“以我的看法，這20個月里，人工智能的實際發展是以兩個星期、最遲一個月為時間尺度。”朱嘉明認為，出現Agentic AI（自主AI），標志著當前已進入具身智能的“嬰兒潮”時代。“它現在以幾萬幾十萬的增長速度在發展，我相信在三年五載之后將成為影響經濟的主體。”

而中金公司首席經濟學家彭文生則指出，未來中國在具身智能領域有顯著優勢。具身智能需要高度靈活和精確的機械運動能力，而中國的制造業基礎設施和技術積累使其在這一前沿領域具備了獨特的競爭力。

朱嘉明認為，人工智能改變實體經濟將主要通過兩種模式。第一類模式，AI發展本身就具有產業基因，它的每一步推進自然導致新型產業的出現和發育。這類模式的案例很多，OpenAI是和大模型相關的新公司，本身就是新型產業，它具備產業的技術、方向以及商業模式和典型的產品。

第二種模式是AI改造傳統的行業、產業和部門。朱嘉明說：“沒有一個產業可以拒絕人工智能，因為人工智能最大貢獻就是可以保證傳統產業勞動生產率得以提高，可以保證任何產業、企業和經濟組織的算力和算法得到改善。”

同樣的，彭文生也在會上提到“產業AI化”。他認為，中國在全球制造業供應鏈中占據重要位置，特別是在機器人、光伏、空調、新能源汽車等產業領域的領先地位，使其有條件通過AI技術實現生產流程的智能化升級。這種升級不僅能夠提升生產效率，還能降低成本，進一步增強中國制造業的全球競爭力。

具體到AI如何影響未來經濟，朱嘉明有九點觀察。第一，經濟活動主體從原來的自然人，變為智能體的加入。第二，經濟主體變化導致人本身變化，人類越來越被智能化。人類被各種各樣人工智能工具所包圍，各種穿戴設備再加上各種各樣腦接口。第三，改變人活動的空間和時間。第四，經濟周期改變。第五，產品形態改變。從高技術含量，變為高智慧含量。第六，經濟分配制度改變。人類大幅度減少工作時間、工作強度，政府和國家保障民眾基本收入成為人工智能時代的基本特征。第七，經濟發展的基礎結構被改變和調整。基礎設施將由人工智能參與。第八，生產和消費關系改變。人工智能時代的供應鏈，很多生產本身就是消費，而很多消費本身就是生產。第九，世界格局將會被改變。人工智能產業的發達程度將會決定國家與國家之間的關系。

朱嘉明進一步指出，“現在實體經濟本身已經開始數字化，所有的數字經濟已經和實體經濟融合，核心還是要解決算力和算法問題。”

而對于人工智能的發展階段，及對未來的想象，專家們則在會上產生了觀點的碰撞。彭文生認為，人工智能已然跨越S形曲線的第一個拐點，進入了快速增長階段。下一步發展的關鍵在于如何順利實現AI的產業化應用與產業的AI化轉型。

朱嘉明則對AI是否已經進入到全面應用的拐點持保留意見。“人工智能是一個創新帶動另外一個創新，一個持續創新的過程。過程中并不存在一個穩定的拐點，拐點之后人工智能從研究轉向應用。”“今天，人工智能的每一個推進都成為應用的前提，而每一個推進必須以研究作為導向，不然應用的時候就是滯后和落后的開始。”

同時，有關人工智能未來將發展出何種新形態，朱嘉明的想象顯得更為大膽。“人工智能生成式大模型派生出來的智能體，它不再是為人服務的、被動被人驅使的人工智能工具。智能體最大特點是具有主動性、自動性、適應性，本身是可以成為不受人影響和控制的一種智能形態。”

史丹則表示：“關于未來人工智能是否能獨立于人類運行，有人提出了‘新的硅基生物’這樣的觀點。但我認為這個討論仍然是開放的，我個人并不認同這一說法。按照馬克思主義觀點，社會仍然是以人為中心的。”

彭文生也是相對保守的。“因為大模型是基于現有的知識和載體，無論視頻也好，文字也好，圖片也好。人類還沒有的知識、人類未來要創新的知識不存在我們的語言里面，不存在我們的圖片當中，怎么靠現有語言尋找規律、發現新的東西？我個人是不太相信未來AI能夠有這種思考創新的能力，當然也有可能我是錯的，這個問題很有爭議。”

消耗還是綠色，失業還是保障，AI給未來帶來什么？

未來人工智能是否會帶來超越人類控制的風險和挑戰，或許未知。不過，有些影響已經能夠被預見。

中金公司研究團隊從技術活躍度和市場活躍度兩方面對AI的發展潛力進行了量化分析，并估算了AI發展指數。在這一分析框架下，美國以其技術活躍度領先，而中國則以其市場友好度顯示出巨大的潛力。

“AI有望使得中國2035年的GDP相較于基準情形提升9.8%，相當于未來10年的年化增長率額外再提升0.8個百分點。”彭文生表示，中國龐大的人口規模和多樣化的應用場景，為AI的大規模應用提供了理想條件，有可能帶來類似于互聯網時期的巨大紅利。

不過，人工智能帶來的規模經濟效應也面臨著諸多挑戰。彭文生表示，包括能源消耗、數據治理、倫理與安全等在內的諸多因素可能會限制AI規模經濟效應的全面發揮。

史丹則表示，推動產業數字化轉型過程中必須要實現綠色低碳發展。在理論上，庫茲涅茨曲線（EKC）表明，環境改善隨著經濟發展是可以實現的。但史丹指出，考慮到氣候變化的情況，庫茲涅茨曲線（EKC）實際上是不成立的。有科學家研究認為，如果氣溫上升超過2攝氏度以上，大氣變化是不可逆的，環境是不可修復的。“這和我們以前講的簡單污染廢水廢氣排放是不一樣的。”因此，必須把綠色發展作為數字化轉型的前提條件，或者是推動協同發展。

氣候之外，另一個引發廣泛討論的話題是，人工智能發展是否導致大規模失業。

對此，中金研究團隊的研究結果顯示，AI的影響力更顯著地體現在體力勞動領域，尤其是采礦業、資源加工業等力量型任務的替代空間最大。未來十年，AI預計將顯著提升這些行業的生產率，但對批發零售、住宿餐飲等行業的生產率提升相對較低。“因此，我們認為，AI的普及更可能推動勞動力轉向更具創造性和價值的工作領域，從而優化整體就業結構，而非造成大規模失業。”

鄭磊認為，如果智能時代或對實體經濟和就業人員造成沖擊，那么，政府在勞動保障、社會分配上需進行政策的調整。對此，彭文生認為，人工智能的發展有望增強社會整體改善社會保障的能力。隨著AI推動的經濟增長以及生產效率的提升，預計在未來5至10年內，中國的社會保障體系將迎來重大改進。

 （實習生崔一鳴對本文亦有貢獻）