“人工智能技术正飞速发展，迭代周期从‘年’缩短到‘周’。人工智能创新技术的‘涌现’基本是一波未平，下一波接踵而至。”
知名经济学家、横琴粤澳深度合作区数链数字金融研究院学术与技术委员会主席朱嘉明在9月6日由澎湃研究所举办的“数智中国2029：拥抱新一代信息技术”研讨会上表达上述观点。
2022年12月，生成式人工智能ChatGPT横空出世，将世界带入人工智能时代。2024年《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动，推动人工智能与各行各业深度融合。
数字经济正以前所未有的速度和规模重塑世界经济格局。新一代信息技术的崛起，正成为中国实现经济高质量发展的关键动力。在此背景下，梳理人工智能发展脉络，解读的应用与堵点，展望未来的文明秩序，不仅对当下具有现实意义，也将对未来产生启示。
9月6日下午，澎湃研究所举办 《数智中国2029：拥抱下一代信息技术》研讨会，朱嘉明、史丹、彭文生、郑磊四位嘉宾主讲，图为圆桌对话环节。 澎湃新闻记者 周平浪 图
通用技术变革与数字要素改变了经济运行规则
在全球范围内，人类正迈入第四次工业革命，即数字革命的时代。中国社会科学院工业经济研究所原所长、研究员史丹在研讨会上指出，数字革命与前三次工业革命有所不同，它的影响不仅局限于某一特定行业或技术突破，而是以一种通用技术的形式，深刻改变了各行各业的运作方式。
这种变革的核心在于，数据已经成为与资本和劳动力同等重要的生产要素。前三次工业革命以某个行业为主导，带动经济发展。而数字革命，则推动了整个经济体系的数字化转型，对每个行业都产生巨大的影响。
数字革命的独特性在于其作为一种通用技术的全方位应用。数字技术不仅推动了数字产业的蓬勃发展，更成为生产过程中不可或缺的要素。与自然资源如石油、煤炭或天然气等传统生产要素不同，数字要素具有非排他性、非损耗性和规模报酬递增性等特点。因此，数字要素可在多个生产过程中同时使用，不会被耗尽，且其价值随着应用场景的增多而增加。
史丹指出，随着数字经济的发展，数字要素在生产过程中的作用日益凸显，不仅有助于扩大生产、节约资源和降低成本，还能够催生新产业、新模式和新业态，进而从基底上变革传统的经济活动方式、经济运行规则和治理方式。
因此，数字时代的产业发展呈现出新特征。史丹总结为四方面趋势：首先是数字产业的崛起和产业数字化的加速。数字产业使经济增长不再依赖于自然资源要素的投入，而是以新的技术创新拉动经济增长。史丹说：“现在，全球数字产业的年均增长率已达到20%左右，成为驱动世界经济增长的重要力量。”与此同时，数字化转型成为产业升级的关键动力。企业通过数字化进程，不仅提升了内部资源配置的效率，还促进了整个产业链的高效循环。
其次，融合式发展逐渐成为新的增长动力。传统的分工模式被打破，产业融合、产品融合和市场融合成为经济发展的新动能。史丹指出，数字产业与传统产业融合的深入发展，催生了众多新业态和新模式，改变了产业之间的关联性。
第三，产业链协同发展与平台企业的重要性日益凸显。产业组织方式正在演变为更加网络化、平台化的分工体系，平台企业因此扮演着至关重要的角色，能够高效对接市场供需，也能决定市场价格，且这类企业增长速度非常快。世界500强企业的前十名，平台型企业占据八席。
第四，数字化与绿色化的协同转型成为重要议题。推动数字经济，绿色低碳发展要求已成为前置条件。数字技术的高耗能特性导致能源需求大幅增长，因此未来的产业转型必须向可再生能源方向发展，构建新型能源体系，实现数字化与绿色化的协同发展。
公共数据开放的堵点仍待破解
数字要素在数实经济深度融合制度建设与国际人工智能大模型竞争中扮演重要角色。补齐数据短板迫在眉睫。
中国社会科学院大学教授江小涓曾在今年5月数字原野研讨会上表示，中国的优势是公共部门强大，数据量和数据结构良好。政府角度要尽快强力推动我们中国的制度强项。
不过，她也指出，研究表明中国政府部分掌握的数据资源占全社会数据资源总量五成以上，但开放共享不够，数据利用效率不够高。
复旦大学国际关系与公共事务学院教授、数字与移动治理实验室主任郑磊在会上表示，公共数据开放面临两个堵点。一是高质量数据“倒不出来”。一方面，政府担心安全问题，数据开放可能涉及安全、隐私、商业情报等问题；另一方面，政府意愿不足，无偿提供数据增加了工作量和负担。
第二个堵点在于“流不动”。在供需对接的中间环节，作为供方的政府不知道市场需要何种数据，而作为需方的企业也不了解政府有什么样的数据，加之政府技术开发运营服务能力有限，供需对接困难。政府人力和财力的不足也令需加工的高价值数据无法持续、稳定供给。
解决堵点，“授权运营”是正在探索的模式。数据开放和授权运营的主要差异在于操作模式和适用场景。数据开放强调无偿、广泛地提供数据，以促进创新和增进公共利益；而授权运营则侧重在保护数据安全和隐私的前提下，通过授权第三方主体将原始数据加工成服务或产品，供特定市场用户使用。这种模式通常以场景导向来供给，即“一场景一审批”，并需要运营主体来发挥中介作用。
但授权运营也面临诸多挑战，尤其在于“权责利”分配上。例如，担责部门仍然意愿不足；利益分配时应涉及到哪些主体。此外，不止公共数据，平台数据也有“权属”问题，例如购物平台上消费者的记录，既属于平台，也属于消费者。
郑磊表示：“应该着力于让数据在保护各方权益的情况下能够流动起来，也能把利益分配到各个人手上，而不是一定要确定它的所有权。”
具身智能处于婴儿潮时期的当下，我们该如何想象AI？
2022年12月，美国人工智能公司OpenAI推出生成式人工智能ChatGPT，成为人工智能发展史上的一次颠覆式创新。
此后至今的20个月，人工智能大模型空前发展，将人工智能带入生成式人工智能的阶段。“以我的看法，这20个月里，人工智能的实际发展是以两个星期、最迟一个月为时间尺度。”朱嘉明认为，出现Agentic AI（自主AI），标志着当前已进入具身智能的“婴儿潮”时代。“它现在以几万几十万的增长速度在发展，我相信在三年五载之后将成为影响经济的主体。”
而中金公司首席经济学家彭文生则指出，未来中国在具身智能领域有显著优势。具身智能需要高度灵活和精确的机械运动能力，而中国的制造业基础设施和技术积累使其在这一前沿领域具备了独特的竞争力。
朱嘉明认为，人工智能改变实体经济将主要通过两种模式。第一类模式，AI发展本身就具有产业基因，它的每一步推进自然导致新型产业的出现和发育。这类模式的案例很多，OpenAI是和大模型相关的新公司，本身就是新型产业，它具备产业的技术、方向以及商业模式和典型的产品。
第二种模式是AI改造传统的行业、产业和部门。朱嘉明说：“没有一个产业可以拒绝人工智能，因为人工智能最大贡献就是可以保证传统产业劳动生产率得以提高，可以保证任何产业、企业和经济组织的算力和算法得到改善。”
同样的，彭文生也在会上提到“产业AI化”。他认为，中国在全球制造业供应链中占据重要位置，特别是在机器人、光伏、空调、新能源汽车等产业领域的领先地位，使其有条件通过AI技术实现生产流程的智能化升级。这种升级不仅能够提升生产效率，还能降低成本，进一步增强中国制造业的全球竞争力。