智能化驅動產業數字創新生態發展

2025年政府工作報告明確提出，要加快建設現代化產業體系。為此，我國需以實體經濟為根基，強化創新驅動，統籌新舊動能轉換，加速傳統產業數字化轉型并深化實數融合，培育新型工業產業集群。近年來，互聯網、大數據、人工智能（AI）等數字技術引領新一輪技術革命與產業變革。在此背景下，宇樹機器人、DeepSeek等企業實現技術突破，為我國數字經濟發展注入新動能。未來，我國需進一步以智能化驅動產業數字創新生態發展，加快制造業數字化轉型。

智能化階段新特征

產業數字創新生態系統是數字經濟時代產業創新生態系統的演進形態。伴隨著20世紀末數字技術的快速發展，傳統產業依托其開始數字化轉型。而傳統產業創新生態則在數字技術驅動下，以數據要素重構產業創新生態，在當前智能化階段，產業數字創新生態發展呈現出四方面的特征。

第一，技術重心在于AI大模型驅動智能體系統構建。其核心突破在于依托大模型，能夠調用工具鏈執行分析，自主理解復雜目標、進行多步推理并完成任務規劃。例如，主動監控業務指標、定位異常根本原因并生成應對報告。第二，數據應用呈現全要素智能驅動產業創新生態發展特征。這一轉變的核心在于，數據不再僅僅是優化流程的輔助工具，而是結合算法、算力完成新型生產要素全生命周期開發，通過采集、分析和應用深度融入研發、生產、分配各環節，成為驅動全產業鏈的核心要素。第三，產業組織實現網狀共生驅動產業開放創新格局重塑。智能化階段以“平臺+智能場景”為核心的開放共生體系，從單向供需轉變為多向互動與相互賦能，實現互補性創新，創新過程表現為網狀共生、高度開放與自主進化的創新生態。第四，智能載體表現為生態智能驅動產業數字創新智慧運維。智能化階段載體為智能生態系統，該系統打破“點對點”合作模式，形成“牽頭企業+N家生態企業”聯盟機制，創新從傳統研發轉向場景驅動、用戶參與的生態化模式，體現“共建共享”生態邏輯。

創新生態面臨結構性制約

第一，核心技術受制與基礎研究薄弱。我國產業數字創新生態系統面臨核心技術受制與創新源頭乏力雙重結構性約束。在技術層面，我國數據工具多基于國外開源技術二次開放，核心算法自主性不足，工業軟件、高端芯片等關鍵環節對外技術依賴嚴重。深層根源在于基礎研究投入薄弱，智能基礎設施薄弱，科研成果轉化率低，企業重應用輕研發與研用脫節并存，技術成果供給與市場需求不匹配，導致企業創新效率低下，進一步削弱核心技術自主創新動力。

第二，數據要素市場與標準制度不健全。當前，數據要素市場標準制定還面臨多重制度性短板。一是產權界定模糊導致權責不清，數據供給主體因權益歸屬不明缺乏參與動力。二是產權制度供給不足，數據確權、定價和收益分配等規則尚未形成統一框架。三是產權交易制度不完善制約市場活力，全國70余家數據交易所普遍存在交易流量低、供需匹配難問題。四是產權保護困難，數據的易復制性和跨境流動特性使得侵權行為難以追蹤防范。

第三，產業協同與數字化轉型壓力較大。產業數字創新生態存在跨領域協作壁壘、資源整合協同效率低下等系統性矛盾。一是產業鏈協同障礙突出，技術標準不統一、供需信息不對稱導致上下游企業合作效率低。二是技術研發與產業應用脫節，數智賦能的高成本和高風險導致中小企業重應用輕研發，制約企業數字化轉型發展。三是生態協同架構缺失，鏈條耦合困難，大型企業數字化平臺輻射能力有限，中小產業集群缺乏公共數字基建支撐，造成“集而不群”。

第四，“五要素”融合發展遭遇瓶頸。教育、科技、人才、金融與政策“五要素”結構性矛盾突出且融合發展遇到瓶頸。高質量教育體系尚不健全，存在產教脫節、師資薄弱、區域失衡和數字技術賦能滯后等問題。缺少關鍵核心技術攻關和前沿性、顛覆性技術研發，核心技術受制。科技產業領軍人才、拔尖創新人才、工匠技能人才等高素質人才缺口大，戰略人才力量薄弱，AI人才嚴重缺乏。資本力量扶持薄弱，面臨資本短視、科創斷鏈和融資渠道單一等問題。缺少健全的激勵及保護機制，政策賦能不足。

推動創新生態系統性突破

第一，突破核心技術瓶頸實現產業鏈韌性提升。以新型舉國體制為支撐，加快推進高水平科技自立自強。加大技術研發力度，聚焦“卡脖子”領域，強化關鍵核心技術攻關和前沿性、顛覆性技術研發，強化產業鏈底層基礎，補齊基礎研究短板。構建產學研深度融合的產業創新聯合體，完善國家實驗室體系，提高科研成果市場轉化率。構建多元化供應鏈網絡，培育備份供應商與建設產業應急儲備中心，建立關鍵零部件庫存預警系統，增強產業鏈供應鏈韌性。積極探索高質量“走出去”路徑，以“中國制造”引領“全球制造”，實現樹根互聯業務版圖，進一步提升產業鏈供應鏈韌性。

第二，推動數據要素生態協同與政策創新。重構數據治理制度，建立“三權分置”架構。完善數據產權制度，加快數據確權、流通交易等立法進程。建立數據資產評估與授權運營機制，破解“數據孤島”難題。建立數據保護制度，構建多層次監管體系，推動跨部門、跨領域的數據監管協同機制，以《中華人民共和國數據安全法》保障數據要素市場安全。建立多層次數據交易體系，發揮我國超大規模市場優勢，推動數據要素與勞動力、資本等要素協同，以數據流引領技術流、資金流、人才流、物資流，大力發展算力基建，提高全要素生產率。

第三，強化產業生態協同與數智化轉型。依托京津冀、長三角等重點區域，統籌推進數字基礎設施互聯互通，建設智慧型數字創新基礎設施。深入實施“鏈長+鏈主+鏈創”融合機制，引導龍頭企業承擔生態主導責任。一方面，整合上下游數據資源，推動實現數據標準化，實現開放數據共享；另一方面，以智能制造為主攻方向，通過產業資源虛擬化與網絡化協同實現創新要素優化配置，提高區域協同效率。依托平臺數據資產，構建細分領域數字孿生體，推動產業鏈各環節企業從“經驗管理”轉向“數據驅動”“智能優化”。

第四，建設“五要素”一體化與企業階梯培育機制。推動“五要素”一體化發展：優化高等學校學科設置，增設“數字+行業”交叉學科，建立現代產業學院，培養復合型人才。聚焦現代化產業體系建設的重點領域和薄弱環節，建立聯合實驗室，攻關前沿關鍵核心技術。著眼世界科技前沿，培養戰略帥才、領軍將才、產業英才、青年俊才和大國匠才等高素質人才。推動科技金融與科技創新有機融合，引導金融資本投早、投小、投長期、投硬科技。加大政策支持力度，政府根據企業發展階段、創新能力和市場定位分類施策、精準扶持，深入實施“雛鷹—瞪羚—獨角獸—領軍企業”梯度培育工程。

本文系國家社科基金一般項目“數智賦能高能級科創平臺生態發展路徑研究”（25BKX014）階段性成果）

作者：王軍武 李小玉 曾繁華，系貴州師范大學法學院教授；中南財經政法大學產業新質生產力發展研究中心研究員；中南財經政法大學經濟學院教授、產業新質生產力發展研究中心主任）

來源：中國社會科學報

責任編輯：問嚴鍇

新媒體編輯：崔岑

如需交流可聯系我們