專訪全國政協委員、工信部原副部長王江平：如何應對工作崗位被AI替代？關鍵是培養人類的“元能力”

3月4日下午3時，全國政協十四屆四次會議開幕。

去年底召開的中央經濟工作會議提到，要圍繞發展新質生產力，推動科技創新和產業創新深度融合。堅持創新驅動，加緊培育壯大新動能。深化拓展“人工智能+”，完善人工智能治理。

新華社

AI（人工智能）真正形成生產力，最需要突破的是什么？工業領域培育新質生產力的核心突破口在哪里？制造業場景的AI監管應遵循哪些底線和原則？“十五五”期間需要解決哪些AI治理問題？

3月3日，圍繞上述一系列問題，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）在全國政協經濟界別駐地現場采訪了全國政協委員、工業和信息化部原副部長王江平。

王江平在工信領域深耕近40年。過去一年，他投入大量精力調研我國的大科學裝置、大型科研機構及大型制造業企業，對人工智能如何賦能新型工業化、推動制造業轉型升級，以及人工智能治理等問題進行了深入研究。在采訪中，他也分享了對這些議題的思考。

分行業精準補齊短板

NBD：2026年是“十五五”開局之年，工信部明確提出錨定新型工業化、發展新質生產力的目標。您認為工業領域培育新質生產力的核心突破口在哪里？如何平衡傳統產業轉型升級與新興支柱產業培育的關系，讓新質生產力真正落地見效？

王江平：培育新質生產力的突破口，在于瞄準戰略性新興產業和未來產業。人工智能的出現使科研范式發生根本性變革，推動人類對微觀世界的認識在深度、廣度上實現深刻變化，效率大幅提升，形成新的科研范式。因此，發展新興產業和未來產業，必須充分運用人工智能工具，由此產生了“AI for Science”（人工智能驅動科學創新）和“AI for R&D”（人工智能賦能研究與試驗發展）。

“AI for Science”主要面向科學研究，解決“從0到1”的問題；制造業轉型升級、開發新產品新工藝，則是解決“從2到10”的問題，需要依靠“AI for R&D”。因此，必須強化“AI for Science”與“AI for R&D”的結合，實現從科學預測到驗證、小試、中試直至產業化的全過程，使技術真正轉化為生產力，完成“從0到10”的跨越。所以，“十五五”期間，需要特別強化二者的結合，這也是中央提出的科技創新與產業創新深度融合的要求。

NBD：您提到，AI在推動新質生產力中處于核心位置。AI真正形成生產力，最需要突破的是什么，是技術、數據、算力，還是制度與標準？

王江平：目前來看，這些領域各有各的短板，且不同領域的短板各不相同。某些領域數據是短板，另一些領域標準可能是短板。

我認為，應該分行業研究，針對存在的短板精準施策。總體而言，數據短板較為突出，特別是細分領域數據。

此外，驗證環節尤其是AI自主驗證也是短板。要將“AI for Science”真正轉化為生產力，驗證環節至關重要。

強化“元能力”培養

NBD：具身智能、工業機器人及AI工廠正在加速普及。您進行了大量調研，如何看待AI對制造業就業結構的影響？政府將如何平衡產業升級與就業穩定的關系？

王江平：AI廣泛應用對就業的影響是確定的，諸多崗位將因AI應用而被替代。

從政府角度，應迅速解決這部分人員的能力提升問題。我認為有很多解決方法，比如提供補貼、縮短工作時間、開展培訓等，這些都很重要，但最關鍵的是人類“元能力”的培養。所謂元能力，是指適應社會、適應工作崗位所需的基本通用能力。在AI時代或數字化時代，AI素養、數字素養是所有人都應提升的，這是元能力的體現。

因此，我認為政府應著力強化：第一，元能力培養；第二，相應的培訓及AI素養提升；第三，新崗位的培育。AI應用雖然會替代部分崗位，但也會催生新崗位，培育這些新崗位也十分重要。據我了解，人社部、教育部已經出臺相關文件，當前關鍵是要抓好落實。

NBD：我們關注到，今年初工信部牽頭部署實施“人工智能+制造”專項行動，您對推動“人工智能+制造”有何期待和建議？

王江平：展望未來，要真正實現全方位、深層次、高水平的“人工智能+制造”融合，我建議各方把握三個關鍵：

一是堅持場景驅動，深挖價值。各地應結合自身產業特色和集群優勢，系統梳理并深挖從工藝優化、智能質檢到供應鏈協同等應用場景，將其精準轉化為可建模、可計算、可迭代的AI任務。要建設并開放一批“人工智能+制造”應用場景，通過場景創新反哺關鍵技術迭代。

二是注重分類施策，精準滴灌。對龍頭企業和央國企，鼓勵其先行先試，打造行業平臺和工業智能體，帶動產業鏈整體轉型。對廣大中小企業，則需通過“深度行”活動、賦能服務團等方式，提供“小快輕準”的低成本解決方案和清晰易懂的應用指南，切實解決其“不會用、用不好”的轉型難題。

三是構建協同生態，開放共贏。政府應積極引導，推動產業鏈上下游企業、高校、研究機構共建“AI+制造”創新聯合體或“場景實驗室”，形成“企業出題、院校答題、市場驗題”的協同創新機制。同時，鼓勵融入全球創新網絡，參與國際標準制定，通過開放協作提升我國產業話語權。

唯有構建起政府、企業、學界、社會多元協同的繁榮生態，才能將“人工智能+制造”專項行動的宏偉藍圖，最終轉化為制造業高質量發展的生動實踐，為制造強國、網絡強國和數字中國建設奠定堅實基礎。

做好細分行業垂直模型

NBD：當前我國大模型數量較多，但產業滲透率仍不高。您如何看待AI領域同質化競爭與資源浪費的問題？應如何引導行業從“拼參數”轉向“拼應用”？

王江平：其實人工智能應用尚處于起步階段。

總體而言，我國比美國及其他國家更重視應用，走得也相對較快。但如您所說，當前確實存在做基礎模型，拼參數、拼打分但輕視應用的傾向。因此，國家提出“人工智能+”行動、“人工智能+制造”行動，就是要推動人工智能解決千行百業的痛點、難點。

所以，在制造業領域，我認為應該鼓勵開發細分行業的垂直模型。要做好細分行業垂直模型，就需要建設細分行業的高質量數據集；模型要在企業應用，企業的數字化管理基礎必須良好，否則無法落地。

這是一個系統工程：基礎模型要做好，行業模型要做好，用通識知識做行業模型，還要做垂直模型、場景模型，這都需要高質量數據集。垂直模型和場景模型做出來，應用于解決工廠具體問題，需要工廠自身的數據治理基礎到位。

因此，對企業而言，首先要補課，做好數據管理；供給側有了高質量的數據集，做出好的垂直模型、場景模型，才能到數據管理到位的企業去應用。

NBD：前幾年我國一直在提“人工智能+”，從去年開始談“智能經濟”。您認為從“人工智能+”到“智能經濟”的轉變，釋放出什么信號？若要實現從“人工智能+”向“智能經濟”轉變，關鍵要解決哪些問題？

王江平：過去講數字經濟，指產業數字化和數字產業化，這是基于大數據技術應用提出的。

隨著人工智能不斷發展，賦能千行百業、滲透日益深入，現在出現數字經濟與智能經濟并存的局面，有人稱之為“數智經濟”。

同樣，也存在產業智能化和智能產業化。產業智能化指各行各業如何實現智能化；智能產業化指發展智能核心產業，包括模型、智能體等。今后應是數字經濟與智能經濟并存的局面，包括智能經濟核心產業和產業智能化外圍產業。顯然，智能經濟發展離不開“人工智能+”，只有高水平、全方位、深層次的“人工智能+”應用，才能有智能經濟的美好未來。

“人機對齊”是治理關鍵

NBD：您特別提到AI安全，這也是社會高度關注的問題。您認為，工業領域、制造業場景的AI監管應遵循哪些底線和原則，才能既鼓勵創新又防范風險？

王江平：我很贊同這個問題，我們談安全不應泛泛而談，而應聚焦到具體行業。人工智能應用帶來的安全問題已經開始顯現，解決這些問題必須分行業思考，制造業與醫療、教育等行業面臨的問題各不相同。

就制造業而言，這是一個特殊行業，對模型有很高要求：

一是可解釋性要高。模型如何得出結論、提出建議，必須可追溯、可理解，否則廠長、工程師不敢使用。

二是魯棒性（指系統在面臨不確定性、干擾或異常情況時，仍能保持其核心功能和性能穩定的能力）要強。模型穩定性要好，不能稍有波動就無法使用或結果失真。

三是控制低延遲性，甚至超低延遲性，這是工業領域的特殊要求。這些因素對工業安全影響重大。

因此，AI進入制造業，特別是進入生產運營環節，目前較為謹慎。現在看來，AI在“微笑曲線”（指產業鏈兩端的附加價值高，中間環節的附加價值低）兩端應用較多，在生產運營環節應用較少，原因正在于此。

NBD：“十五五”規劃建議中明確提出，要加強人工智能治理，完善相關法律法規、政策制度、應用規范、倫理準則。當前AI發展和治理之間存在怎樣的“堵點”？您認為哪些具體問題需要在“十五五”期間得到解決？

王江平：當前最大的“溫差”或“堵點”，在于技術迭代的指數級速度與治理體系漸進式更新之間的時差。技術快速發展，而規則還在慢跑，這就容易形成治理真空。

具體來說，有三大問題亟待“十五五”期間破題，即治理理念、治理技術、治理法規。

首先，是治理理念的更新。我們需要超越“監管”與“發展”的二元對立，建立一種“敏捷治理”或“韌性治理”的理念。治理不是“踩剎車”，而是“設路標”和“裝護欄”，既要劃定安全底線，也要為創新留出足夠的試錯和演進空間。這要求我們的治理思維具備前瞻性和適應性。

其次，是治理技術的突破。治理不能停留在紙面規定，必須擁有可落地的技術抓手。其中，“人機對齊”技術是關鍵。它旨在通過技術手段，確保AI系統的目標、行為和輸出與人類的價值觀、意圖及社會規范保持一致。我們需要大力投入對齊技術的研發，建立國家級評估標準和實驗室，讓“向善”可度量、可檢驗。

最后，是治理法規的完善。要加快構建分層分類、精準有效的法律規范體系。對于高風險應用（如自動駕駛、智慧醫療），需建立強制性準入和持續監測機制；對于通用技術，則可通過標準、指南進行引導。

同時，要建立有效的企業自律與第三方監督機制，形成政府、企業、社會協同共治的格局。