本文来自微信公众号“中国工业报”，【作者】徐慧芳。
新一轮科技革命和产业变革持续深入推进，人工智能已逐渐成为影响产业竞争力乃至经济发展质量的关键因素。当前，各行业都在积极探索智能化转型路径，推动技术、数据、资本等各类资源向新兴领域汇聚，产业融合发展趋势愈发显著。人工智能产业融合正在重塑产业链运行方式，加速创新成果向现实生产力转化，进而催生出新的市场需求与发展空间。深入研究人工智能产业融合与产业经济增长的关系，对增强发展动能、培育新质生产力、推动经济持续增长具有重要的现实意义。
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人工智能产业融合 对产业经济增长的价值意蕴
提升产业生产效率。人工智能产业融合让数据分析、智能决策与生产经营活动衔接更为紧密，推动传统生产方式向智能化、精细化方向转型。在产业运行过程中，人工智能可帮助企业优化资源配置，提升生产组织效率，减少重复劳动与资源浪费，让各环节衔接更为顺畅。生产效率的持续提高能够降低运营成本，提升产品和服务的供给能力，为产业经济稳定增长注入新活力。
推动产业结构升级。人工智能产业融合推动先进技术向各类产业领域延伸，既加快了传统产业的转型步伐，也催生出新的产业形态与商业模式。产业结构在优化调整过程中形成了更合理的发展格局，增强了产业模式的创新能力与市场竞争能力，为经济高质量发展提供有力支撑。
培育经济增长新空间。人工智能产业融合持续延伸产业边界，推动技术创新与市场需求形成新结合点，带动新业态、新模式不断涌现。从数字消费到产业协同，新的市场需求持续被激发，逐步形成新的投资领域与发展机遇。产业融合带来的创新活动激活了经济运行活力，拓宽了产业发展空间，为培育新经济增长点、塑造未来发展优势创造了有利条件。
人工智能产业融合 激活产业经济增长的策略
拓展智能应用场景，增强产业发展动能。从产业发展规律来看，人工智能的价值并非仅局限于技术本身，而在于其与生产经营活动的紧密结合。只有人工智能真正融入生产、管理、服务等各个环节，技术优势才能转化为实实在在的经济效益。场景覆盖范围越广阔，产业应用空间就越大，资源配置效率也越高，产业增长动力才能得到进一步释放。
在实际操作中，可围绕建设行业级人工智能示范场景开展布局。地方政府可结合区域主导产业特点，选取需求集中、数字化基础较好的行业率先落地。以制造业园区为例，可规划建设智能生产示范项目，引导园区内企业共同参与：由园区管理部门组织企业梳理生产流程中的质量检测、设备维护与仓储调度等环节，汇总形成统一需求清单；再由技术服务机构根据需求开发适配方案，各企业结合自身实际逐步接入。例如，某机械制造园区筹备建设智能检测场景时，可先选取数家企业开展试点，在零部件检测环节引入视觉识别系统，减少人工重复检验工作，待运行稳定后再向更多企业推广。与此同时，针对商贸流通领域，可建设智能供应链场景，推动库存预测、订单管理、物流调度等业务协同运转；面向文旅产业，可打造智能导览、智慧服务等应用场景，提升游客游览体验。此外，在场景建设过程中，要同步建立效果评价机制，定期统计效率提升、成本变动、市场反馈等数据，总结形成可借鉴的经验后向更多行业推广，推动人工智能应用从零散项目逐步拓展覆盖到产业链各环节。
深化产业协同创新，培育融合发展优势。人工智能产业涵盖算法开发、数据处理、软件服务与硬件制造等多个领域，单个主体无法独立完成全部创新活动。产业协同创新能够推动资源共享、实现优势互补，打通技术研发、成果转化与市场应用的衔接环节。当各类创新主体建立起稳定的合作机制后，不仅能加快创新资源流动，缩短技术成果落地周期，还能进一步夯实产业融合发展的基础。
在实际操作中，可依托产业联盟搭建联合创新平台。地方可牵头组织龙头企业、高校、科研机构、中小企业共同参与平台建设，围绕区域重点产业开展协同研发。以新能源汽车产业为例，可由整车企业发起成立产业创新联盟，吸引零部件企业、软件企业、科研团队加入。联盟定期发布产业技术需求清单，各参与单位根据自身专长承接不同任务：整车企业提出智能驾驶场景需求，软件企业负责算法开发，零部件企业负责硬件适配，科研团队提供技术支撑。项目推进阶段可搭建共享实验环境与测试平台，减少重复研发投入。成果产出后，由联盟统一组织成果验证与市场推广。对中小企业而言，可借助联盟平台获取技术资源与应用机会，降低创新成本。这种协同模式有利于形成长期稳定的合作关系，推动创新链与产业链衔接更加紧密，持续深化人工智能和实体经济的融合程度。
优化数据要素供给，筑牢数智发展根基。人工智能模型训练、系统优化及产业落地，都离不开高质量数据的支撑。数据资源的规模大小、质量优劣、流通效率高低，直接影响人工智能产业的发展水平。完善数据供给模式，有助于提升技术应用效果，增强产业创新能力，推动各类资源实现更精准的配置，为产业经济增长提供持续支撑。
在实际操作中，可推进行业数据资源共享平台建设。地方可结合重点产业发展需求，组织行业主管部门、企业、服务机构共同参与平台建设。以工业领域为例，可整合设备运行、生产管理、供应链协同等方面的数据资源，搭建统一的数据管理平台。企业按照统一标准上传相关数据，经平台分类整理、质量审核后，向符合条件的企业开放使用权限。当中小制造企业开展智能排产应用时，即可在平台获取行业运行、市场需求等数据，为生产决策提供参考。农业领域也可搭建区域农业数据平台，整合作物种植、气象变化、市场销售等各类信息资源。平台运行过程中，需明确数据使用规则与权责边界，以此提高企业参与积极性。当数据积累到一定规模后，可形成覆盖产业链上下游的数据资源体系，为智能分析、市场预测、经营决策提供支撑，进一步释放数据要素的价值。
完善创新服务机制，激发经济增长活力。产业创新活动需要有良好的服务环境才能顺利进行。创新服务机制可以将技术、资金、人才与市场等各类资源连接起来，让创新成果可以更快地转化和应用。服务模式越完善，企业获取资源就会越方便，创新活动的进行也会更加顺利。对于人工智能产业来说，健全服务机制有助于降低企业发展成本，提高创新效率，增强产业整体的活力。
在实际操作中，可围绕建设人工智能公共服务平台推进创新服务模式完善。该平台可由地方产业园区或专业机构承担运营，为企业提供技术咨询、场景对接、成果转化、项目申报等一系列综合服务。传统制造企业计划引入人工智能技术时，往往缺乏专业团队与实施经验，平台可安排专家团队开展需求诊断，帮助企业明确改造方向，进而匹配合适的技术服务商。企业完成方案设计后，平台可继续提供项目评估、资源对接支持；针对初创企业，平台可提供测试环境、算力资源与市场推广支持，减轻企业前期投入压力。平台还可定期举办供需对接活动，组织企业发布技术需求与合作项目，推动上下游企业开展交流合作；可在服务过程中建立跟踪反馈机制，根据企业实际需求持续优化服务内容，让创新资源更顺畅地流向产业一线，推动人工智能产业与实体经济协同发展。
人工智能产业融合已成为推动产业经济增长的关键力量，其价值既体现在提升生产效率、优化产业结构等方面，也体现在拓展发展空间等方面。人工智能与实体经济的深度结合，正推动产业发展方式发生积极转变，为经济高质量发展注入全新活力。未来，人工智能技术将持续向更多产业领域延伸，融合的广度和深度将不断提升，产业创新活力也将得到进一步释放。
【作者单位：中共中央党校（国家行政学院）经济学部】
