發展新質生產力如何由“智”提質？複旦管院田林：人工智能是數字經濟時代的新質生產力

封面新聞記者 歐陽宏宇

數字經濟時代，“新質生產力”如何因地製宜“上新提質”？

“類似於實體經濟需要高質量發展，數字經濟不是簡單的互聯網化或者數字化，也需要新技術驅動的高質量發展。”近日，複旦大學管理學院管理科學系田林教授表示，當數字經濟規模已經足夠大，就要從擴大規模階段進入提質階段。“數字經濟的高質量發展目標之一就是要反哺實體經濟，幫助實體經濟提高運營效率。”

田林

實體經濟會產生大量數據，數字經濟高質量發展不再是簡單地搭建數字網絡，而是運用新的數字技術將實體經濟數據加以利用。

“這其中最大的機遇便是人工智能。”田林指出，政府工作報告中提到要深化大數據、人工智能研發，開展“人工智能+”行動，未來在許多領域都有望開展廣泛應用。“可以說，人工智能就是數字經濟的新質生產力，是數字經濟高質量發展的啟推器。”

大平台引領中小微企業

“人工智能+”推動數字經濟全面開花

在數字經濟與實體經濟融合發展的過程中，可以分為不同的模塊。

“市場分為需求側和供給側，而以互聯網為媒介的市場體系，則可以分為面向需求側的消費互聯網和麵向供給側的產業互聯網。”田林表示，過去，數字經濟發展主要依靠消費互聯網的發展。當前，消費互聯網已經足夠成熟，數字經濟進一步發展需要從消費端向產業端滲透。

例如，“人工智能+生物醫藥”可以利用AI技術，從海量分子裡找到最實用的藥物，實現更高效的新藥開發。 在“人工智能+交通”場景中，可以探索由AI進行交通指揮，找到更合理的交通燈配置方案，從而讓城市交通更加順暢。

“運用數字技術連接、改造、重塑傳統產業鏈各環節，將生產與流通環節有效打通，建立供給側與需求側的相互聯結。”

田林強調，數字經濟的發展目標是助力實體經濟的發展。

實踐中，數字化平台是數字經濟呈現的主要組織範式，而實體經濟是由產業鏈、供應鏈中廣大的中小型實體企業構成。目前，我國製造業正在由低端製造業逐步向高端製造業轉型，廣大中小企業擁有廣闊的發展空間，也面臨轉型路上的巨大挑戰。

“就好比，大型企業要生產手機，供應鏈上無數中小企業則負責生產不同類型的零部件。” 田林以人工智能技術運用於製造端為例談到，由機器人管理、控制工廠的生產流程，實現製造端的數字化轉型。但目前具備這樣實力的一般是大型企業，而中國大部分製造企業為中小型企業。

“大型數字化平台的背後是大量的中小型製造工廠，它們就像一群‘螞蟻’，跟在平台身後發展。”田林指出，當前，大型數字化平台的發展已經到一個階段，迫切需要平台企業引領，去帶動廣大中小型實體企業發展，形成“雙輪驅動”的生態體系，“大平台吸引消費流量帶來訂單，小企業在供應鏈上提升技術、擴大生產，以更好的產品供給平台，繼續吸引更大的消費流量，從而形成正向雙循環，這就是數字經濟與實體經濟融合的範本。”

“很多產業鏈集群都有龍頭企業，它們也是產業經濟中的關鍵節點企業。這些企業如果能夠幫助上下遊中小企業實現數字化賦能，不僅是一種社會責任的體現，也同樣能夠對企業自身降本增效，進一步提升市場競爭力，也是一種雙贏之舉。”

同時，田林也指出，這個過程可能需要一定的政策推動，例如報告中提到的中小企業數字化賦能專項行動，也可以由此促進平台創新、增加就業和提升國際競爭力。

發展數字基礎設施

為數字經濟時代“修橋鋪路”

“要想富，先修路”，這句話老少皆知、耳熟能詳。在田林看來，某種意義上，建設數字基礎設施就是數字經濟時代的“修橋鋪路”。

“就像修路不是一日之功，數字基礎設施的建設也不可能‘現修現用’，因此就像報告中所指出的，需要適度進行超前建設。”

2023年10月25日，國家數據局正式揭牌，負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設等工作。“數據已經成為重要的資產，是數字經濟的基本要素。如果我們將數字經濟比作一個人，那麼數據就是空氣、食物和水。”田林指出，我們有大量的數據處於閑置和浪費中，因為缺乏標準化的保存標準，也就很難加以利用。

“只有對數據進行合理篩選、清洗、保存，然後才能開放和流通，進而實現數據的優化配置和再生。”他表示，“所以我們需要建立數據要素市場，健全數據基礎制度，將標準化數據資產進行交易，去創造更多價值。”

“數據+算力+算法，就像食材+火力+廚師，只有完美協同發揮作用，才能做出美味佳餚，才能實現數字經濟高質量發展的目標。” 田林還強調，與此同時，算力水平作為國家實力的重要組成部分，越集中化的算力就能擁有越強大的算力功能，“因此，建設全國一體化的算力體繫在未來也至關重要。”