本文刊载于2026年2月1日《文汇报》第6版
党的二十届四中全会明确提出全面实施“人工智能+”行动，深刻揭示了ai与产业融合的战略方向与实践路径。ai通过点、线、面的递进渗透，将不断推动制造业向服务化转型，推动产业智能化发展与结构升级。其结果不仅可以全面赋能千行百业、提升生产效率与创新能力，更能够推动产业价值重构和高质量发展，为加快形成新质生产力、扎实推进中国式现代化、构建现代化产业体系和驱动高质量发展提供坚实技术支撑。
第一个层次是技术与产业的协同，即ai对产业链的技术赋能。当ai技术与特定行业相遇时，ai的核心作用主要是对产业链节点的技术赋能，即通过精准赋能行业关键节点和关键环节，推动产业发展从传统经验驱动到智能优化的跃迁。在此过程中，ai发挥效率放大器的作用，即产业通过引入深度学习、机器视觉和自然语言处理等核心技术，撬动产业生产力和运作模式的底层变革。例如，在工业制造领域，ai驱动的智能检测系统通过高精度图像识别技术，可实时捕捉产品表面微米级缺陷，将传统人工检测的漏检率降至接近零的水平，并减少对熟练技工的依赖，显著降低人力成本。然而，此阶段的技术应用多局限于封闭场景，如工厂的单一质检工位或医院的独立影像科室，尚未与上下游系统，特别是供应链管理或患者健康档案深度协同。这既是效率提升的起点，也是向更高层次融合的过渡点。
本质上讲，技术协同的效果体现出ai对产业发展核心痛点的精准治疗，它通过三大机制实现赋能：一是自动化替代，如用ai客服处理常规查询，释放人力用于复杂决策。二是精准优化，如农业中ai灌溉系统根据土壤湿度动态调整水量，减少资源浪费。三是风险预判，如金融领域ai模型实时监测交易异常，防范欺诈行为。这些应用虽未改变产业整体架构，却通过点状突破积累数据资产，为后续全流程变革提供燃料。然而，这种方式的成功依赖于两大条件，一是针对特定工业缺陷定制模型垂直领域算法的专业化。二是以智能传感器为核心的边缘计算设备的普及。目前看来，尽管还存在数据孤岛和系统兼容性挑战，但技术协同已成为ai+产业的基石，为从点到线的跨越铺就道路。
第二个层次是产业跨界融合业态的协同，即ai对产业链的全流程贯通和纵向一体化整合。产业链跨界业态协同的本质在于，产业主体通过深度学习、自然语言处理等核心技术，实现产业链各环节智能互联与动态优化，进而催生硬件、软件与服务深度融合的复合型产业生态。其核心特征表现为产业链纵向一体化、原有产业边界模糊化、价值链条重构化以及跨领域协同智能化，最终为推动产业体系向立体化生态协同的现代化方向演化做好准备。
关于业态协同问题，除了技术渗透主要体现为技术赋能可以提高产业效率的作用以外，业态协同还在产业演化、运行范式、价值重构方面有新表现。具体而言，在产业演化上，ai能够深度驱动制造企业向后端服务化和前端研发化转型，大幅度提高制造业的附加值，形成产品+服务以及产品+研发的复合价值创造模式。比如，工程装备企业通过ai平台提供全球运维服务，实现从单一设备制造向全链条生命周期管理的转变。在运行范式上，ai可以推动共享经济向纵深层次发展，催生资源优化配置的平台经济新范式。例如利用数据共享、模型优化与业务决策的全链条智能体系，金融机构提升风控、营销等环节的智能化水平，实现了金融产业链从上游数据要素整合到下游业务场景落地的深度协同。此外，价值重构效应则主要体现为效率提升与业态创新两个维度。在效率维度上，ai通过自动化与智能化技术，能够实现人力资本向高附加值环节的转移。在业态维度上，ai还可以催生出个性化定制服务，显著提升消费体验，增强产业链各环节的协同响应能力，是产业链韧性提升的标志。
然而，跨界业态协同的实现依然面临数据孤岛与系统兼容等挑战。此外，技术创新更须与伦理规范相平衡，以保障ai应用的公平性与透明度，避免整合过程中的系统性风险。
第三个层次是生态协同，即ai驱动开放平台重构，催生出现代产业体系。当ai技术完成对产业链的单点渗透与全流程贯通后，其演进逻辑必然指向更高层级产业生态的协同。这一阶段标志着ai技术将从行业适配向产业体系生态重构的方向演变，其核心特征是通过开放平台能够构建出跨行业、跨领域的智能化产业网络体系，实现技术、数据与场景的深度融合。以上海徐汇滨江集聚区为例，该区域通过技术研发、场景验证、数据共享、资本对接和政策支持五大公共服务平台，成功整合了消费、文娱、医疗等各个领域的ai应用，形成了从技术研发到场景验证直至商业转化的发展转变。这样的产业体系，不仅打破了传统的产业边界，更通过数据要素跨域流动，催生出前所未有的价值创造范式。
客观来说，ai推动产业生态的协同有赖于三大支撑条件：一是数据要素市场化配置，这离不开国家级数据交易平台建立的统一数据确权、定价和交易机制。二是政策协同机制，这受到跨行业的数据标准、接口规范和伦理准则的制约。三是生态伙伴共建，必须以政产学研用五位一体的创新联合体为前提条件。然而，产业生态协同的推进依旧面临数据安全、算法偏见和利益分配等挑战。从未来看，政府需要加大技术创新、制度改革和文化伦理共识的创新激励，构建出更加包容、更可持续的智能生态体。
作者：胡晓鹏（上海社会科学院世界经济研究所副所长、研究员）
来源：文汇报
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责任编辑：刘苁有
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