刘学文：以人工智能创新生态赋能新质生产力发展
当前，全球新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，以人工智能为代表的新一代信息技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，正在深刻改变人们的生产生活方式，成为推动新质生产力发展的重要力量。新质生产力的发展需要良好创新生态支撑，人工智能创新生态作为创新生态的重要组成部分，能够从多个维度赋能新质生产力发展。
发展新质生产力需要精心培育人工智能创新生态
人工智能创新生态是以人工智能为纽带，多元主体有机互动，经由资源共享、协同创新、成果转化与价值共创等机制所形成的动态平衡、共生发展的复杂系统。该生态是一个综合性的有机整体，涵盖企业、高校、科研机构、政府、金融机构等众多类型的参与主体。这些主体在创新生态中占据不同生态位，通过紧密互动、资源共享、信息交流以及协同合作，共同形成一个有利于科技创新的环境。创新生态是一个开放系统，随着技术进步、市场需求和政策环境的变化而不断演进。在演化过程中，新的主体、技术和资源不断融入，各创新主体风险共担、利益共享、互惠共生，以此保持创新效率，维持生态活力和竞争力。
人工智能创新生态对发展新质生产力具有基础性、系统性的赋能作用。良好的创新生态能够提供创新发展动力、激发创新主体活力、促进创新要素协同共生、平衡创新利益分配，进而提升创新整体效能。从宏观层面看，创新生态本质是一种软实力，高水平创新生态离不开系统完备的基础设施支撑和体制机制保障，是国家创新体系综合实力的体现。从微观层面看，创新生态能够为创新主体提供良好发展环境，促进创新主体之间的协同合作，提高创新效率。
人工智能创新生态赋能新质生产力发展的机理
发展新质生产力，必须形成与之相适应的新型生产关系，而人工智能创新生态正是这种适配关系的重要载体。其核心是通过多元主体的高效协同，打破传统生产关系中的信息壁垒与利益分割，推动知识、技术、数据等要素的社会化协作，以“技术革命—要素配置—产业转型—生产率跃升”的逻辑赋能新质生产力发展。
人工智能创新生态是催生技术革命性突破的强劲引擎。人工智能创新生态通过多元主体协同，推动基础研究、应用研发与技术转化的全链条贯通：高校与科研机构聚焦算法原理、通用大模型等底层创新，企业主导技术工程化与场景落地，政府通过政策引导与资源倾斜降低创新风险，金融机构提供耐心资本助力科技创新产业化。这种协同机制加速了人工智能技术从实验室走向产业，为新质生产力提供强劲技术内核。
人工智能创新生态是优化生产要素创新性配置的关键力量。新质生产力以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，而人工智能创新生态通过要素聚合与重组，为这种跃升提供关键支撑。从劳动资料看，全国一体化算力中心建设使得算力网络逐步完善，以协作机器人、人形机器人为代表的智能装备迭代升级，推动劳动资料从物质形态向数字智能形态转型；从劳动对象看，数据作为新型生产要素，通过创新生态中的数据开放共享平台、交易市场实现高效流动，其与算法、算力的协同，使数据要素的价值充分释放，并使之成为新质生产力的核心劳动对象；从劳动者看，产学研用协同育人机制，推动劳动者向“数字素养+专业能力”的复合型人才转型，适配新质生产力对高素质劳动力的需求。
人工智能创新生态是驱动产业转型的核心动能。一方面，通过“人工智能+”行动将智能技术深度嵌入传统产业的生产运营全流程，实现全方位、全链条的数智化升级，加速传统产业从单点优化向系统重构跃迁。另一方面，人工智能创新生态有效汇聚技术、制度与资本的力量，打通技术研发与产业应用之间的转化通道，显著加速新兴产业和未来产业培育，并为这些产业的规模化发展提供持久动力。
人工智能创新生态是实现全要素生产率跃升的重要支撑。全要素生产率大幅提升是新质生产力的核心标志，人工智能创新生态通过“技术—要素—产业”的协同作用，直接推动这一跃升。从技术层面看，创新生态中的算法优化、算力提升降低了生产环节的信息不对称与试错成本；从要素层面看，数据、人才、资本在创新生态中高效流动，通过数据要素市场化配置、跨区域算力调度，提升了配置效率；从产业层面看，创新生态推动的产业跨界融合，拓展了生产可能性边界，形成规模经济与范围经济。
培育适应新质生产力发展的人工智能创新生态
人工智能创新生态赋能新质生产力发展是一个长期过程，应从机制协同、要素配置、产业融合、制度适配等方面协同发力，推动人工智能创新生态与新质生产力发展需求精准适配。
构建协同机制，强化创新生态内在联动。一方面，推动“教育—科技—人才”循环，筑牢源头创新。以基础研究为核心，建立高校、科研机构与企业的联合攻关机制，将人工智能前沿理论突破与产业需求对接，培育兼具技术深度与产业认知的复合型人才。这一循环的关键在于打破学科壁垒与人才流动障碍，实现教育输出适配科技发展方向，科技进步反哺人才培养体系。另一方面，强化“科技—产业—金融”循环，加速科技成果转化。依托产业场景牵引技术迭代，通过金融工具引导资本向人工智能中试环节倾斜，着力破解“技术研发—产业落地”的断点问题。重点在于构建风险共担机制，推动科技价值向产业价值的高效跃迁。两大循环的协同，需以“科技成果转化”为纽带。通过设立跨部门协调平台，消除政策壁垒，使创新链与产业链形成闭环，为技术突破与产业应用提供生态支撑。
优化要素配置，提升数据、算力、算法协同效能。一是建立数据要素市场化配置体系。在保障安全的前提下，推动公共数据开放与行业数据共享，依据数据权属分置明确收益分配规则，使数据要素在流动中释放价值。这一制度设计需兼顾数据隐私保护与创新效率，避免“数据孤岛”制约人工智能技术迭代。二是统筹算力基础设施布局。以全国一体化算力网络为框架，优化东中西部算力资源的协同调度，通过市场化机制及适当政策引导平衡算力供给与需求，降低中小企业技术应用成本。同时，推动算力与算法深度融合，形成“算力支撑算法突破、算法拉动算力升级”的正反馈。
推动“人工智能+”深度融合，加速产业生态迭代。产业是新质生产力的载体，人工智能创新生态以“技术渗透—业态创新—结构升级”的路径赋能产业变革。一方面，引导传统产业智能化转型。通过政策引导与场景示范，推动人工智能技术与制造业、农业等传统产业的生产流程融合。这一过程应着力破解中小企业技术改造的成本与能力瓶颈，使生态红利惠及全产业链。另一方面，培育新兴产业与未来产业集群，通过集群化发展降低创新成本。这一过程需要尊重技术扩散规律，既鼓励龙头企业引领创新，又支持中小企业融入生态，形成大中小企业协同共生的产业格局。
完善制度环境，平衡创新活力与风险防控。建立包容审慎的监管框架。针对人工智能技术的内在不确定性与场景差异性，探索“沙盒监管”与“分类监管”相结合的模式，在守住安全底线的同时为技术应用预留空间。监管重心应从事前审批转向事中事后监管，避免过度干预抑制创新活力。强化知识产权保护与伦理治理，既要完善人工智能领域专利保护规则，激励原始创新，也要建立算法伦理审查机制，防范技术应用中的偏见与滥用。完善制度环境的核心是构建“激励—约束”平衡机制，既通过产权保护激发创新动力，又通过规则设计防范负外部性。
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