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• 发布时间：2025-02-15 10:39:50
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　　歷次産業革命都源於科學技術領域的巨大冲破，進而深远改變人類生産糊口体例。與前三次産業革命帶來的工業經濟發展機遇分别，第四次産業革命基於數據因素、以聪慧化技術和數字經濟推動生産力躍遷。焦点經濟任务會議提出“以科技創新引領新質生産力發展”，並作出要紧安排。積極教育和發展新質生産力，需牢牢独揽第四次産業革命要紧特徵和規律，敷裕發揮數據作為新型生産因素的要紧效用。

　　正在人類社會發展的分别階段，體現時代特徵的要紧生産因素是動態變化的。正在第一次産業革命之前的農耕文雅時期，勞動力是要紧的生産因素，一國的經濟總量闭键取決於人丁數量。此後的三次産業革射中，資本的要紧性慢慢凸顯，推動生産力發展。正正在振奋發展的第四次産業革射中，要紧生産因素進一步轉化。動態地看，數據是當前可變性更強、發展潛力更大的因素，其正在生産力發展中起著推動質變、引發躍遷的效用。

　　當數據成為與資本、技術等並列的要紧生産因素，因素組合亦將發生變化。創新，正在肯定水准上可能明了為把一種從來沒有過的生産因素和生産條件“新組合”引入生産體系，創造出大方新興産業，並通過次級創新擢升傳統産業生産作用。這種過程正在前三次産業革射中闭键表現為开发一種新的生産函數，但正在第四次産業革射中闭键表現為通過演算法實現越发多樣和高效的因素組合。這跳出了生産可以性邊界和時空約束，能越发高效地买通産業鏈供應鏈。可能説，數據已經成為當前驅動生産力發展的關鍵因素。

　　隨著數據因素正在社會生産領域不斷滲透，人類的價值創造才华持續擢升。正在宏觀層面，數據因素能有力促進傳統産業數字化轉型、深層次變革，推動數字産業化和産業數字化，催生新的生産形式和社會需求，引領技術進步目标的行業轉變為數據麇集型行業。正在微觀層面，數據因素的技術特色使其能夠冲破原有造約，且數據積累速率遠速於資本等生産因素的積累速率，故而對生産力發展的推動越发強勁长期。以是，新質生産力發展過程中，消磨有形生産因素的比重漸趨下降，數據、技術等無形生産因素的應用比重將持續上升。

　　縱觀环球科技史和經濟史，實現社會生産力躍遷的一個要紧條件，便是推動顛覆性科技創新並造玉成社會通用技術。正在前三次産業革射中，各類通用技術總體上可歸納為機械化、電氣化和自動化技術。雖然第四次産業革命的科技創新途徑還不开阔，但可能確定的是，聪慧化是一個要紧趨勢。

　　一方面，數據的海量“投喂”激發聪慧化技術迭代演進。數據拥有自我強化效應，數據取得的訓練越多，得出的結果越好，新技術就會越速涌現。ChatGPT和DeepSeek分別正在2023年岁首和2025年岁首引發關注，很大水准上得益於大數據訓練。從數量上看，聪慧化技術已成為顛覆性技術的主流。正在麥肯錫提出影響未來环球經濟發展的12項顛覆性技術中，有7項可能大致歸為聪慧化技術，具體征求：移動網際網途、物聯網、雲計算、先進機器人、聪慧駕駛、知識任务自動化、3D列印。另一方面，數據促使聪慧化技術成為全社會要紧的通用技術。以前，科技進步平凡體現為以資本参加購置並运用當時先進的設施設備，如蒸汽機、電氣化設備。但現正在，科技進步越发依賴數據及其相關的資訊、知識和創意，數據驅動創新已成為創新的闭键情势。聪慧化技術正正在被急速器材化，為新资料、新能源和綠色低碳技術等其他科技創新供给數據、演算法和算力救济，使各類技術的研發過程越发聪慧化。

　　實踐中，聪慧化正在硬體和軟體上均有表現並已造成階段性功效。一是以機器人為代表的硬體越发聪慧。傳統上，機器正在處理“硬資訊”方面更具優勢，但可以會丟失个人唯有人類能夠解釋的“軟資訊”，當古人为聪慧技術的一個重點發展目标便是提升機器對“軟資訊”的處理才华，使它們更善於“忖量”。二是以手機軟體（APP）為代表的應用軟體或幼程式越发聪慧。和傳統的應用軟體分别，被人为聪慧技術賦能的聪慧應用並不光是作為一個器材被動地為人們所运用，而是可能學習並適應运用者的运用習慣，有針對性地提出新的解決计划，以至可能直接進行极少任務處理。

　　當前，數據因素融入生産、推動聪慧化技術創新的過程，逐漸照射到産業發展中，不斷重塑産業形態。相較于勞動力、資本等生産因素，數據拥有更強的共用性，依託數據因素造成的新科技更具普惠性，造成的産業形態更具系統性多樣性，産業體系的構修和發展也呈現新的特徵。

　　發揮好數據因素驅動效用，可能順暢推動現代化産業體系的構修。比如，最初的數字平臺只是一個成家供求的場所，與傳統市場的成效相通，但隨著聪慧程式、學習模子、演算法領域不斷冲破，平臺的才华和結構發生改變，通過分别途徑創修業務生態系統，造成各具特點的數字生態系統。寻常來看，企業的競爭優勢來自排他性的主题技術或資源，強調對稀缺資源和才华的独揽。但正在這個生態系統中，平臺的價值坎坷不再取決於單個産品的品質或差異化水准，而是由整個生態系統的規模、結構、主體數量及平臺上的互動品質決定。以是，生態系統的造成、擴展及價值擢升，都需求以吸納和服務更多數量和更多元的主體為基礎，這既有賴於系統的開放水準，也正在客觀上推動競爭對手之間、産業鏈上下游的互帮家之間逐漸造成更為良性的競合關係，進而構修形態更多樣、演變速率更速的産業體系。

　　隨著科技創新的急速發展，數字經濟的産業組織体例演變遠速於傳統産業。汽車、鋼鐵等行業的發展用了上百年時間，電氣化技術從發明到廣泛應用歷經了30多年，而當前极少資訊産業只用幾年以至十幾個月的時間就實現了從科技創新到大規模産業化的超越，數據因素的驅動效用可見一斑。

　　生産力征求勞動者、生産資料和勞動對象三個根基因素。搶抓第四次産業革命要紧機遇，教育和發展新質生産力，需發揮數據因素驅動效用，賦能勞動者、生産資料和勞動對象，推動生産力躍遷。

　　一是強化勞動者的數字妙技。分别於以簡單重復勞動為主的傳統勞動者，適應新質生産力發展的勞動者是能夠敷裕诈骗數據和資訊技術、运用先進數字設備、拥有知識急速迭代才华的新型人才。需加快新型勞動者隊伍培養，加大全社會勞動者的數字知識、數字妙技的普及力度，擢升企業家數據思維，積極發展數商、數據經紀人等，以多元化人才培養形式擢升聪慧勞動者職業妙技，為發展新質生産力供给強大人力資本支撐。

　　二是加快數字基礎設施修設。發展新質生産力，需供给新質生産資料、新型生産器材。要推進修設5G網途、物聯網、工業網際網途、衛星網際網途等通讯網途基礎設施，人为聪慧、區塊鏈、雲計算等新技術基礎設施，大數據核心、聪慧計算核心等算力基礎設施。推進數據业务和流畅，強化數據積累優勢，將數據因素敷裕融入生産全過程。加快構修“邊緣計算+智算+超算”多元協同、數智调解的算力體系，供给更為充盈、更低本钱的算力資源。

　　三是構修數據産業體系。重點發展大數據産業和人为聪慧産業，引導科技企業加大對通用技術的投資，為戰略性新興産業和未來産業的生长發展供给支撐。著力發展自動駕駛、無人機、人形機器人等優勢産業，進一步加強數據積累和場景訓練，加大相關試點和示範區修設，加快造成若干産業集群。

　　發展新質生産力還需造成與之相適應的新型生産關係。需加快完整數據基礎轨造體系，統籌推進數據確權、流畅业务、收益分拨、太平统辖，使數據深度融入科技創新和生産力躍遷過程。

　　（本文來源：經濟日報 作家：閆 坤 劉 誠 作家係中國社會科學院習新時代中國特性社會主義思思筹议核心筹议員）