内容摘要：人工智能技术革命为后发国家实现技术赶超创造了历史性机遇。发展新质生产力意味着劳动者、劳动资料、劳动对象的三重跃迁，这为把握历史机遇提供了系统支撑。劳动者跃迁体现在人才差异化、推进知识生产与技术转化；劳动资料跃迁体现在设备智能化、发挥“数据×算法×算力”的乘数效应、构建技术扩散路径；劳动对象跃迁体现在建模数字化、形成虚实映射空间，三者共同形成“技术突破—组织变革—制度适配”的闭环。提升国家创新体系效能、培育数智化产业生态系统、更新人才培养体系、把握人工智能技术革命窗口，为全球南方国家打破新技术依附困境提供实践范式。

引言

全球正经历以智能化为核心的第四次科技革命，技术迭代速率、产业渗透深度与战略竞争强度均呈现突破性演进。“人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术”，不仅“具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”，更在根本意义上引发技术—经济范式转换，为后发国家突破技术依附性、实现非对称赶超，创造了新的战略机遇。这一战略机遇的实质在于突破既有技术轨道的路径依赖，“以人工智能引领科研范式变革，加速各领域科技创新突破”，通过“抓住全球产业结构和布局调整过程中孕育的新机遇”，在人工智能领域“占领先机、赢得优势”。

新质生产力理论为把握人工智能技术跃迁窗口提供了系统性框架。科技创新既是发展新质生产力的首要要求，也是把握技术追赶窗口的必要条件。新质生产力的本质在于通过科技创新引领生产力要素的质性跃迁，具体表现为劳动资料智能化、劳动对象数字化与劳动者技能高端化的协同演进。面临以人工智能为核心的新一轮数字革命，多数研究普遍强调科技创新在发展新质生产力中的首要地位，主张利用新技术改造传统产业，培育数字化、智能化的产业体系，推动实体经济与数字经济深度融合，最终建成现代化产业体系、实现经济高质量发展与全体人民共同富裕。现有研究虽就发展新质生产力形成了丰富成果，但其与技术范式更迭期机会窗口的内在关联仍有待深入系统地考察。正如习近平总书记强调：“现代化经济体系，是由社会经济活动各个环节、各个层面、各个领域的相互关系和内在联系构成的一个有机整体。”发展新质生产力、把握新一轮机会窗口，必须“加强顶层设计和统筹谋划”，“构建协同高效的决策指挥体系和组织实施体系，凝聚推动科技创新的强大合力。”因此，传统生产力向新质生产力的跃迁不仅仅意味着紧抓技术迭代机会，还必须配合相应的组织与制度变革。

发展新质生产力与推动人工智能范式转换的协同机制体现在三重维度：复合型人才梯队建设是把握人工智能机会窗口的首要条件，高素质劳动者群体构成技术突破与持续创新的第一资源；智能化劳动资料在提升生产效率的同时借助开源工具降低技术门槛，为后发国家压缩技术追赶周期提供了可能；劳动对象向数字虚拟空间延展，为后发国家开辟出跨越传统工业化的创新路径。这需要国家创新体系的系统性重构——通过整合战略科技力量、优化创新要素配置、重塑产学研协作机制，形成“技术突破——组织变革——制度适配”的协同效应。在此条件下抓住新一轮机会窗口、打破核心技术依附、把握战略主动，才能实现生产力的跨越式发展。

一、人工智能革命与战略性机会窗口

机会窗口的捕获是后发国家突破“中心—外围”依附结构、实现非对称赶超的关键机制。人工智能引发的第四次机会窗口具有显著的范式独特性：相较于前三次技术革命以单一要素（蒸汽机、电力、集成电路）为核心驱动力，人工智能革命呈现出数据、算法、算力的三维协同，其技术渗透性打破物理世界与数字空间的传统边界，推动劳动对象虚拟化、劳动资料智能化与劳动过程弹性化的系统性变革。其结果是，后发国家有可能获得与先发国家同步定义技术标准、主导产业生态的历史机遇，但也面临技术复杂性激增与制度适配性不足的深层矛盾。历史经验表明，国家创新体系是把握人工智能机会窗口的关键支撑，后发国家只有通过国家创新体系建设，才能在范式转换期将发展机遇固化为持续竞争优势，为其突破依附性发展陷阱提供根本保障。

（一）技术—经济范式转换时期的机会窗口

卡洛塔·佩雷斯（Carlota Perez）提出的“机会窗口”理论揭示出重大技术革命引发的非均衡发展规律。当颠覆性技术创新引发的“创造性破坏”突破既有制度框架承载力时，旧范式的结构性衰退与新范式的系统性崛起将形成制度—技术断裂带，使后发国家的制度创新与技术追赶协同演进，进入跨越式发展的战略机遇期。考察历次技术革命的演进轨迹，技术—经济范式的转换呈现出鲜明的阶段性特征：在萌芽期，创新突破通常以特定领域为原点，通过技术扩散机制逐步向经济系统全域渗透；在成长期，新旧范式展开竞争与重组，这一阶段不确定性与发展机遇并存；在成熟期，新范式逐步确立主导地位，推动生产力水平实现整体跃升。这种范式转换进程同时开启了双重机会窗口：第一次机会窗口出现在旧范式成熟阶段，核心国家将标准化技术向外转移以延续利润空间，后发国家通过承接标准化技术完成初级工业化；第二次机会窗口则爆发于新范式萌芽期且更具突破性价值，此时技术轨道尚未固化，为后发国家突破路径依赖、实现技术赶超提供了独特的历史契机。

新技术特有的“包容—排斥机制”构成了机会窗口生成的核心逻辑。随着新技术和“常识”的扩散，既有制度与组织逐渐成为技术革命的阻滞因素。在此过程中，先发国家因传统基础设施、制度体系形成的沉没成本陷入转型困境，后发国家则可依托制度弹性与技术吸收能力，以更低成本构建适配新范式的创新生态。因此，新旧技术—经济范式转换期间往往伴随着国家间经济实力和政治地位的轮换。然而，有效吸收新技术以及建立与新技术相适应的外部环境是一个困难且复杂的过程，取决于企业、地方或国家是否拥有丰富的技术潜力以及利用这些潜力的适当组织形式，这一过程通常涉及生产组织方式、社会分工体系、制度结构等多维度的系统性变革：既包括企业层面的动态技术学习能力能否通过“逆向工程——工艺创新——基础研究”的进阶路径实现技术能级跃迁；也涵盖社会基础能力的系统性积累，特别是数字基础设施、柔性生产网络与人才储备构成的物质支撑体系；更取决于制度创新的前瞻性设计，即通过国家政策和管理制度来形成一套相互关联的、同类型的技术和组织原则，从而促成所有经济活动的潜在生产率的量子跃迁。

（二）人工智能技术引发的战略性机会窗口

区别于工业革命聚焦物理能效提升与机械力替代的技术演进路径，人工智能展现出突破产业边界的通用技术特质，正在重构整个社会生产体系的技术基础。人工智能的核心支柱——数据、算法、算力——形成了独特的技术生态：多源异构数据推动算法性能跃迁，开源框架消除技术扩散的地理壁垒，算力设施的持续迭代突破模型训练的物理极限，三者协同引发生产效率的指数级增长。人工智能革命的深层变革首先显现于组织形态的网络化演进。智能技术打破传统科层制约束，云平台支撑的全球生产网络实现资源实时调度，算法驱动的要素配置体系推动组织形态从垂直整合升级为弹性协作。在生产领域，人机协同突破人类劳动的生理局限，智能系统通过“感知—决策—执行”闭环精准调控生产资料，既提升生产稳定性，又催生新型规模经济，以数字化协作网络重塑全球分工范式，开辟价值创造的全新空间。

因此，人工智能引发的变革已然超越技术层面，构成全球创新生态的范式转换。不同于传统技术革命“模仿—引进—创新”的渐进式追赶路径，当前变革呈现技术与产业深度融合特征（具体差异见表1）。开源框架与预训练模型使技术获取模式从“实体移植”转向“云端调用”，后发国家得以规避硬件依赖直接获取技术能力，极大压缩技术代差的传导周期。例如，Hugging Face平台托管模型已达数百万，新兴市场的开发者仅需调用其API接口即可部署先进算法，显著降低了本地研发成本与算力投入。这种“技术即服务”（Technology-as-a-Service,TaaS）的扩散模式，有效消解了地理与技术差距的刚性壁垒。

这种转变同步催生价值创造逻辑的质变。突破工业时代资本与劳动的边际收益递减限制，人工智能依托数据要素的非竞争性，通过“数据×算法×算力”乘数效应开启了技术红利的指数级扩张通道，为后发国家凭借数据规模优势实现弯道超车提供了历史契机。同时，技术竞争的焦点逐渐从产品创新转向争夺生态系统主导权：OpenAI的GPT-4生态系统、英伟达CUDA框架的算力绑定、中国工业互联网平台的应用生态等，均通过构建完整的技术标准体系、优化硬件配套、拓展应用场景，形成了独特的技术路径，本质是对数据主权、算法规则与算力基础设施的系统性掌控。历史经验表明，技术轨道固化前的窗口期直接决定国家在全球分工中的地位——关键在于其能否构建自主技术生态、突破“中心—外围”依附格局，实现从追赶时间到重构空间、从填补代差到定义规则的战略转向。

（三）以国家创新体系推动人工智能范式跃迁

国家创新体系既是一个社会体系，也是以正反馈和再生产为特点的动态系统，同时充当联结技术创新与社会制度的中介，承担着构建新型技术积累体制、重塑创新组织形态、协调制度适配性的关键作用。作为制度化的社会生产装置，其包含了国家内所有与创新生产、选择和传播相关的制度和结构因素。简·芳汀（Jane Fountain）提出的技术执行分析框架理论指出，技术与组织制度紧密相联、互为因果，相同技术基础在不同制度框架下将衍生出差异化的演进路径。19世纪后期德美两国对英国的经济赶超，本质上源于国家创新体系的结构性制度变革——不仅体现为资源要素的规模扩张，更深层地表现为创新主体关系的制度重构，特别是在公私部门协同、社会条件培育及系统性制度变革等维度形成了“创新型国家体制”的制度优势。

历史地看，人工智能的发展始终深受国家政策干预力度与方向的深刻影响。这不仅因其引发的社会转型已渗透至政治与意识形态领域，更源于技术演进嵌套于社会权力结构的本质，且人工智能自诞生即与资本扩张、国家治理紧密交织。这决定了新技术—经济范式的建立必然超越市场自组织能力，必须通过国家创新体系实施涵盖政府管制、金融调控、教育革新及社会观念重塑的制度变革。作为战略性技术产业，人工智能的发展往往涉及学术、商业和工业部门之间的合作，其创新过程也具有技术复杂度高、资本密集性强、社会溢出效应显著等特征，只有将企业、公共部门、金融部门以及研发组织等统一于国家创新体系框架内，才能在面临复杂创新时降低不同主体间的交易成本、提高整体创新效率。

随着人工智能技术复杂度的指数级增长与创新壁垒的结构性强化，愈发凸显国家创新体系在突破基础理论瓶颈、攻克核心技术层面的制度性支撑作用。发展人工智能既依赖基础理论的原始创新，更需大规模数据资源与算力基础设施的协同支撑。云计算作为人工智能的核心基础设施，其能源密集型（电力消耗）、空间依赖性（土地占用）与网络扩展性（光纤铺设）远超私人资本供给能力，必然要求政府通过公共投资统筹资源配置。与此同时，资本主导的“时间消灭空间”逻辑驱使私营企业追求短期回报，造成计算资源过度扩张与数据大规模采集的粗放发展模式。为突破这一局限，需要建立以国家战略科技力量为主导的创新体系，整合政府、企业、高校、科研机构等各方资源，推动前沿技术领域形成创新突破。

更为关键的是，人工智能所依赖的数据集本质上是社会劳动力的集中体现，知识的社会性和累积性也决定了不能仅凭市场来组织其生产和流动，需要国家介入知识的社会生产和流通，并引领知识的发展方向。因此，面对人工智能革命引发的劳动形态、产权关系、分配机制的系统性变革，必须通过国家进行前瞻性制度设计，在数据确权、算法伦理、安全规制等领域构建新型治理框架，既为技术发展提供合法性基础，也规约技术资本化的演进方向。

二、新质生产力要素跃迁与新一轮机会窗口

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，特点是创新，强调“提升国家创新体系整体效能”，是我国经济迈入高质量发展阶段后的最新理论指导。通过科技创新促进劳动资料的数字化、智能化，并由技术变革引领社会主导性生产组织变革，在新的生产关系下重组劳动者、劳动资料和劳动对象的“共同活动方式”，才能抓住新一轮机会窗口，实现传统生产力跃升。

（一）高素质劳动者是开启机会窗口的“第一资源”

高素质劳动者是新质生产力的关键构成要素，其作用集中体现为新技术系统演化初期捕捉机会窗口、实现技术追赶、打造先发优势。在此过程中，“战略科学家”“一流科技领军人才”“卓越工程师”“大国工匠”等差异化人才通过知识生产、技术转化与价值创造的链式协同，形成驱动范式转换的主体性力量。

战略科学家作为技术轨道的开拓者，其核心使命在于突破传统认知边界，通过基础理论创新与跨学科的战略谋划能力开辟技术演进新空间。在类脑计算、量子机器学习等前沿领域，战略科学家的前瞻性研判决定着技术优势地位的建立。以算法架构创新为例，数学领域对复杂数据结构的理论探索，与计算机科学对并行计算方法的系统性改进，共同构成了当代智能系统的理论基础。

一流科技领军人才是关键核心技术攻坚的中坚力量，其创新实践聚焦于技术可控性与产业适配性的双重突破。在智能芯片、多模态大模型等领域，领军人才通过“逆向创新”机制突破技术瓶颈，在算法优化、算力调度等环节实现技术可控，建立自主技术生态。

卓越工程师群体是技术扩散与产业化落地的关键纽带。智能时代的工程创新已突破传统经验积累范式，转向基于数字孪生技术的虚实映射能力，以实现对物理世界复杂系统的可计算、可迭代的数字化建模。

大国工匠的价值则体现在技术落地的“最后一公里”，其技能结构已从机械操作升级为“人机协同调控”。在智能制造场景中，该类人才通过工业大模型实时优化生产参数，将算法决策转化为实体产品的高品质输出，在超精密加工、复杂装配等环节展现出不可替代的微观调控价值，是智能制造体系落地的最终保障。

差异化人才的协同创新实质是知识生产、技术转化与价值创造三大环节的有机衔接。战略科学家构建基础理论框架，科技领军人才突破核心技术瓶颈，卓越工程师实现工程系统转化，大国工匠完成产业价值实现，将技术可行性集合转化为现实生产力前沿。多元人才优势互补与协同创新，能够加速基础研究向应用开发再到实际场景的转化过程，同时缩短从理论突破到工程实现的技术转化周期。进一步地，差异性人才形成的创新矩阵能在人工智能范式转换期构建起从技术依附到生态主导的跃升通道，最终将机会窗口固化为持久竞争优势。

（二）新介质劳动资料是延展机会窗口的技术载体

劳动资料的智能化升级是新质生产力形成的技术基础，也是抓住人工智能机会窗口实现赶超的物质支撑。劳动资料不仅是人们“用来把自己的活动传导到劳动对象上去的物或物的综合体”，也充当协助劳动者将力量传导至劳动对象以实现创造力外化的中介，是“劳动借以进行的社会关系的指示器”。科技创新作为新质生产力的显著特点，有利于促进劳动资料在成分、结构、存在样态、运行方式等方面进行优化改良，进而使其转变为绿色化、自动化、信息化、数字化、智能化的“新介质”。

智能劳动资料突破了传统生产过程的要素约束。在传统工业时代，劳动资料受限于机械传动效率与能源转换极限，生产力的提升速率存在限度。而人工智能驱动的劳动资料（如工业大模型、数字孪生系统）通过数据要素的持续积累与算法模型的迭代优化，形成“数据训练算法—算法优化生产—生产再生数据”的增强回路。这种转变不仅意味着传统生产要素的升级，更引发了技术扩散模式的根本性变革。

劳动资料的突破性变革重构了技术创新过程的扩散路径。工业时代技术转移依赖机械设备的地理迁移与操作技能的渐进积累，后发国家面临高昂的沉没成本与学习曲线障碍。人工智能时代的数字化劳动资料使得技术要素能够通过标准化接口实现云端共享，以去实体化的技术扩散方式大幅降低了技术获取门槛，发展中国家得以在智能制造、现代农业等领域实现跨越式发展，压缩了传统工业化所需的线性积累周期。

技术扩散的全球化与去中心化特性进一步重塑了全球竞争格局。传统技术霸权依赖精密机床、光刻机等硬件设备的垄断，而人工智能时代的竞争焦点转向争夺智能生态系统的主导权。智能化劳动资料不仅是新型生产工具，更演化为技术标准的载体。例如我国通过工业互联网平台进行的工业APP培育计划，正是通过定义智能设备的互联协议与应用开发框架，构建自主可控的技术轨道。这说明，后发国家有机会通过参与生态系统标准制定、构建开放技术生态等策略塑造生态系统主导权，从而在核心领域形成自主发展轨道。

劳动资料的智能化跃迁，实质上是将人工智能技术可能性转化为经济现实性的物质中介。通过建立以数据为核心的新型增长模式，形成知识传递的全球网络，最终转换竞争优势的形成路径，使定义技术标准成为国际竞争的主导规则，为后发国家提供了超越传统工业化路径的历史契机。

（三）新质态劳动对象创新了机会窗口转化的实践场域

新质生产力要求劳动对象从传统物质实体向“新质态”形态实现系统性跃迁。这一过程通过重构价值创造的物质基础与认知方式，为后发国家突破传统工业化路径依赖、把握人工智能机会窗口提供了结构性支撑。劳动对象作为劳动者改造客观世界的物质载体，其形态革新不仅拓展了人类实践的物理边界，更通过数据、算法、算力的深度融合，重塑全球竞争规则与发展路径。

劳动对象的跃迁首先体现为物质存在形态的多样性拓展。传统劳动对象受制于自然资源的物理特性限制，其开发应用遵循边际效益递减规律。新质生产力意味着劳动对象自身从单一实体形态向多元复合形态的结构性转变。这种演进使得生产过程不再被动受限于自然资源的既定形态，而是通过技术创新主动建构物质存在方式，形成超越地理资源约束的新型生产基础。

物质形态的演进推动生产环境虚拟化、数字化革新。数字化场域的构建将劳动对象从物理空间延伸至数字虚拟空间，工业互联网平台通过实时数据流打破设备、流程、主体的时空区隔，形成生产要素全局联动的智能生产网络。数字孪生技术创造的虚实映射系统，使劳动对象在物理实体、数据模型和算法决策等多重维度中实现动态交互。虚拟化生产场域通过数据要素的流动共享与计算模型的动态迭代，使资源配置从设备与流程的物理联动，转变为数据与算法的系统协同，形成非线性增长的价值创造机制。

劳动对象的可持续性转变进一步重构了人类与自然的实践关系。通过建立物质循环与能量再生的动态平衡机制，将生产活动嵌入自然系统的自组织过程，从而使技术赶超路径从对抗性资源开发转向协同性生态构建，为后发国家规避传统工业化陷阱提供了新的路径依赖。

因此，新质生产力的要素跃迁与把握人工智能范式转换期的机会窗口具有一致性，表2具体分析了新质生产力与传统工业范式的结构性差异及其与人工智能机会窗口的耦合机制。劳动者层面呈现技能执行者向创新主导者的范式跃迁，依托人才超前储备策略压缩技术适应周期；劳动资料维度实现物理载体向智能基座的跨越式迭代，借助模块化架构实现技术代差压缩；劳动对象维度拓展出数据—知识复合型生产资料，利用数据要素的非竞争性构建规则制定权。三者耦合协调促进技术经济范式的系统性转换，为把握人工智能机会窗口提供理论框架与实践路径。

三、发展新质生产力，推动人工智能范式跃迁

人工智能技术革命正推动全球生产力体系的全方位变革，在这一范式转换的历史机遇期，必须将制度优势转化为发展优势。充分发挥人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，“以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向”，通过技术创新、制度优化和应用场景建设的系统布局，在破解“卡脖子”难题与培育“长板”优势中实现发展主动权的历史性跃升。

（一）强化国家战略科技力量，提升国家创新体系整体效能

国家战略科技力量是新质生产力的核心动力，其效能提升直接决定能否占据人工智能技术制高点。习近平总书记强调：“世界科技强国竞争，比拼的是国家战略科技力量。”长期以来，我国始终坚持“科技攻关要坚持问题导向，奔着最紧急、最紧迫的问题去”的发展导向。当前，“科学研究向极宏观拓展、向极微观深入、向极端条件迈进、向极综合交叉发力，不断突破人类认知边界。技术创新进入前所未有的密集活跃期，人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术集中涌现，引发链式变革。”因此，把握此轮机会窗口的首要任务就是“要瞄准未来科技和产业发展制高点，加快新一代信息技术、人工智能、量子科技、生物科技、新能源、新材料等领域科技创新，培育发展新兴产业和未来产业。”

这就需要“充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向”，统筹多元创新主体，“使我国在重要科技领域成为全球领跑者，在前沿交叉领域成为开拓者，力争尽早成为世界主要科学中心和创新高地”、“要以国家实验室建设为抓手，强化国家战略科技力量”，针对人工智能领域必须突破的基础理论、方法、工具等核心命题，集中力量攻克高端芯片、基础软件等关键技术，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统。在纳米技术、量子计算机等前沿领域实施非对称赶超战略。同时，还需要推动国家实验室“同其他各类科研机构、大学、企业研发机构形成功能互补、良性互动的协同创新新格局”。

国家科研机构要聚焦“原创性引领性科技攻关”，在深度学习框架和多模态大模型等关键领域加强原始创新能力。建立需求驱动、问题导向、场景验证的研发体系，破解人工智能基础理论滞后于应用发展的结构性矛盾。高水平研究型大学“要把发展科技第一生产力、培养人才第一资源、增强创新第一动力更好结合起来”，重构学科体系，在数学、神经科学等基础学科与人工智能交叉领域培育新兴学科增长极，打造从基础研究到技术攻关再到产业应用的全链条人才培养体系。

科技领军企业要“发挥市场需求、集成创新、组织平台的优势，打通从科技强到企业强、产业强、经济强的通道。”发挥“出题人”“答题人”“阅卷人”三位一体功能，在“卡脖子”关键核心技术领域牵头组建创新联合体，通过“揭榜挂帅”“赛马制”等机制整合跨领域资源，形成需求引领、技术创新、市场反馈的快速迭代机制，推动创新链与产业链深度嵌套。总之，需要培育以国家战略目标为轴心的协同创新网络，既体现“集中力量办大事”的制度优势，又充分激活市场机制的高效配置功能，为把握人工智能机会窗口提供系统性支撑。

（二）引导生产组织数智化变革，培育数智化产业生态系统

数智化产业生态系统是把握人工智能机会窗口的物质载体，核心在于通过技术—组织—制度的协同演化重构社会生产网络，使得生产组织既实现效率增长，也更具灵活性。现阶段，我国的主要矛盾集中在供给侧，具体体现为“需求变了，供给的产品却没有变，质量、服务跟不上”。因此，发展新质生产力的根本路径在于以人工智能等数字通用技术改造传统生产组织，推动形成“生产小型化、智能化、专业化”的产业组织，同时发展高效协同、快速响应的数智化产业生态系统。企业数智化转型的关键在于利用数字技术重塑企业价值，并寻求其与消费者价值的交汇点，从而更好适应个性化、多样化的消费需求。目前，我国人工智能核心产业链上企业超4700家，覆盖从基础层、框架层、模型层到应用层的完整产业体系。只有将这些具有多边互补性和非通用互补性的差异性个体融合进跨主体、跨层级的数智化产业生态系统，才能真正释放人工智能技术的渗透性与通用性。

基础层建设需强化龙头核心企业的技术整合与标准引领功能。龙头核心企业在算力基础设施、算法框架等领域的战略性布局，决定着生态系统的技术底座强度。平台型企业应构建开放可控的技术创新平台，通过API、SDK等标准化接口实现模块化架构的互联互通。核心企业必须聚焦通用技术研发与生态规则制定，剥离非核心业务以保持组织敏捷性，在智能芯片、深度学习框架等关键共性技术领域建立自主可控能力。

技术层突破依赖“专精特新”企业的垂直深耕与快速响应。在计算机视觉、自然语言处理等细分领域，专业化企业的技术突破是打通“技术供给—场景需求”闭环的关键。这类企业需要从“流程中心”向“产品中心”转型，建立以技术前沿为导向的矩阵式组织架构。通过工业互联网平台接入核心企业生态，围绕智能网联汽车、智慧医疗等场景需求，开展子系统研发与柔性化生产。其核心竞争力在于“快速试错—迭代优化”的能力，通过数字孪生、虚拟调试等技术实现精益生产，大幅缩短从技术原型到商业应用的转化周期。

应用层落地需要多层次主体的协同进化与价值共创。“老企业同样可以高端化、智能化、绿色化。切不可把传统产业一概视为‘低端产业’、‘落后产业’一退了之，否则就可能导致新旧动能断档失速、加剧结构调整阵痛。”因此，搭建数智化生态系统不仅需要拥有尖端技术的领军企业，也同样需要改造传统大规模生产企业，通过将其接入物联网平台实现智能排产与精准调度，将技术创新转化为规模化生产力。智能制造示范工厂的实践表明，传统企业数字化转型的核心在于形成“数据驱动决策—机器自主优化”的新型生产方式。在此过程中，云计算服务商提供的基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）降低了中小企业的技术门槛，使其能够聚焦场景创新。科研院所与新型研发机构则通过“沿途下蛋”机制加速技术溢出。在这一体系中，龙头企业负责技术标准制定，专精特新企业进行技术攻关，规模企业实现量产，科研机构持续输出创新源头，通过多层次分工体系推动人工智能技术加速渗透至经济社会各行各业。

数智化产业生态系统的生命力源于互补性主体的良性协同。人工智能浪潮下的创新竞争已经挺进到前沿科学研究和复杂技术工业领域，单一主体难以完成创新链条的内部化整合，只能依靠外部协作。基于数字技术的连接性，龙头核心企业、“专精特新”企业与大规模生产企业形成了“研发创新—关键制造—批量生产”的动态平衡。其中，龙头核心企业通过云平台整合产业链资源，主导标准制定与基础设施投资；“专精特新”企业在细分领域建立技术壁垒，承担国产化替代使命；规模企业依托智能化改造提升生产效率，满足市场需求。通过系统整合多元主体的互补性优势，借助数据要素的跨界流动重构生产流程，使劳动、资本等传统要素与算法、算力等新型要素实现超模组合。建立“原始数据不出域，数据可用不可见”的交易范式，将技术红利转化为现实生产力。

（三）更新人才供给体系，培养高素质复合型人才

发展新质生产力要求深化人才工作机制创新，“加快形成具有国际竞争力的人才制度体系”。通过教育体系的前瞻性重构与激励机制的系统性突破，培育兼具技术突破能力与产业转化视野的战略型人才队伍，为把握新一轮机会窗口提供人才支撑。

破解人工智能时代的知识生产瓶颈，首先需要构建动态化、交叉化的学科体系。教育供给端要建立“智能+”学科动态调整机制，“推进人工智能全学段教育和全社会通识教育”，主动服务国家重大战略需求，超前布局新兴交叉学科。在集成电路、生物计算等交叉领域设立目录外特色学科，构建“基础学科筑基—应用学科融通—新兴学科突进”的立体化学科生态。

伴随知识体系重构的是人才培养链的实战化转型。针对学术研究滞后于技术迭代、人才培养脱节于产业需求的结构性矛盾，亟需贯通“战略科学家—领军人才—卓越工程师—数字工匠”的链式人才培养体系。针对战略科学家匮乏的短板，依托国家实验室、大科学装置建立长周期培养机制，赋予其科研路线自主权与团队组建权，在类脑智能、量子感知等前沿领域培育具有全球视野的科技帅才。与此同时，高水平普通教育与实践培训深度对接企业技术需求，是劳动力质量跃升与增强产业弹性的根基。这就需要在工业软件等“卡脖子”领域推行校企双聘、工学交替模式，着力培养一批卓越工程师，建立从高校到企业的实战化培养闭环。

数字工匠的培养要聚焦产业一线，在先进制造业集群建设数字孪生实训基地，通过虚拟调试、智能运维等场景模拟，实现“工艺知识数字化沉淀—技能训练智能化提升”的跃迁式发展，缩短技术研发到产业应用的转化周期。更为根本的是，“人工智能作为新技术新领域、政策支持很重要”，要“在全社会营造鼓励创新、宽容失败的氛围”，在重大科研项目中建立“科研尽职免责”清单，对非主观过失导致的探索性失败予以制度性包容，让青年人才“敢坐冷板凳、敢闯无人区”，为把握人工智能机会窗口提供持久动能。

四、结语

“从历史长过程看，我国经济发展历程中新状态、新格局、新阶段总是在不断形成。”面临人工智能引发的技术革命浪潮，习近平总书记深刻指出：“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”纵观工业革命史，重大技术革命窗口期的本质是制度体系与技术逻辑的适配竞赛：英国通过专利法与工厂制确立蒸汽时代优势，美国依托“军事—工业复合体”主导信息革命，在人工智能技术—经济范式转换期，中国可以以新型举国体制的制度优势、超大规模市场的场景优势、社会主义市场经济的机制优势，开辟出一条不同于西方技术霸权逻辑、突破“中心—外围”依附结构的赶超路径。

新质生产力聚焦技术革命与制度创新的耦合协调：通过以高素质劳动者为主体支撑、新介质劳动资料为物质支撑、以新质态劳动对象创造新型劳动空间，构建起“技术突破—组织变革—制度适配”的协同演进机制。这种生产力质态的革命性跃迁，与把握人工智能的机会窗口具有内在一致性：技术范式的颠覆性转换要求生产力系统的整体重构，而新质生产力的发展正是通过打破传统要素约束、重塑价值创造逻辑、创新生产关系形态，为技术革命的社会化应用开辟制度通道。历史经验表明，技术革命总是与市场机制扩张形成共谋关系，每次技术革命都将更多层面的生活和生产活动纳入市场机制，每次巨潮都扩大了与资本主义体系的进步核心相一致的国家集团。西方主导的前三次工业革命，通过构建制度化的权力装置，将技术优势固化为制度霸权，形成“中心—外围”的依附性秩序。人工智能技术的特殊性在于其既可能强化技术垄断的“数字鸿沟”，也为制度创新提供历史契机。中国的实践表明，通过超大规模市场的数据要素优势重构全球价值链，以社会主义市场经济的制度韧性平衡效率与公平，能够将场景创新优势转化为技术标准主导权，在技术扩散中实现创新红利的全民共享。这种探索不仅突破了西方技术霸权逻辑，更实现了对“技术革命—市场扩张—制度依附”历史循环的超越。

人工智能的技术潜能与中国特色社会主义的制度优势深度结合能够在解放生产力与驾驭资本之间建立动态平衡——既通过数据要素的共享性破除私有产权的垄断逻辑，又借助塑造新型生产关系规避技术异化风险。中国实践创造的新文明叙事表明：“人工智能可以是造福人类的国际公共品”，技术革命也不再必然服务于资本增殖的无限扩张，而是成为人的自由全面发展和社会共同富裕的推动力。在这个意义上，这种探索不仅关乎中国经济高质量发展，而且有助于“全球南方国家加强技术能力建设”，为全球南方国家打破新技术依附困境、重塑发展主权提供理论遵循。

作者：谢富胜，中国人民大学全国中国特色社会主义政治经济学研究中心副主任，中国人民大学出版社总编辑，教授；刘泽元，中国人民大学经济学院、中国人民大学交叉科学研究院博士研究生；邓可为，中国人民大学经济学院博士研究生

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