人工智能驱动新质生产力发展的审视

生产力是“人们征服自然、改造自然的能力”，由劳动资料、劳动者、劳动对象三要素构成。新质生产力作为生产力发展的新阶段产物，核心特征体现为“创新主导、高科技赋能、高效能转化、高质量产出”。从劳动资料看，新质生产力以智能设备、数字平台等为核心，突破传统机械工具的局限，实现生产过程的智能化与自动化；从劳动者看，新质生产力要求劳动者具备数字素养与跨学科能力，从“体力型”“技能型”向“创新型”转变；从劳动对象看，数据成为新的关键生产要素，与传统物质资源协同作用，拓展了生产活动的边界。新质生产力的本质就是通过要素重构与技术创新，实现生产效率的质的飞跃。

一、人工智能与新质生产力的内在关联

从技术本质看，人工智能是依托机器学习、深度学习等算法模型，对人类智能的模拟与延伸，其核心在于通过数据训练实现自主决策与问题解决。人工智能正是当代“劳动资料”变革的核心载体。当前，人工智能已从弱人工智能阶段向强人工智能阶段迈进，在工业制造、金融服务、医疗健康等领域广泛应用：工业领域的智能检测系统可将产品合格率提升至99．9％，金融领域的智能风控模型能实时识别交易风险，这些应用不仅改变了生产流程，更重塑了资源配置方式。但需注意，人工智能本质上是人类劳动的产物，其发展始终依赖人类对数据的收集、算法的优化，并非独立于人类的“自主主体”。

人工智能与新质生产力是“技术载体”与“发展形态”的关系：一方面，人工智能是推动新质生产力发展的核心动力。它通过改造劳动资料，使生产工具从“机械自动化”升级为“智能自主化”，如今工业机器人可实现24小时不间断精准作业，大幅提升劳动生产率；通过赋能劳动者，借助智能辅助系统降低重复劳动强度，让劳动者聚焦创新研发；通过激活劳动对象，挖掘数据要素的价值，催生数字经济、平台经济等新生产模式。另一方面，新质生产力的发展需求反作用于人工智能进步。新质生产力对高效能计算、高精度识别的需求，推动人工智能算法优化与算力提升；对跨领域协同的需求，促使人工智能与物联网、区块链等技术融合，形成更强大的技术集群。

二、人工智能推动新质生产力发展的表现

（一）变革生产工具与劳动资料

人工智能对生产工具的变革，体现在“智能化”与“网络化”两个维度。在工业领域，智能控制系统通过实时采集生产数据，动态调整生产参数，解决了传统生产工具“刚性操作”的局限，汽车制造中的智能装配线，可根据不同车型需求自动切换工序，生产效率提升30％以上；在农业领域，智能农机结合卫星定位与传感器技术，实现精准播种、施肥，打破传统农机“粗放作业”的瓶颈。同时，人工智能推动劳动资料向网络化发展，通过工业互联网平台连接分散的生产设备，实现资源共享与协同生产，企业通过平台整合上下游供应商的设备资源，订单响应时间便得到缩短。这种变革，使劳动资料从“单个工具”升级为“智能系统”，成为新质生产力的重要支撑。

（二）重塑劳动者角色与素质要求

人工智能的应用，使劳动者在生产过程中的角色从“直接操作者”转向“监督者、管理者与创新者”。人工智能并未取代劳动者的核心地位，而是重构了劳动形态：一方面，替代重复性、低技能劳动，如物流行业的智能分拣机器人替代人工分拣，银行的智能客服替代人工咨询；另一方面，创造高技能、创新性劳动岗位，如人工智能训练师、数据分析师等新职业。这一转变对劳动者素质提出新要求：一是需具备数字素养，能熟练操作智能设备与数据分析工具；二是需具备跨学科思维，理解人工智能与行业业务的融合逻辑；三是需具备创新能力，能基于人工智能技术提出生产优化方案。劳动者素质的提升，成为新质生产力发展的关键支撑。

（三）拓展与更新劳动对象范畴

传统劳动对象以物质资源为主，而人工智能将“数据”纳入劳动对象范畴，形成“物质资源＋数据资源”双轮驱动的新形态。数据作为非物质劳动对象，具有可复制、可共享、无限增值的特性：在制造业中，通过分析生产过程数据，可发现设备故障预警信号，将维修从“事后补救”变为“事前预防”；在服务业中，通过分析用户行为数据，可精准匹配需求与供给，电商平台的智能推荐系统，提升商品成交率20％以上。同时，人工智能推动传统劳动对象的“数字化改造”，工业领域的数字孪生技术，构建物理设备的虚拟模型，实现生产过程的模拟优化，使传统物质资源的利用效率大幅提升。这种劳动对象的拓展与更新，打破了传统生产力的资源约束，为新质生产力发展开辟了新空间。

（四）优化产业结构与促进产业升级

人工智能通过“改造传统产业”与“催生新兴产业”，推动产业结构向高端化、智能化转型。在传统产业改造方面，人工智能赋能制造业实现“智能制造”，推动农业实现“智慧农业”，促进服务业实现“数字服务”：某纺织企业引入人工智能视觉检测系统后，布匹次品率下降60％，成功实现传统产业的提质增效；某省份通过智能农业平台整合农田数据，粮食亩均产量提升15％。在新兴产业催生方面，人工智能推动数字经济、智能经济等新产业崛起，人工智能医疗领域，智能诊断系统可辅助医生识别疾病，缩短诊断时间；人工智能教育领域，个性化学习系统可根据学生需求定制学习方案。这种产业结构优化使产业体系更适应新质生产力的发展需求，提升整体经济竞争力。

三、推动人工智能促进新质生产力发展的路径

人工智能在新质生产力发展中面临着技术层面的瓶颈与制约、劳动力市场的冲击与就业结构调整难题、生产关系调整的复杂性与矛盾等问题与挑战。在挑战面前，保持清醒与创新，探索寻求新路径才能实现更好发展。

（一）加强人工智能技术研发与创新投入

突破技术瓶颈，需从“核心技术攻关”“人才培养”“产学研合作”三方面发力。在核心技术攻关方面，加大对高端芯片、算法模型、数据安全技术的研发投入，建立更高层面的人工智能创新平台，集中资源突破“卡脖子”技术；在人才培养方面，优化高校人工智能专业设置，加强跨学科人才培养，同时引进海外高端人才，构建多层次人才体系；在产学研合作方面，推动企业与高校、科研机构合作，建立联合实验室，将科研成果转化为实际生产力，科技企业与高校合作研发的智能算法，成功应用于工业生产，使生产效率提升。通过技术创新，为新质生产力发展提供技术支撑。

（二）完善劳动力市场政策与职业技能培训体系

应对就业结构失衡，需“政策引导”与“技能培训”双管齐下。在政策引导方面，制定扶持人工智能相关产业的就业政策，鼓励企业创造高技能岗位，同时为失业劳动者提供失业保障与再就业扶持；在技能培训方面，建立政府、企业、高校协同的职业技能培训体系，针对传统劳动者开展数字技能培训，开展的“人工智能技能培训计划”，年内培训传统工人，帮助劳动者实现转岗就业。同时，推动高校与企业合作开展定向培养，使人才培养与市场需求精准对接，解决高技能人才缺口问题，实现劳动力市场与新质生产力发展的适配。

（三）构建适应人工智能发展的新型生产关系

调整生产关系，需从“数据产权界定”“分配制度优化”“管理模式创新”入手。在数据产权界定方面，建立数据产权分类分级制度，明确企业、劳动者、政府对数据的所有权与使用权，保障数据要素的合理流动；在分配制度优化方面，完善按要素分配制度，将数据、技术等要素纳入分配体系，提高劳动者在价值分配中的比例，企业实施“数据分红计划”，让劳动者参与数据价值分配，提升劳动者积极性；在管理模式创新方面，推动企业管理向“民主化、协同化”转型，鼓励劳动者参与企业管理，通过智能管理平台收集劳动者的生产优化建议，实现管理效率与劳动者满意度双提升。通过构建新型生产关系，适应新质生产力发展需求。

从政治经济学视角看，人工智能作为当代核心技术，通过变革劳动资料、重塑劳动者、拓展劳动对象、优化产业结构，成为推动新质生产力发展的关键动力。但人工智能在发展过程中，面临技术瓶颈等问题，需通过技术创新、政策调整等路径解决。核心结论在于人工智能与新质生产力的协同发展，本质是“技术进步与生产力升级”“生产关系调整与生产力发展”的辩证统一，只有实现技术、劳动力、生产关系等的协同，才能充分发挥人工智能对新质生产力的驱动作用。（西安外国语大学马克思主义学院：王楚天）

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