當前，全球新一輪科技革命和產業變革蓬勃興起，以人工智能為代表的新一代信息技術加速創新，日益融入經濟社會發展各領域全過程，正在深刻改變人們的生產生活方式，成為推動新質生產力發展的重要力量。新質生產力的發展需要良好創新生態支撐，人工智能創新生態作為創新生態的重要組成部分，能夠從多個維度賦能新質生產力發展。
發展新質生產力需要精心培育人工智能創新生態
人工智能創新生態是以人工智能為紐帶，多元主體有機互動，經由資源共享、協同創新、成果轉化與價值共創等機制所形成的動態平衡、共生發展的復雜系統。該生態是一個綜合性的有機整體，涵蓋企業、高校、科研機構、政府、金融機構等眾多類型的參與主體。這些主體在創新生態中占據不同生態位，通過緊密互動、資源共享、信息交流以及協同合作，共同形成一個有利于科技創新的環境。創新生態是一個開放系統，隨著技術進步、市場需求和政策環境的變化而不斷演進。在演化過程中，新的主體、技術和資源不斷融入，各創新主體風險共擔、利益共享、互惠共生，以此保持創新效率，維持生態活力和競爭力。
人工智能創新生態對發展新質生產力具有基礎性、系統性的賦能作用。良好的創新生態能夠提供創新發展動力、激發創新主體活力、促進創新要素協同共生、平衡創新利益分配，進而提升創新整體效能。從宏觀層面看，創新生態本質是一種軟實力，高水平創新生態離不開系統完備的基礎設施支撐和體制機制保障，是國家創新體系綜合實力的體現。從微觀層面看，創新生態能夠為創新主體提供良好發展環境，促進創新主體之間的協同合作，提高創新效率。
人工智能創新生態賦能新質生產力發展的機理
發展新質生產力，必須形成與之相適應的新型生產關系，而人工智能創新生態正是這種適配關系的重要載體。其核心是通過多元主體的高效協同，打破傳統生產關系中的信息壁壘與利益分割，推動知識、技術、數據等要素的社會化協作，以“技術革命—要素配置—產業轉型—生產率躍升”的邏輯賦能新質生產力發展。
人工智能創新生態是催生技術革命性突破的強勁引擎。人工智能創新生態通過多元主體協同，推動基礎研究、應用研發與技術轉化的全鏈條貫通：高校與科研機構聚焦算法原理、通用大模型等底層創新，企業主導技術工程化與場景落地，政府通過政策引導與資源傾斜降低創新風險，金融機構提供耐心資本助力科技創新產業化。這種協同機制加速了人工智能技術從實驗室走向產業，為新質生產力提供強勁技術內核。
人工智能創新生態是優化生產要素創新性配置的關鍵力量。新質生產力以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升為基本內涵，而人工智能創新生態通過要素聚合與重組，為這種躍升提供關鍵支撐。從勞動資料看，全國一體化算力中心建設使得算力網絡逐步完善，以協作機器人、人形機器人為代表的智能裝備迭代升級，推動勞動資料從物質形態向數字智能形態轉型；從勞動對象看，數據作為新型生產要素，通過創新生態中的數據開放共享平臺、交易市場實現高效流動，其與算法、算力的協同，使數據要素的價值充分釋放，并使之成為新質生產力的核心勞動對象；從勞動者看，產學研用協同育人機制，推動勞動者向“數字素養+專業能力”的復合型人才轉型，適配新質生產力對高素質勞動力的需求。
人工智能創新生態是驅動產業轉型的核心動能。一方面，通過“人工智能+”行動將智能技術深度嵌入傳統產業的生產運營全流程，實現全方位、全鏈條的數智化升級，加速傳統產業從單點優化向系統重構躍遷。另一方面，人工智能創新生態有效匯聚技術、制度與資本的力量，打通技術研發與產業應用之間的轉化通道，顯著加速新興產業和未來產業培育，并為這些產業的規模化發展提供持久動力。
人工智能創新生態是實現全要素生產率躍升的重要支撐。全要素生產率大幅提升是新質生產力的核心標志，人工智能創新生態通過“技術—要素—產業”的協同作用，直接推動這一躍升。從技術層面看，創新生態中的算法優化、算力提升降低了生產環節的信息不對稱與試錯成本；從要素層面看，數據、人才、資本在創新生態中高效流動，通過數據要素市場化配置、跨區域算力調度，提升了配置效率；從產業層面看，創新生態推動的產業跨界融合，拓展了生產可能性邊界，形成規模經濟與范圍經濟。
培育適應新質生產力發展的人工智能創新生態
人工智能創新生態賦能新質生產力發展是一個長期過程，應從機制協同、要素配置、產業融合、制度適配等方面協同發力，推動人工智能創新生態與新質生產力發展需求精準適配。
構建協同機制，強化創新生態內在聯動。一方面，推動“教育—科技—人才”循環，筑牢源頭創新。以基礎研究為核心，建立高校、科研機構與企業的聯合攻關機制，將人工智能前沿理論突破與產業需求對接，培育兼具技術深度與產業認知的復合型人才。這一循環的關鍵在于打破學科壁壘與人才流動障礙，實現教育輸出適配科技發展方向，科技進步反哺人才培養體系。另一方面，強化“科技—產業—金融”循環，加速科技成果轉化。依托產業場景牽引技術迭代，通過金融工具引導資本向人工智能中試環節傾斜，著力破解“技術研發—產業落地”的斷點問題。重點在于構建風險共擔機制，推動科技價值向產業價值的高效躍遷。兩大循環的協同，需以“科技成果轉化”為紐帶。通過設立跨部門協調平臺，消除政策壁壘，使創新鏈與產業鏈形成閉環，為技術突破與產業應用提供生態支撐。
優化要素配置，提升數據、算力、算法協同效能。一是建立數據要素市場化配置體系。在保障安全的前提下，推動公共數據開放與行業數據共享，依據數據權屬分置明確收益分配規則，使數據要素在流動中釋放價值。這一制度設計需兼顧數據隱私保護與創新效率，避免“數據孤島”制約人工智能技術迭代。二是統籌算力基礎設施布局。以全國一體化算力網絡為框架，優化東中西部算力資源的協同調度，通過市場化機制及適當政策引導平衡算力供給與需求，降低中小企業技術應用成本。同時，推動算力與算法深度融合，形成“算力支撐算法突破、算法拉動算力升級”的正反饋。
推動“人工智能+”深度融合，加速產業生態迭代。產業是新質生產力的載體，人工智能創新生態以“技術滲透—業態創新—結構升級”的路徑賦能產業變革。一方面，引導傳統產業智能化轉型。通過政策引導與場景示范，推動人工智能技術與制造業、農業等傳統產業的生產流程融合。這一過程應著力破解中小企業技術改造的成本與能力瓶頸，使生態紅利惠及全產業鏈。另一方面，培育新興產業與未來產業集群，通過集群化發展降低創新成本。這一過程需要尊重技術擴散規律，既鼓勵龍頭企業引領創新，又支持中小企業融入生態，形成大中小企業協同共生的產業格局。
完善制度環境，平衡創新活力與風險防控。建立包容審慎的監管框架。針對人工智能技術的內在不確定性與場景差異性，探索“沙盒監管”與“分類監管”相結合的模式，在守住安全底線的同時為技術應用預留空間。監管重心應從事前審批轉向事中事后監管，避免過度干預抑制創新活力。強化知識產權保護與倫理治理，既要完善人工智能領域專利保護規則，激勵原始創新，也要建立算法倫理審查機制，防范技術應用中的偏見與濫用。完善制度環境的核心是構建“激勵—約束”平衡機制，既通過產權保護激發創新動力，又通過規則設計防范負外部性。
（作者：劉學文，系山東省習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心特約研究員、煙臺大學經濟管理學院教授）
來源：《光明日報》
