2023年9月7日，习近平总书记在新时代推动东北全面振兴座谈会上首次提出，“积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能”；次日，在听取黑龙江省委省政府工作汇报时，习近平总书记再次强调“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力”。新质生产力是经济新常态下出现的生产力新质态。所谓“新”，指新质生产力区别于传统生产力，摆脱了传统依靠资金投入、高耗能的生产力发展方式，是数字时代更具融合性的生产力，具有新科技革命的主导性、新产业赋能的前瞻性以及高质量发展的目的性三个显著特质。所谓“质”，指新质生产力在坚持科技创新本质的前提下，通过关键性颠覆性技术在各类经济活动中的应用，为生产力发展提供更为强劲的创新驱动力。新质生产力强调关键性颠覆性技术突破，是以科技创新为核心和内生动力的生产力，重点提升了关键性、颠覆性技术突破所带来的驱动能力，将科技创新作为促进经济增长的动力源，实现生产力的跃迁。

生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC）技术正处于快速发展阶段，从专业人员生产内容到用户自主生产内容，再到人工智能代替人类生产内容，AIGC技术实现了人工智能大模型从量变到质变的蜕变。作为互联网、人工智能、大数据等技术共同发展的产物，AIGC技术具有数据巨量化、内容创造力、跨模态融合、认知交互力等特点。AIGC作为新一代人工智能技术，其功能外延性强，能够采集、加工、升华人类知识，为用户提供个性化数字内容服务，是一种智能式的认知理解模式。狭义理解的AIGC强调内容属性，聚焦于内容生成形式，而广义理解的AIGC强调技术属性，代表了内容自动生成的技术集合，涵盖自然语言处理技术、深度学习神经网络、人类反馈强化学习及多模态大模型架构等多种自动化生成技术。基于海量优质数据、更新迭代算法以及强大可靠的算力支持，AIGC技术在金融、娱乐、教育、电商等诸多领域引发颠覆性变革，成为数智环境下驱动经济发展的重要引擎。依托自然语言处理技术、深度学习神经网络、人类反馈强化学习、多模态大模型架构在数据感知、智能认知、动态决策、精准认知环节的突破应用，AIGC技术在企业创新战略决策、生产制造、市场营销、组织管理等活动中具有颠覆式影响。以AIGC技术赋能效用为契机，开辟促进新质生产力涌现的新赛道是抢占发展制高点的关键。AIGC技术赋能新质生产力涌现具有多重价值意蕴，是一项重大理论创新，对全国经济社会发展具有指导意义。厘清AIGC技术赋能新质生产力涌现的运行机理，规划AIGC技术赋能新质生产力涌现的实践路径，为以科技创新推动产业创新理念提供全新思路、指明发展方向、支撑引领高质量发展，为全面建设社会主义现代化国家开辟广阔空间。

新质生产力是中国特色社会主义进入新时代的显著标志，是不容错过的重要战略机遇，是抢占发展制高点、培育竞争新优势的先手棋。新质生产力的提出不仅意味着科技创新推动产业升级，更体现了未来我国产业发展的方向和经济发展的新动能。AIGC技术赋能新质生产力涌现具有多维价值意蕴，有助于助力经济高质量发展、促进要素交流共享、推动区域经济协调发展、实现中国式现代化。

（一）助力经济高质量发展的新引擎

党的二十大报告指出：“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。”高质量发展体现新的发展理念，也就是产出质量高、经济效益高、社会效益高、生态效益高、经济运行状态好的经济发展状况。习近平总书记所提出的“新质生产力”为经济高质量发展提供了行动指南。AIGC技术赋能新质生产力可以推动产业升级和结构调整，是助力经济高质量发展的新引擎。AIGC是典型的新技术，其催生了类脑智能、量子信息、基因技术、未来网络、深海空天开发、氢能与储能等前沿科技产业，推动传统企业完成数字化转型和智能化改造，提高了竞争力和创新力。同时，AIGC技术赋能新质生产力有助于实现绿色低碳发展。AIGC技术能凭借其科技创新属性来破解绿色发展难题，推动绿色发展、循环发展、低碳发展，减少对生态环境的过度干扰。通过不断发挥绿色发展的牵引作用，鼓励实体经济进行绿色改造，让良好生态环境成为经济社会可持续发展的支撑，进而推动经济社会绿色化、低碳化发展。

（二）促进数据交流共享的新介质

数据作为新生产要素，已成为数字经济和国民经济高质量发展的关键资源，是数实融合的核心驱动力。AIGC技术赋能新质生产力会涌现出崭新特征和应用场景，能充分释放数字红利，发挥数据蕴含的巨大潜能和经济价值。

首先，依赖于AIGC智能采集数据、自动生成内容的技术优势，能够实现对数据的高效处理和传输应用，促使企业决策由经验型决策向数据驱动型决策转型升级，有利于提高管理者信息处理能力和决策质量。

其次，AIGC技术赋能新质生产力涌现提倡协作和联合创新，为数据资源交流共享提供契机。不同组织和行业拥有各自的内部数据库，通过数据资源的交流共享，可以实现数据互补。例如，金融机构可以与零售企业共享交易数据，以改善信用风险评估；医疗机构可以与生物技术公司共享病例数据，以推动医疗研究和治疗创新。这种协作模式有助于形成跨行业的生态系统，推动新质生产力不断涌现。

最后，新质生产力通过供应链的数字化管理，突破空间限制，减缓由于信息不对称造成资源浪费现象，促进效率水平的整体提升。AIGC技术在物流管理系统中的应用，使生产流程和供应链更加透明高效。这意味着不同地区和企业之间的生产要素可以更好地交流协作，使原材料、零部件和成品在全球范围内能够快速传输，创新生产方式，实现协同共赢。

（三）推动区域协调发展的新动力

协调是经济社会持续健康发展的内在要求，强调注重整体效能，实现生产力发展的精准化、均衡化。我国东西部、城乡之间由于互联网基础设施建设的差异，导致要素资源向经济发展水平高的地区流动的“集聚效应”，但是资源向欠发达地区回流的“分散效应”有限，一定程度上扩大了区域发展不平衡。AIGC技术赋能新质生产力不仅可以有效转变经济发展方式，同时在一定程度上能够弥合区域发展不平衡不充分的问题。

一方面，AIGC技术的应用为区域经济发展带来了新的增长点，激发出新经济活力。战略性新兴产业和未来产业具有创新程度高、技术应用广、增长潜力大等特点，是生成和发展新质生产力的主阵地。通过引入先进的技术和方法，吸引大量高科技人才和创业者，形成产业聚集效应。AIGC技术的快速发展直接促进了互联网、大数据、云计算等数字技术与更多产业的深度融合应用，涌现出一批以创新为核心的企业和项目，为区域经济的多元化发展奠定了基础。

另一方面，AIGC技术赋能新质生产力涌现推动了区域间的交流合作。各地区的创新能力和技术水平存在差异，通过开展跨区域合作项目，可以借鉴和共享各地的先进经验和技术成果，推动区域之间互补发展。依靠AIGC技术的大规模数据资源库，可以有效降低数据、技术、资本等生产要素在区域间自由流动的成本和优化配置的难度。通过实时监测供需关系，及时调动区域可利用资源，依据不同消费者需求，改善产品供给，精准投放服务，有利于形成更为高效的一体化解决方案，促进区域经济协调发展。

（四）实现中国式现代化的新优势

中国式现代化是一项系统工程，实现中国式现代化必须建立在坚实的物质技术基础之上，这个物质技术基础主要体现为新质生产力。中国式现代化面临经济结构转型、环境可持续发展、人口老龄化趋势明显、城乡差距不断扩大等诸多挑战，新形势对生产力提出新要求。AIGC技术赋能新质生产力涌现为实现中国式现代化提供了新思路。

首先，AIGC技术通过智能能源管理系统和预测模型，可以优化能源供应链的管理，提高能源利用效率。比如在交通运输系统中引入AIGC技术，提供实时的交通信息和智能导航服务，有助于优化交通路线，降低能源消耗和碳排放，实现经济发展与环境保护的良性循环。

其次，人口老龄化是当今社会面临的重要挑战，涉及养老、医疗、社会保障、健康管理等多个领域。AIGC技术不仅可以帮助医生记录数据，生成病例，通过自动化数据处理和风险评估，提供早期干预和治疗建议，还可以用于开发社交机器人和虚拟助手，关注老年人的社交互动和心理健康数据，给予关怀陪伴，减轻孤独抑郁情绪。

最后，AIGC技术可以提高政府部门工作效率，改善公共服务水平。自动化流程、智能决策支持系统和大数据分析有助于更好地分配资源、提供社会福利、改善基础设施，确保全体人民都能享受到良好的公共服务。

AIGC内含丰富的技术体系，通过自然语言处理技术获取与生产经营活动密切相关的数据，根据市场动向及时调整经营模式；借助深度学习神经网络分析模型，将海量数据转化为有价值的信息，从而指导生产实践；针对多元应用场景，基于实时信息和智能认知反馈，利用人类反馈强化学习制定最优决策方案；依据动态决策的结果，发挥多模态大模型架构的技术优势精准执行方案，加速驱动数字产业化、数据智能化。其中，数据感知是基础，智能认知是保障，动态决策是关键，精准执行是手段，以此为基础性工作，推动AIGC技术创新战略决策、生产制造、营销服务以及组织管理模式，最大化发挥AIGC技术的赋能作用，系统化提高企业的创新能力，推动新质生产力不断涌现（参见图1）。

（一）AIGC赋能新质生产力涌现的技术机理

1.自然语言处理技术加快数据感知

数据感知是利用新一代信息采集技术，实时获取和监测数据的过程，采集对象包括消费者、采购、设计、研发、生产、销售、售后等与生产经营活动密切相关的数据或信息。通过数据感知，及时发现某一领域的发展趋势，从而调整生产或经营模式，优化资源分配。自然语言处理技术（NLP）致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言，在信息提取和数据感知领域发挥重要作用。通过NLP技术，可以从非结构化文本中自动提取有用信息，以填充数据库，实现更智能的文本分析和应用。具体应用方法如下：一是分词和词性标注。分词是将文本拆分为单词或标记的过程，将文本转化为单词序列，使每个单词成为信息提取的基本序列。通过为每个词汇分配词性，降低构建词汇表和理解句子结构的难度，从而协助数据的自动标记和注释，提高数据质量和可用性。二是命名体识别（Named Entity Recognition，简称NER）。作为一种信息提取技术，NER主要用于在文本中识别和分类命名实体，即文本中具有特定名称或标识的实际对象，通常包括人名、地名、组织名、日期、时间、货币、产品名称等，有助于区分文本中的具体实体和其他文本内容，提取关键信息，理解文本语境，构建更智能的文本处理应用程序。三是自动化生成数据。自然语言处理技术可以借助生成式对抗网络生成逼真的图像、视频和声音数据，用于模拟不同情景，进行测试和训练机器学习模型，更加灵活地开展研究和实验，推动科技成果在相关产业的应用与成果转化，促进新质生产力涌现。

2.深度学习神经网络实现智能认知

智能认知是机器或者计算机系统模拟人类认知过程的能力，借助一系列分析模型，将物理世界运行原理逻辑化、代码化，使系统能够模仿人类思维模式，对数据进行加工处理，转化为信息和知识，并应用于各产业链条以提升其竞争力。拥有一定程度的认知和交互能力是AIGC技术发展的重要趋势。从卷积神经网络、递归神经网络到生成对抗网络，学习模型不断更新发展的量变积累，成功引发AIGC技术能力的质变提升。内容生产方式的变革形成“机械反馈→智能识别→深度学习”的技术生产驱动逻辑，人机交互实现了从被动式反馈向多维操控再到智能交互的变迁。深度学习神经网络在学习范式和网络结构上的不断迭代，极大提升了人工智能算法的学习能力。AIGC技术可以用于模式识别、图像识别、强化学习等多个领域，为智能认知提供技术支持。特别是深度学习神经网络，可以模拟人类大脑的信息处理方式，这与智能认知的目标密切相关。传统人工智能算法需要手动设计特征提取器，深度学习中的损失函数和梯度下降算法可以快速灵活地调整深度神经网络中的参数，从而实现直接从数据中进行学习，降低数据转化成本，实现智能认知。

3.人类反馈强化学习支持动态决策

动态决策是在不断变化的环境中，基于实时信息和智能认知的反馈，通过智能评估、智能求解、模拟择优等方式，确定最优方案以实现特定目标或最大化某种性能指标的过程。动态决策通常涉及复杂系统和不确定性，需要灵活处理和实时响应。企业通过动态决策可以进行无人为或低人为干预的动态资源优化配置，从而实现资源利用的最优化和价值创造的高效化，促进新质生产力涌现。

人类反馈强化学习是一种结合强化学习和人类反馈的学习框架，在不断更新优化过程中，使自然语言模型生成的内容更符合人类的语言习惯。在传统强化学习中，代理系统（例如机器学习算法、机器人或虚拟角色）通过与环境互动来学习最佳的行为策略，以最大化累积奖励。人类反馈强化学习将人类的专家知识和经验引入强化学习框架中，利用强化学习的优化策略使用奖励函数以训练监督模型，从而优化模型生成的答案质量，更好地理解用户的需求，以加速代理系统的学习过程。这种方法通常包括几个关键元素。一是人类反馈引导，在传统的强化学习中，代理系统可能需要花费大量时间进行随机探索，以找到最佳策略。人类反馈可以通过提供奖励信号或指令来指导代理的行为，为代理系统提供有针对性的指导，减少学习时间。二是模仿学习，代理系统通过观察人类专家的示范主动学习。这种方法适用于许多任务，包括机器人控制、游戏玩法和医疗诊断。三是人类专家评估，专家通过模型学习人类指令与回答的这一过程，对语言模型进行监督微调，再经过标注人员对模型输出结果按人类偏好进行排序，以帮助代理系统改进其策略。四是交互式学习，代理系统和人类之间的互动是人类反馈强化学习的核心。在互动中，代理系统接收来自人类的反馈，然后根据反馈信息调整其策略。这种互动可以是持续的，代理系统可以不断地从人类反馈中学习和改进。

4.多模态大模型架构推动精准执行

精准执行是企业通过动态决策形成资源配置后，在执行计划、决策或战略时，以高度准确性和效率实施行动的过程。这意味着要在预定时间内，按照既定标准和目标完成任务，以确保实现预期结果，也是创造价值的直接手段。多模态大模型架构能够较好地处理不同类型数据的交互和关联，通常在大规模数据上进行预训练，不断微调以适应特定任务，为精准执行提供技术支持。

首先，对模型进行预训练。在大规模的多模态数据上进行数据预处理，将不同类型的数据转换为模型可接受的输入形式，包括图像和文本的编码、语音的转录等。使用多模态数据集，对模型进行预训练，学习模型对于各种模态的表示和关联的理解，使模型能够捕捉到数据之间的丰富语义信息。

其次，对模型不断微调。使用与目标任务相关的小规模数据集，对模型进行微调。定义适用于任务的目标函数，用于衡量模型在分类准确性、生成图像质量等特定任务的性能。使用反向传播和梯度下降等优化算法，调整模型参数以适应任务要求。

最后，迭代优化模型。将符合模型设计和任务要求的数据输入微调后的模型中，使用与微调阶段相似的任务特定目标函数对模型在实际执行任务中的性能进行评估。根据反馈结果，调整模型架构或数据处理策略，不断迭代优化，提高多模态大模型架构在执行特定任务时的精准度，以适应不同领域和应用场景。

（二）AIGC技术赋能新质生产力涌现的效能机理

1.战略决策创新，整合数据资源

AIGC技术通过深度学习和优化模型，能够提高决策的准确性和效率，推动决策模式由以经验为主的决策模式向以数据为主的决策模式转变，呈现出战略场景可视化、战略分析算法化、战略决策动态化等特征。

第一，AIGC技术可以实现战略场景可视化。AIGC技术可以生成交互式数据可视化工具和仪表板，根据不同的企业需求个性化展示与战略决策相关的关键指标，这种以直观形式呈现市场趋势和市场行情的关系图，突破了既有限制，创新了应用场景。通过实时显示生产排单、在产数量、库存数量、在途数量、在销销量，乃至市场占有率、竞争对手市场数据等关键指标数据的变动情况，便于管理者及时获取有效信息，为战略决策提供有力支持。

第二，AIGC技术可以实现战略分析算法化。AIGC技术可以快速高效地分析大量数据，帮助企业快速响应消费需求、市场竞争的变化，同时可以高效识别非结构化数据中的关键信息，生成更准确有效的营销策略。以前瞻性思考、全局性谋划、系统性布局的思路来构建数据标准，实现项目全周期核心数据“采集、存储、管理、应用”闭环，并生成项目数据库，充分发挥项目数据价值，辅助高效决策。

第三，AIGC技术可以实现战略决策动态化。动态战略决策要求从传统的长期规划模式转向更加灵活的应变模式。这意味着企业不仅要动态调整企业经营目标，还要灵活执行战略计划和实施战术，确保企业能够快速适应复杂多变的市场条件和竞争环境。同时，依靠AIGC技术实时监测战略决策的执行结果，依据反馈及时调整，灵活处置突发情况。

2.生产制造创新，推动人机协作

在大规模生产模式下，采用固定的生产计划和库存管理策略，难以适应突发性市场需求变动。AIGC技术可以提高边际生产率、预测市场以及创造高额利润。凭借高效智慧的信息采集、整合和生成能力以及较低的试错成本，AIGC技术不断尝试新的生产制造模式，以实现个性化、精准化的生产过程。鼓励人机协作，机器可以处理重复性简单任务，人类更加专注于复杂的问题和决策，释放人机协作对提高生产效率的驱动力。

一方面，AIGC技术可以加速信息传递，推动协同工作。通过数据化和网络化实现数据采集与数据的互联互通，能分辨信息真伪、整合订单，提高产品从研发到生产的转化效率，有助于打通研发、生产和市场的信息通道，从而创新生产制造模式。AIGC技术在生产过程中可以根据客户需求自动调整参数，使生产线能够灵活地适应不同客户的需求，实现批量生产的个性化。AIGC技术可以通过视觉检测和数据分析，实时监测生产过程中的机器数据和产品质量，预测潜在故障和维护需求，及时处理产品缺陷、损坏问题，提高质量控制水平，避免突发机器故障影响产品生产效率。同时，利用深度学习技术和仿真系统模拟，可以优化物流路线和仓储配置，通过分析运输、库存和需求数据，实现更加快速高效的产品分发。

另一方面，AIGC技术可以降低内容生产边际成本，推动人机协作。AIGC技术可以帮助设计师及工程师设计新产品和部件，不仅能够生成设计方案、预测性能、优化产品参数，还能利用智能助手完成组装、搬运和质检等基础性任务，提高生产制造过程的自动化水平，推动人机协作，降低企业的生产成本。即使目前AIGC技术仍需海量数据和强大算力支撑，但随着技术的普及和多行业的涉猎，AIGC技术的自动化生产内容正在逐步实现“流水线”作业模式，巨大的规模效应必然显著地降低内容生产的边际成本。能够适应多样化场景需求的AIGC技术，开辟了产业转型新方向，具有显著的规模经济性。

3.营销服务创新，培育竞争优势

随着市场及消费者需求的变化，以用户价值为导向的开放式营销，才是企业提高竞争优势的现实选择。AIGC技术通过从社交媒体平台、在线论坛和社区、电商平台和应用商店等渠道自动采集公开数据，构建海量多源的文本语料库。对语料库中的数据信息初步筛选、清洗，减少错误和冗余信息，选择合适的内容生成模型进行预训练，根据专家建议和用户反馈，不断对模型微调，充分满足用户需求，自动生成个性化营销内容。创新营销服务模式的核心在于借助AIGC的技术优势，吸引、影响和转化目标用户，通过可靠的消费者行为数据，实现用户精准画像，创造出与消费者具有深度连接的内容，深度挖掘消费者需求，提升品牌价值和营销效果。

第一，优化营销数据搜集和处理。AIGC技术可以实现自动化数据搜集和自然语言处理，从社交媒体、在线评论采集用户需求数据后，利用情感分析、主题建模、关键词提取等技术，提高数据搜集的效率，帮助理解客户意见和市场趋势。以全球搜索巨头谷歌为例，其应用于Google Maps（谷歌地图）和Google Earth（谷歌地球）中的Google Street View（谷歌街景）技术，需要员工现场实地检查矫正，以确保为用户提供的街景服务的准确性。在引入Google Brain（谷歌大脑）后，利用AIGC技术，自主进行图像识别，降低应用成本，提升用户体验。

第二，创新营销内容生成方式。AIGC技术可以在短时间内生成文字、图像、语音、视频等多模态内容，有效满足数字平台日益增长的内容需求。内容创作者可以借助AIGC生成的创意为起点，结合多种风格和元素，创造全新的营销方案。这种多样性和创新性的内容生成方式，打破了传统的思维定式，激发出更为独特和突破性的创意，有助于提升品牌在竞争激烈的市场中的知名度和影响力。例如飞猪旅行在地铁站投放由AIGC技术生成的户外旅行广告，依据不同的景色特点，AIGC技术大胆尝试不同的画风。“1小时，飞猪用AI做了1000张平面广告！”的广告标语迅速在各平台引发热议。

第三，实现营销广告精准投放。AIGC技术通过分析消费行为、消费偏好等数据，精准划分消费者需求，实现个性化品牌内容和产品推送。例如，美的集团基于美的美居App对用户需求精准分析，个性化推送产品服务，提升客户黏性。同时，提倡开展全渠道运营，线下智慧门店与线上品牌相互引流，减小企业获取前端客户信息的难度，缩短用户信息在企业内部上下流通的周期，有利于增强企业灵活性和执行力，培育竞争优势。

4.组织管理创新，提高运营效率

AIGC技术赋能新质生产力涌现的产业升级模式，改变了传统产业“生产-分配-消费”的链状关系，被重新组合成以平台为中心的网状关系，促使组织结构平台化，提高企业运营效率。AIGC技术的出现使生产活动引入新的管理对象，驱动管理模式更加智能化，以适应复杂多变的市场环境，同时要求管理者具备甄别信息的能力，以充分发挥AIGC技术赋能效用。此外，AIGC技术还为企业提供多角度、全流程的风险监管，协助企业监测预警、响应处置各类生产经营风险，最大限度保护企业部门权益，减少潜在风险危害。

第一，组织结构平台化。不同于传统科层制组织结构，AIGC技术工作模式改变了组织内外信息的处理和协作方式，组织功能由管控向赋能转变。首先，AIGC技术以虚拟助手、智能聊天机器人身份，为市场团队提供支持，可以帮助市场部门快速获取产品信息、解答常见问题并提供个性化建议，提高客户满意度，增强客户黏性。其次，运营团队利用AIGC技术整合和管理企业核心数据，提高数据的一致性和可访问性，提供一致的决策支持和服务能力，促进不同部门之间的协同和共享，提升整体效率和灵活性。最后，AIGC技术为研发部门提供技术支持，提升专业深度。研发部门可以获取相关领域知识、技术指导和问题解决方案。通过智能化培训和学习，帮助研发部门更新知识、提高专业水平。

第二，管理模式智能化。在传统的绩效管理中，员工的评估通常基于主管的主观判断，可能存在偏见和不公平现象。在绩效管理中引入AIGC技术，通过数据分析和机器深度学习技术监测员工的工作表现，可以识别出不同个体的绩效强项和待提升之处，为绩效管理提供更准确的评估依据。此外，AIGC技术还可以实时跟踪绩效指标，帮助员工及时调整工作重心，以达到更高的绩效水平。

第三，风险监测前置化。AIGC技术能够处理大规模数据，从中提取有价值的信息，帮助企业提前管控各类风险，从而降低潜在损失和不确定性。利用自然语言处理技术，可以自动跟踪检测社交媒体中的负面评论，提前识别潜在声誉风险。通过分析供应链相关的国内外环境，实时监测全球供应链中影响供应链可持续性的自然灾害、政治动荡、货物流通等问题，避免供应链中断风险。在金融领域，AIGC技术可以分析市场数据、财务报告和宏观经济指标，以帮助金融机构监测潜在的信用风险、市场风险和流动性风险。除此之外，AIGC技术可以根据企业的具体需求和行业特点创建自定义风险指标。这些指标可以基于不同数据源的文本和结构化数据，帮助企业监测其独特的风险因素。

新质生产力的涌现体现出数字技术革命所引发生产力跃升的内涵，AIGC技术作为典型的新兴数字技术又能有效促进新质生产力涌现。因此，需要从多维度发力，刺激并释放AIGC技术对新质生产力的赋能效应。

（一）坚持技术导向，筑牢发展根基

坚持技术导向是实现经济持续发展和构筑牢固发展根基的重要原则。在快速变化的科技时代，技术的进步和创新对社会、经济和文化的发展起决定性作用。关键核心技术是国之重器，将技术导向作为提高生产力的指导原则，有助于推动产业持续发展，并确保在不断变化的市场环境中保持竞争力，促进新质生产力不断涌现。

首先，坚持发展与监督并重原则。适度监督作为外在约束效力对AIGC技术的健康发展至关重要。AIGC技术存在生产内容涉及知识产权、数据安全、隐私保护等普遍性问题，应平衡监管和促进之间的关系。政府需要保持与科技企业的动态合作关系，积极采纳新型监管技术，密切跟踪AIGC基础技术发展情况，做好安全评估工作。对于可能危害人类自由意志的技术及时禁止，共同营造安全向善的技术发展前景。在不过度限制科技创新、确保信息内容安全的前提下，促进AIGC技术在健康的轨道上持续赋能新质生产力涌现。

其次，加大对AIGC技术的支持力度。政府和科研机构可以通过设立专项资金、提供研究拨款或资助科研项目等形式增加对AIGC技术的研发投入，支持相关的基础研究和应用创新。从国家层面建设专项研究平台，优化多元主体协同创新机制，持续提升技术赋能产业发展的创新能力。鼓励头部企业牵头成立产业创新联盟，委托高校和科研院所承接企业项目，形成产学研战略合作伙伴关系，围绕产业链进行技术协同创新，实现优势互补。

最后，夯实AIGC技术的发展基础。从国家急迫需要和长远需求出发选择研究方向和推进科技创新，不断向科学技术广度和深度进军。不仅要在半导体、芯片等AIGC技术发展所需要的基础材料、关键元器件进行突破，推进关键性颠覆性技术创新和成果转化，解决西方发达国家在关键技术领域的“卡脖子”问题，而且要深耕产业链条，延长战略性新兴产业和未来产业的产业链，夯实发展根基。

（二）坚持统筹全局，建设产业体系

新质生产力的核心是科技创新，载体是产业体系。当前，我国科技支撑产业发展的能力不断增强，要紧抓新一轮科技革命和产业变革机遇，促进传统产业转型升级。同时，以科技创新为引领，发挥战略性新兴产业和未来产业创新资源富集、前沿技术密集的产业优势，积极壮大和培育战略性新兴产业和未来产业，推进新质生产力的生成和跃迁。

第一，促进传统产业转型升级。在传统产业发展中，引入新兴科学技术，推动AIGC等新兴技术在传统产业发展中的融合与应用，提升传统产业的技术密集度。利用AIGC技术预测市场需求，使供应链管理更加灵活智能，优化资源利用效率，实现更高水平的质量控制和运营优化，推动传统产业向高端化、智能化、绿色化升级，夯实现代化产业体系的基底，提升当前生产力的发展水平，促进新质生产力涌现。

第二，壮大战略性新兴产业。战略性新兴产业指在国家战略规划中被认定为具有重要战略地位和前景的新兴产业领域。这些产业以重大技术突破和重大发展需求为基础，具有科技含量高、物质资源消耗少、经济增长潜力大、综合效益好的特点，对经济社会全局和长远发展具有引领带动作用。要坚持创新驱动，加速构建自主创新体系，探索高端装备制造，为战略性新兴产业提供技术支持。在文化产业领域，AIGC技术提供无限创意灵感，在虚拟现实、增强现实和数字媒体中崭露头角；在零售和电商领域，AIGC技术能够分析客户行为和偏好，生成个性化购物体验，提高销售额和客户忠诚度；在智能制造和工业领域，AIGC技术不仅可以用于质量控制、故障检测和生产流程优化，还支持创建虚拟样机，加速产品开发周期；在可持续能源和环保产业，AIGC技术可以通过分析气象和气候数据，预测能源需求，优化电网管理，以实现更高效的能源分配。

第三，积极培育未来产业。未来产业指在未来几年或几十年内，预计将成为重要经济领域的产业。这些产业通常与新技术、新趋势和新需求相关联，具有高成长潜力。主要包括以下方面：一是涉及生物技术、量子计算、人工智能等新兴技术的研发和应用。二是医疗保健、基因编辑、药物开发等生命科学领域，尤其关注人口老龄化和健康问题。三是高端制造业、3D打印、智能机器人、先进材料和自动化生产等引领制造业和工业发展的关键领域。相比于战略性新兴产业，未来产业蕴含不确定性，能够支撑未来产业发展的颠覆性技术仍在研发试验阶段。受制于资金需求大、回报周期长、风控难度大等因素，难以吸引资本投入，需要强化财政性资金供给和政策支持，提供研发资金和税收优惠，鼓励企业增加技术创新投入，催生关键性技术创新，为新质生产力发展提供新内核。

（三）坚持自主创新，促进数实融合

加大对核心技术的自主研发，推动数字技术与实体经济深度融合，是促进新质生产力涌现和发展的关键。AIGC技术不仅能够驱动产业创新和模式变革，还能增强产业韧性，拓宽产业链条。

一方面，坚持核心技术自主创新。自主创新可以帮助企业提高产品和服务的质量、降低成本，提升市场竞争力。这不仅有利于企业自身的发展，还有助于整个国家的产业竞争力提升，促进全球市场的份额增长。支持国内操作系统和数据库的研发和推广，鼓励政府和企业采用国内自主开发的操作系统和数据库，减少对外部技术、产品和资源的依赖。在国际贸易波动或供应链中断时，可以减少潜在经济风险，保护国家经济安全。同时，自主创新可以引领新型产业的崛起，提高生产率、吸引投资、促进消费和出口，从而刺激经济活力。

另一方面，推动AIGC技术与实体经济深度融合。AIGC技术不仅可以拓展数字化服务和产品，重构产业链、供应链和价值链，还能最大化发挥数据赋能产业转型的优势。目前，AIGC技术已在金融、医疗、教育、交通等领域落地应用，未来有望在工业智能制造的质量检测、设备故障分析等生产过程中的各环节发挥作用。AIGC技术“以数强实”的能力驱动新质生产力的生成和发展，有效推动传统产业优化资源配置、调整产业结构，实现传统产业转型升级，增强实体经济的竞争力和经济效益。

（四）坚持人才赋能，培养新型人才

生产力的发展归根结底要依赖人的创造力与行动力。劳动者是通过创造、革新、驾驭与盘活劳动资料，对劳动对象实施变革与改造，以推动生产力从可能转变为现实、从低端迁移至高端的基本要素和根本动力。高素质创新人才能够更好地与高度自动化、高智能化的机器体系协同工作，以推动生产力的提升。只有提高劳动者素质，增强劳动者创新能力，才能为科技创新、产业变革、战略性新兴产业和未来产业发展提供智力支持，保障新质生产力持续涌现。

一方面，完善科技人才培养体系。选拔和培养青年科技创新人才加入前沿科技的研发与应用中，壮大国家重点创新领域高层次人才队伍。鼓励跨学科研究，组织不同研究领域、研究方向的科研人员交流。不仅对创新人才进行系统化的理论培养，还要注重实践锻炼，造就规模宏大、结构合理、素质优良的创新型科技人才体系。

另一方面，建立科技创新激励机制。重点加大对承担前瞻性、战略性、基础性等重点研发任务的科技人才激励力度，通过设立奖励和认可制度，以表彰在科技创新领域取得卓越成就的个人和团队。除此之外，政府、企业和非营利组织可以提供研究经费，支持科研项目的开展，这有助于减轻科学家和工程师的经济负担，使他们能够专注于创新研究。同时，加大对优秀科研人才和重大科研成果的宣传力度，使科研人才收获物质和精神的双重激励。

(参考文献略)

作者 | 张夏恒，博士，西北政法大学管理学院教授，西北政法大学涉外法治研究中心副主任，硕士生导师，研究方向：新技术与新商业模式。马妍，西北政法大学管理学院硕士研究生，研究方向：新技术与新商业模式。