【摘要】人工智能正在從根本上改變產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造、運(yùn)行和獲取價(jià)值的傳統(tǒng)方式。人工智能具有快速感知和響應(yīng)市場動(dòng)態(tài)、自動(dòng)提高企業(yè)任務(wù)單元效率、有效促進(jìn)業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)型和運(yùn)營模式提升的賦能效應(yīng)，通過賦能效應(yīng)促進(jìn)了現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了在新領(lǐng)域新賽道中實(shí)現(xiàn)“換道超車”，必須加速人工智能從賦能效應(yīng)向使能效應(yīng)轉(zhuǎn)變。未來產(chǎn)業(yè)的培育必須充分挖掘人工智能的系統(tǒng)性使能效應(yīng)，理順人工智能驅(qū)動(dòng)下未來產(chǎn)業(yè)培育框架生態(tài)的內(nèi)在關(guān)系。完善未來產(chǎn)業(yè)培育的戰(zhàn)略規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)，積極搭建跨學(xué)科、大協(xié)作、高強(qiáng)度的協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)以及強(qiáng)化未來產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景的不斷拓展，是基于使能效應(yīng)的未來產(chǎn)業(yè)培育的關(guān)鍵策略。

【關(guān)鍵詞】人工智能 賦能效應(yīng) 使能效應(yīng) 未來產(chǎn)業(yè)

【中圖分類號(hào)】F49 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.12.009

宋憲萍，北京理工大學(xué)馬克思主義學(xué)院長聘教授、博導(dǎo)，國家治理研究院研究員。研究方向?yàn)檎谓?jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、全球價(jià)值鏈。主要著作有《風(fēng)險(xiǎn)放大與防控：全球價(jià)值鏈的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》《馬克思主義風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)理論與北京市當(dāng)前社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)治理研究》《后福特制生產(chǎn)方式下的流通組織理論研究》《分工與流通組織的演進(jìn)》等。

引言

在過去幾年中，隨著數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長和計(jì)算能力的強(qiáng)勁發(fā)展，大型數(shù)據(jù)集、強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)硬件和新方法的可用性極大地推動(dòng)了社會(huì)各種智能制造系統(tǒng)的概念創(chuàng)新、演進(jìn)和工程化，人工智能（AI）被認(rèn)為是全球企業(yè)和各行各業(yè)的顛覆性力量。當(dāng)前，人工智能表現(xiàn)出新興技術(shù)的典型特征，如激進(jìn)的新穎性、相對(duì)快速的增長、突出的影響和不確定性，同時(shí)伴以包括模糊性以及安全、隱私和問責(zé)制在內(nèi)的擔(dān)憂和挑戰(zhàn)，人工智能正在從根本上改變產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造、運(yùn)行和獲取價(jià)值的方式。根據(jù)有關(guān)市場研究，從2022年到2023年，全球制造業(yè)人工智能市場規(guī)模幾乎翻了一番，預(yù)計(jì)到2030年將增長10倍。[1]產(chǎn)業(yè)格局正處于一場前所未有的變革邊緣，將要釋放未開發(fā)的巨大潛力，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入新質(zhì)生產(chǎn)力和未來賽道的新時(shí)代，新興未來產(chǎn)業(yè)的不斷涌現(xiàn)與發(fā)展所驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜產(chǎn)品生產(chǎn)空間演進(jìn)，將是全球創(chuàng)新版圖和經(jīng)濟(jì)格局變遷中最活躍的力量。

越來越多的國家高頻次地宣布其成為人工智能世界領(lǐng)導(dǎo)者的雄心壯志，將人工智能的開發(fā)和應(yīng)用整合到激烈的全球競爭中。[2]在2020年～2023年連續(xù)4個(gè)財(cái)年中，美國明確將人工智能、量子信息科學(xué)領(lǐng)域等未來產(chǎn)業(yè)作為國家科技發(fā)展的優(yōu)選方向，列入研發(fā)預(yù)算優(yōu)先領(lǐng)域備忘錄。[3]人工智能的發(fā)展甚至被描述為“下一次太空競賽”，正如20世紀(jì)五六十年代，美國和蘇聯(lián)在尖端太空技術(shù)中爭奪優(yōu)勢，如今21世紀(jì)20年代，人工智能成為美國和中國博弈的關(guān)鍵領(lǐng)域。[4]對(duì)于中國而言，人工智能領(lǐng)域不存在發(fā)達(dá)國家領(lǐng)先科技公司的“戰(zhàn)略剛性”，因此發(fā)展人工智能驅(qū)動(dòng)的未來產(chǎn)業(yè)是中國實(shí)現(xiàn)“換道超車”的重要機(jī)遇。[5]面對(duì)這樣一個(gè)重大戰(zhàn)略機(jī)遇和嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，如何探索人工智能的無限可能？如何助推未來產(chǎn)業(yè)的發(fā)展？如何看待人工智能對(duì)產(chǎn)業(yè)的賦能效應(yīng)和使能效應(yīng)，更深入地理解人工智能對(duì)未來產(chǎn)業(yè)培育的重大意義，成為極為重要的現(xiàn)實(shí)問題。

賦能效應(yīng)：人工智能驅(qū)動(dòng)下的現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

由于技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算能力的提高，人工智能已經(jīng)從解決“狹隘”的任務(wù)和明確的目標(biāo)向“更廣泛”的任務(wù)和更模糊或多方面的目標(biāo)發(fā)展，例如，在社交互動(dòng)、設(shè)計(jì)、藝術(shù)、科學(xué)或創(chuàng)造力和創(chuàng)新方面運(yùn)用人工智能技術(shù)。計(jì)算能力的最新進(jìn)展、數(shù)據(jù)可用性的廣泛增強(qiáng)以及新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，將使各種組織能夠在人工智能解決方案的幫助下執(zhí)行管理活動(dòng)。人工智能使機(jī)器變得足夠智能，能夠更合乎邏輯地為行業(yè)進(jìn)步或業(yè)務(wù)任務(wù)的開展作出貢獻(xiàn)。具體來說，人工智能通過識(shí)別和分析圖像數(shù)據(jù)、數(shù)字文本和聲音，創(chuàng)造提出解決方案、提供建議、突出問題和采取適當(dāng)行動(dòng)的可能性。這種賦能效應(yīng)主要體現(xiàn)在以下方面。

快速感知和響應(yīng)市場動(dòng)態(tài)。人工智能可以解鎖隱藏在大量數(shù)據(jù)中的洞察力和模式，通過在企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)之間收集、傳輸和處理數(shù)據(jù)，可以呈現(xiàn)以前未知的信息，并幫助人類作出洞察力驅(qū)動(dòng)的決策，即人工智能釋放的隱藏價(jià)值可用于作出更明智的決策，甚至部分自動(dòng)化任務(wù)。人工智能可以通過提供一種有效的方法來處理大量可用數(shù)據(jù)，從而幫助管理者克服他們的認(rèn)知局限性。通過人工智能處理和學(xué)習(xí)現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)來增強(qiáng)客戶細(xì)分，使企業(yè)能夠以全新的方式了解客戶的偏好和生活方式，更好地快速感知和響應(yīng)市場動(dòng)態(tài)，這種響應(yīng)能力也稱為組織敏捷性，它包括感知、知情決策和響應(yīng)。特別是人工智能的深度學(xué)習(xí)，可以在這些活動(dòng)中發(fā)揮積極作用，可以被引導(dǎo)到系統(tǒng)有效地識(shí)別人類可能錯(cuò)過的模式和潛在信號(hào)，并訓(xùn)練他們快速準(zhǔn)確地響應(yīng)這些信號(hào)。[6]人工智能具有允許在創(chuàng)新過程中以新穎的方式獲取、分析和重新組合有關(guān)工藝性能、產(chǎn)品使用與客戶需求的信息的功能。

自動(dòng)提高企業(yè)任務(wù)單元的完成效率。人工智能涵蓋了數(shù)據(jù)管理、通信和網(wǎng)絡(luò)管理、傳感器管理、產(chǎn)品生產(chǎn)過程管理與產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理的各個(gè)階段，尤其使生產(chǎn)和運(yùn)營管理中的質(zhì)量控制、預(yù)測性維護(hù)、流程優(yōu)化和人機(jī)交互變得容易，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量。企業(yè)可以使用人工智能技術(shù)圍繞傳統(tǒng)產(chǎn)品引入新服務(wù)，如推薦系統(tǒng)、聊天機(jī)器人或智能代理等。在這個(gè)過程中，企業(yè)的生產(chǎn)方式逐漸從經(jīng)驗(yàn)制度化、標(biāo)準(zhǔn)化向精細(xì)化狀態(tài)轉(zhuǎn)變。機(jī)器可以比人類更快、更精確地執(zhí)行部分任務(wù)，從而提高企業(yè)的吞吐量，特別是在制造業(yè)和供應(yīng)鏈運(yùn)營中，人工智能技術(shù)的使用可以減少完成一些關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程所需的時(shí)間，并通過自動(dòng)化一系列任務(wù)來降低錯(cuò)誤率和滯后時(shí)間。智能控制系統(tǒng)的技術(shù)和應(yīng)用能力、內(nèi)部生產(chǎn)系統(tǒng)的能力以及數(shù)字系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)與信息的理解能力被塑造出來，人工智能促進(jìn)了更高水平的大規(guī)模定制流程、產(chǎn)品和服務(wù)的實(shí)現(xiàn)，使企業(yè)能夠達(dá)到更高的效率水平。[7]

有效促進(jìn)業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)型和運(yùn)營模式提升。所有業(yè)務(wù)流程的目標(biāo)是將輸入轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的輸出，新技術(shù)有望通過徹底的轉(zhuǎn)型來改善這些流程，人工智能也不例外，它可以重新設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)流程，從根本上改變當(dāng)前運(yùn)營的執(zhí)行方式。作為一種創(chuàng)新和顛覆性技術(shù)，人工智能使企業(yè)組織能夠創(chuàng)新和轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)流程，人工智能技術(shù)的應(yīng)用為管理人員和員工帶來了一套新的技能與方法，使其能夠協(xié)同工作，通過影響人力資源的使用方式，促進(jìn)業(yè)務(wù)流程和組織結(jié)構(gòu)的變化。通過使用人工智能，企業(yè)可以重新分配資源，從長遠(yuǎn)來看，這些資源有可能重新繪制企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)圖。人工智能正在凸顯研發(fā)過程中數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，因?yàn)槠髽I(yè)越來越多地被推動(dòng)發(fā)展其跨產(chǎn)品、部門與公司交換、組合和處理數(shù)字信息的能力。[8]

當(dāng)前，許多產(chǎn)業(yè)尤其是最具競爭力的產(chǎn)業(yè)，都在人工智能系統(tǒng)集成的基礎(chǔ)上加速推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。[9]據(jù)預(yù)測，人工智能將影響幾乎所有的工作職能。[10]由于賦能效應(yīng)而產(chǎn)生的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在世界各地有不同的名稱，在中國、德國和巴西被稱為“工業(yè)4.0”，在美國被稱為“未來制造”、“先進(jìn)制造技術(shù)”和“智能工廠”，在英國被稱為“未來制造”，在韓國、瑞典被稱為“智能制造”。人工智能現(xiàn)在被視為一項(xiàng)基本技術(shù)，應(yīng)用廣泛且深入，可以在工業(yè)4.0模式的框架內(nèi)有效地改善商業(yè)模式、生產(chǎn)過程和流程結(jié)構(gòu)（見表1）。

從賦能效應(yīng)到使能效應(yīng)：人工智能驅(qū)動(dòng)下的未來產(chǎn)業(yè)培育范式轉(zhuǎn)型

當(dāng)前，全球人工智能創(chuàng)新版圖加速形成，各個(gè)國家和地區(qū)都在搶灘布局，希望借助人工智能搶抓新一輪科技革命的戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑先發(fā)優(yōu)勢、占據(jù)發(fā)展制高點(diǎn)。作為全球科技競爭的新高地、未來產(chǎn)業(yè)的新賽道、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，人工智能發(fā)展經(jīng)歷了從深度學(xué)習(xí)、大模型、ChatGPT到Sora，逐漸地逼近通用智能。為了在新領(lǐng)域新賽道中“換道超車”，必須加速推動(dòng)人工智能從賦能效應(yīng)向使能效應(yīng)轉(zhuǎn)變。

人工智能從賦能效應(yīng)到使能效應(yīng)。技術(shù)的創(chuàng)新可以是“漸進(jìn)的”，也可以是“激進(jìn)的”。漸進(jìn)式創(chuàng)新一般改進(jìn)了現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)并瞄準(zhǔn)了現(xiàn)有市場，具有賦能效應(yīng)；而以新穎性和獨(dú)特性為特征的激進(jìn)式創(chuàng)新則具有使能效應(yīng)，通過擾動(dòng)現(xiàn)有市場、開辟新市場以及促進(jìn)后續(xù)創(chuàng)新，成為某些領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵因素，對(duì)未來產(chǎn)業(yè)的影響更大。

未來產(chǎn)業(yè)基于重大前沿科技的突破性創(chuàng)新成果，跨越原有的技術(shù)軌道，構(gòu)建出新的研發(fā)范式，對(duì)未來經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展起到前瞻性的引領(lǐng)作用，是各國深度布局、激烈角力的“競技場”。[11]因此，前沿技術(shù)驅(qū)動(dòng)、未來高成長性和戰(zhàn)略支撐性是未來產(chǎn)業(yè)區(qū)別于其他產(chǎn)業(yè)的核心特征。[12]《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確要求：“在類腦智能、量子信息、基因技術(shù)、未來網(wǎng)絡(luò)、深?？仗扉_發(fā)、氫能與儲(chǔ)能等前沿科技和產(chǎn)業(yè)變革領(lǐng)域，組織實(shí)施未來產(chǎn)業(yè)孵化與加速計(jì)劃，謀劃布局一批未來產(chǎn)業(yè)。”[13]一般來說，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)已經(jīng)初步完成了重大技術(shù)試錯(cuò)，從技術(shù)創(chuàng)新階段發(fā)展到產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新階段；未來產(chǎn)業(yè)則仍處于科技創(chuàng)新的試錯(cuò)階段，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景和商業(yè)模式尚不明確，具有較強(qiáng)的不確定性。人工智能能力的開發(fā)與應(yīng)用仍處于早期階段，當(dāng)前，人工智能技術(shù)通過賦能效應(yīng)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，形成了一些戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，這些戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)也有可能成為未來產(chǎn)業(yè)，但是若要加速培育人工智能驅(qū)動(dòng)的未來產(chǎn)業(yè)，需要充分發(fā)揮人工智能的使能效應(yīng)。

人工智能的使能效應(yīng)往往發(fā)生在跨學(xué)科的背景下，不是建立在當(dāng)前知識(shí)之上的“創(chuàng)造性積累”，而是采用了開放的技術(shù)系統(tǒng)，這種環(huán)境整合了迄今為止不同學(xué)科和部門中彼此分離的知識(shí)領(lǐng)域，特別是開發(fā)方和多重應(yīng)用領(lǐng)域之間的緊密耦合的知識(shí)轉(zhuǎn)移，是一種“創(chuàng)造性破壞”知識(shí)。人工智能的使能效應(yīng)使技術(shù)創(chuàng)新正在從一個(gè)主要關(guān)注技術(shù)發(fā)展的概念演變?yōu)橐粋€(gè)系統(tǒng)地包含各領(lǐng)域的社會(huì)創(chuàng)新概念，無論是在產(chǎn)業(yè)層面還是企業(yè)層面，一個(gè)多層次的創(chuàng)新體系正在超越傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和模式。今后，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）、混合現(xiàn)實(shí)（MR）、擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）等技術(shù)的融合將繼續(xù)在塑造未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面發(fā)揮越來越重要的作用。與此同時(shí)，賦能效應(yīng)以連接機(jī)器為目標(biāo)，打造智能供應(yīng)鏈，推動(dòng)智能產(chǎn)品生產(chǎn)，將人力與自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)隔離開來，以最低浪費(fèi)和最高效率實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制，在此基礎(chǔ)上，使能效應(yīng)旨在以最低成本和最高精度實(shí)現(xiàn)大規(guī)模超定制。超定制是一種個(gè)性化的營銷策略，它將人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、認(rèn)知系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)視覺等尖端技術(shù)應(yīng)用于特定具體情景，為每位客戶提供個(gè)性化制造解決方案，提供更精準(zhǔn)的產(chǎn)品、更敏捷的供應(yīng)鏈、更全面的服務(wù)和更適配的內(nèi)容。具體來說，人工智能賦能效應(yīng)和使能效應(yīng)的比較如表2所示。

基于使能效應(yīng)的未來產(chǎn)業(yè)培育范式轉(zhuǎn)型。當(dāng)前，人工智能正在從1.0向2.0演進(jìn)，人工智能2.0是基于新信息化環(huán)境的顯著變化、高度自主性和決策能力以及新目標(biāo)的發(fā)展而構(gòu)建的新一代人工智能。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和先進(jìn)計(jì)算終端的普及、傳感器和控制網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、在線社交社區(qū)的興起以及新一代IT（如區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析）的出現(xiàn)推動(dòng)了新的信息化環(huán)境形成。社會(huì)公認(rèn)的人工智能2.0核心理念包括大數(shù)據(jù)智能、跨媒體智能、互聯(lián)網(wǎng)人群智能、人機(jī)混合增強(qiáng)智能、自主智能等。

對(duì)更高級(jí)人工智能的純粹技術(shù)追求并非未來產(chǎn)業(yè)的唯一發(fā)展方向。在未來高度自動(dòng)化和數(shù)字化的工廠中，人類將承擔(dān)更少的體力任務(wù)，但在日益復(fù)雜的人-信息-物理系統(tǒng)（HCPS）的背景下，人類的決策和解決問題的任務(wù)將變得更多。知識(shí)工程將使人類從大量腦力勞動(dòng)和更多體力勞動(dòng)中解放出來，人類可以從事更有價(jià)值的創(chuàng)造性工作。未來產(chǎn)業(yè)的設(shè)計(jì)基于價(jià)值導(dǎo)向意識(shí)和對(duì)人工智能技術(shù)的系統(tǒng)理解，人工智能對(duì)未來產(chǎn)業(yè)的探索將更注重以人為本。具體來說，將先進(jìn)技術(shù)與以人為本的設(shè)計(jì)原則相結(jié)合，將產(chǎn)業(yè)工人的要求、偏好和興趣置于生產(chǎn)過程的中心，專注于產(chǎn)業(yè)工人的生活質(zhì)量、工作的可持續(xù)性以及整體的社會(huì)福祉，目標(biāo)是促進(jìn)包容性創(chuàng)新，讓技術(shù)增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)工人的能力而不是取代產(chǎn)業(yè)工人，也就是推動(dòng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)工人更大范圍和更深程度的產(chǎn)業(yè)參與。產(chǎn)業(yè)工人作為技術(shù)進(jìn)步的積極參與者，被置于這一新范式的中心，使能效應(yīng)強(qiáng)調(diào)為生產(chǎn)過程中的所有利益相關(guān)者創(chuàng)造公平和包容的新社會(huì)契約。以人為本意味著機(jī)器將用于執(zhí)行艱巨、重復(fù)或單調(diào)的任務(wù)，而人類將專注于更具創(chuàng)造性的工作。數(shù)字孿生、增強(qiáng)和軟機(jī)器人等關(guān)鍵技術(shù)將在生產(chǎn)線上實(shí)現(xiàn)更安全、更具協(xié)作性的人機(jī)交互；產(chǎn)業(yè)工人和智能機(jī)器團(tuán)隊(duì)將能夠動(dòng)態(tài)地協(xié)同工作，以安全有效地執(zhí)行新穎或不熟悉的任務(wù)。未來，人類創(chuàng)造力和技術(shù)能力的融合將形成更具彈性、道德和人文主義的生產(chǎn)模式，人工智能為勞動(dòng)價(jià)值的多元參與創(chuàng)造提供了更大的可能性。[14]

因此，未來產(chǎn)業(yè)的人工智能設(shè)備應(yīng)該可以注意、理解和感受工人，以及正在執(zhí)行的目標(biāo)與期望。人工智能驅(qū)動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)的重要意義在于，將人類智能與機(jī)器智能相匹配，訓(xùn)練協(xié)作機(jī)器人在共同工作時(shí)適應(yīng)人腦變化以觀察和學(xué)習(xí)人類如何執(zhí)行任務(wù)并幫助工人執(zhí)行任務(wù)。在使能效應(yīng)發(fā)揮的愿景中，人工智能需要融入到人類中，以協(xié)作、識(shí)別和積極增強(qiáng)彼此的互補(bǔ)優(yōu)勢，將工人的直覺、領(lǐng)導(dǎo)力、團(tuán)隊(duì)合作、創(chuàng)造力和社交技能，以及機(jī)器的速度、精度和持久性進(jìn)行互補(bǔ)，充分發(fā)揮機(jī)器和人類的潛力，真正實(shí)現(xiàn)以人為本的協(xié)同智能。隨著數(shù)字孿生（DT）、本質(zhì)安全機(jī)器人（即軟機(jī)器人）和人體增強(qiáng)等新技術(shù)的融合，有可能釋放人機(jī)協(xié)作（HRT）的全部潛力。如今，人機(jī)協(xié)作在制造、醫(yī)療保健、物流、生物基因等各個(gè)行業(yè)中的價(jià)值越來越高，機(jī)器人融入以人為本環(huán)境的方式發(fā)生轉(zhuǎn)變，有可能徹底改變未來人類與機(jī)器人的交互和協(xié)作方式。通過結(jié)合人類和機(jī)器人的優(yōu)勢，以用戶深度參與-多種技術(shù)融合-平臺(tái)互聯(lián)互通為特征的未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)將取代傳統(tǒng)的線性創(chuàng)新鏈。基于使能效應(yīng)的未來產(chǎn)業(yè)培育范式轉(zhuǎn)型如圖1所示。

總之，以人為本的人工智能驅(qū)動(dòng)，作為下一代智能使能效應(yīng)，反映了人機(jī)交互與新型智能相結(jié)合的趨勢。智能驅(qū)動(dòng)應(yīng)充分考慮人類的角色和需求，以應(yīng)對(duì)人機(jī)關(guān)系的挑戰(zhàn)。也就是說，一方面，產(chǎn)業(yè)工人與機(jī)器之間的關(guān)系不僅是高效的協(xié)作，而且是基于人-信息-物理系統(tǒng)的深度融合，從一開始就將人類視角（創(chuàng)造者）整合到設(shè)計(jì)過程中，建立自然和無縫的交互，產(chǎn)業(yè)工人與機(jī)器之間相互理解和學(xué)習(xí)，能夠有效激發(fā)和促進(jìn)人-信息-物理系統(tǒng)交互的創(chuàng)新愿景和新模式；另一方面，人工智能可以根據(jù)現(xiàn)場實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史知識(shí)以及人類情緒變化和身體健康狀況來評(píng)估決策的合理性，同時(shí)科學(xué)分配人機(jī)工作，充分利用人類的靈活性和機(jī)器的精度，構(gòu)建一個(gè)超級(jí)智能、可持續(xù)以及具有彈性的產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)，最大限度地發(fā)揮人工智能的核心價(jià)值。

使能效應(yīng)：人工智能驅(qū)動(dòng)下的未來產(chǎn)業(yè)培育框架

人工智能是引領(lǐng)未來產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵動(dòng)能與核心架構(gòu)，未來產(chǎn)業(yè)的培育必須充分挖掘人工智能的系統(tǒng)性使能效應(yīng)，理順人工智能驅(qū)動(dòng)下未來產(chǎn)業(yè)培育框架生態(tài)的內(nèi)在關(guān)系，包括未來產(chǎn)業(yè)培育目標(biāo)、使能效應(yīng)的創(chuàng)新壁壘、未來產(chǎn)業(yè)培育的關(guān)鍵策略以及未來產(chǎn)業(yè)培育的保障體系，加快推動(dòng)人工智能驅(qū)動(dòng)的未來產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)和應(yīng)用實(shí)踐，為培育新質(zhì)生產(chǎn)力提供動(dòng)力引擎與重要支撐。

人工智能驅(qū)動(dòng)下的未來產(chǎn)業(yè)培育目標(biāo)。人工智能驅(qū)動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)的使能目標(biāo)，是培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)的三種基本動(dòng)態(tài)能力：價(jià)值發(fā)現(xiàn)能力（sense）、價(jià)值實(shí)現(xiàn)能力（seize）和價(jià)值優(yōu)化能力（reconfigure）。[15]

其一，價(jià)值發(fā)現(xiàn)能力。在超定制的解決方案交付趨勢中，價(jià)值發(fā)現(xiàn)能力表現(xiàn)在創(chuàng)造需求上，即挖掘客戶潛在需求。一般來說，價(jià)值發(fā)現(xiàn)能力分為兩類：客戶智能開發(fā)和生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)建構(gòu)。一方面，需要進(jìn)一步開發(fā)客戶智能，以便感知人工智能解決方案商業(yè)化的機(jī)會(huì)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)深入了解客戶的關(guān)鍵技術(shù)、價(jià)值鏈堵點(diǎn)和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，更全面地了解客戶的運(yùn)營行為、偏好和需求。另一方面，需要生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的建構(gòu)。通過相互合作的能力釋放出的協(xié)同效應(yīng)往往會(huì)拓展集體創(chuàng)新能力的邊界，從而實(shí)現(xiàn)有目的的專業(yè)知識(shí)交流和集體推理。因此，創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)往往是戰(zhàn)略性的，而不是簡單地應(yīng)對(duì)短期問題。未來產(chǎn)業(yè)越來越需要與互補(bǔ)的合作伙伴同行，共同配置有針對(duì)性的人工智能解決方案，以創(chuàng)造客戶的需求并擴(kuò)大解決方案的潛在價(jià)值。

其二，價(jià)值實(shí)現(xiàn)能力。價(jià)值實(shí)現(xiàn)能力基于企業(yè)調(diào)整模式的動(dòng)態(tài)能力演化，以分工與協(xié)作的方式管理復(fù)雜的人工智能解決方案開發(fā)，需要從一開始就避免過于復(fù)雜的解決方案。要將解決方案配置視為一個(gè)迭代過程，采用最初的小規(guī)模解決方案，不斷調(diào)整、構(gòu)建資源池進(jìn)行資源整合，在流程的早期階段識(shí)別和解決問題，根據(jù)操作反饋逐步完善和擴(kuò)展解決方案，將消費(fèi)者的潛在需求轉(zhuǎn)化為真實(shí)需求?？蛻艉妥罱K用戶共同參與開發(fā)過程，由此，制造商可以確保他們的需求在最終解決方案中得到充分理解和超前創(chuàng)造。這種方法促進(jìn)了關(guān)于業(yè)務(wù)需求和潛在解決方案的共享，使開發(fā)人員能夠更好地提供可視化解決方案和更深入地理解用戶，使未來產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)能夠憑借人工智能技術(shù)持續(xù)自動(dòng)地從交互情境中學(xué)習(xí)決策知識(shí)，并對(duì)知識(shí)進(jìn)行不斷更新以確保人工智能解決方案能夠熟練、高效地交付并符合客戶的期望。

其三，價(jià)值優(yōu)化能力。價(jià)值優(yōu)化能力聚焦在技術(shù)的快速迭代和更新中徹底解決人工智能技術(shù)與消費(fèi)者之間的內(nèi)在張力。一般情況下，企業(yè)需要利用現(xiàn)有的人工智能解決方案基礎(chǔ)設(shè)施和生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，持續(xù)不斷地開發(fā)新產(chǎn)品、新服務(wù)、新市場、新產(chǎn)業(yè)，探索新的伙伴關(guān)系或合作關(guān)系，開拓新的收入來源，使未來產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)能夠與其他多元異構(gòu)智能系統(tǒng)共享自我更新的知識(shí)和最新智能。真正持久的創(chuàng)新和能夠帶來價(jià)值優(yōu)化能力的未來產(chǎn)業(yè)培育，是構(gòu)建更具包容性的人工智能技術(shù)，充分發(fā)揮消費(fèi)者的自主性、創(chuàng)造力，幫助消費(fèi)者真正獲得精神滿足。

人工智能使能效應(yīng)的創(chuàng)新壁壘。使能效應(yīng)作為激進(jìn)創(chuàng)新方式，往往依賴于許多相互依存的系統(tǒng)的整合。盡管人工智能在改變許多行業(yè)和應(yīng)用的能力方面可能是“通用的”，但激進(jìn)的創(chuàng)新很少能以“即插即用”的方式插入現(xiàn)存系統(tǒng)框架。事實(shí)上，在研發(fā)與應(yīng)用中存在若干創(chuàng)新壁壘。

其一，技術(shù)的鎖定和路徑依賴特征。使能效應(yīng)是一種跨學(xué)科的知識(shí)破壞性創(chuàng)新，產(chǎn)品架構(gòu)更加模塊化、開放式，不能通過利用解決先前任務(wù)中獲得的信息或知識(shí)來實(shí)現(xiàn)，必須是一種顛覆性創(chuàng)新。然而，在幾十年的發(fā)展中，現(xiàn)有人工智能技術(shù)具有累積性，“量變”的積累在提升企業(yè)核心能力的同時(shí)，也使得一些企業(yè)產(chǎn)生路徑依賴，逐漸失去對(duì)新技術(shù)和潛在市場的敏感性，從而產(chǎn)生“核心黏性”。尤其在一些模塊化程度較低的行業(yè)，如運(yùn)輸、電子、機(jī)械行業(yè)或電子游戲行業(yè)，知識(shí)的專有性和整體性更強(qiáng)，必須按某些順序解決一系列相關(guān)任務(wù)，致力于獲得兼容的解決方案和漸進(jìn)式改進(jìn)，因而具有技術(shù)的鎖定和路徑依賴特征，妨礙了使能效應(yīng)的發(fā)揮。[16]

其二，需求的超前和不可預(yù)見性。未來產(chǎn)業(yè)是在對(duì)未來10年～15年產(chǎn)業(yè)方向進(jìn)行預(yù)判的基礎(chǔ)上形成的、需要長期培育的產(chǎn)業(yè)。由于使能技術(shù)涉及超前的未來技術(shù)引領(lǐng)，下游部門和用戶對(duì)關(guān)鍵使能技術(shù)或創(chuàng)新技術(shù)缺乏超前的理解和認(rèn)知，因此難以產(chǎn)生潛在的需求。相關(guān)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，盡管全球企業(yè)每年在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的投資超過1.1萬億美元，但64%的公司仍面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。[17]這主要是受需求的模糊定位而導(dǎo)致的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施路徑模糊的影響。如果預(yù)判準(zhǔn)確，可以提前搶占未來產(chǎn)業(yè)競爭制高點(diǎn)，贏得國際經(jīng)濟(jì)發(fā)展先機(jī)；如果預(yù)判錯(cuò)誤，將會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)新資源的浪費(fèi)和在未來產(chǎn)業(yè)競爭中失去主動(dòng)權(quán)與優(yōu)勢地位，甚至可能危及產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定和國家戰(zhàn)略安全。

其三，風(fēng)險(xiǎn)投資的高投入與不確定性。由于未來產(chǎn)業(yè)高度依賴前沿性、原創(chuàng)性、突破性、顛覆性技術(shù)，目前整體還處于孕育階段，部分領(lǐng)域技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化存在不確定性、風(fēng)險(xiǎn)性和長周期性，細(xì)分領(lǐng)域、發(fā)展路徑、商業(yè)模式、監(jiān)管方式等諸多方面尚未形成可借鑒、可復(fù)制的經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，在短期內(nèi)無法轉(zhuǎn)化為利潤，需要大量市場主體的試錯(cuò)、探索，先期成本投入大。盡管如此，高投入也不意味著高產(chǎn)出，可能只有少數(shù)企業(yè)才能成為市場的優(yōu)勝者和產(chǎn)業(yè)的主體。資本市場較為普遍的是“短平快”的投資現(xiàn)象，難以滿足未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需的大量與長期投入。因此，未知風(fēng)險(xiǎn)和低短期回報(bào)限制了人工智能使能效應(yīng)的發(fā)揮，削弱了未來產(chǎn)業(yè)的投資吸引力。

基于使能效應(yīng)的未來產(chǎn)業(yè)培育的關(guān)鍵策略。一般來說，人工智能驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)空間由物理空間、虛擬空間、數(shù)據(jù)空間、知識(shí)空間和應(yīng)用空間五個(gè)維度組成，當(dāng)前，我國已形成未來制造、未來信息、未來材料、未來能源、未來空間和未來健康六大產(chǎn)業(yè)方向。面對(duì)未來產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新壁壘，基于使能效應(yīng)的未來產(chǎn)業(yè)培育的關(guān)鍵策略包括以下方面。

首先，完善未來產(chǎn)業(yè)培育的戰(zhàn)略遠(yuǎn)見和頂層設(shè)計(jì)。未來產(chǎn)業(yè)的底層技術(shù)是關(guān)系到國家未來的重點(diǎn)科技領(lǐng)域，其發(fā)展離不開國家的戰(zhàn)略遠(yuǎn)見和頂層設(shè)計(jì)。戰(zhàn)略遠(yuǎn)見是通過觀察、感知與捕捉可能引起未來變化的新事件涌現(xiàn)和變革的驅(qū)動(dòng)因素，基于未來長期機(jī)會(huì)的識(shí)別構(gòu)建各種可能性情境部署。戰(zhàn)略遠(yuǎn)見提供了對(duì)國家運(yùn)營環(huán)境、挑戰(zhàn)和機(jī)遇的洞察，開辟了新的競爭空間。頂層設(shè)計(jì)則是依據(jù)戰(zhàn)略遠(yuǎn)見在跨學(xué)科合作中創(chuàng)造愿景，實(shí)現(xiàn)支持戰(zhàn)略遠(yuǎn)見、完善早期預(yù)警、改進(jìn)創(chuàng)新過程和提高對(duì)環(huán)境變化的反應(yīng)速度等一系列具體規(guī)劃。人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng)。國家需要順應(yīng)科技革命和產(chǎn)業(yè)變革趨勢，充分發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，面向國家重大需求和戰(zhàn)略必爭領(lǐng)域，系統(tǒng)謀劃，超前布局，把握未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律，前瞻部署、梯次培育、動(dòng)態(tài)調(diào)整。事實(shí)上，國家的戰(zhàn)略遠(yuǎn)見和頂層設(shè)計(jì)可以通過改變市場主體的博弈結(jié)構(gòu)而優(yōu)化競爭。[18]因此，要在國家發(fā)展戰(zhàn)略愿景和目標(biāo)導(dǎo)向下，開展人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)的未來發(fā)展趨勢預(yù)測，識(shí)別前沿技術(shù)對(duì)未來社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的帶動(dòng)作用，進(jìn)行未來產(chǎn)業(yè)技術(shù)壁壘分析等情報(bào)研究；重點(diǎn)關(guān)注前沿技術(shù)的前瞻性發(fā)現(xiàn)、顛覆性技術(shù)與非共識(shí)技術(shù)的識(shí)別，開展重大關(guān)鍵技術(shù)識(shí)別與評(píng)估。

其次，積極搭建跨學(xué)科協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)。未來產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出前所未有的“大集成”特征，企業(yè)內(nèi)部研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)、管理過程等實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)智能集成，即縱向集成；企業(yè)間基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)集成、共享、協(xié)作和優(yōu)化，即橫向集成；制造業(yè)與金融業(yè)、上下游產(chǎn)業(yè)的深度融合形成服務(wù)型制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)共同發(fā)展的新業(yè)態(tài)；智能制造與智能城市、智能交通、智能醫(yī)療、智能農(nóng)業(yè)等交融集成，共同形成智能生態(tài)大系統(tǒng)——智能社會(huì)。[19]針對(duì)未來產(chǎn)業(yè)特征，要按照“科學(xué)-技術(shù)-產(chǎn)業(yè)”邏輯，沿著從“0”到“1”再到“N”的道路，推動(dòng)顛覆性技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到生產(chǎn)車間再到大市場，推動(dòng)原創(chuàng)性、顛覆性科技成果競相涌現(xiàn)，推動(dòng)重大科技成果加快產(chǎn)業(yè)化，培育發(fā)展未來產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是具有參差交錯(cuò)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)關(guān)系的動(dòng)態(tài)、開放的自適應(yīng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)由創(chuàng)新企業(yè)與高校、科研院所、科技中介、投資機(jī)構(gòu)、孵化器、創(chuàng)新平臺(tái)、政府等創(chuàng)新群落以及群落之間、群落與創(chuàng)新環(huán)境之間相互作用而形成。

最后，強(qiáng)化未來產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景的不斷拓展。人工智能的一項(xiàng)基本功能就是系統(tǒng)利用外部數(shù)據(jù)，通過靈活適應(yīng)來實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)。因此，未來產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向是開發(fā)多樣化的人工智能應(yīng)用能力。人工智能的迭代演進(jìn)必將催生新場景和新產(chǎn)業(yè)，應(yīng)用場景的不斷拓展與持續(xù)細(xì)分對(duì)于未來產(chǎn)業(yè)和身處其中的高科技企業(yè)來說是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。將通用人工智能技術(shù)與具體產(chǎn)業(yè)場景相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)模式創(chuàng)新、智能生產(chǎn)決策、資源優(yōu)化配置等創(chuàng)新應(yīng)用，才能推進(jìn)人工智能在具體應(yīng)用場景與行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和有效驗(yàn)證。[20]場景拓展階段不僅要解決技術(shù)的生產(chǎn)制造問題，還要推進(jìn)未來產(chǎn)業(yè)商業(yè)化、刺激相關(guān)市場啟動(dòng)等，需要進(jìn)行有效的產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、產(chǎn)業(yè)競爭格局分析、未來趨勢預(yù)測以及產(chǎn)業(yè)投資前景分析等。需要積極組織實(shí)施“前瞻性-驗(yàn)證性-試驗(yàn)性-推廣性”的場景應(yīng)用體系，根據(jù)功能定位的不同，建設(shè)城市應(yīng)用場景開放高地，打造未來社區(qū)、未來醫(yī)院、未來工廠、未來商業(yè)等綜合性場景，對(duì)符合戰(zhàn)略性未來技術(shù)方向和未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的科研攻關(guān)項(xiàng)目予以重點(diǎn)扶持，催生一批重大基礎(chǔ)研究成果和戰(zhàn)略產(chǎn)品。

未來產(chǎn)業(yè)培育的保障體系。人工智能的創(chuàng)新與發(fā)展是一個(gè)復(fù)雜的長期過程，影響著參與者、技術(shù)和機(jī)構(gòu)，同時(shí)也受到社會(huì)各方面的影響。未來產(chǎn)業(yè)的形成是產(chǎn)業(yè)內(nèi)及產(chǎn)業(yè)間不同主體共同參與、多產(chǎn)業(yè)融合的開放創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。[21]從社會(huì)系統(tǒng)話語中產(chǎn)生的共識(shí)決定了范式轉(zhuǎn)型過程的成功、強(qiáng)度、范圍和速度，也就是說，未來產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在很大程度上取決于人工智能技術(shù)的應(yīng)用、推廣、接受以及可用資金。

一般來說，人工智能驅(qū)動(dòng)的未來產(chǎn)業(yè)培養(yǎng)的保障體系是三個(gè)層次相互作用的結(jié)果：社會(huì)景觀、技術(shù)制度和市場利基。[22]作為宏觀層面，社會(huì)景觀代表了當(dāng)前以規(guī)則、秩序和政策為特征的穩(wěn)定以及自我強(qiáng)化的結(jié)構(gòu)和做法。社會(huì)景觀發(fā)展可以顯著影響技術(shù)制度和市場利基水平，最重要的是，能夠?yàn)槔膭?chuàng)造提供機(jī)會(huì)窗口。作為中觀層面，技術(shù)制度解釋了現(xiàn)有技術(shù)發(fā)展的穩(wěn)定性和軌跡的發(fā)生。在現(xiàn)有技術(shù)制度內(nèi)，以激進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)為特征的路徑轉(zhuǎn)型或幾個(gè)迄今為止不相關(guān)的行業(yè)的活動(dòng)重組，都可能導(dǎo)致未來產(chǎn)業(yè)的出現(xiàn)。作為微觀層面，市場利基是激進(jìn)創(chuàng)新孵化產(chǎn)生和發(fā)展的原因，在典型的“替代”型轉(zhuǎn)型路徑中，利基創(chuàng)新旨在獲得動(dòng)力，并試圖在技術(shù)制度中擴(kuò)散或創(chuàng)造變革。

人工智能的創(chuàng)新越來越多地發(fā)生在不同的社會(huì)層面中，無論是新興技術(shù)還是顛覆性技術(shù)，一個(gè)多層次的創(chuàng)新體系正在超越現(xiàn)有結(jié)構(gòu)。社會(huì)景觀、技術(shù)制度和市場利基這些層次之間的共同進(jìn)化、相互作用創(chuàng)造了人工智能驅(qū)動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)培育保障體系的過渡動(dòng)態(tài)。在培育過程中，技術(shù)制度的普遍態(tài)度、實(shí)踐及其在系統(tǒng)中的使用逐漸被源自市場利基的新傾向所取代。當(dāng)技術(shù)制度和市場利基的變化嵌入到社會(huì)景觀系統(tǒng)的普遍生產(chǎn)和用戶子系統(tǒng)中時(shí)，人工智能的使能技術(shù)就成為通用技術(shù)，過渡就完成了。

結(jié)語

當(dāng)前，我國人工智能研究成果不斷突破，機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域不斷催生新算法、新模型、新范式、新產(chǎn)業(yè)，人工智能框架正向著全場景支持、超大規(guī)模AI、安全可信等技術(shù)特性深入探索。國家層面聚焦未來產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)、細(xì)分賽道，構(gòu)筑產(chǎn)業(yè)競爭新優(yōu)勢；地方層面如北京、上海、深圳、杭州、南京等地出臺(tái)多項(xiàng)舉措，搶占未來產(chǎn)業(yè)制高點(diǎn)，把握高質(zhì)量發(fā)展先機(jī)。按照“技術(shù)創(chuàng)新-前瞻識(shí)別-成果轉(zhuǎn)化”的思路，不少省市都制定了未來產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)劃，部分省市還出臺(tái)專項(xiàng)政策支持未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展。各地未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策在組織間的縱向擴(kuò)散，不僅表現(xiàn)為政策“自上而下”的吸納，也表現(xiàn)為“自下而上”的傳導(dǎo)，各地未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向不勝枚舉。[23]然而，一些未來產(chǎn)業(yè)政策大多基于本地產(chǎn)業(yè)需求及自身理解來制定，缺少對(duì)多產(chǎn)業(yè)前沿技術(shù)交叉融合和疊加創(chuàng)新的關(guān)注。隨著未來人工智能使能效應(yīng)治理經(jīng)驗(yàn)的累積、優(yōu)化與蝶變，各地對(duì)未來產(chǎn)業(yè)的內(nèi)涵邊界把握以及前瞻規(guī)劃運(yùn)籌將得到更大提升。

注釋

[1]R. Naeem; M. Kohtamäki and V. Parida, “Artificial Intelligence Enabled Product–Service Innovation: Past Achievements and Future Directions,“ Review of Managerial Science, 18 April 2024.

[2]I. Ulnicane et al., “Good Governance as a Response to Discontents? Déjà vu, or Lessons for AI from other Emerging Technologies,“ Interdisciplinary Science Reviews, 2021, 46(1–2).

[3]楊丹輝：《世界大變局下的產(chǎn)業(yè)政策：演進(jìn)動(dòng)向與邏輯重構(gòu)》，《改革》，2023年第11期。

[4]I. Ulnicane, “Against the New Space Race: Global AI Competition and Cooperation for People,“ AI & Society, 2023, 38.

[5]李曉華：《技術(shù)推動(dòng)、需求拉動(dòng)與未來產(chǎn)業(yè)的選擇》，《經(jīng)濟(jì)縱橫》，2022年第11期。

[6]I. M. Enholm et al., “Artificial Intelligence and Business Value: a Literature Review,“ Information Systems Frontiers, 2022, 24.

[7]江小涓、靳景：《數(shù)字技術(shù)提升經(jīng)濟(jì)效率：服務(wù)分工、產(chǎn)業(yè)協(xié)同和數(shù)實(shí)孿生》，《管理世界》，2022年第12期。

[8]P. C. Johnson et al., “Digital Innovation and the Effects of Artificial Intelligence on Firms' Research and Development – Automation or Augmentation, Exploration or Exploitation? “ Technological Forecasting and Social Change, 2022, 179.

[9]G. C. Amaizu et al., “Metaverse in Advanced Manufacturing: Background, Applications, Limitations, Open Issues & Future Directions,“ ICT Express, 2024, 10(2).

[10]M. Iansiti and K. R. Lakhani, “Competing in the age of AI,“ Harvard Business Review, 2020, 98(1).

[11]余東華：《“十四五”期間我國未來產(chǎn)業(yè)的培育與發(fā)展研究》，《天津社會(huì)科學(xué)》，2020年第3期。

[12]李曉華、王怡帆：《未來產(chǎn)業(yè)的演化機(jī)制與產(chǎn)業(yè)政策選擇》，《改革》，2021年第2期。

[13]《國家及各地區(qū)國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要（上）》，北京：人民出版社，2022年，第13頁。

[14]M. H. Zafar; E. F. Langas and F. Sanfilippo, “Exploring the Synergies between Collaborative Robotics, Digital Twins, Augmentation, and Industry 5.0 for Smart Manufacturing: A State–of–the–Art Review,“ Robotics and Computer–Integrated Manufacturing, 2024, 89; 彭勁松：《科學(xué)全面認(rèn)識(shí)人工智能時(shí)代的勞動(dòng)價(jià)值》，《人民論壇·學(xué)術(shù)前沿》，2022年第8期。

[15]D. Sjödin; V. Parida and M. Kohtamäki, “Artificial Intelligence Enabling Circular Business Model Innovation in Digital Servitization: Conceptualizing Dynamic Capabilities, AI Capacities, Business Models and Effects,“ Technological Forecasting and Social Change, 2023, 197.

[16]S. Lechevalier; J. Nishimura and C. Storz, “Diversity in Patterns of Industry Evolution: How an Intrapreneurial Regime Contributed to the Emergence of the Service Robot Industry,“ Research Policy, 2014, 43(10).

[17]“PwC Digital Factory Transformation Survey 2022,“ https://www.pwc.de/de/content/0f96ea9c-992c-4ba7-8c4d-b4637cf81d9f/pwc-digital-factory-transformation-survey-2022.pdf, 2022.

[18]賀俊：《新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)趕超中的政府作用：產(chǎn)業(yè)政策研究的新視角》，《中國社會(huì)科學(xué)》，2022年第11期。

[19]J. Zhou et al., “Human–Cyber–Physical Systems (HCPSs) in the Context of New–Generation Intelligent Manufacturing, “ Engineering, 2019, 5(4).

[20]胡擁軍：《前瞻布局未來產(chǎn)業(yè)：優(yōu)勢條件、實(shí)踐探索與政策取向》，《改革》，2023年第9期。

[21]劉志彪：《新質(zhì)生產(chǎn)力的產(chǎn)業(yè)特征與驅(qū)動(dòng)機(jī)制》，《探索與爭鳴》，2024年第3期。

[22]C. K. Lee and L. M. Yu, “A Multi–level Perspective on 5G Transition: The China Case,“ Technological Forecasting and Social Change, 2022, 182.

[23]王小林、金冉：《未來產(chǎn)業(yè)：政策擴(kuò)散與路徑選擇》，《社會(huì)科學(xué)戰(zhàn)線》，2024年第5期。

責(zé) 編∕李思琪 美 編∕周群英

From Empowering to Enabling: Cultivating AI-Driven Future Industries

Song Xianping

Abstract: Artificial intelligence is fundamentally changing the traditional way that industries create, operate, and obtain value. Artificial intelligence has the empowering effect of quickly perceiving and responding to market dynamics, automatically improving the efficiency of enterprise task units, and effectively promoting business process transformation and operation model improvement, which promote the digital transformation of existing industries through the empowering effect. In order to achieve the goal of "change lanes and overtake" in new fields and new tracks, it is necessary to accelerate the transformation of artificial intelligence from empowering effect to enabling effect. The cultivation of future industries must fully tap the systematic enabling effect of artificial intelligence, and straighten out the internal relationship of the cultivation framework ecology of AI-driven future industries. Optimizing the strategic vision and top-level design of future industry cultivation, actively building an interdisciplinary, collaborative, high-intensity cooperative innovation platform, and strengthening the continuous expansion of future industrial application scenarios are the key strategies for future industry cultivation based on enabling effects.

Keywords: artificial intelligence, empowering effect, enabling effect, future industries