南方财经全媒体集团全国两会报道组 21世纪经济报道记者缴翼飞 北京报道
今年政府工作报告提出，因地制宜发展新质生产力，加快建设现代化产业体系，其中还明确要“激发数字经济创新活力”。目前我国数字经济发展情况如何？数字技术、数据要素如何赋能新质生产力？对此，21世纪经济报道专访了全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖。
图：全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖（受访者供图）
余晓晖表示，数字技术是研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的领域，为新质生产力培育发展注入源源不竭的动力。从投入与产出端看，数字技术推动实体经济增长，其全要素生产率增长率贡献在2024年占比超五成。
为进一步推动数字技术创新引领新质生产力发展，余晓晖建议，要加快关键核心数字技术攻关，培育壮大有国际竞争力的数字产业，深入推进产业数字化转型，强化产业数据生态体系建设。
数字技术全要素生产率大幅提升
《21世纪》：“数字经济”在这八年里有七次被写入政府工作报告，已成为报告中的高频词，目前中国数字经济发展情况如何？
余晓晖：近年来，以人工智能、大数据区块链等为代表的数字技术发展迅猛，在各行各业加速渗透。从投入端看，实体经济中数字技术投入占比稳步增长。2023年，我国国民经济各行业对数字技术的中间使用比重为7.05%，同比提升0.27个百分点，与2013年相比提升了1.04个百分点。从产出端看，数字技术成为促进实体经济增长的重要动能。2023年，数字技术投入每增长1个百分点，带动我国经济增长12.9%，同比提升2.6个百分点，在所有创新要素中远高于数字劳动与数字政策的贡献。
根据中国信通院的初步测算，2024年，我国数字技术全要素生产率增长率贡献达到22.5%，在全要素生产率增长率的贡献中占比超过五成，成为新质生产力加快形成的核心标志。
《21世纪》：目前数据要素、数据技术创新的重要性越来越高，这对于当前发展新质生产力起到了哪些作用？
余晓晖：要素创新性配置为新质生产力奠定物质基础。土地、资本、劳动、技术、数据等生产要素优化组合，提升了要素的配置效率、规模效率以及创新效率，拓展了生产可能性边界。当前，数据要素作为关键生产要素，其赋能新质生产力、促进经济增长的作用正加速显现，数据驱动的产品研发设计、工艺改进、产业链供应链韧性、商业模式创新、价值链重构成效突出，并与人工智能大模型的突破相结合，正推动从科学发现到生产力进步的重大变革。
产业转型升级为培育壮大新质生产力夯实重要载体。数字技术通过赋能劳动者和劳动资料，推动传统、新兴和未来产业深度转型升级，打造新的经济增长点。一方面，赋能传统产业高端化、智能化、绿色化转型。数字技术广泛应用带来的提质降本增效，有利于中间的生产制造环节形成规模效应，增加利润空间和议价权，推动价值链从“微笑曲线”向“沉默曲线”转变。另一方面，培育壮大战略性新兴产业和未来产业，进一步推动产业向资本密集型、技术密集型、知识密集型转型升级，掌握未来发展主动权，塑造国际竞争新优势，为新质生产力培育发展提供广阔空间。
创新范式变革为新质生产力打造核心要素。一是线性创新转向网络化创新。数字技术推动创新合作的边际成本不断下降，打破了产业边界和时空限制，呈现多元化、网络化和强互动的特征。二是封闭式创新转向开放式创新。海量个体将分布式的价值创造活动聚集到网络空间，“众创”“众包”“众扶”等创新模式持续形成。三是“大数据+大计算+大模型”的AI4S新范式有助于加快科学发现速度、推动多领域应用实践、提高科学研究的速度和准确性，目前在生物医学、材料等领域已取得显著成效。
加快关键核心数字技术攻关
《21世纪》：今年是落实“十四五”规划收官以及谋划“十五五”规划的重要一年，结合过去几年的发展经验，你认为接下来我们在推动数字技术创新引领新质生产力发展方面，有哪些重点方向?
余晓晖：首先是要加快关键核心数字技术攻关。一是“补短板”，聚焦产业基础高级化，强化自主创新，着力突破数字领域关键基础技术、先进基础工艺、基础核心零部件，久久为功打破制约瓶颈。二是“锻长板”，加强网络通信、消费电子、自动驾驶等领域产品研发和产业化突破，加大强链延链补链推进力度，巩固和提升竞争优势。三是“树新板”，高度重视人工智能前沿创新，加大原创性突破，充分发挥场景优势、数据潜能和工程化能力，巩固和提升大模型等技术产业优势，做大“人工智能＋”，推进人工智能赋能生产力提升，并推进人工智能的进一步突破。开展未来产业布局，加快6G、卫星互联网、未来网络、先进计算、具身智能、低空装备、量子信息等新技术研发，在新领域抢占先手优势。
同时，还要培育壮大具有国际竞争力的数字产业。一是发挥我国信息通信业在电信运营、通信制造、消费电子、互联网服务、人工智能创新等领域的综合优势和协同能力，打造全球领先的数字产业。二是巩固提升我国数字产品研发、制造和供应链优势，加快数字产品嵌入人工智能属性，推动AI电脑/手机、具身智能等创新突破，进一步提升全球品牌力和竞争力，通过新质生产力的培育加快向价值链中高端升级。三是加快推进人工智能与云计算、大数据、区块链等软件和服务结合，塑造智能化数字服务的全球优势。四是培育和支持一批具有国际引领力的生态主导性企业，鼓励其在促进创新、增加就业和国际竞争中大显身手；在人工智能、机器人等领域扶持和打造技术领先性创业团队；发挥产品和服务综合能力，结合人工智能大模型发展，推进我国数字产业“生态出海”。
此外，还要深入推进产业数字化转型。一是扎实推进制造业数字化转型。加快数字技术在制造业大规模普及应用，实施“点、线、面”突破。“点”上，深入实施智能制造工程，分层次、系统性、规模化推进智能工厂建设，培育打造数字化转型标杆，形成示范引领。“线”上，分行业研究形成转型方案，“一链一策”开展重点产业链数字化协同改造。“面”上，推动重点集群和园区数字化转型，加快5G、工业互联网等规模化部署，形成园区数字化整体提升路径，打造一批高标准数字园区，构建数据驱动的园区产业发展新体系。二是推动人工智能赋能新型工业化。推动通用大模型在工业领域部署，发展工业细分领域大模型，支持人工智能企业与制造业龙头企业“结对子”，形成赋能联合体，加快大模型在工业场景落地应用。三是做好中小企业转型保障。高质量推进中小企业数字化转型试点城市建设，丰富“小、快、轻、准”的数字化转型解决方案，以数字化提升中小企业综合实力和核心竞争力。
《21世纪》：近两年的政府工作报告和多项政策文件都提出要推动“人工智能+”行动，而数据是发展人工智能的基础和关键资源，你认为我们在推动人工智能赋能千行百业的过程中，应该如何强化产业数据生态体系建设？
余晓晖：一是构建高质量行业数据集与模型库。面向重点行业，推动龙头企业、科研院所等产业主体共享汇聚研发、生产、应用等全链数据，加快构建以场景为驱动的高质量数据集与行业机理模型库。二是推动产业数据流通利用。鼓励行业龙头企业、行业协会等主体联合构建工业和产业数据空间，推动数据规模化流通利用，推动产业链上下游数据共享流通与融合应用，释放数据价值潜能。三是以产业数据优势推动人工智能创新。结合场景应用和行业机理，将产业数据资源深入融入大模型性能提升和技术迭代，推进人工智能的进一步突破，将数据潜能转化为国家数据优势的同时打造国家智能优势。
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