人工智能影响中国产业发展的路径与机制研究

耿子恒 汪文祥

1（中国社会科学院研究生院，北京 102445）

2（国家发展和改革委员会宏观经济研究院，北京 100038）

信息技术给世界带来了显著变化，其影响已蔓延到各个国家、部门和组织中［1］。虽然有 “生产率悖论”，但是，国内外大量学者在研究中论证了信息技术与经济增长的数量关系。作为信息技术中的重要角色之一——人工智能技术作为第四次产业革命的关键技术，它不仅会与历史中每一次技术变革带来的经济发展与变化一样，还会超越一般ICT技术去释放技术-经济特性，推动传统产业改造升级，促进新业态萌发与发展，对经济增长与结构变革产生巨大影响。虽然多位学者从各角度以理论与数据分析等方式，研究人工智能对经济发展方式、增长机理、产业结构转型、发展模式与路径等影响［2-9］，但是，仍然没有清晰地阐述一个人工智能影响产业发展质量的一般性理论分析框架。

技术带来的变革总是会分两个阶段发展：第一个阶段主要是新产业的萌发以及与新技术相匹配的新基建建设；第二个阶段主要是新技术沿着“应用-扩散-收益”路径发展。在中国，人工智能技术催生的新业态已经出现，具有一定存量的与之相配套的AI应用基础设施，AI产品已经在三次产业中开始应用。因此，AI技术已经超越了新基建的第一个阶段，走到了路径的 “应用”点。本文将遵循技术变革与经济增长的理论基础，基于中国经济现实，按照技术产业自身生产率提高引致的直接经济贡献与技术扩散应用于各经济部门引致的间接经济贡献两个路径［10］，参照人工智能影响宏观经济的作用机制 （蔡跃洲和陈楠，2019）［11］，结合人工智能技术在中国的应用实践，从宏观和微观层面分析人工智能对中国产业发展质量的影响机制。

1 人工智能影响产业发展质量的路径

1.1 AI产业化发展引致产业发展质量提升的路径

人工智能产业化发展，离不开规模化的人工智能企业。截至2019年底，中国人工智能企业数797家，占全球人工智能企业数量的15%。此外，中国人工智能板块上市满10年的公司85家，且分布于人工智能产业基础层、技术层和应用层之中，可见，中国人工智能产业生态已显现雏形。但是，中国人工智能产业发展仍处于初级阶段，在现阶段，人工智能企业间技术比拼激烈，技术改进与创新不进则退，市场竞争亦异常激烈，提供人工智能技术产品和服务的企业必须不断加大自身资本投入，进行技术创新、产品创新、服务创新、模式创新、管理创新等，以打造核心竞争力，加速促进人工智能技术输出部门扩大经营规模，并不断提高生产效率。同时，人工智能产业还会从生产效率较低的部门吸引更多的生产要素，推动人工智能产业集聚程度提升，持续提高AI产业自身发展质量。图1展示了人工智能产业化发展，以及人工智能产业发展后对产业发展质量产生影响的作用机制。

图1 AI产业化发展与影响产业发展质量的作用机制

（1）人工智能基础层产业输出芯片、量子计算机、通信设备等用于提升存储力和计算力的硬件；人工智能技术层产业输出算法平台、算法技术和一般性行业通用技术等，保障计算结果实现和人工智能功能应用实现；人工智能应用层产业输出人工智能行业解决方案和服务等。这3个层次相互支持、相互影响、相互反馈，形成人工智能产业生态。拥有芯片和高速计算机才能实现大规模数据运算，实现算法功能。只有实现算法功能，通过通信设备终端和软件支撑，才能输出人工智能应用产品和服务。反之，人工智能产品应用得到的用户反馈回来的使用体验数据，会帮助算法改进、软件改进、通用技术改进等，进而为更好地设计新产品奠定基础。同时，当用户需求不能得到满足时，且算法设计创新仍未能解决用户新的需求，信息就会反馈给基础层，进而促进基础层硬件改进，以进一步提升算力，在算法实现的基础上，最终设计创造出满足用户新需求的新产品。可见，人工智能基础层、技术层与应用层组成了一个有机的人工智能产业。

（2）人工智能基础层、技术层与应用层合力输出实现人工智能功能的人工智能技术，呈现出人工智能技术体系。只有在人工智能技术体系支撑下，才能通过人工智能技术体系设计创造人工智能产品和服务，为用户提供消费产品和行业解决方案。当用户购买产品或服务后，人工智能产业即实现了通过人工智能技术体系创造人工智能产业价值的目标。

（3）当大部分用户在使用人工智能产品和服务，并发现功能缺陷或产品改进空间时，会对该产品进行评价与反馈。人工智能企业在收集反馈评价并进行分析后，探究并明晰问题归属哪个产业层的技术问题，将对不同产业层技术进行改进，推动改进人工智能的产品和服务，以更好地满足用户使用需求，最终实现人工智能产业技术改进或经营改进，而促进人工智能产业质量提升；另外，每当用户使用人工智能产品或服务，人工智能企业将获得收益。收益增加是规模扩张的基础，其意味着人工智能企业可以输出更多的产品，加大研发与科技创新力度，改善管理环境等，进而实现生产前沿面外推，甚至技术前沿面外推，逐步在产业发展中取得领先地位。同时，规模的扩张与产值的增加，将提高人工智能产业在整个国民经济行业中的比重，促进高技术产业比重增加，推动中国产业向高级化发展。无论是人工智能产业自身产业质量提升，还是人工智能产业比重增加都将引致产业结构高级化对中国产业发展质量提升产生积极影响。因此，AI产业化发展提升可以提高中国整体产业发展质量。

1.2 产业AI化发展引致产业发展质量提升的路径

AI产业化已具雏形，随着人工智能产品输出与技术积累，人工智能技术的外溢性和渗透性逐步显现，“AI＋产业”模式将推动传统产业升级与产业结构优化。如图2所呈现的产业AI化影响产业发展质量的作用机制，人工智能产业化发展通过AI技术应用转化提供人工智能产品和服务，并不断提升人工智能技术输出品质，增强人工智能技术扩散性，实现通过人工智能技术-经济特征的渗透性和外溢性赋能三次产业高质量发展。当人工智能赋能三次产业，人工智能技术-经济特征的替代性、协同性和创造性将引起产业内的要素替代、成本降低与知识创造，最终提高各产业部门的生产效率和配置效率，推动传统产业升级和产业结构优化。

图2 产业AI化与影响产业发展质量的作用机制

AI投资产生替代效应。人工智能部门技术迭代，因摩尔定律造成产品价格下降，将导致各产业部门AI投资替代其他投资，形成替代效应。这种投资替代导致的要素替代，现阶段主要是人工智能产品对部分劳动力要素的替代。以更低的人工智能成本替代较高的劳动力成本，所带来的低成本与高劳动生产率利益将持续推动企业家逐利，进一步扩充AI产品应用以谋求超额利润。如此一来，AI的替代性不仅将提高传统产业生产效率，还会增加产出与经营效益。此外，“AI＋产业”会产生用知识推动研发效率提升的创造效应，最终也将提高生产效率。如在 “AI＋药物研发”中，使用AI技术发现对药品研发最有用的知识，提高药品研发效率；或通过深度学习已有药品试验大数据，预测新药品有效性等，都将极大节约研发时间。在 “AI＋制造生产”中，使用AI技术发现产品品质问题，通过深度学习产品数据库，发现问题根源，加快产品质量改进速度。

另外，AI技术-经济特征协同性也发挥了作用，其直接结果体现在生产成本与交易成本的降低。协同性可以优化企业内部生产要素配置，促使要素配置效率提高，降低设计、物料、生产、配送等生产环节之间摩擦成本，提高生产效率。同时，协同性可以通过网络效应和范围经济，更高效、更精准地链接需求侧，并且通过用户需求开展个性化产品定制服务，降低客户与企业间的交易成本，提高与客户的交易效率，在更少的时间内创造更多的收益，提高传统产业的投入产出效率。

因此，由AI技术-经济特征替代性、协同性和创造性引致的要素替代、成本降低和知识创造的间接产业结果，带来的是要素贡献增加，生产效率提升，经营成本降低，最终在微观企业中实现产品质量提升，企业利润增加，在中观产业中实现产业投入产出效率增加，推动产业转型升级。随后而来的是，要素在产业间的变化。当AI技术赋能三次产业后，产业生产率和附加值提高，将促进生产要素从低生产率、低附加值产业转移到高生产率、高附加值产业中，推动产业结构优化。此外，由于AI技术的应用边界广泛，还将在传统产业价值链上下游进行链接，融合产业链多业态，创造新业态，由此产生 “结构红利”，亦将推动产业结构优化。所以，人工智能技术可以推动传统产业升级与整体产业结构优化。

2 人工智能对三次产业发展质量的影响机制分析

产业AI化是影响产业发展质量的关键之路，三次产业发展各有特点，因此，进一步分析人工智能影响三次产业的机制是构建人工智能对中国产业发展质量影响机制一般性理论分析框架的重要部分。既有文献大多数集中在AI影响经济发展的宏观机制，鲜有AI影响产业发展以及细化到农业、工业与服务业的机制研究。AI影响产业发展宏观机制侧重于以人工智能技术扩散所引致的产业升级与产业结构转型的理论机制分析，本文在既有人工智能与农业、工业或制造业等相关文献基础上，侧重于人工智能技术对三次产业所发挥的作用及结果分析，以探究人工智能对三次产业发展的影响机制。

2.1 人工智能对农业的影响机制分析

人工智能对农业影响的机制分析的研究极少，除了汝刚等 （2020）［12］分析 “人工智能＋农业”发展机制外，其他均将视野放在农业智能化的现状研究、国际比较与发展模式或人工智能细分技术应用对农业的影响等方面［13-19］。现以农业发展目标为起始点，分析人工智能在农业生产经营过程中的支持作用，进而阐述人工智能对农业的作用机制，即具体分析思路是：为实现精准农业、安全农业和生态农业的发展目标，需要通过物联网、大数据、云计算与智能终端设备的应用，构建感知、识别、分析与决策的智能农业系统，推动农业从传统农业向智能农业转型升级。

图3 AI与影响农业发展质量的作用机制

（1）精准农业主要是利用AI实现感知、控制与投入决策过程的智能农业。在物联网、大数据与智能终端综合功能集成的前提下，可以利用摄像头识别杂草、虫、病，以及为农作物体检，发现其水分、养分与光作用吸收情况等。这些对农作物的感知数据被上传至云网，开展大数据分析。将数据分析结果与农作物标准化指标进行比对，可以精准地提供除草、虫、病的药品用量，以及灌溉量、施肥量和补光时长等农作物生产决策；另外，将该批次生产过程管理数据及农作物产量数据保存在云端，形成农作物生产管理与产量结果数据库，可以后续通过机器学习、深度学习等积累数据资源，进一步增强农作物生产决策的精准性。精准农业生产过程中，物联网、大数据计算与智能终端、设备的投资，形成资本深化，同时带来了生产技术的革新与升级，实现了农业精准发现与控制的决策目标。如此，可以节约农作物生长问题的判定和处理时间，提高农业生产效率，同时，为生产质量提升夯实了技术基础。

（2）安全农业主要是建立在精准农业基础上，开展农作物安全与劳动安全的智能农业。劳动力安全方面，按照精准农业生产管理方案，通过革新生产设备，精准实施生产管理决策，同时也将有效替代农业劳动力，提高劳动生产率。如在农药喷洒量、施肥量既定的情况下，使用无人机技术，无人机在飞行过程中，利用其摄像头精准捕捉喷洒作物区域，实施精准喷洒农业与施肥作业。如此，将大幅度降低农药、肥料等化学药品对农民的伤害，提高农业生产安全水平。同时，保障农药与肥料等精准投放，将大幅度提升生产作业的效率以及农产品质量。此外，利用气象、天气数据等可以较为精确地预警自然灾害，提早组织农作物防护工作，将有效降低天气因素造成的农作物减产等损失，保障农作物安全。由此可见，通过精准农业生产方案，可以实现生产工具升级，既可以通过劳动替代，降低用工成本，提高生产效率，保护劳动力安全；也可以通过技术进步，采用先进生产设备，降低农作物灾害损失，降低生产成本，并提高生产效率和产品质量。最终，实现农作物安全与劳动安全的智能农业。

（3）生态农业主要是建立在精准农业和安全农业基础上，实现高效土地与环境利用，形成与自然和谐共生的智能农业。精准农业作业方案与安全农业实施方案的融合，可以实现科学施肥、灌溉与除虫草农药作业等，以节约水资源，减少肥料和农药等对自然环境的污染，保护耕地周围生物与微生物多样性，降低对土壤质量的损害。因此，生态农业方案可以减少对耕地的保养和恢复时间，长期看有利于土地资源质量保养，提高耕地生产质量和农业生产作业效率。同时，通过分析土地使用情况数据，可以有效评估土地利用情况，提供有效的土地使用方案。因此，人工智能技术可以助力传统农业向生态农业转型升级，实现土地、环境与自然的和谐发展。

2.2 人工智能对工业的影响机制分析

在中国 《国民经济行业分类》里，制造业在工业中细分类最多。全球制造业如果由人工智能赋能而成功转型升级，其将为全球经济创造3.7万亿美元的价值。对中国而言，“人工智能＋制造业”升级后，将使中国GDP增长率提升1.4% （ABB，2018）［20］，且预计到2035年，可以使制造业增加值增速在所有产业部门中位居第一，提升约2%（埃森哲，2017）［21］。因此，本文主要研究人工智能对制造业的影响机制，即人工智能对生产企业内部的生产与管理的影响，主要包括生产企业机器设备、业务流程、应用系统连通的一体化协同运行集成系统（纵向集成），以及在生产企业内部的跨部门、跨车间的包含设计、生产、物流、销售与服务等工作流程在内的全链条集成系统（部分横向集成）。

如图4所示，“人工智能＋制造业”的转型升级是通过装备智能化支撑生产智能化、管理智能化功能实现，进而实施精准品控与处理、劳动力替代以及能源、原材料、生产设备等生产要素高效配置，以达到产品质量提升、生产成本降低及生产效率提升的智能制造目标的作用过程。使装备智能化发挥作用的前提是，充分的数字化基础设施、网络化基础设施、信息安全基础设施、传感器等硬件设备，以及大数据、云计算与边缘计算、增强现实与虚拟现实、数字孪生等支持性技术准备。当具备该条件时，装备智能化将支撑制造业实现生产智能化与管理智能化功能。因此，“装备智能化＋基础设施＋技术准备”是人工智能使能制造业的坚实基础。

图4 AI与影响制造业发展质量的作用机制

生产智能化主要是生产方式的转变，即通过人工智能分析与决策，实现信息化、集成化、自主化生产。以产量目标为起始点，人工智能通过机器学习、深度学习等，分析并规划生产资源配置，包括原料量、配件量、生产要素等物流传输、设备使用时间、工序准备与计划、产品检测及安全管理风险点控制等生产运作全流程。在此过程中，机器人、无人驾驶物料车、机械臂等智能装备应用替代劳动力，将提高原料与配件到位的速度与准确性，降低原材料消耗和劳动力成本；工序完成后的下一工序衔接，将通过感知设备对中间品进行品控，合格的中间产品可以进入到下一道工序，以此步步为营提高产品质量。空余生产设备将安排另外的产品生产，将大幅度提高设备利用率。生产全过程智能化，会规避生产过程决策时滞、准确操作、设备闲置、操作效率低等问题，因此，会促进能源消耗持续优化和降低。

管理智能化是网络化制造向融合制造的过程，即信息-制造融合模式（IOT），使数字与物理建立映射关系，实现数字孪生制造功能。通过数字系统指挥物理系统生产，物理系统生产反馈给数字系统信息作为下一次执行的经验输入——以人工智能深度学习实现知识创造，达成整体生产效率提升、生产试错率降低的目标。这就是从 “机器为主的机器工厂”向 “人机协同以人为主的工厂”转变。从原材料管理、物料配送、生产设备管理、生产工序管理到品质控制、仓库物流等，所有智能机器人、生产机器、传感器、视频监控以及相应支持软件系统等构成数字与物理连接。通过数字与物理连接，生产工人将通过软件系统控制智能装备等，实施生产运作全流程管理。同时，生产工人接收智能装备反馈回的信息数据，通过人工智能深度学习功能开展结构化处理、智能化分析，并以此为基础组织实施全面智能化生产管理。如此，人工智能改造制造业将实现生产管理最优规划，促进物料节约、能耗降低、进度加速，以及要素资源的高效配置。此外，智能化生产积累的数据资源是宝贵的财富。它将为生产过程优化、生产管理创新、柔性定制生产等提供要素支持。通过人工智能技术，催生生产数据释放知识创造效应，促使数据在技术创新、产品创新与管理创新中发挥积极作用，推动智能生产引领的供给侧结构性改革。

2.3 人工智能对服务业的影响机制分析

中国服务业增加值GDP占比已于2013年首度超过第二产业，虽然服务业在中国发展十分迅速，但是服务业高质量发展依然是个严峻的问题，构建具有竞争力的现代服务业才是未来经济发展的重要力量。新一轮科技革命在服务业的扎根绝不会缺席，将与中国庞大的服务业市场共同作用，促进科技与服务业融合发展。然而，服务业内行业众多，难以确定衡量服务质量的统一标准。因此，由于服务业内的行业细分的诉求或发展目标的不一致，导致人工智能等新一代信息技术赋能服务业的途径也不统一。不过，还是可以通过研究与人工智能融合度普遍较高的医疗、教育、金融等服务业情况［22-24］，根据当前人工智能产品与服务体系［25］，梳理一个具有相对共性的人工智能对服务业的影响机制。

明晰人工智能影响服务业发展质量的宏观逻辑。人工智能赋能服务业的整体逻辑是 “技术＋传统服务业场景”。人工智能技术融入人工智能产品中，通过人工智能产品在传统服务业各种场景的应用中释放技术赋能能力，发挥快速响应，满足客户提出的提高服务品质、降低服务价格等需求。假设客户偏好性价比高的产品服务，即价格与服务品质符合客户心理预期，人工智能技术产品的应用将提高用户整体满意度，拉动消费需求增加。因此，人工智能不仅能够提高以提升用户满意度为标准的服务业发展质量水平，还可以增加服务业产值，推动服务业步入高效优质的发展轨道。

阐述人工智能影响服务业发展质量提升的具体机制。将人工智能技术的语音识别、自然语言处理、深度学习、计算机视觉、知识图谱、自主定位导航等技术融入人工智能产品与服务设计之中，制造智能机器人、无人车、AIOT个人终端产品、行业智能产品，并分发销售至传统服务业中，赋能传统服务业各个应用场景。人工智能产品与服务在家用与商用机器人、载人与无载人无人车、个人家居与穿戴产品等生活服务业场景，以及医疗、金融、法律、教育、物流等生产性服务业场景均发挥了正向积极作用，使服务响应速度提升、服务品质提升、服务成本下降、服务效率提高，更好地满足用户信息交互、品质追求与性价比追求的诉求，提升服务业满意度。如此推动服务业发展质量提升，促进服务业产值增加。

以人工智能赋能居家养老为案例，描述人工智能赋能服务业作用机制过程。通过物联网、大数据、语音识别、深度学习与视觉分析等人工智能技术，构建老年人信息平台与智能物联平台，以实现老年人需求与社区供给之间的信息对接，畅通老年人与社区的沟通机制，提高社区养老基础设施建设和服务水平，更精准地把握老年人的需求，有效改进社区养老服务质量。如在智能传感器与识别技术的作用下，老年人可以将使用社区服务设施的评价与意见通过智能物联平台进行反馈，物联平台收集服务意见等传输至老年人信息平台，通过大数据与深度学习算法，改进设施质量和服务，可以更精准、更快速地满足老年人诉求，提高老年人服务质量。如此，人工智能可以提高服务业发展质量，也能够提高老年人服务业产值。

图5 AI与影响服务业发展质量的作用机制

3 结 语

本文基于人工智能影响经济增长等研究，从宏观层面分析AI产业化发展与产业AI化发展两条影响中国产业发展质量的宏观路径，并深入微观层面分析人工智能影响三次产业的微观机制，从宏观与微观两个层面共同构建起一个人工智能影响中国产业发展质量的一般性理论分析框架。

通过分析人工智能影响中国产业发展质量的宏观路径，发现：（1）人工智能产业化发展引致产业发展质量提升的路径。人工智能基础层、技术层、应用层产业这3个人工智能细分产业生态相互支持与影响，共同组成人工智能产业。人工智能产业输出人工智能技术体系。人工智能技术体系支撑、创新、设计人工智能产品和服务。在人工智能产品和服务投放市场后，一方面，用户采购使用后，将对不满意的体验反馈意见，人工智能企业将收集这些反馈意见并进行分析，以改进AI产品或服务，有效满足用户需求，实现人工智能产业技术改进与企业经营效益改进，促进人工智能产业质量提升；另一方面，用户采购使用人工智能产品或服务，人工智能企业将获得营业收入，收益增加为规模扩张、技术创新、管理改善创造条件，推动生产技术前沿面外推，企业经营绩效逐步提升。以上两个方面助力人工智能产业质量提升，均会使人工智能产业在中国国民经济中的比重增加，推动中国产业结构高级化；（2）产业人工智能化发展引致产业发展质量提升的路径。人工智能产业化发展通过AI产品与服务输出人工智能技术，赋能农业、制造业与服务业，而后，人工智能产品通过其技术-经济特征——替代性、协同性、创造性发挥作用，产生要素替代、成本降低、知识创造等作用，提高生产效率和资源配置效率等，以增加经济产出与经营效益，促进传统产业升级。随后，要素将在市场调节下向回报率高的产业部门流动，实现要素从低附加值向高附加值部门转移，推动产业结构不断优化。因此，人工智能技术应用于各产业部门，可以引致中国产业升级与产业结构优化。

通过分析人工智能对三次产业发展质量的影响机制，发现：（1）人工智能对农业产业升级的影响机制分析。人工智能技术通过物联网、大数据、智能终端或设备等，使生产技术、生产工具、生产管理升级，产生资本深化、技术进步和劳动替代效应，实现生产效率提升、生产成本降低与生产质量提升的农业产业升级；（2）人工智能对制造业产业升级的影响机制分析。通过装备智能化支撑生产智能化、管理智能化功能实现，产生精准品控与处理、劳动力替代、以及能源、原材料、生产设备等生产要素高效配置效应，实现产品质量提升、生产成本降低及生产效率提升的制造业产业升级；（3）人工智能对服务业升级的影响机制分析。人工智能通过 “人工智能技术＋传统服务业场景”的模式，将人工智能产品在传统服务业各种场景中进行应用，释放技术赋能服务业的能力，产生快速响应、满足客户交流诉求、提高服务品质、降低服务价格等服务业提升表现，以提高用户整体满意度，刺激消费需求增加，实现服务质量提升与服务业产值增加的服务业升级。