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    黨的二十屆三中全會強(qiáng)調(diào)，健全促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合制度，加快構(gòu)建促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展體制機(jī)制，完善促進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化政策體系。數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展必須依托實體經(jīng)濟(jì)支撐，實體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級需要依賴數(shù)字經(jīng)濟(jì)加持。只有數(shù)實深度融合發(fā)展，相互支持相互促進(jìn)，才能充分發(fā)揮二者的疊加效應(yīng)、乘數(shù)效應(yīng)、指數(shù)效應(yīng)、倍增效應(yīng)作用，促進(jìn)整個經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)質(zhì)的有效提升和量的合理增長。

??把握實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合機(jī)理

??實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)深度融合，是由數(shù)智技術(shù)、數(shù)據(jù)要素、算力算法、人工智能高連接性、高滲透性、高通用性、高賦能性的特征所決定的。

??連接是融合的基礎(chǔ)。數(shù)智技術(shù)互聯(lián)互通，連接一切，去邊界化。一是跨界競爭、跨界合作、跨界創(chuàng)新、跨界協(xié)同、跨界共生、跨界融合；二是內(nèi)外部、上下游、全產(chǎn)業(yè)、多變量、多環(huán)境，是一體的。各產(chǎn)品、企業(yè)、產(chǎn)業(yè)、生態(tài)通過數(shù)智技術(shù)實現(xiàn)了前所未有的連接，打破了時空限制，實現(xiàn)了信息的即時精準(zhǔn)傳遞，促進(jìn)了資源的高效配置和優(yōu)化利用。

??數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有高滲透性的特點，無時不在，無處不達(dá)。數(shù)智技術(shù)能夠廣泛滲透到生產(chǎn)、分配、交換、消費的全領(lǐng)域、全過程、全環(huán)節(jié)。根據(jù)中國信息通信研究院的數(shù)據(jù)，2022年，中國第三產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第一產(chǎn)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的滲透率分別為44.7%、24.0%和10.5%，同比分別提升1.6、1.2和0.4個百分點，二產(chǎn)滲透率增幅與三產(chǎn)滲透率增幅差距進(jìn)一步縮小，形成服務(wù)業(yè)和制造業(yè)引領(lǐng)數(shù)實融合發(fā)展格局。

??高通用性是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的最大特征，包括通用目的技術(shù)、通用數(shù)據(jù)資源、通用綠色能源、通用網(wǎng)絡(luò)能力、通用算力算法、通用人工智能等?；诟咄ㄓ眯?，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以融入全部實體經(jīng)濟(jì)之中，促使實體經(jīng)濟(jì)全方位從量變發(fā)生質(zhì)變，引致新農(nóng)業(yè)、新制造業(yè)、新服務(wù)業(yè)的產(chǎn)生。以人工智能為例，隨著人工智能成本的不斷下降，三次產(chǎn)業(yè)中融入人工智能的數(shù)量不斷增加，推動實體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級，促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)快速增長。

??賦能包括數(shù)智技術(shù)賦能、數(shù)據(jù)要素賦能、數(shù)智勞動賦能、數(shù)字空間賦能、數(shù)智治理賦能等。其中，數(shù)智技術(shù)不僅群體突破，它們之間不斷聚合、組合、整合、復(fù)合，技術(shù)融合導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)融合，具有巨大的價值倍增效應(yīng)；數(shù)據(jù)要素具有成本趨零、供應(yīng)無限、應(yīng)用廣泛的特征，可以高效賦能實體經(jīng)濟(jì)；數(shù)智勞動在破解勞動力短缺困局的同時，大大降低企業(yè)的生產(chǎn)成本；數(shù)字空間極大拓展經(jīng)濟(jì)活動空間，打破物理空間約束；數(shù)智治理促進(jìn)信息透明、提高監(jiān)管效率、降低交易成本，推動更加公平、更可持續(xù)的價值創(chuàng)造。

??暢通實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合路徑

??基于高維能量考慮，數(shù)字經(jīng)濟(jì)包括但不限于大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)、大算力經(jīng)濟(jì)、大模型經(jīng)濟(jì)、人工智能經(jīng)濟(jì)等，每一形態(tài)可從技術(shù)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施四個層面與實體經(jīng)濟(jì)融為一體。以大數(shù)據(jù)為例，可有大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合可有如下四種高維路徑。

??實體經(jīng)濟(jì)和大數(shù)據(jù)融合。數(shù)據(jù)成為新型生產(chǎn)要素，實體經(jīng)濟(jì)借助大數(shù)據(jù)正處于轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵時期。實體經(jīng)濟(jì)和大數(shù)據(jù)融合，對于整個經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)在精細(xì)化農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)智能化和機(jī)械化設(shè)備、農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈、農(nóng)產(chǎn)品銷售、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全管理中都有廣泛應(yīng)用。制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)融入研發(fā)、制造、營銷、營運(yùn)的全過程，用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)服務(wù)、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)決策。零售業(yè)領(lǐng)域，與大數(shù)據(jù)的深度融合正在改變行業(yè)的運(yùn)營模式和客戶體驗，包括客戶行為分析、個性化推薦與精準(zhǔn)營銷、庫存管理與供應(yīng)鏈優(yōu)化、定價策略優(yōu)化、店鋪選址與布局優(yōu)化、市場趨勢預(yù)測、社交媒體與口碑管理等。

??實體經(jīng)濟(jì)和大算力融合。算力作為新質(zhì)生產(chǎn)力的先進(jìn)代表，在數(shù)據(jù)處理上規(guī)模大、速度快，把經(jīng)濟(jì)活動時間壓縮到一個新極限。不論傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)還是新興產(chǎn)業(yè)、未來產(chǎn)業(yè)，都需要算力的加持，尤其是以新材料、生物制藥、基因技術(shù)、深海空天等為代表的前沿科技和未來產(chǎn)業(yè)，對算力融合提出了前所未有的需求。新材料領(lǐng)域，通過高性能計算和數(shù)據(jù)分析，研究人員可以更高效地設(shè)計、模擬和優(yōu)化新材料，加速材料研發(fā)進(jìn)程，推動材料科學(xué)和工程的創(chuàng)新發(fā)展。生物制藥領(lǐng)域，通過利用高性能計算和數(shù)據(jù)分析，研究人員可以更深入地理解疾病機(jī)制、優(yōu)化藥物設(shè)計、預(yù)測藥物效果和副作用，極大地加速了藥物發(fā)現(xiàn)、開發(fā)和生產(chǎn)過程?；蚣夹g(shù)領(lǐng)域，高性能計算和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的進(jìn)步，使得處理和分析海量基因數(shù)據(jù)成為可能，為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)、遺傳研究和生物技術(shù)創(chuàng)新提供了強(qiáng)大支持。深?？仗祛I(lǐng)域，高性能計算和數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助科學(xué)家和工程師處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)，模擬極端環(huán)境中的物理過程，并支持創(chuàng)新工程設(shè)計。

??實體經(jīng)濟(jì)和大模型融合。目前，大模型的迅速發(fā)展正助力農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)的創(chuàng)新升級。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，大模型在智能農(nóng)業(yè)管理、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)作物品種改良等方面的應(yīng)用正變得越來越廣泛。制造業(yè)領(lǐng)域，大模型尤其是基于深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的預(yù)訓(xùn)練模型，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠應(yīng)對制造業(yè)中的復(fù)雜問題，在智能制造、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品設(shè)計、個性化定制等方面具有廣泛應(yīng)用。服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，以醫(yī)療行業(yè)為例，大模型憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、學(xué)習(xí)推理能力，深度融入醫(yī)療診斷治療、臨床決策支持、患者管理與健康監(jiān)控等方面，提升診斷治療的精準(zhǔn)度，優(yōu)化患者管理和醫(yī)療資源分配。

??實體經(jīng)濟(jì)和人工智能融合。人工智能，既是新質(zhì)技術(shù)、新質(zhì)資本、新質(zhì)勞動、新質(zhì)管理，又是知識集合、數(shù)據(jù)集合、算法集合，它是諸生產(chǎn)要素的集合體、混合體、融合體、綜合體。人工智能研發(fā)環(huán)節(jié)高投入成本、應(yīng)用環(huán)節(jié)零邊際成本的特點，使得數(shù)實融合發(fā)展更具內(nèi)在動力。根據(jù)中金公司估計，人工智能的引入將為我國帶來GDP的額外提升，若以2024年為基準(zhǔn)，2030年約4.8萬億元，2035年約12.4萬億元，2050年約50.4萬億元，對應(yīng)額外提升幅度分別為3.6%、9.8%和39.9%，對應(yīng)年化增長率分別約為0.5%、0.8%和1.3%。人形機(jī)器人既是人工智能與高端制造業(yè)融合的典型產(chǎn)品，更是人工智能與制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)深度融合的切入點和突破口，它能實現(xiàn)更廣范圍資源優(yōu)化配置、更深程度生產(chǎn)方式變革、更高水平經(jīng)濟(jì)價值創(chuàng)造。

??促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合對策

??加快科技創(chuàng)新向產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化。關(guān)鍵在于把科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新由“兩張皮”變?yōu)橐粋€整體。企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主體，需要加強(qiáng)企業(yè)主導(dǎo)的產(chǎn)學(xué)研深度融合，強(qiáng)化目標(biāo)導(dǎo)向，把科技創(chuàng)新切實轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，營造有利于科技型中小微企業(yè)成長的良好環(huán)境。創(chuàng)新依賴足夠大的市場，科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新需要創(chuàng)新成果被市場需求吸納，甚至是依托創(chuàng)新產(chǎn)品創(chuàng)造市場需求，這一過程是“科技植入經(jīng)濟(jì)”的市場實現(xiàn)和確認(rèn)過程，需要瞄準(zhǔn)未來科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點，迎合或創(chuàng)造潛在需求。

??推進(jìn)四鏈協(xié)同一體化閉環(huán)發(fā)展。推動創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈資金鏈人才鏈深度融合，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研融一體發(fā)展。以創(chuàng)新鏈推動產(chǎn)業(yè)鏈，特別是以顛覆性技術(shù)和前沿技術(shù)催生新產(chǎn)業(yè)新模式新動能；以產(chǎn)業(yè)鏈完善資金鏈，實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要資金投入并借助金融力量，要注意金融有風(fēng)險，不能脫離實業(yè)；以資金鏈匯聚人才鏈，資金是助力人才發(fā)揮創(chuàng)新引領(lǐng)作用的催化劑，著力構(gòu)建人才資金保障體系；以人才鏈支撐創(chuàng)新鏈，加快建設(shè)戰(zhàn)略人才力量，努力培養(yǎng)造就更多戰(zhàn)略科學(xué)家、一流科技領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團(tuán)隊、青年科技人才、卓越工程師、大國工匠和高技能人才。由此，把四鏈閉環(huán)化，循環(huán)往復(fù)下去。

??加快新質(zhì)生產(chǎn)力促進(jìn)中心建設(shè)。培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力是推動我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵抓手，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)是加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力的重要載體。建設(shè)新質(zhì)生產(chǎn)力促進(jìn)中心，旨在促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)“雙向”深度融合。一方面，把大數(shù)據(jù)、大算力、大模型、人工智能等數(shù)智高科技產(chǎn)品化、產(chǎn)業(yè)化、基礎(chǔ)設(shè)施化，就是數(shù)實融合發(fā)展；另一方面，把大數(shù)據(jù)、大算力、大模型、人工智能在技術(shù)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施層面分別融入實體經(jīng)濟(jì)之中，更是數(shù)實融合發(fā)展。

??以場景應(yīng)用倒逼數(shù)實融合發(fā)展。中國人口多市場大、應(yīng)用場景豐富，在應(yīng)用層可孕育出引領(lǐng)性的創(chuàng)新，即在實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合上優(yōu)勢明顯。醫(yī)療衛(wèi)生、教育領(lǐng)域、司法存證、前沿科學(xué)、智慧城市、智能家居，這些都是數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用的典型場景。充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景的優(yōu)勢，推動新技術(shù)新場景新模式從經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域拓展至政治、文化、社會、生態(tài)等非經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。通過在各行各業(yè)創(chuàng)造海量應(yīng)用場景，倒逼大數(shù)據(jù)、大算力、大模型、人工智能加快應(yīng)用落地，既在供給側(cè)加快數(shù)實融合發(fā)展，又在需求側(cè)促進(jìn)數(shù)實融合發(fā)展。（李海艦，作者系中國社會科學(xué)院大學(xué)教授、中國社會科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所研究員）