发布时间：2026-07-22 23:24:24 点击量：
当前，全球经济正处于增长动能减弱、风险积聚与结构性调整并存的特殊阶段，全球产业链竞争已逐步上升为主要经济体战略角力的关键领域。“十五五”规划纲要指出：“全面实施‘人工智能+’行动，加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。”通过数字智能赋能制造业实现效率提升与结构优化，是我国今后较长一段时期内推进新型工业化、加快建设现代化产业体系的重点。探讨数字智能重塑制造业升级新空间的内在逻辑与实现路径，具有重要的现实意义。
数字智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深度融入制造业生产体系，重构其运行逻辑与增长机制。传统“技术—经济”范式长期以来为解释技术扩散、产业结构升级与生产率提升提供了经典分析框架，揭示经济长周期波动与产业演化的内在规律。然而，在人工智能、大数据与工业互联网等数字智能技术加速渗透下，该范式在解释制造业深层转型时逐渐暴露出结构性局限，体现为制度内生性不足与社会维度缺失两个方面。
从制度内生性来看，传统“技术—经济”范式通常将制度视为技术扩散的外生约束条件，其功能定位局限于适应性调节与滞后性响应，因而难以将其视作技术演化过程的内生变量。然而，在数智化转型的制度逻辑中，数据要素的产权结构、平台治理规则与算法控制机制已发生根本的角色转换——其不再是技术扩散的外生性环境条件，而是作为内生性制度变量深度嵌入技术生产与扩散过程，并对技术演进路径形成结构性规制。具体而言，数据共享机制决定人工智能模型训练的规模边界与效率上限，平台规则塑造产业协同网络的开放程度与接入逻辑，算法治理结构则直接干预资源配置方式与市场竞争格局。可见，技术与制度二者已然超越单向决定逻辑，传统基于技术决定论的分析框架解释力受限。
从社会维度来看，传统“技术—经济”范式的分析聚焦于技术进步对生产率与经济效率的作用，对生产关系与社会结构的变迁缺乏系统性考察，因而难以有效解释劳动过程与社会组织形态的深层次重构。在数字时代，劳动正经历由标准化岗位体系向数据驱动的模块化任务体系的转型过程，劳动组织方式也由层级化管理演变为平台化调度与算法协同。与之相应，劳动者在生产中的角色定位发生了根本性转变，由单一的生产执行者，逐步演化为数据生成、信息反馈与系统协同的重要节点，其劳动过程由此呈现出显著的网络化与去中心化特征。这一转型不仅对企业内部组织结构产生影响，同时引发了就业不Kaiyun官方登录入口稳定性上升、技能结构分化加剧、收入分配失衡等连锁性社会问题。因此，传统分析框架在突出最大限度释放经济效能的同时，忽略了劳动主体性与“可持续福祉”增长的最终实现。
因此，数字智能与制造业之间的互动关系，需依托社会范式予以引导，并在理论层面推动数字智能“技术—经济”范式向“技术—经济—社会”范式转变。在“技术—经济—社会”范式中，技术不再仅被视为生产率提升工具，而是嵌入制度生成与社会关系再生产过程中的关键中介；经济不再表现为线性效率改进过程，而是深度嵌入制度结构与社会分配机制之中的动态均衡；社会不再是技术演化的外在约束条件，而是与技术、经济共同构成协同演化体系的内生维度，三者之间形成相互强化的正反馈循环。在这一循环下，数字智能不仅推动生产体系与组织方式变革，更深刻重塑制造业升级的制度基础与社会结构，实现从单一的效率驱动增长逻辑转向“技术—经济—社会”协同发展的复杂演化逻辑。
数字智能作为制造业升级的“燃料”，其技术的组合式创新加速促成制造业新产品、新服务的出现，在为技术与经济的融合创造新动能的同时，对社会结构造成深刻影响。在数字智能“技术—经济—社会”范式下，数字智能与制造业的深度融合主要包括数字智能技术体系、智能产业化体系和社会制度形态三重边界要素，三者之间形成深度嵌入关系。
在数字智能技术体系层面，历次工业革命历史表明，无论是机械技术、电力技术或是信息技术，都极大地促进了生产标准化、模块化、自动化，具有较强的通用性。数字智能技术同样具有类似的特征，应用潜力巨大。以云计算、大数据为代表的智能技术簇之间交叉组合，形成互补关系，为工业互联网、智能工厂等数字化生产体系、智能化组织体系提供技术支撑。随着技术演进，将会出现一类应用场景最广、经济社会影响最大的主导技术族群，主导技术族群的迭代创新是推动智能经济快速发展的动力源泉。数字智能技术的主导技术集群覆盖人工智能上游的核心芯片、半导体材料、共封装光学（CPO）、光模块等关键硬件及配套技术领域。
在智能产业化体系层面，数字智能正推动信息与通信技术产业跨行业深度融合，产业类别、业态形态和统计体系持续成熟。近年来，数字智能促进信息与通信技术产业的类别、内容和统计体系趋于成熟，其产业发展的“软”“新”两个变化正深刻影响其构成：一是软件和信息技术服务、互联网软件等无形产品和服务占比增加，并与实体经济加速融合；二是人工智能、数据服务等新产品和新服务不断涌现，成为在统计核算中不可忽视的重要新产业，形成了智能产业生态金字塔。其中，算法位于金字塔顶端，是整个生态链最尖端的技术；算法之下是算力，是整个生态链最核心的部分；算力之下是编程框架，是基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台；金字塔最底层是数字智能应用，涵盖了数字智能与各产业的融合应用。
在社会制度形态层面，数字智能与制造业的深度融合，不仅表现为生产技术的工具性升级，更体现为对生产力结构与生产关系体系的深层影响，其核心可进一步概括为数智生产力体系、数智生产关系体系与数据要素体系的三重耦合结构。首先，数智生产力体系依托人工智能等基础技术架构，实现对制造业全流程、全要素与全链条的嵌入式赋能，使生产过程从线性组织形态转向网络化、智能化与自适应结构，在生产力实现质的飞跃的同时，也催生了个性化定制等新型生产模式与产业形态。其次，数智生产关系体系是由数智生产力体系决定的，其本质体现为组织形态与分配结构的重构。一方面，生产主体之间的关系由垂直控制关系向网状协同关系演进；另一方面，传统以劳动与资本为核心的分配结构呈现出要素多元化与收益结构复杂化的趋势。最后，数据要素体系构成数智经济运行的基础性制度框架，其核心在于数据作为新型生产要素在价值创造、流通与分配环节的制度化配置。在制造业领域，生产数据、设备运行数据与供应链数据经标准化治理与平台化整合，持续转化为算法训练与决策优化的基础资源，由此形成算法、算力、算据与规模化应用场景之间的循环累积机制，既强化了数字智能与制造业的互补性创新能力，也为数字智能从通用技术形态迈向产业嵌入式形态提供了现实基础与制度条件。
以数字智能为核心载体的技术簇集中突破，深刻影响了制造业的技术基础、产业组织形态与制度环境，并驱动传统工业体系向数智化方向实现结构性跃迁。在此进程中，数字智能不仅作为关键技术变量嵌入制造过程，更重构了“技术—经济—社会”系统的互动逻辑。因此，依托数字智能拓展制造业升级新空间，需要在数字智能技术体系、智能产业化体系与社会制度环境等层面形成合力。
第一，以数字智能技术体系优化为核心，夯实制造业智能化升级的技术基础。从技术维度看，制造业智能化转型的关键在于构建以数字智能为核心的基础设施体系，推动算法、算力与算据的协同突破与系统集成。“十五五”时期，应重点推进数字智能基础设施的体系化布局，形成以算力网络、工业互联网与智能感知系统为支撑的新型数字底座。一方面，加快数字智能新基建建设，推动平台型科技企业与制造业深度融合，强化芯片等算力关键硬件的自主创新能力，提升产业链供应链韧性与安全水平；另一方面，推动高质量工业数据集与训练语料库建设，形成覆盖设计、生产、管理与服务全流程的工业数据资源体系，通过数据标准化与模型通用化降低智能技术应用门槛。此外，还需强化数字智能与5G、工业互联网、边缘计算等技术的协同演进，推动制造系统由“自动化控制”向“智能自治系统”跃迁，从而为新质生产力发展提供坚实技术支撑。
第二，以智能产业化体系升级为重点，构建现代化数字智能制造体系。从经济维度看，数字智能对制造业升级新空间的拓展，集中体现为产业结构的智能化重组与价值链的高端化跃升。“十五五”时期，应以智能产业化体系为核心载体，推动制造业由要素驱动向创新驱动转型。具体而言，以数字智能核心技术为引擎，推动基础研究、技术开发、产业应用一体化联动，构建覆盖算法层、算力层、框架层与应用层的产业生态结构。其中，算法层作为技术创新核心，重点突破通用大模型与工业专用模型；算力层应强化芯片与高性能计算体系建设；框架层应提升工业软件与平台系统自主可控能力；应用层则重点推动智能制造、智能运维与服务型制造等场景落地。同时，强化数字智能与制造业深度融合的产业链协同机制，推动高精度训练集与生产场景深度耦合，并通过优化产业组织结构与资源配置方式，实现从单点智能化向系统集成智能化转型，持续拓展制造业的转型升级空间。
第三，以社Kaiyun官方登录入口会制度与治理体系优化为保障，完善制造业智能化升级的制度环境。从社会维度看，数字智能对制造业的重塑不仅体现为技术应用方式的变化，更深层次表现为生产关系结构与制度运行逻辑的系统性调整。“十五五”时期，应构建与数字智能发展相适配的社会制度环境。一方面，着力推进数据要素制度体系建设，健全数据确权、流通交易与收益分配机制，从制度层面保障数据要素在价值创造中的合理参与和公平分配；另一方面，完善数字劳动关系制度，明确算法管理边界与劳动权益保障规则，强化劳动过程透明性与可解释性。此外，进一步强化政府在数字治理中的制度供给，推动标准体系建设与公共数据开放共享，实现效率提升与公平保障之间的动态平衡，为制造业智能化升级提供稳定的政策支撑。
伴随着全球产业链的加速重构，产业智能化依然是“十五五”时期制造业附加值的重要实现方式，也是推进新型工业化与发展新质生产力的重要路径。只有坚定依托新型举国体制与全国统一大市场，不断强化关键核心技术突破与产业体系协同创新，推动技术、数据等要素高效配置与循环流动，促进数字智能成果的规模化应用与共享转化，才能提升产业链的整体韧性与效率，从而持续拓展制造业的升级空间。
本文第二作者为北京理工大学马克思主义学院曹宇驰；本文系“研究阐释党的二十届三中全会精神国家社科基金重大专项”（24ZDA007）、国家社科基金青年项目（25CGJ061）的阶段性成果。
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