【摘要】在全球經(jīng)濟格局深度調(diào)整、新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革加速推進的時代背景下，建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系已成為推動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心任務。目前，我國建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系已取得顯著進展，但仍面臨一系列現(xiàn)實問題。人才體系建設的高端人才支撐面臨供儲和結(jié)構(gòu)方面的多重挑戰(zhàn)，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系的基礎研究能力、成果轉(zhuǎn)化率、企業(yè)研發(fā)強度仍有提升空間，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實數(shù)融合、新興產(chǎn)業(yè)培育、人工智能布局均有待改善。針對這些問題，一是需要兼顧完善人才發(fā)展戰(zhàn)略和優(yōu)化人才培養(yǎng)體制機制，以破解高端人才困局；二是應加大基礎研究投入、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，以完善產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系；三是要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局、強化科技創(chuàng)新驅(qū)動、大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，以化解產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾。如此精準施策、多措并舉，方可加快推進現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設進度，為中國式現(xiàn)代化提供堅實的物質(zhì)技術基礎。
【關鍵詞】現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系 高端人才 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新 人工智能 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)
【中圖分類號】F124 【文獻標識碼】A
在全球經(jīng)濟格局深度調(diào)整、新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革加速演進的背景下，構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系已成為中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心命題。2025年政府工作報告明確提出“因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，加快建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系”，并將其列為全年十大重點任務之一，凸顯了其在國家戰(zhàn)略中的關鍵地位?，F(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系以創(chuàng)新驅(qū)動為核心，強調(diào)新興產(chǎn)業(yè)、未來產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同升級，旨在通過技術革新、結(jié)構(gòu)優(yōu)化與全要素生產(chǎn)率提升，夯實中國式現(xiàn)代化的物質(zhì)技術基礎?，F(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系不僅是現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的重要組成部分，更是新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展載體。
當前，中國現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設已取得顯著成效。在制造業(yè)高端化方面， 2023年我國半導體器件專用設備制造、航天器及運載火箭制造等高技術行業(yè)增加值分別增長31.5%、23.5%，顯著高于制造業(yè)平均5.0%的增速，制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量合格率提升至93.65%。在智能化轉(zhuǎn)型方面，全國累計建成421家國家級智能制造示范工廠和萬余家省級數(shù)字化車間，5G技術深度融入工業(yè)場景，重點工業(yè)企業(yè)數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率達80.1%、關鍵工序數(shù)控化率達62.9%。在綠色轉(zhuǎn)型方面，截至2023年我國創(chuàng)建國家級綠色工廠5095家，產(chǎn)值占制造業(yè)總產(chǎn)值17%，光伏組件、風電設備等清潔能源裝備占全球市場份額超70%，新能源汽車產(chǎn)銷量連續(xù)8年全球第一，2023年出口量同比增長超40%。在未來產(chǎn)業(yè)布局方面，量子計算機“本源悟空”完成30萬次運算任務，商業(yè)航天“千帆星座”計劃部署首批18顆衛(wèi)星，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破5000億元，5G基站超294萬個。與此同時，我國在科技創(chuàng)新的基礎投入上也持續(xù)加碼， 2023年研發(fā)經(jīng)費突破3.3萬億元，研發(fā)人員全時當量達724萬人年，這為建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系提供了堅實的基礎保障。
同時也要清醒地看到，目前建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系仍然面臨多重現(xiàn)實挑戰(zhàn)。高端科技人才是建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的核心人力資本。當前全球產(chǎn)業(yè)變革進入智能化、數(shù)字化深水區(qū)，人工智能作為通用型技術，正重塑制造業(yè)、服務業(yè)等全產(chǎn)業(yè)鏈條，高端AI人才憑借跨學科知識儲備與創(chuàng)新能力，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級注入了新動能。我國具備強大的高端人才供給能力，已成為全球人工智能等前沿領域高端人才的主要來源地，但對高端人才的集聚效應仍有提升空間。
我國建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系面臨的現(xiàn)實問題
產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系依然存在短板。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系是建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的核心動力引擎，可以通過技術突破、要素重構(gòu)等多條途徑為建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系提供系統(tǒng)性創(chuàng)新機制。這種創(chuàng)新機制不僅能夠提升全要素生產(chǎn)率，更能通過創(chuàng)新要素的跨域流動，推動產(chǎn)業(yè)體系向價值鏈高端躍升，實現(xiàn)質(zhì)量變革、效率變革、動力變革。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視科技創(chuàng)新，堅持把創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置，不斷強調(diào)科技創(chuàng)新在全面創(chuàng)新中的引領作用。通過深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，我國產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系日臻完善，創(chuàng)新實力正從量的積累邁向質(zhì)的飛躍。一方面，我國技術創(chuàng)新水平持續(xù)提升，截至2023年底，我國發(fā)明專利有效量為499.1萬件，其中國內(nèi)（不含港澳臺）發(fā)明專利有效量為401.5萬件，成為世界上首個發(fā)明專利有效量突破400萬件的國家；另一方面，創(chuàng)新質(zhì)量逐漸提高，創(chuàng)新含金量最高的發(fā)明專利申請授權數(shù)量由2013年的20.77萬件增至2023年的92.1萬件。需要注意的是，雖然我國產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系已經(jīng)在創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量等方面取得了重大突破，但就全局而言，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系在基礎研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化和企業(yè)研發(fā)強度等方面仍然存在短板。
一是基礎研究與前沿創(chuàng)新能力依然薄弱。以半導體行業(yè)為例，我國半導體產(chǎn)業(yè)在附加值較低的環(huán)節(jié)占據(jù)較高比例，這反映出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不合理性。截至2023年，在封裝測試領域，我國企業(yè)憑借勞動力成本優(yōu)勢和一定的技術積累，占據(jù)了全球市場約30%的份額。然而，這一環(huán)節(jié)的附加值較低，利潤空間有限。相比之下，在晶圓制造環(huán)節(jié)，我國企業(yè)雖然近年來有所發(fā)展，但2023年的市場份額依然較低，且技術水平與國際先進水平仍有差距。在附加值更高的材料和設備領域，我國企業(yè)的發(fā)展更為滯后。半導體材料市場規(guī)模龐大，但我國國產(chǎn)化率較低，高端光刻膠等關鍵材料幾乎完全依賴進口，這嚴重制約了我國半導體產(chǎn)業(yè)的自主可控發(fā)展。在設備方面，我國企業(yè)市場份額較低，而國外巨頭憑借長期的基礎研究積累，在光刻機等核心設備上占據(jù)壟斷地位。由此來看，我國在基礎研究與前沿領域的創(chuàng)新能力依然相對薄弱，破除核心技術受制于人的困境仍然面臨阻礙。
二是成果轉(zhuǎn)化率偏低。從科技成果轉(zhuǎn)化角度來看，2024年我國高校專利轉(zhuǎn)化率約為3.8%，企業(yè)專利轉(zhuǎn)化率約為50%，科研院所專利轉(zhuǎn)化率約為11.8%，與部分發(fā)達國家仍有差距。這背后的原因是多方面的。一方面，基礎研究、應用研究與產(chǎn)業(yè)化之間存在脫節(jié)現(xiàn)象?；A研究往往側(cè)重于理論探索和知識創(chuàng)新，其成果在向應用研究轉(zhuǎn)化過程中，缺乏有效的銜接機制和平臺，導致許多具有潛在應用價值的基礎研究成果難以得到進一步開發(fā)和利用。而應用研究在向產(chǎn)業(yè)化推進時，又面臨著市場對接不暢、技術成熟度不足等問題，使得科研成果難以順利轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力。另一方面，企業(yè)作為科技創(chuàng)新的重要主體，在成果轉(zhuǎn)化過程中發(fā)揮著關鍵作用，但我國部分企業(yè)對科技成果轉(zhuǎn)化的認識不足，缺乏主動承接和轉(zhuǎn)化科研成果的動力與能力。部分企業(yè)過于注重短期經(jīng)濟效益，對長期的科技研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化投入意愿不強，導致科研成果在企業(yè)端的落地轉(zhuǎn)化受到限制。此外，我國科技成果轉(zhuǎn)化的中介服務體系尚不完善，技術交易市場不規(guī)范、信息不對稱等問題依然存在，這也在一定程度上阻礙了科技成果轉(zhuǎn)化的效率和成功率。
三是企業(yè)研發(fā)強度不夠。2024年中國全社會研發(fā)投入強度為2.68%，中國企業(yè)500強中，制造業(yè)企業(yè)平均研發(fā)強度為2.39%，這與發(fā)達國家研發(fā)強度仍然存在差距。這一現(xiàn)狀在一定程度上制約了我國企業(yè)的自主創(chuàng)新能力以及在全球產(chǎn)業(yè)競爭中的地位。究其原因，首先，面對市場中的諸多不確定因素，部分企業(yè)擔心研發(fā)投入無法獲得相應的回報，從而對研發(fā)投資持謹慎態(tài)度。其次，我國企業(yè)在研發(fā)管理和創(chuàng)新機制方面還不夠成熟，激勵機制和人才培養(yǎng)體系尚不完善，導致研發(fā)資源利用效率不高，研發(fā)投入的產(chǎn)出效果不佳。最后，我國在鼓勵企業(yè)研發(fā)的政策支持體系方面雖已取得一定進展，但在政策落實的精準度和協(xié)同性上仍有待加強，部分政策的扶持力度和針對性還不夠，無法充分激發(fā)企業(yè)的研發(fā)積極性。
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍然存在優(yōu)化空間。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的基礎載體。高級化、合理化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以通過資源要素的高效配置實現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級與新興產(chǎn)業(yè)培育并舉，從而推動全要素生產(chǎn)率提升。特別是在全球價值鏈重構(gòu)背景下，數(shù)智化導向的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，既能培育經(jīng)濟增長新動能，又能增強應對國際競爭的抗風險能力，可以為建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系提供動態(tài)演進框架和可持續(xù)發(fā)展路徑。2008年世界金融危機之后，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一度出現(xiàn)過度“去工業(yè)化”的不良現(xiàn)象，但這一現(xiàn)象在2020年之后得到有效緩解，第二產(chǎn)業(yè)增加值占比穩(wěn)定在38%-39%區(qū)間。需要注意的是，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍然存在優(yōu)化空間，特別是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型困難、新興產(chǎn)業(yè)支撐不足等問題依然突出。
一是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型困難。傳統(tǒng)制造業(yè)作為我國實體經(jīng)濟的主體，占比長期維持在80%以上，但在全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)、消費需求升級的雙重壓力下，其轉(zhuǎn)型問題日益凸顯。截至2022年第二季度，我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中實現(xiàn)智能化生產(chǎn)全流程覆蓋的比例為6.6%，2023年第二產(chǎn)業(yè)數(shù)字化滲透率為25.03%，低于服務業(yè)的45.63%和發(fā)達國家制造業(yè)33%的平均水平。這種轉(zhuǎn)型困境主要體現(xiàn)在：一方面，需求側(cè)與供給側(cè)錯配加劇。近年來傳統(tǒng)制造業(yè)面臨需求收縮與產(chǎn)能過剩的雙重擠壓，多數(shù)中小企業(yè)受限于高昂的智能化改造成本，難以突破低端鎖定困境。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型深度不足。盡管5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術加速滲透，但核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)字化應用仍存短板。這些無疑增加了制造業(yè)利用數(shù)字技術的成本和門檻。
二是新興產(chǎn)業(yè)支撐不足。現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系指的是未來產(chǎn)業(yè)與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、主導產(chǎn)業(yè)、支柱產(chǎn)業(yè)依次遞進的體系，當前全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，以人工智能、量子信息、集成電路為代表的新興產(chǎn)業(yè)正成為大國博弈的焦點。然而，我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時，仍面臨核心技術受制于人、產(chǎn)業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)存在“斷點”等突出問題。多年來，我國集成電路貿(mào)易逆差較大，2024年我國集成電路進出口額分別為3856億美元和1595美元，出口額僅為進口額的41%。而且，超過2/3的國內(nèi)芯片是通信芯片和消費類電子芯片，計算機芯片占比不足11%，與國際上25%的比重差距甚大。這種核心技術依賴進口的局面，不僅導致我國相關產(chǎn)業(yè)的附加值較低，還會使我國產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈面臨著技術封鎖、供應中斷等風險，阻礙了我國新興產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、綠色化發(fā)展的進程。
三是人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)問題漸顯。根據(jù)工業(yè)和信息化部披露的數(shù)據(jù)，截至2024年4月，中國人工智能骨干企業(yè)數(shù)量為4311家，其產(chǎn)業(yè)層級分布呈現(xiàn)明顯的“金字塔”結(jié)構(gòu)：基礎層、技術層、應用層的企業(yè)占比分別為9.93%、28.60%和61.47%，體現(xiàn)出“應用主導、技術追趕、基礎薄弱”的產(chǎn)業(yè)特征。人工智能通過數(shù)據(jù)要素的高效配置與智能算法深度賦能，可以通過生產(chǎn)流程優(yōu)化與資源精準匹配顯著提升全要素生產(chǎn)率。在制造領域，AI推動柔性生產(chǎn)與智能決策，重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作模式；在服務業(yè)，AI催生數(shù)字孿生、智慧物流等新業(yè)態(tài)，促進產(chǎn)業(yè)跨界融合。更重要的是，AI技術集群突破加速產(chǎn)業(yè)基礎高級化，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化改造和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)培育，形成“人工智能+”創(chuàng)新生態(tài)。這種技術穿透力不僅可以提升產(chǎn)業(yè)國際競爭力，更能通過人機協(xié)同重塑生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)，為構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動、協(xié)同發(fā)展的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系提供核心支撐。然而，目前我國這種“頭重腳輕”的人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，一方面導致關鍵算法、芯片等核心環(huán)節(jié)受制于人，產(chǎn)業(yè)鏈安全風險高企，另一方面也使得價值分配向應用端傾斜，形成“基礎薄弱—技術模仿—應用內(nèi)卷”的不良循環(huán)，阻礙產(chǎn)業(yè)向全球價值鏈高端攀升。
精準施策推動我國現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設
? 積極優(yōu)化人才生態(tài)
實施引育結(jié)合人才發(fā)展戰(zhàn)略。針對人才供給與儲備失衡問題，需實施引進與培育并舉的人才發(fā)展戰(zhàn)略，應積極優(yōu)化人才生態(tài)，通過構(gòu)建涵蓋科研、產(chǎn)業(yè)、生活的全鏈條服務網(wǎng)絡提升人才黏性。具體而言，一是建立動態(tài)化人才數(shù)據(jù)庫，精準追蹤頂尖AI人才成長路徑，針對關鍵人才制定“一人一策”職業(yè)發(fā)展方案。二是設立AI領域?qū)ｍ椏蒲谢?，允許科研人員以技術入股形式參與成果轉(zhuǎn)化，探索“科學家合伙人”制度，以合伙人方式留住高端人才并調(diào)動其研發(fā)積極性。三是試點建設國際人才社區(qū)，集成教育醫(yī)療資源，實行高端人才稅收優(yōu)惠政策。四是完善柔性人才引進機制，通過跨境聯(lián)合課題申請等模式將全球人才智力資源納入國內(nèi)創(chuàng)新體系。針對高端人才引進，一是啟動人工智能基礎教育強基計劃，在頂尖高校增設智能芯片、算法架構(gòu)等專業(yè)方向，構(gòu)建本碩博貫通式培養(yǎng)體系。二是強化基礎研究獎勵機制延長研究周期，允許科研團隊分段分期申報經(jīng)費，激發(fā)研發(fā)人員對底層技術突破研發(fā)意愿。
優(yōu)化人才培養(yǎng)體制機制。一是優(yōu)化高校學科布局。進一步推動高校增設人工智能相關專業(yè)，完善從本科到博士的全鏈條培養(yǎng)體系。鼓勵高校加強基礎學科建設，如數(shù)學、計算機科學等，為AI人才培養(yǎng)奠定堅實基礎。同時，注重跨學科融合，開設“AI+X”復合型專業(yè)，培養(yǎng)具備多領域知識和技能的高端AI人才。二是深化產(chǎn)教融合模式。加強高校與企業(yè)合作，建立緊密的產(chǎn)學研用協(xié)同機制。鼓勵企業(yè)參與高校課程設置、實習實訓等人才培養(yǎng)環(huán)節(jié)，提高人才培養(yǎng)的針對性和實用性。支持高校與企業(yè)共建聯(lián)合實驗室、實訓基地，促進科研成果向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化，培養(yǎng)學生的實踐能力和創(chuàng)新精神。三是推動職業(yè)教育與培訓。重視職業(yè)教育在AI人才培養(yǎng)中的作用，開展針對在職人員的AI技能培訓，提升現(xiàn)有勞動力的AI素養(yǎng)和應用能力。鼓勵企業(yè)建立內(nèi)部培訓體系，為員工提供持續(xù)學習和晉升的機會，培養(yǎng)適應AI時代發(fā)展的產(chǎn)業(yè)大軍。
? 加強完善產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系建設
加強基礎研究投入。一是大幅增加基礎研究財政投入，設立專項基金。以美國為例，其國家科學基金會（NSF）每年投入數(shù)十億美元支持基礎研究，催生了眾多顛覆性技術。我國可借鑒此模式，專項基金重點投向人工智能、量子計算、生物技術等前沿領域，確?；A研究有穩(wěn)定資金來源，為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供堅實理論支撐。二是激勵企業(yè)積極參與基礎研究。政府可出臺相關政策，對企業(yè)投入基礎研究的資金按一定比例給予稅收抵免，并建立企業(yè)基礎研究后補助機制，對取得重大基礎研究成果的企業(yè)，給予高額一次性獎勵，引導企業(yè)將目光放長遠，從源頭助力產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級。但與此同時，有研究指出，政府補貼和稅收優(yōu)惠在市場競爭程度高的環(huán)境中更加有效。因此，政府在產(chǎn)業(yè)政策制定和推行過程中，對不同行業(yè)實施的產(chǎn)業(yè)政策細則不能“一刀切”，而應該根據(jù)企業(yè)所在行業(yè)的市場競爭環(huán)境采取差別化實施策略。
優(yōu)化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)。一是建立產(chǎn)學研長效合作機制，促進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。鼓勵行業(yè)龍頭企業(yè)牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體，帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新。同時，聚焦產(chǎn)業(yè)關鍵核心技術難題，組織企業(yè)與高校、科研機構(gòu)聯(lián)合申報國家和地方科技項目。二是打造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集群，集聚創(chuàng)新資源，產(chǎn)生協(xié)同效應。規(guī)劃布局打造一批具有國際競爭力的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集群，如長三角集成電路產(chǎn)業(yè)集群、京津冀生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)集群。同時，設立集群發(fā)展專項資金，支持集群內(nèi)企業(yè)開展聯(lián)合研發(fā)、技術交流等活動。三是加快建設科技成果轉(zhuǎn)化孵化設施，促進科技成果轉(zhuǎn)化。精準聚焦于成果轉(zhuǎn)化孵化的關鍵環(huán)節(jié)與重要節(jié)點，引導各地依據(jù)自身實際情況，合理布局概念驗證中心、小試中試平臺以及應用場景基地的建設工作，系統(tǒng)性地推進科技成果從實驗室邁向大市場的進程，實現(xiàn)科技創(chuàng)新成果的高效轉(zhuǎn)化與產(chǎn)業(yè)化應用。
? 持續(xù)化解產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾
優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局。一是推動產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型。加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化、綠色化發(fā)展，加大對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術改造和設備更新投入，提高產(chǎn)品附加值和生產(chǎn)效率，淘汰落后產(chǎn)能，如鋼鐵、水泥等行業(yè)通過節(jié)能減排和技術創(chuàng)新實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。二是培育新興產(chǎn)業(yè)集群。重點發(fā)展新一代信息技術、生物技術、新能源、新材料、高端裝備等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，打造一批具有國際競爭力的新興產(chǎn)業(yè)集群，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚效應，促進產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同發(fā)展，如在新能源汽車領域，形成涵蓋電池研發(fā)生產(chǎn)、整車制造、充電樁設施建設等完整產(chǎn)業(yè)鏈的產(chǎn)業(yè)集群。三是促進產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。推動制造業(yè)與服務業(yè)深度融合，鼓勵制造業(yè)企業(yè)向服務型制造轉(zhuǎn)型，發(fā)展生產(chǎn)性服務業(yè)，如研發(fā)設計、檢驗檢測、現(xiàn)代物流、金融服務等，提高制造業(yè)的附加值和競爭力；促進農(nóng)業(yè)與二三產(chǎn)業(yè)融合，發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品加工、鄉(xiāng)村旅游、農(nóng)村電商等新業(yè)態(tài)，拓展農(nóng)業(yè)增值空間。
加強科技創(chuàng)新驅(qū)動。一是加大研發(fā)投入力度。提高全社會研發(fā)投入占 GDP 的比重，引導企業(yè)成為研發(fā)投入的主體，鼓勵企業(yè)設立研發(fā)專項資金，對技術創(chuàng)新項目給予稅收優(yōu)惠和財政補貼，支持高校和科研機構(gòu)開展基礎研究和前沿技術研究，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供技術儲備。二是完善科技創(chuàng)新體系。建立健全以企業(yè)為主體、市場為導向、產(chǎn)學研深度融合的技術創(chuàng)新體系，加強知識產(chǎn)權保護，完善科技成果轉(zhuǎn)化機制，促進科技成果與產(chǎn)業(yè)的緊密結(jié)合，提高科技成果的轉(zhuǎn)化率和產(chǎn)業(yè)化水平；建立科技資源共享平臺，促進科研儀器設備、科技文獻、實驗數(shù)據(jù)等資源的開放共享，提高科技資源的利用效率。三是培養(yǎng)和引進創(chuàng)新人才。加強教育改革，培養(yǎng)適應產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的創(chuàng)新型、復合型、應用型人才，鼓勵高校和職業(yè)院校調(diào)整學科專業(yè)設置，加強與企業(yè)的合作辦學，開展訂單式人才培養(yǎng)；制定優(yōu)惠政策，吸引海外高層次人才和創(chuàng)新團隊來國內(nèi)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供智力支持。
大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)。一是加大基礎研究投入。政府應加大對人工智能基礎研究的財政投入，設立專項基金，長期穩(wěn)定支持基礎層技術研發(fā)，如芯片設計、算法理論等，為創(chuàng)新提供資金保障。并通過稅收優(yōu)惠、風險補償?shù)日?，吸引社會資本投入基礎研究，鼓勵企業(yè)、風險投資機構(gòu)等參與，形成多元投入機制，緩解基礎研究資金壓力。同時，加強高校、科研機構(gòu)與企業(yè)間的合作，建立共享科研平臺，整合優(yōu)勢資源，提高資源利用效率，避免重復研究，集中力量攻克關鍵核心技術。二是加強核心技術攻關。針對關鍵算法、芯片等核心技術，發(fā)布攻關榜單，不分所有制、不分資歷，讓有能力的團隊或個人“揭榜”，以結(jié)果為導向，激發(fā)創(chuàng)新活力，加快技術突破。并加強國際合作交流，積極參與國際大科學計劃和大科學工程，與國際頂尖科研團隊合作，引進國外先進技術和管理經(jīng)驗，提升我國在國際人工智能領域的影響力和話語權。三是促進產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展。推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)合作，鼓勵基礎層、技術層、應用層企業(yè)開展戰(zhàn)略合作，通過股權合作、技術共享、供需對接等方式，形成緊密的產(chǎn)業(yè)鏈合作共同體，實現(xiàn)互利共贏。打造產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和創(chuàng)新共同體，由行業(yè)協(xié)會或龍頭企業(yè)牽頭，成立人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，制定產(chǎn)業(yè)規(guī)范和標準，搭建交流合作平臺，促進企業(yè)間的信息共享、資源互補和協(xié)同創(chuàng)新。加強知識產(chǎn)權保護，完善市場監(jiān)管機制，營造公平競爭的市場環(huán)境，同時推動人工智能與5G、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術的融合應用，培育新的經(jīng)濟增長點，拓展產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間。
（作者為北京大學經(jīng)濟學院院長、教授、博導）
【參考文獻】
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⑦張輝：《中國經(jīng)濟實現(xiàn)“穩(wěn)”與“進”的策略選擇》，《人民論壇·學術前沿》，2024年第3期。
⑧王桂軍、張輝：《促進企業(yè)創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)政策選擇：政策工具組合視角》，《經(jīng)濟學動態(tài)》，2020年第10期。
責編/孫垚 美編/王夢雅
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