推动制造业新旧动能平稳接续转换

2024-12-23 07:18 来源:南方日报

  制造业是国家经济命脉所系,是立国之本、强国之基。我国作为制造大国,在如今快速变化的经济环境中,如何更好地统筹培育新动能和更新旧动能的关系,推动新旧动能的平稳接续转换,不仅是产业转型升级的必然要求,也是推动经济高质量发展的必由之路。中央经济工作会议提出,“针对产业转型升级的瓶颈制约,推动新旧动能平稳接续转换”“开展‘人工智能+’行动,培育未来产业”,为明年及今后一个时期做好相关工作提供了根本遵循。

  动能转换的重要意义与瓶颈制约

  动能是指推动经济增长或产业发展的力量,它可以是技术进步、市场需求、政策支持、资本投入等。新动能是以新产业、新业态、新模式为主要内容的经济发展动能。相对于新动能而言,旧动能主要是指以要素投入驱动为主的传统动能。中国作为工业门类最为齐全的“世界工厂”,面临着外部国际政治经济局势复杂严峻,内部旧动能乏力而新动能尚未充分形成竞争优势,核心竞争力不显著等痛点与困境,当务之急是通过发展新质生产力与扩大内需提振经济相结合,加快走出新旧动能转换阵痛期,推动新旧动能平稳接续转换,走向高质量可持续发展之路。

  近年来,我国制造业新动能持续形成,创新驱动发展能力持续提升。据统计,今年前三季度,高技术制造业增加值与利润同比增长分别为9.1%和6.3%,显著高于规上工业平均水平;高技术制造业和高技术服务业投资分别增长9.4%、11.4%,资金持续注入高新技术产业,带动传统制造业的转型升级,新动能展现出较强韧性与活力,也为制造业稳定运行提供了重要支撑。但也要清醒地认识到我国工业仍存在差距和短板,传统制造业面临“大而不强”“全而不精”的问题。当前,我国制造业新旧动能转换面临的瓶颈制约主要体现在:

  从劳动者来看,随着技术进步和产业转型升级步伐加快,高技能人才短缺的结构性矛盾更加尖锐。人工智能、数字资源作为一种基础资源和基础能力,行业人才缺口巨大。

  从生产资料来看,新一轮科技革命和产业变革孕育出一大批更智能、更高效、更低碳、更安全的新型生产工具,然而我国制造业的技术创新能力相对较弱,创新基础不牢固,高科技含量的劳动资料不足。2023年,全社会研发经费投入强度2.64%,与发达国家仍有差距,低于美国、德国、日本等国家,关键核心技术及装备主要依赖进口。企业有效运用知识产权和技术标准参与市场竞争的能力不足,知识产权和技术标准等创新竞争工具的作用尚未充分发挥。在集成电路、操作系统、工业软件、智能装备等高端制造业发展方面存在瓶颈,面临“卡脖子”风险。

  从劳动对象来看,海洋经济、低空经济、商业航天等进一步拓展生产、生活空间,但这些新兴领域还面临研发投入大、风险高等问题,导致投资不足、配套设施不足、管理体系尚不健全。数据质量和治理、数据隐私和安全、算力算法短板、数据孤岛及集成等问题亟待解决。物联网、大数据分析、人工智能、云计算等关键技术还需要尽快取得突破。

  从生产力各要素高效率配置来看,生产管理向平台化、网络化和生态化转型,需要提升资源配置效率,打破阻碍要素自由流动的体制机制,推动劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等要素便捷化流动、网络化共享、系统化整合、协作化开发和高效化利用。同时相当部分制造企业新旧动能转换存在着“不想转”“转不动”“转不成”的困难和瓶颈。制造业还面临着碳减排挑战大、绿色制造和服务体系不健全、资源节约循环利用效率低、能源体系绿色低碳转型难度大等问题。

  以人工智能为引领构建新格局

  人工智能是新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力量,既是一个战略性新兴产业,又深度推动传统产业优化升级,还很有可能孕育出更多未来产业。中央经济工作会议强调开展“人工智能+”行动,培育未来产业。接下来,要通过人工智能引领和深度赋能,加大培育制造业新型劳动者、新型劳动工具、新经济形态,完善人工智能赋能制造业的体制机制,塑造产业发展新动能、新优势,推动制造业结构优化调整,不断迈向价值链中高端,实现我国由制造大国向制造强国的跃升。

  一是加强对人工智能领域人才培养的政策支持,培育新型劳动者。高校应充分利用智能技术推动人才培养模式改革和教学方法改革,利用人工智能自适应学习平台,构建定制化的学习路径,提高学生学习的适应性和互动性。企业应建立人才的持续供给能力,与高校和第三方人才培训机构建立合作机制,建立内部人才培养机制、校企联合培养人才机制等,不断提高企业高管及员工的人工智能素养。扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动,增加数字人才有效供给,形成数字人才集聚效应,打造一支高水平数字人才队伍,更好支撑数字经济与实体经济融合发展。

  二是充分发挥人工智能的技术引领作用,发展新质生产力。人工智能涵盖了从基础技术研发到实际应用落地的一系列环节,溢出带动性强。要加强有组织科研,充分发挥新型举国体制优势,加快构建人工智能“基础研究+技术攻关+成果转化+科技金融+人才支撑”全过程创新链,加大对人工智能在制造业应用中的研发投入,布局启动一批制造业重大专项和重点研发专项,通过实施“揭榜挂帅”“赛马”“军令状”制度,有效提高资源配置效率。要不断提升国家战略科技力量体系化创新能力和水平,打好关键核心技术攻坚战,健全强化集成电路、工业母机、医疗装备等重点产业链发展体制机制,以原创性颠覆性技术创新催生新产业、新模式、新动能,提升科技创新成果向重大场景转化效能。要强化企业科技创新主体地位,鼓励企业加大长期科技创新投入,通过税收补贴等方式,鼓励科研机构和企业加大对新技术、新模式的探索投入。要建立多元的投入机制,壮大耐心资本,切实发挥财政资金的杠杆效应和导向作用,为社会资本投资人工智能领域增加信心。

  三是以人工智能赋能新经济形态,推动科技创新和产业创新融合发展。引导人工智能技术全面渗透低空经济、数字经济、海洋经济等。通过人工智能赋能实现低空飞行器智能、精准、安全、高效化运行,为低空经济开拓万亿市场夯实技术基础。加快建设“低空大脑”,完善低空空域数字化的管理与服务操作系统,赋能低空经济发展。加快推动人工智能技术促进平台经济发展,通过人工智能算法在共享经济、平台经济等新型商业模式中的应用,科学优化资源配置,进一步提升经济运行效率。政府通过加强“智改数转网联”应用示范和政策支持,积极引导企业加快建设智能化生产线、智能车间和智能工厂,推动“制造”迈向“智造”。加强人工智能在海洋资源勘探、水产养殖监测、渔业资源管理、海洋环境保护等方面的应用,建设海洋大模型,推动海洋经济相关的制造业转型升级。

  四是完善人工智能赋能制造业的体制机制,为制造业新旧动能转换提供制度保障。培育和发展新质生产力,不仅需要诸要素各自向“新”提“质”,而且需要通过诸要素配置的优化来协同增效。进一步完善人工智能赋能制造业的体制机制,制定相关政策、标准,推动人工智能技术在制造业的深层次应用场景探索,如柔性制造、人机协同、工业检测、设备互联管理等。开展“人工智能+”行动,推动传统产业加快转型升级、新兴产业健康有序发展、未来产业前瞻布局,持续增强经营主体活力,为劳动者、劳动资料、劳动对象优化组合和更新跃升提供制度保障和强大动力。统筹好有效市场和有为政府的关系,建立起促进制造业旧动能向新动能合理、有效、快速切换的体制机制。进一步健全要素参与收入分配机制,激发数据、知识、技术等人工智能相关生产要素活力。

  谢卫红:广东工业大学经济学院院长

  郭亮:广东工业大学产业技术研究与开发院副院长

  本文系国家社科基金重大项目“人工智能对制造业转型升级的影响与治理体系研究”(23&ZD090)的阶段性成果

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(责任编辑:李月华)
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推动制造业新旧动能平稳接续转换

2024年12月23日 07:18   来源:南方日报   谢卫红 郭亮

  制造业是国家经济命脉所系,是立国之本、强国之基。我国作为制造大国,在如今快速变化的经济环境中,如何更好地统筹培育新动能和更新旧动能的关系,推动新旧动能的平稳接续转换,不仅是产业转型升级的必然要求,也是推动经济高质量发展的必由之路。中央经济工作会议提出,“针对产业转型升级的瓶颈制约,推动新旧动能平稳接续转换”“开展‘人工智能+’行动,培育未来产业”,为明年及今后一个时期做好相关工作提供了根本遵循。

  动能转换的重要意义与瓶颈制约

  动能是指推动经济增长或产业发展的力量,它可以是技术进步、市场需求、政策支持、资本投入等。新动能是以新产业、新业态、新模式为主要内容的经济发展动能。相对于新动能而言,旧动能主要是指以要素投入驱动为主的传统动能。中国作为工业门类最为齐全的“世界工厂”,面临着外部国际政治经济局势复杂严峻,内部旧动能乏力而新动能尚未充分形成竞争优势,核心竞争力不显著等痛点与困境,当务之急是通过发展新质生产力与扩大内需提振经济相结合,加快走出新旧动能转换阵痛期,推动新旧动能平稳接续转换,走向高质量可持续发展之路。

  近年来,我国制造业新动能持续形成,创新驱动发展能力持续提升。据统计,今年前三季度,高技术制造业增加值与利润同比增长分别为9.1%和6.3%,显著高于规上工业平均水平;高技术制造业和高技术服务业投资分别增长9.4%、11.4%,资金持续注入高新技术产业,带动传统制造业的转型升级,新动能展现出较强韧性与活力,也为制造业稳定运行提供了重要支撑。但也要清醒地认识到我国工业仍存在差距和短板,传统制造业面临“大而不强”“全而不精”的问题。当前,我国制造业新旧动能转换面临的瓶颈制约主要体现在:

  从劳动者来看,随着技术进步和产业转型升级步伐加快,高技能人才短缺的结构性矛盾更加尖锐。人工智能、数字资源作为一种基础资源和基础能力,行业人才缺口巨大。

  从生产资料来看,新一轮科技革命和产业变革孕育出一大批更智能、更高效、更低碳、更安全的新型生产工具,然而我国制造业的技术创新能力相对较弱,创新基础不牢固,高科技含量的劳动资料不足。2023年,全社会研发经费投入强度2.64%,与发达国家仍有差距,低于美国、德国、日本等国家,关键核心技术及装备主要依赖进口。企业有效运用知识产权和技术标准参与市场竞争的能力不足,知识产权和技术标准等创新竞争工具的作用尚未充分发挥。在集成电路、操作系统、工业软件、智能装备等高端制造业发展方面存在瓶颈,面临“卡脖子”风险。

  从劳动对象来看,海洋经济、低空经济、商业航天等进一步拓展生产、生活空间,但这些新兴领域还面临研发投入大、风险高等问题,导致投资不足、配套设施不足、管理体系尚不健全。数据质量和治理、数据隐私和安全、算力算法短板、数据孤岛及集成等问题亟待解决。物联网、大数据分析、人工智能、云计算等关键技术还需要尽快取得突破。

  从生产力各要素高效率配置来看,生产管理向平台化、网络化和生态化转型,需要提升资源配置效率,打破阻碍要素自由流动的体制机制,推动劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等要素便捷化流动、网络化共享、系统化整合、协作化开发和高效化利用。同时相当部分制造企业新旧动能转换存在着“不想转”“转不动”“转不成”的困难和瓶颈。制造业还面临着碳减排挑战大、绿色制造和服务体系不健全、资源节约循环利用效率低、能源体系绿色低碳转型难度大等问题。

  以人工智能为引领构建新格局

  人工智能是新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力量,既是一个战略性新兴产业,又深度推动传统产业优化升级,还很有可能孕育出更多未来产业。中央经济工作会议强调开展“人工智能+”行动,培育未来产业。接下来,要通过人工智能引领和深度赋能,加大培育制造业新型劳动者、新型劳动工具、新经济形态,完善人工智能赋能制造业的体制机制,塑造产业发展新动能、新优势,推动制造业结构优化调整,不断迈向价值链中高端,实现我国由制造大国向制造强国的跃升。

  一是加强对人工智能领域人才培养的政策支持,培育新型劳动者。高校应充分利用智能技术推动人才培养模式改革和教学方法改革,利用人工智能自适应学习平台,构建定制化的学习路径,提高学生学习的适应性和互动性。企业应建立人才的持续供给能力,与高校和第三方人才培训机构建立合作机制,建立内部人才培养机制、校企联合培养人才机制等,不断提高企业高管及员工的人工智能素养。扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动,增加数字人才有效供给,形成数字人才集聚效应,打造一支高水平数字人才队伍,更好支撑数字经济与实体经济融合发展。

  二是充分发挥人工智能的技术引领作用,发展新质生产力。人工智能涵盖了从基础技术研发到实际应用落地的一系列环节,溢出带动性强。要加强有组织科研,充分发挥新型举国体制优势,加快构建人工智能“基础研究+技术攻关+成果转化+科技金融+人才支撑”全过程创新链,加大对人工智能在制造业应用中的研发投入,布局启动一批制造业重大专项和重点研发专项,通过实施“揭榜挂帅”“赛马”“军令状”制度,有效提高资源配置效率。要不断提升国家战略科技力量体系化创新能力和水平,打好关键核心技术攻坚战,健全强化集成电路、工业母机、医疗装备等重点产业链发展体制机制,以原创性颠覆性技术创新催生新产业、新模式、新动能,提升科技创新成果向重大场景转化效能。要强化企业科技创新主体地位,鼓励企业加大长期科技创新投入,通过税收补贴等方式,鼓励科研机构和企业加大对新技术、新模式的探索投入。要建立多元的投入机制,壮大耐心资本,切实发挥财政资金的杠杆效应和导向作用,为社会资本投资人工智能领域增加信心。

  三是以人工智能赋能新经济形态,推动科技创新和产业创新融合发展。引导人工智能技术全面渗透低空经济、数字经济、海洋经济等。通过人工智能赋能实现低空飞行器智能、精准、安全、高效化运行,为低空经济开拓万亿市场夯实技术基础。加快建设“低空大脑”,完善低空空域数字化的管理与服务操作系统,赋能低空经济发展。加快推动人工智能技术促进平台经济发展,通过人工智能算法在共享经济、平台经济等新型商业模式中的应用,科学优化资源配置,进一步提升经济运行效率。政府通过加强“智改数转网联”应用示范和政策支持,积极引导企业加快建设智能化生产线、智能车间和智能工厂,推动“制造”迈向“智造”。加强人工智能在海洋资源勘探、水产养殖监测、渔业资源管理、海洋环境保护等方面的应用,建设海洋大模型,推动海洋经济相关的制造业转型升级。

  四是完善人工智能赋能制造业的体制机制,为制造业新旧动能转换提供制度保障。培育和发展新质生产力,不仅需要诸要素各自向“新”提“质”,而且需要通过诸要素配置的优化来协同增效。进一步完善人工智能赋能制造业的体制机制,制定相关政策、标准,推动人工智能技术在制造业的深层次应用场景探索,如柔性制造、人机协同、工业检测、设备互联管理等。开展“人工智能+”行动,推动传统产业加快转型升级、新兴产业健康有序发展、未来产业前瞻布局,持续增强经营主体活力,为劳动者、劳动资料、劳动对象优化组合和更新跃升提供制度保障和强大动力。统筹好有效市场和有为政府的关系,建立起促进制造业旧动能向新动能合理、有效、快速切换的体制机制。进一步健全要素参与收入分配机制,激发数据、知识、技术等人工智能相关生产要素活力。

  谢卫红:广东工业大学经济学院院长

  郭亮:广东工业大学产业技术研究与开发院副院长

  本文系国家社科基金重大项目“人工智能对制造业转型升级的影响与治理体系研究”(23&ZD090)的阶段性成果

(责任编辑:李月华)

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