[關(guān)鍵詞]人工智能新質(zhì)生產(chǎn)力 數(shù)據(jù) 算法 算力 語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái) 算力平臺(tái) AI行業(yè)應(yīng)用基地

引言

習(xí)近平總書記高度重視人工之智能技術(shù)發(fā)展，著重指出“人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關(guān)我國(guó)能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇的戰(zhàn)略問(wèn)題”。當(dāng)下，以ChatGPT、DeepSeek-R1、V3、Coder等為典型代表的生成式人工智能大模型迅速發(fā)展，引發(fā)各界對(duì)人工智能技術(shù)沖擊及其創(chuàng)新價(jià)值的廣泛關(guān)注。人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，在生產(chǎn)方式、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、全要素生產(chǎn)率等諸多領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響，進(jìn)而引發(fā)各國(guó)在人工智能技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用領(lǐng)域的激烈競(jìng)爭(zhēng)。人工智能技術(shù)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)革命性突破，得益于“科技一產(chǎn)業(yè)一金融”高效協(xié)同。人工智能產(chǎn)業(yè)化推動(dòng)人工智能技術(shù)落地，形成新興產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)：同時(shí)，產(chǎn)業(yè)智能化促使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)，二者互補(bǔ)式創(chuàng)新，不僅有力地推動(dòng)了人工智能產(chǎn)業(yè)自身的發(fā)展，更為諸多戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的崛起創(chuàng)造了有利條件。

人工智能已經(jīng)成為驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)鍵要素。在政策方面，2024年的政府工作報(bào)告提出“人工智能+”，著重強(qiáng)調(diào)深化大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，開展“人工智能+”行動(dòng)，致力于打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。技術(shù)層面上，2023年中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的熱門成果產(chǎn)出數(shù)量位列全球第二。我國(guó)人工智能發(fā)展已由實(shí)驗(yàn)室邁向產(chǎn)業(yè)化階段，有力推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈的現(xiàn)代化進(jìn)程。從產(chǎn)業(yè)維度來(lái)看，據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告（2024）》數(shù)據(jù)，2023年我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到5784億元；截至2024年3月，我國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量超過(guò)4500家，充分彰顯我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用進(jìn)程穩(wěn)步推進(jìn)。

人工智能對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能作用，日益受到學(xué)界關(guān)注。盡管學(xué)界對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力是以科技創(chuàng)新為主導(dǎo)的生產(chǎn)力這一概念達(dá)成共識(shí)，但在二者關(guān)系的研究上，學(xué)者們從多元視角深入探究。部分學(xué)者基于人工智能視角，闡述了人工智能與新質(zhì)生產(chǎn)力的“互嵌”關(guān)系，突出二者內(nèi)涵的深度交融。王水興和劉勇在此基礎(chǔ)上提出“智能生產(chǎn)力”概念，認(rèn)為智能生產(chǎn)力是人工智能作為時(shí)代主導(dǎo)性技術(shù)與社會(huì)生產(chǎn)融合的產(chǎn)物，這一觀點(diǎn)也獲得相關(guān)學(xué)者的認(rèn)同。此外，更多學(xué)者從馬克思生產(chǎn)力理論的3個(gè)基本要素出發(fā)研究新質(zhì)生產(chǎn)力。如王玨從新質(zhì)勞動(dòng)者、新質(zhì)工具、新質(zhì)產(chǎn)業(yè)維度分析人工智能與新質(zhì)生產(chǎn)力協(xié)同關(guān)系。戚聿東和沈天洋從馬克思主義生產(chǎn)力理論創(chuàng)新發(fā)展的理論邏輯、通用目的技術(shù)促使生產(chǎn)力躍升的歷史邏輯以及高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)要求的現(xiàn)實(shí)邏輯3個(gè)維度，闡釋人工智能賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)在邏輯。盧鵬和黃媛媛將人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的生成邏輯概括為強(qiáng)化勞動(dòng)力、智能化與數(shù)字化革新以及擴(kuò)展勞動(dòng)對(duì)象范圍和邊界，并從宏觀治理、中觀產(chǎn)業(yè)和微觀企業(yè)3個(gè)層面論述了人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的機(jī)制。馬克思指出，勞動(dòng)者、勞動(dòng)資料和勞動(dòng)對(duì)象共同構(gòu)成生產(chǎn)力的基本形態(tài)，生產(chǎn)力的發(fā)展隨技術(shù)進(jìn)步而持續(xù)演變，這為研究人工智能對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能、驅(qū)動(dòng)效應(yīng)提供了理論基石，也是本文探究新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的核心理論支撐。

然而，我國(guó)人工智能賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展仍存在諸多堵點(diǎn)與難點(diǎn)，甚至可能引發(fā)產(chǎn)業(yè)鴻溝、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)失衡等風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文立足我國(guó)人工智能發(fā)展的實(shí)踐基礎(chǔ)，探究人工智能應(yīng)用落地的制約因素，進(jìn)而針對(duì)性提出AI驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的實(shí)踐路徑建議，以期對(duì)當(dāng)前相關(guān)理論邏輯和推進(jìn)機(jī)制予以補(bǔ)充完善。

1人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的實(shí)踐基礎(chǔ)

1.1政策基礎(chǔ)：“人工智能+”行動(dòng)全面推進(jìn)

人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，在人工智能領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)已成為大國(guó)博弈的關(guān)鍵所在。2017年頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將人工智能提升到國(guó)家戰(zhàn)略地位，此后，工信部、科技部、中央網(wǎng)信辦等部門相繼發(fā)布政策，積極布局AI技術(shù)突破、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、應(yīng)用落地，加快推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。

人工智能的產(chǎn)業(yè)政策大體經(jīng)歷了密集布局、應(yīng)用治理、加快應(yīng)用的發(fā)展階段。從2019年以來(lái)相繼發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深入融合的指導(dǎo)意見》、《國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)工作指引》、《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》政策中可以看出，國(guó)家更加關(guān)注技術(shù)應(yīng)用、場(chǎng)景開發(fā)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，旨在增強(qiáng)AI領(lǐng)域的全球競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。此外，《國(guó)家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南（2024版）》的出臺(tái)，全面布局人工智能標(biāo)準(zhǔn)化工作，推動(dòng)人工智能賦能新型工業(yè)化，凸顯其在產(chǎn)業(yè)升級(jí)中的核心作用。

“人工智能+”行動(dòng)為AI技術(shù)在各行業(yè)廣泛應(yīng)用開啟新篇章。2024年的《政府工作報(bào)告》明確提出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動(dòng)，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群?！叭斯ぶ悄?”強(qiáng)調(diào)以人工智能為核心驅(qū)動(dòng)力，推動(dòng)各行各業(yè)的創(chuàng)新與變革，體現(xiàn)從研發(fā)到場(chǎng)景應(yīng)用再到產(chǎn)業(yè)打造的全鏈條賦能。從“+人工智能”到“人工智能+”，意味著我國(guó)人工智能已經(jīng)從技術(shù)附加工具轉(zhuǎn)向引領(lǐng)行業(yè)轉(zhuǎn)型的重要力量。

1.2技術(shù)基礎(chǔ)：AI三要素決定新質(zhì)生產(chǎn)力的數(shù)字化水平

1.2.1數(shù)據(jù)：人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的新要素

數(shù)據(jù)，作為人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵新要素，已然成為新一輪人工智能競(jìng)爭(zhēng)的核心焦點(diǎn)。我國(guó)憑借龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模，為人工智能技術(shù)的發(fā)展與優(yōu)化筑牢根基。依據(jù)《數(shù)字中國(guó)發(fā)展報(bào)告（2023年）》數(shù)據(jù)，截至2023年，我國(guó)數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量達(dá)32.85ZB，同比增長(zhǎng)22.44%．?dāng)?shù)據(jù)存儲(chǔ)總量達(dá)1.73ZB。國(guó)家通過(guò)開展“數(shù)據(jù)要素×”行動(dòng)，大力推動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)，加快數(shù)據(jù)要素與其他生產(chǎn)要素的協(xié)同聯(lián)動(dòng)，并使其融人生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)各環(huán)節(jié)。這一舉措有力促進(jìn)了生產(chǎn)資料的提質(zhì)升級(jí)，優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升了全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的飛躍式發(fā)展。

1.2.2算法：人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的新優(yōu)勢(shì)

算法，作為人工智能的核心構(gòu)成部分，直接決定了AI系統(tǒng)的性能與效率?？茖W(xué)合理的算法設(shè)計(jì)能夠更為高效地處理復(fù)雜問(wèn)題，顯著提升AI系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與泛化能力，在新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展進(jìn)程中發(fā)揮不可替代的作用。據(jù)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布數(shù)據(jù)，截至2024年12月31日，已有407款生成式人工智能服務(wù)在國(guó)家網(wǎng)信辦或地方網(wǎng)信辦完成備案。以Deepseek為代表的國(guó)產(chǎn)大模型在不同行業(yè)領(lǐng)域加速部署和應(yīng)用，不僅重塑了AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局，還催生出一系列全新的產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式和新經(jīng)濟(jì)模式。

1.2.3算力：人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的新動(dòng)力

算力，是人工智能等新興技術(shù)得以廣泛應(yīng)用、加速社會(huì)生產(chǎn)力變革的關(guān)鍵力量，正在成為驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)鍵。我國(guó)算力資源的迅猛發(fā)展，為前沿技術(shù)突破提供強(qiáng)大的計(jì)算能力支持，賦能新興產(chǎn)業(yè)和未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，有力推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的加速進(jìn)步。（1）算力是技術(shù)創(chuàng)新的加速器。生成式人工智能的發(fā)展離不開大規(guī)模算力的支持，OpenAI發(fā)布相關(guān)報(bào)告顯示，ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days（即若每秒計(jì)算1千萬(wàn)億次，需持續(xù)計(jì)算3640天），需7～8個(gè)算力500P的數(shù)據(jù)中心才能支撐運(yùn)行；（2）算力正逐步成為推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要?jiǎng)恿ΑＨ缥覈?guó)工業(yè)制造的算力支出占全球算力總支出的12%，機(jī)器人領(lǐng)域的算力支出已超全球算力總支出的60%：（3）算力的發(fā)展促進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入全新動(dòng)力。

1.3產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)：人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用進(jìn)程持續(xù)推進(jìn)

人工智能產(chǎn)業(yè)已成為全球競(jìng)相布局的戰(zhàn)略高地。我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展穩(wěn)健，產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，企業(yè)數(shù)量不斷增多，對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的形成和發(fā)展起到關(guān)鍵推動(dòng)作用。依據(jù)《數(shù)字中國(guó)發(fā)展報(bào)告（2023年）》數(shù)據(jù)，截至2023年12月，我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達(dá)到5784億元，同比增長(zhǎng)18%，充分展現(xiàn)了我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展態(tài)勢(shì)。具體而言：（1）人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展借助新技術(shù)賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，同時(shí)催生出具身智能、無(wú)人駕駛等一系列新興產(chǎn)業(yè)，這些新興產(chǎn)業(yè)代表了新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展方向；（2）人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展是新質(zhì)生產(chǎn)力在提升社會(huì)福祉方面的重要體現(xiàn)。人工智能在醫(yī)療、教育、交通等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，有效提高了公共服務(wù)水平，切實(shí)改善了人民生活質(zhì)量，彰顯出新質(zhì)生產(chǎn)力高效、綠色、可持續(xù)的發(fā)展理念；（3）人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展增強(qiáng)了我國(guó)在全球人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力和影響力。截至2024年3月，全球人工智能企業(yè)已超過(guò)29770家，而我國(guó)企業(yè)數(shù)量已超過(guò)4500家，約占全球企業(yè)總數(shù)的1/7，為我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)和源源不斷的創(chuàng)新動(dòng)力，助力我國(guó)在全球競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位。

2人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的現(xiàn)實(shí)困境

盡管人工智能技術(shù)在諸多領(lǐng)域都取得顯著進(jìn)展，然而在驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的進(jìn)程中，仍面臨多重現(xiàn)實(shí)困境。

2.1技術(shù)困境

2.1.1數(shù)據(jù)瓶頸

數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基石，但數(shù)據(jù)的獲取、處理和應(yīng)用均存在嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。（1）高質(zhì)量數(shù)據(jù)匱乏問(wèn)題突出。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響大模型的內(nèi)容生成，只有投入大規(guī)模、多樣性而且滿足合法性、真實(shí)性、連貫性、無(wú)偏見的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，才能夠保證大模型訓(xùn)練出高質(zhì)量的內(nèi)容。而大模型訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)集的增速遠(yuǎn)大于高質(zhì)量數(shù)據(jù)生成的速度，導(dǎo)致高質(zhì)量數(shù)據(jù)逐漸枯竭；（2）數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題也日益凸顯，如何在保障個(gè)人隱私的同時(shí)，合理利用數(shù)據(jù)以推動(dòng)人工智能的發(fā)展，成為亟待解決的問(wèn)題；（3）數(shù)據(jù)不均衡和偏見問(wèn)題可能導(dǎo)致人工智能模型的誤判和歧視，而中文語(yǔ)料等高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的開放程度低，進(jìn)一步加劇數(shù)據(jù)獲取的難度。此外，數(shù)據(jù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性也是潛在的制約因素。

2.1.2算法困境

在人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的過(guò)程中，算法革新了生產(chǎn)工具，提高了經(jīng)濟(jì)效率，但也帶來(lái)了算法歧視、損害弱勢(shì)群體等倫理挑戰(zhàn)。盡管人工智能模型在特定任務(wù)上取得了顯著進(jìn)展，但在精準(zhǔn)性、可解釋性和魯棒性等方面仍存在不足，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境，且對(duì)于未知或異常情況的處理能力有限。算法復(fù)雜性與可解釋性的矛盾增加算法的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，而高計(jì)算能力要求則會(huì)限制算法在資源有限場(chǎng)景下的應(yīng)用。此外，數(shù)據(jù)偏見與不平衡問(wèn)題也是算法應(yīng)用中必須面對(duì)的挑戰(zhàn)，因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ㄍǔ；诖罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，但這些數(shù)據(jù)本身可能存在偏見或不平衡的缺陷。

2.1.3算力困境

人工智能的發(fā)展和應(yīng)用對(duì)算力提出了極高的要求。算力需求急劇增長(zhǎng)與供給不足存在矛盾，盡管我國(guó)在算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上已取得一定成就，但面對(duì)龐大的需求，供給仍然緊張。（1）高端算力產(chǎn)品面臨依賴進(jìn)口與禁售風(fēng)險(xiǎn)，增加了算力成本和供應(yīng)鏈不穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)；（2）算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與資源整合不足，需要政府、企業(yè)和社會(huì)各界共同努力推動(dòng)；（3）我國(guó)在算力生態(tài)方面相對(duì)孱弱，開發(fā)工具不足、研發(fā)人員短缺、資金投入有限等問(wèn)題制約了算力自主能力的提升。

2.2成本困境

AI技術(shù)在數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練等研發(fā)與使用環(huán)節(jié)需要大量的資金投入，而且AI系統(tǒng)的部署和維護(hù)也需要專業(yè)的技術(shù)支持和持續(xù)的資金投入。（1）技術(shù)研發(fā)成本。人工智能的核心技術(shù)依賴于算法創(chuàng)新，但這些技術(shù)的研發(fā)和優(yōu)化需要長(zhǎng)期、高強(qiáng)度的資金和資源投入。特別是人工智能模型的訓(xùn)練與推理依賴高性能計(jì)算資源，而算力成本隨著模型復(fù)雜度的提升呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)；（2）數(shù)據(jù)獲取與處理的隱性成本。AI模型的訓(xùn)練需要大量高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注和存儲(chǔ)的隱性成本極高。而且，隨著數(shù)據(jù)隱私法規(guī)的完善，意味著企業(yè)在數(shù)據(jù)采集和使用過(guò)程中需投入更多資源以符合數(shù)據(jù)合規(guī)要求；（3）硬件基礎(chǔ)設(shè)施與部署成本。工業(yè)領(lǐng)域的AI應(yīng)用需部署智能傳感器、邊緣服務(wù)器等邊緣計(jì)算設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，而這類硬件的前期投入與維護(hù)成本高昂；（4）人才短缺與人力成本。全球范圍內(nèi)AI人才供不應(yīng)求，導(dǎo)致企業(yè)AI人才培養(yǎng)和引進(jìn)成本增加；（5）倫理與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的潛在成本，特別是算法偏見與責(zé)任認(rèn)定成本。AI系統(tǒng)可能因數(shù)據(jù)偏差或算法設(shè)計(jì)缺陷導(dǎo)致決策失誤，此類倫理風(fēng)險(xiǎn)不僅可能引發(fā)法律訴訟，還需耗費(fèi)資源進(jìn)行算法審計(jì)與修正?？傊甙旱某杀究赡軐?dǎo)致AI技術(shù)僅局限于大型企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等技術(shù)投資規(guī)模相對(duì)較大的機(jī)構(gòu)，而對(duì)于中小企業(yè)則面臨一定壓力，這不利于技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，還可能加劇社會(huì)不平等問(wèn)題。

2.3倫理困境

倫理是規(guī)范技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的重要準(zhǔn)則。AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用帶來(lái)算法權(quán)力異化風(fēng)險(xiǎn)、責(zé)任歸屬難以界定、就業(yè)結(jié)構(gòu)的顛覆性沖擊等問(wèn)題，對(duì)社會(huì)倫理和道德觀念產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，需要引起高度重視。（1）算法權(quán)力出現(xiàn)異化風(fēng)險(xiǎn)，平臺(tái)經(jīng)濟(jì)中推薦算法形成的“信息繭房”已影響一定規(guī)模用戶的消費(fèi)決策自主性，算法評(píng)級(jí)系統(tǒng)對(duì)勞動(dòng)者績(jī)效的量化控制引發(fā)新型勞資矛盾；（2）責(zé)任歸屬存在模糊地帶，當(dāng)AI系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤或產(chǎn)生不良后果時(shí)，如何確定責(zé)任歸屬也是一個(gè)復(fù)雜且敏感的問(wèn)題。如多起自動(dòng)駕駛L3級(jí)別事故中責(zé)任認(rèn)定涉及制造商、軟件開發(fā)商、車主多方爭(zhēng)議；（3）對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)帶來(lái)顛覆性沖擊，AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用可能導(dǎo)致部分傳統(tǒng)行業(yè)就業(yè)崗位的減少，引發(fā)社會(huì)就業(yè)結(jié)構(gòu)變化和就業(yè)壓力的增加，進(jìn)而可能引發(fā)社會(huì)不滿和動(dòng)蕩。

2.4安全困境

安全是技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的基礎(chǔ)保障。AI系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性直接關(guān)系到其可靠性和可信度，是用戶接受和信任的關(guān)鍵。（1）數(shù)據(jù)泄露和惡意利用，可能損害個(gè)人隱私和企業(yè)利益，引發(fā)社會(huì)信任危機(jī)；（2）對(duì)抗攻擊的普遍威脅，系統(tǒng)被攻破則可能導(dǎo)致服務(wù)中斷、數(shù)據(jù)丟失等嚴(yán)重問(wèn)題，影響AI技術(shù)的可靠性和可信度；（3）技術(shù)失控的鏈?zhǔn)椒磻?yīng)，AI技術(shù)被用于網(wǎng)絡(luò)攻擊、信息竊取等惡意目的，則可能加劇網(wǎng)絡(luò)安全威脅和風(fēng)險(xiǎn)。

3人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的實(shí)踐路徑思考

人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，是技術(shù)革命與生產(chǎn)要素創(chuàng)新的深度融合，體現(xiàn)了革命性技術(shù)突破、創(chuàng)新性生產(chǎn)要素配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)的整體質(zhì)變。聚焦數(shù)、算、法、用的協(xié)同創(chuàng)新作用，推動(dòng)生產(chǎn)力三要素發(fā)生根本性變革，是實(shí)現(xiàn)人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的必由路徑。因此，本文針對(duì)當(dāng)前發(fā)展困境，結(jié)合理論分析與各地區(qū)最新實(shí)踐探索，提出人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的實(shí)踐路徑，即通過(guò)構(gòu)建語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、人工智能訓(xùn)練基地、算力平臺(tái)、AI行業(yè)應(yīng)用基地及AI開源生態(tài)等系列措施，強(qiáng)化一體化供給，優(yōu)化基礎(chǔ)資源布局，提高資源整合利用效率，打造綠色、協(xié)調(diào)、可持續(xù)的人工智能基礎(chǔ)賦能體系，繼而推動(dòng)新質(zhì)勞動(dòng)對(duì)象的拓展、新質(zhì)勞動(dòng)資料的形成以及新質(zhì)勞動(dòng)力的塑造，形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新一工具賦能生產(chǎn)一生態(tài)培育人才”的正向循環(huán)，最終實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力質(zhì)的躍遷。

3.1人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)勞動(dòng)對(duì)象拓展

傳統(tǒng)勞動(dòng)對(duì)象以物質(zhì)資源為主，而人工智能時(shí)代數(shù)據(jù)要素打破了物理邊界，推動(dòng)勞動(dòng)對(duì)象向數(shù)字化、場(chǎng)景化、集群化方向升級(jí)。人工智能通過(guò)語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、算力平臺(tái)等載體，直接作為勞動(dòng)工具參與生產(chǎn)過(guò)程，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新改變了傳統(tǒng)創(chuàng)新方式，勞動(dòng)資料發(fā)生根本性改變：通過(guò)人工智能行業(yè)應(yīng)用基地，將勞動(dòng)對(duì)象從物質(zhì)資料擴(kuò)展到以數(shù)據(jù)為代表的非物質(zhì)資料，打造數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群新優(yōu)勢(shì)，形成新質(zhì)勞動(dòng)對(duì)象。（1）發(fā)揮數(shù)據(jù)賦能作用。建設(shè)語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，構(gòu)建數(shù)據(jù)可信流通體系，匯聚金融、能源、醫(yī)療等行業(yè)數(shù)據(jù)資源，打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，促進(jìn)人工智能訓(xùn)練及應(yīng)用泛化；（2）強(qiáng)化算力支撐作用。建立算力平臺(tái)，優(yōu)化人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施布局，構(gòu)建通用、智能和超級(jí)算力協(xié)同發(fā)展的算力供給體系，同時(shí)構(gòu)建算力標(biāo)準(zhǔn)體系，制定面向業(yè)務(wù)需求的算力基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)；（3） AI行業(yè)應(yīng)用基地作為“人工智能+”基礎(chǔ)賦能網(wǎng)絡(luò)的重要載體，通過(guò)打造典型“人工智能+”示范項(xiàng)目和應(yīng)用場(chǎng)景，全面展現(xiàn)算力、算法和數(shù)據(jù)的協(xié)同賦能價(jià)值，同時(shí)成為檢驗(yàn)AI開源生態(tài)體系的“試驗(yàn)場(chǎng)”。

3.1.1建設(shè)語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，加快數(shù)據(jù)價(jià)值釋放

數(shù)據(jù)作為人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，其質(zhì)量、規(guī)模與多樣性對(duì)AI系統(tǒng)的性能與效果具有決定性影響。同時(shí)，數(shù)據(jù)通過(guò)牽引創(chuàng)新、優(yōu)化生產(chǎn)制造流程等路徑，充分發(fā)揮其要素倍增效應(yīng)，成為新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵支撐。2024年7月6日，上海市啟動(dòng)“語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái)1.0”，旨在實(shí)現(xiàn)語(yǔ)料的高效、高質(zhì)量供給。這表明由政府牽頭或指導(dǎo)，企業(yè)、高校等多元主體協(xié)同構(gòu)建高效、安全的語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái)是人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的重要任務(wù)。通過(guò)系統(tǒng)化、規(guī)模化的數(shù)據(jù)采集、處理與應(yīng)用，語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái)能夠?yàn)锳I模型的訓(xùn)練與優(yōu)化提供持續(xù)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持，推動(dòng)AI技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步與應(yīng)用深化。

語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、測(cè)評(píng)和運(yùn)營(yíng)等全生命周期管理：（1）數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)。平臺(tái)以加大數(shù)據(jù)供給為核心，重點(diǎn)整合公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)資源，同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度和領(lǐng)域廣度，深化專業(yè)領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)。為確保采集效率與質(zhì)量，平臺(tái)應(yīng)采用自動(dòng)化采集與人工審核相結(jié)合的協(xié)同機(jī)制；（2）語(yǔ)料清洗環(huán)節(jié)。作為保障語(yǔ)料質(zhì)量滿足AI模型訓(xùn)練高標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵步驟，平臺(tái)應(yīng)制定并實(shí)施全面、嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋數(shù)據(jù)的規(guī)范性、完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時(shí)效性和可訪問(wèn)性等多個(gè)維度指標(biāo)。同時(shí)，應(yīng)積極引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)，對(duì)原始語(yǔ)料進(jìn)行深度清洗和優(yōu)化；（3）語(yǔ)料標(biāo)注環(huán)節(jié)。平臺(tái)應(yīng)構(gòu)建包括標(biāo)注規(guī)范、標(biāo)注流程和標(biāo)注工具等在內(nèi)的精細(xì)化數(shù)據(jù)標(biāo)注體系，并積極探索自動(dòng)化標(biāo)注與半自動(dòng)化標(biāo)注技術(shù)，以提高標(biāo)注效率、準(zhǔn)確性和泛化能力；（4）語(yǔ)料測(cè)評(píng)環(huán)節(jié)。平臺(tái)應(yīng)在數(shù)據(jù)匯聚、加工、使用等各環(huán)節(jié)實(shí)施全面系統(tǒng)的數(shù)據(jù)測(cè)評(píng)，明確測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)化對(duì)數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)調(diào)用過(guò)程及使用結(jié)果的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全；（5）語(yǔ)料服務(wù)環(huán)節(jié)。作為數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的核心組成部分，平臺(tái)應(yīng)通過(guò)API接口、區(qū)塊鏈等技術(shù)手段，構(gòu)建包含訓(xùn)練服務(wù)、共享服務(wù)、智能服務(wù)、數(shù)據(jù)交易等的多維度管理機(jī)制。在訓(xùn)練服務(wù)方面，提供穩(wěn)定高效的API接口：在數(shù)據(jù)共享方面，利用區(qū)塊鏈技術(shù)確保語(yǔ)料的一致性和可追溯性：在數(shù)據(jù)智能服務(wù)方面，綜合運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)構(gòu)建通用的大數(shù)據(jù)分析模型：在數(shù)據(jù)交易方面，建立語(yǔ)料數(shù)據(jù)價(jià)值表征模型，確保數(shù)據(jù)交易的公平、透明和合規(guī)性。

3.1.2構(gòu)建算力平臺(tái)，支撐大規(guī)模計(jì)算需求

算力作為人工智能發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，不僅直接決定AI系統(tǒng)的運(yùn)行效率與響應(yīng)速度，更是驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值、促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力形成的關(guān)鍵支撐。在國(guó)家加快建設(shè)全國(guó)一體化算力網(wǎng)的背景下，構(gòu)建一個(gè)高性能、可擴(kuò)展的算力平臺(tái)顯得尤為重要，它不僅是支撐大規(guī)模AI計(jì)算需求的關(guān)鍵，更是促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的重要途徑。

算力平臺(tái)的核心任務(wù)是對(duì)區(qū)域算力資源進(jìn)行全面的統(tǒng)計(jì)、監(jiān)測(cè)、匹配和分析。為此，平臺(tái)需集成4個(gè)關(guān)鍵系統(tǒng)：（1）算力接人管理系統(tǒng)，以“實(shí)現(xiàn)算力一本賬”為核心理念，通過(guò)完善政府和企業(yè)兩個(gè)維度的算力底數(shù)清單，確保通用算力、超算算力、智能算力和邊緣算力等算力資源的全面覆蓋和準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)，為后續(xù)的算力編排和調(diào)度奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；（2）網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，聚焦算力中心間的網(wǎng)絡(luò)狀況監(jiān)測(cè)，運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用層網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的全面監(jiān)測(cè)和分析，確保算力資源在傳輸過(guò)程中的穩(wěn)定性和高效性；（3）算力調(diào)度系統(tǒng)，通過(guò)深化與數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算服務(wù)商、科研機(jī)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的合作交流，打通軟硬件協(xié)同的異地異構(gòu)異屬智算資源，提供異構(gòu)算力資源的編排和調(diào)度能力，實(shí)現(xiàn)算力資源的精準(zhǔn)分配和高效調(diào)度；（4）算力運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，作為平臺(tái)的商業(yè)運(yùn)營(yíng)核心，負(fù)責(zé)提供算力交易和運(yùn)營(yíng)能力，推動(dòng)算力資源的共享和流通。通過(guò)算力運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的支持，算力供需雙方能夠更加高效地進(jìn)行交易和合作。同時(shí)，算力運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)提供的詳細(xì)算力使用報(bào)告和數(shù)據(jù)分析能幫助用戶全面掌握算力資源的使用情況和性能表現(xiàn)，為其決策提供有力支持。

3.1.3建設(shè)AI行業(yè)應(yīng)用基地，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)

“人工智能+\"行動(dòng)的推進(jìn)，通過(guò)人工智能技術(shù)的深度賦能，實(shí)現(xiàn)降本增效，有效推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)與新賽道，加速形成新質(zhì)生產(chǎn)力。特別是DeepSeek-R1發(fā)布后，短短1個(gè)多月時(shí)間，互聯(lián)網(wǎng)、金融、汽車等諸多行業(yè)企業(yè)相繼宣布接人DeepSeek，引發(fā)了新一輪AI應(yīng)用熱潮。為進(jìn)一步加速AI技術(shù)普惠化，應(yīng)遵循應(yīng)用牽引、產(chǎn)業(yè)引領(lǐng)的原則，加快在全國(guó)范圍內(nèi)布局一批AI行業(yè)應(yīng)用基地。

AI行業(yè)應(yīng)用基地應(yīng)聚焦行業(yè)痛點(diǎn)與需求，通過(guò)集成AI技術(shù)、優(yōu)化行業(yè)流程與創(chuàng)新服務(wù)模式，開發(fā)定制化、智能化的解決方案，助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。在此過(guò)程中，需注重跨領(lǐng)域知識(shí)的融合與創(chuàng)新，加強(qiáng)AI技術(shù)與行業(yè)知識(shí)的深度融合，形成具有行業(yè)特色的AI解決方案。同時(shí)，建立完善的評(píng)估與反饋機(jī)制，確保產(chǎn)品與服務(wù)的持續(xù)優(yōu)化，提升用戶體驗(yàn)與滿意度。

場(chǎng)景應(yīng)用是人工智能價(jià)值的最終體現(xiàn)。為將AI技術(shù)深度融入制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、教育等各行各業(yè)，需加強(qiáng)模型訓(xùn)練與市場(chǎng)化應(yīng)用的有效銜接，提高各行各業(yè)對(duì)人工智能的應(yīng)用準(zhǔn)備度。同時(shí)，制定應(yīng)用基地與人工智能訓(xùn)練基地的對(duì)接機(jī)制，確?；貙?duì)訓(xùn)練基地資源的高效利用。此外，應(yīng)拓展應(yīng)用基地內(nèi)人工智能應(yīng)用的覆蓋面，每年培育一批具有代表性的“人工智能+”示范項(xiàng)目，推動(dòng)人工智能行業(yè)模型應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，提升行業(yè)技術(shù)變革能力，加速構(gòu)建“人工智能+”產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

3.2人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)勞動(dòng)資料形成

在人工智能引發(fā)的生產(chǎn)力革命中，勞動(dòng)資料的形態(tài)發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)以機(jī)械設(shè)備為主的勞動(dòng)資料體系正被算法模型、智能平臺(tái)、數(shù)字工具鏈等新質(zhì)生產(chǎn)資料所取代。AI訓(xùn)練基地等平臺(tái)化載體成為新質(zhì)勞動(dòng)資料的組織與協(xié)同中樞，通過(guò)算法迭代、模型優(yōu)化和工具鏈升級(jí)，充分發(fā)揮算法賦能作用，形成具有自學(xué)習(xí)能力的“數(shù)字勞動(dòng)工具”，從而重構(gòu)生產(chǎn)函數(shù)的技術(shù)邊界。

算法的創(chuàng)新力與適應(yīng)性構(gòu)成了AI系統(tǒng)智能化水平的基石，并為新型生產(chǎn)力的涌現(xiàn)提供了核心驅(qū)動(dòng)力。DeepSeek系列模型在混合專家架構(gòu)、多頭潛在注意力機(jī)制、知識(shí)蒸餾與模型壓縮技術(shù)等方面的創(chuàng)新應(yīng)用，凸顯了其在算法架構(gòu)上的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，也對(duì)加快模型架構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練技術(shù)突破等技術(shù)創(chuàng)新提出了更多要求。2024年3月29日，我國(guó)首個(gè)人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地——北京人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練基地正式啟用，開啟了在算法創(chuàng)新與數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘方面的新探索。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)多地正積極響應(yīng)，結(jié)合DeepSeek的影響籌劃建設(shè)AI訓(xùn)練基地，推動(dòng)算法持續(xù)創(chuàng)新與優(yōu)化，加速新質(zhì)勞動(dòng)資料的形成。

依托人工智能訓(xùn)練基地，加快基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型的訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)。人工智能訓(xùn)練基地核心是對(duì)外提供“數(shù)算法”一體化創(chuàng)新服務(wù)及模型訓(xùn)練與精調(diào)服務(wù)等：（1）建設(shè)“數(shù)算法”一體化創(chuàng)新平臺(tái)，面向大模型企業(yè)的模型訓(xùn)練需求，提供一站式服務(wù)，包括高效能算力、高質(zhì)量數(shù)據(jù)及高合規(guī)性監(jiān)管。基地配備高性能計(jì)算集群、大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)及專用開發(fā)工具等先進(jìn)設(shè)施設(shè)備，為算法研發(fā)提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)與資源保障；（2）建設(shè)模型訓(xùn)練與精調(diào)服務(wù)平臺(tái)。構(gòu)建全面嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃惴y(cè)試體系，確保算法的可靠性與穩(wěn)定性。同時(shí)基于測(cè)試結(jié)果與實(shí)際應(yīng)用反饋，持續(xù)優(yōu)化算法，重點(diǎn)提升計(jì)算效率、精度及泛化能力，確保AI系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮最佳性能；（3）建設(shè)成果轉(zhuǎn)化與應(yīng)用推廣平臺(tái)。通過(guò)設(shè)立搭建平臺(tái)及制定政策等舉措，積極促進(jìn)算法技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展?；匾矐?yīng)加強(qiáng)與政府、行業(yè)協(xié)會(huì)及產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的合作，共同推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)的繁榮與發(fā)展。這不僅有助于將先進(jìn)算法轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力，也為AI產(chǎn)業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新注入新活力。

3.3人工智能驅(qū)動(dòng)新質(zhì)勞動(dòng)者塑造

人工智能技術(shù)不僅重構(gòu)了勞動(dòng)對(duì)象與勞動(dòng)資料的內(nèi)涵，更通過(guò)能力進(jìn)階、知識(shí)迭代與思維范式轉(zhuǎn)型等路徑，實(shí)現(xiàn)了對(duì)勞動(dòng)者的系統(tǒng)性重塑。新質(zhì)勞動(dòng)者作為人工智能時(shí)代生產(chǎn)力的核心載體，呈現(xiàn)出創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型技能結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)更新的知識(shí)圖譜以及人機(jī)協(xié)同的認(rèn)知模式等特征。人工智能通過(guò)技術(shù)賦能與生態(tài)賦能的雙輪驅(qū)動(dòng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)者轉(zhuǎn)型。

在技術(shù)賦能層面．AI工具鏈重構(gòu)勞動(dòng)者技能圖譜。人工智能通過(guò)AI標(biāo)注、智能清洗、開源框架等技術(shù)工具，推動(dòng)傳統(tǒng)勞動(dòng)者從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)型”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型”躍遷。AI標(biāo)注技術(shù)通過(guò)構(gòu)建人機(jī)交互的實(shí)時(shí)反饋閉環(huán)，顯著提升了勞動(dòng)者的數(shù)據(jù)標(biāo)注效率與質(zhì)量：智能語(yǔ)料清洗技術(shù)則借助自然語(yǔ)言處理算法優(yōu)化，推動(dòng)語(yǔ)言類勞動(dòng)者從簡(jiǎn)單信息處理到語(yǔ)義理解的能力躍遷。

在生態(tài)賦能層面，開源生態(tài)催化協(xié)同創(chuàng)新能力。人工智能生態(tài)體系是技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新三者的有機(jī)融合，是新質(zhì)勞動(dòng)者的“孵化器”。然而，當(dāng)前AI發(fā)展仍面臨“技術(shù)一產(chǎn)業(yè)一創(chuàng)新”三重?cái)鄬拥慕Y(jié)構(gòu)性困境，這種生態(tài)失衡直接導(dǎo)致勞動(dòng)者轉(zhuǎn)型面臨技能斷層、知識(shí)時(shí)滯和創(chuàng)新孤島的多重挑戰(zhàn)，嚴(yán)重制約新質(zhì)生產(chǎn)力形成。而DeepSeek通過(guò)與產(chǎn)業(yè)伙伴和標(biāo)準(zhǔn)制定機(jī)構(gòu)廣泛合作，借助技術(shù)共享、資源開放和協(xié)作創(chuàng)新共同構(gòu)建開源創(chuàng)新生態(tài)。在開源創(chuàng)新生態(tài)下，勞動(dòng)者能夠突破傳統(tǒng)技能邊界，從“技能型”向“創(chuàng)造型”轉(zhuǎn)型，更新知識(shí)和思維結(jié)構(gòu)，成為從事創(chuàng)新型勞動(dòng)的新質(zhì)勞動(dòng)者。因此，構(gòu)建開放協(xié)同的AI開源生態(tài)系統(tǒng)是破解上述困境的關(guān)鍵路徑。具體而言，需要建立基礎(chǔ)設(shè)施、知識(shí)共享和文化培育協(xié)同推進(jìn)的“三維驅(qū)動(dòng)”模型：基礎(chǔ)設(shè)施維度，通過(guò)開放源代碼、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集與算力基礎(chǔ)設(shè)施，為技術(shù)創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；知識(shí)共享維度，借助技術(shù)論壇、開發(fā)者大賽等載體，形成“問(wèn)題發(fā)現(xiàn)一協(xié)同攻關(guān)一成果轉(zhuǎn)化”的閉環(huán)，加速技術(shù)擴(kuò)散與技能升級(jí)：文化培育維度，倡導(dǎo)開放、包容的開源精神，建立知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與利益分配機(jī)制，完善開發(fā)者認(rèn)證體系與倫理準(zhǔn)則，激發(fā)持續(xù)創(chuàng)新的內(nèi)生動(dòng)力，構(gòu)建可持續(xù)發(fā)展的創(chuàng)新生態(tài)。