［摘"要］數(shù)字化時(shí)代的全球研發(fā)分工新格局呈現(xiàn)“中心-外圍”之特征，中心的研發(fā)勞動(dòng)負(fù)責(zé)概念與原理設(shè)計(jì)等高端工作，外圍研發(fā)勞動(dòng)則執(zhí)行相對(duì)低端的操作。新格局的生成邏輯在于：智能研發(fā)工具在研發(fā)勞動(dòng)過(guò)程中的普及加速了研發(fā)勞動(dòng)“概念與執(zhí)行”的分離，數(shù)字技術(shù)革命與研發(fā)組織變革為這種分離向全球?qū)用娴臄U(kuò)展創(chuàng)設(shè)了客觀條件，在此基礎(chǔ)上，壟斷組織通過(guò)壟斷先進(jìn)研發(fā)勞動(dòng)資料、頂尖研發(fā)勞動(dòng)，以及圈占研發(fā)勞動(dòng)對(duì)象的手段，推動(dòng)了新格局的最終形成。為擺脫這種全球研發(fā)分工對(duì)我國(guó)自主研發(fā)的制約，我國(guó)應(yīng)有針對(duì)性地加強(qiáng)智能研發(fā)工具與交叉復(fù)合型研發(fā)人才的自主化，并利用好本土隱性知識(shí)與企業(yè)需求等創(chuàng)新資源。

［關(guān)鍵詞］數(shù)字化時(shí)代；研發(fā)分工；“中心-外圍”；自主研發(fā)戰(zhàn)略

［中圖分類號(hào)］F1243"［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］"A"［文章編號(hào)］"1673-0461（2025）05-0011-10

一、引言

創(chuàng)新不僅在催生和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力方面發(fā)揮著主導(dǎo)作用，并且在中國(guó)式現(xiàn)代化建設(shè)全局中居于核心地位，既是解決當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展突出矛盾與問(wèn)題的根本出路，也是我國(guó)在激烈的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中獲得競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的根本依賴。研發(fā)是創(chuàng)新的源頭，特別是事關(guān)國(guó)家戰(zhàn)略全局的核心技術(shù)創(chuàng)新更離不開(kāi)高質(zhì)量的自主研發(fā)活動(dòng)。

如何走出一條富有中國(guó)特色的高質(zhì)量自主研發(fā)道路，是業(yè)界與學(xué)界十分關(guān)注的重大現(xiàn)實(shí)命題。大量文獻(xiàn)從資源配置、機(jī)理機(jī)制、制度文化等方面進(jìn)行了深入探討，并突出強(qiáng)調(diào)了產(chǎn)學(xué)研等各類創(chuàng)新聯(lián)合體的重要作用。然而無(wú)論何種形式的創(chuàng)新聯(lián)合體，其有效性的前提是本國(guó)的研發(fā)分工尚未嵌入或鎖定于特定的全球分工之中。遺憾的是，大多數(shù)研究者僅強(qiáng)調(diào)了依托自主研發(fā)擺脫我國(guó)在全球產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈分工中的低端鎖定現(xiàn)狀，卻忽視了研發(fā)活動(dòng)本身也存在著全球分工。由于不同分工位次對(duì)應(yīng)的研發(fā)效果存在質(zhì)的差異，因此即便是施行相類似的研發(fā)戰(zhàn)略，也往往出現(xiàn)創(chuàng)新績(jī)效迥異的局面。

事實(shí)上，數(shù)字化時(shí)代的全球分工格局不僅存在于生產(chǎn)部門(mén)，也更加伴隨著全球研發(fā)分工的日益深化廣化，無(wú)論哪種分工都是等級(jí)化的，所以研發(fā)績(jī)效不完全由主觀的最優(yōu)化制度設(shè)計(jì)決定，其能否落地還深刻受制于客觀層面的全球分工格局，在不同的分工格局中各國(guó)所采取的研發(fā)戰(zhàn)略顯然需相應(yīng)調(diào)整。因此，我們不能脫離時(shí)代與外部環(huán)境去孤立地分析本國(guó)的自主研發(fā)問(wèn)題，必須立足深度全球化①的歷史方位，清醒認(rèn)識(shí)研發(fā)分工的全球化對(duì)我國(guó)自主研發(fā)的影響，唯此才能更有針對(duì)性地明確研發(fā)戰(zhàn)略的側(cè)重點(diǎn)。

綜上所述，本文將重點(diǎn)考察聚焦于數(shù)字化時(shí)代的全球研發(fā)分工新格局，分析其核心特征與生成邏輯，目的是厘清當(dāng)前我國(guó)自主研發(fā)的應(yīng)對(duì)之策，以期為我國(guó)實(shí)現(xiàn)科技自立自強(qiáng)、加快新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供學(xué)理支撐。

二、數(shù)字化時(shí)代的全球研發(fā)分工新格局呈現(xiàn)“中心-外圍”之特征

數(shù)字化時(shí)代的全球研發(fā)分工新格局呈現(xiàn)“中心-外圍”之特征，即中心的研發(fā)勞動(dòng)負(fù)責(zé)概念與原理設(shè)計(jì)等高端工作，而外圍研發(fā)勞動(dòng)則執(zhí)行相對(duì)低端的操作。一般而言，生產(chǎn)的社會(huì)化導(dǎo)致不同類型、不同地域的勞動(dòng)者共同參與到具有特定結(jié)構(gòu)的社會(huì)分工之中，全球化分工作為社會(huì)分工進(jìn)一步發(fā)展的結(jié)果，同樣具有其自身的結(jié)構(gòu)。在資本主義生產(chǎn)方式占統(tǒng)治地位的全球生產(chǎn)體系中，“中心-外圍”的分工格局是其最核心的特征。馬克思認(rèn)為與機(jī)器大工業(yè)相適應(yīng)的國(guó)際分工存在不對(duì)等的關(guān)系，它“使地球的一部分轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕獜氖罗r(nóng)業(yè)的生產(chǎn)地區(qū)，以服務(wù)于另一部分主要從事工業(yè)的生產(chǎn)地區(qū)”［1］520，這是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與工業(yè)生產(chǎn)之間的不對(duì)等分工格局。而在工業(yè)生產(chǎn)分工內(nèi)部也是如此，“全球化的價(jià)值法則產(chǎn)生了新形式的兩極分化，使得強(qiáng)大外圍國(guó)家的工業(yè)居于從屬地位”［2］。正如沃勒斯坦所言“資本主義世界經(jīng)濟(jì)體是以世界范圍的勞動(dòng)分工為基礎(chǔ)而建立的”［3］，這種分工導(dǎo)致不同經(jīng)濟(jì)體擔(dān)任不同的經(jīng)濟(jì)角色，因而從國(guó)際市場(chǎng)中的獲利也就不平等。然而在數(shù)字化時(shí)代，不僅傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)勞動(dòng)呈現(xiàn)“中心-外圍”式的全球分工，并且諸如研發(fā)勞動(dòng)等知識(shí)生產(chǎn)型勞動(dòng)也出現(xiàn)同構(gòu)化的分工趨勢(shì)。

一方面，大量頂尖研發(fā)勞動(dòng)力分布在核心國(guó)家內(nèi)部，他們掌握并從事核心技術(shù)知識(shí)的開(kāi)發(fā)，處于全球研發(fā)分工的中心。2022年，在全球擁有最多AI"2000（人工智能全球最具影響力學(xué)者榜單）學(xué)者的前20家機(jī)構(gòu)中，前10強(qiáng)機(jī)構(gòu)均來(lái)自美國(guó)（見(jiàn)表1），這些機(jī)構(gòu)主要包括谷歌、Meta、微軟、蘋(píng)果等跨國(guó)公司，以及麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)等著名科研教育機(jī)構(gòu)②。2023年，在全球擁有Top100人工智能核心層相關(guān)專業(yè)的頂尖科研院所中，美國(guó)占據(jù)55所，達(dá)到總比例的51%，從全球人工智能人才情況來(lái)看，美國(guó)人工智能人才數(shù)量也是全球最多，并且人才數(shù)量遙遙領(lǐng)先于其他國(guó)家③。在研究領(lǐng)域方面，大部分專家集中于計(jì)算機(jī)科學(xué)或計(jì)算機(jī)工程等前沿領(lǐng)域，尤其是人工智能的研發(fā)。此外，世界各地的高質(zhì)量研發(fā)勞動(dòng)不斷向中心流動(dòng)。2013年，在美國(guó)擁有科學(xué)與工程領(lǐng)域博士學(xué)位的人中，外籍人員占42%［4］。同年，紐約和硅谷總共接納了大約1/8的STEM工人（從事科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)相關(guān)工作的勞動(dòng)者），硅谷有56%的STEM工人和70%的軟件工程師為出生地在美國(guó)之外的人士［5］。在國(guó)際頂尖人才的流動(dòng)方面更是如此，流入美國(guó)的移民共有203位獲得諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)、醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)、物理學(xué)獎(jiǎng)和經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)，其中53%是在美國(guó)居住期間完成其代表成果的

。相比之下，只有4名本土出生的美國(guó)人

在獲得這些獎(jiǎng)項(xiàng)時(shí)與非美國(guó)科研機(jī)構(gòu)相關(guān)［6］。雖然從流入國(guó)的角度來(lái)看這種研發(fā)人才的中心化趨勢(shì)，極大地促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新，但從全球視角來(lái)看，卻在一定程度上導(dǎo)致研發(fā)勞動(dòng)分布的極化。

另一方面，外圍的研發(fā)勞動(dòng)更多依賴于發(fā)達(dá)國(guó)家提供的先進(jìn)研發(fā)工具，開(kāi)展相對(duì)低端的研發(fā)工作，他們很難觸及核心知識(shí)或底層原理，只能在領(lǐng)先者的基礎(chǔ)上進(jìn)行局部的創(chuàng)新。比如，一些發(fā)展中國(guó)家的研發(fā)人員往往以非對(duì)等的身份加入全球研發(fā)網(wǎng)絡(luò)，他們不僅依賴并從屬于網(wǎng)絡(luò)中心的研發(fā)資源，并且大部分工作集中在常規(guī)性的科研數(shù)據(jù)分析、處理等方面，只有少數(shù)研發(fā)者參與到真正的前沿理論創(chuàng)新之中［7］。商業(yè)性的研發(fā)活動(dòng)也存在類似現(xiàn)象，相關(guān)研究表明，許多企業(yè)大量引進(jìn)智能研發(fā)工具，而企業(yè)的研發(fā)工程師的主要職責(zé)如今已變成借助這些工具開(kāi)展產(chǎn)品設(shè)計(jì)，該工作幾乎不需要深?yuàn)W的科學(xué)理論知識(shí)，僅需短時(shí)間的軟件操作培訓(xùn)即可上崗，然而這項(xiàng)工作在21世紀(jì)初還屬于復(fù)雜的腦力勞動(dòng)［8］。此類勞動(dòng)者面對(duì)的是激烈的、同質(zhì)化的勞動(dòng)力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，“碼農(nóng)”的過(guò)剩便是一種代表性的現(xiàn)象。這些外圍研發(fā)勞動(dòng)者數(shù)量龐大，且分布相當(dāng)廣泛。事實(shí)上，當(dāng)前許多重大產(chǎn)品研發(fā)離不開(kāi)幕后的大量研發(fā)零工的勞動(dòng)，比如無(wú)人駕駛汽車(chē)的算法需要龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集支撐，該數(shù)據(jù)集需要許多人力勞動(dòng)完成識(shí)別圖像、描述產(chǎn)品、標(biāo)記物體等工作［9］。這些幕后的勞動(dòng)者碎片化地分散在世界各地，相互之間并未意識(shí)到自己的腦力勞動(dòng)受算法的統(tǒng)一支配。此外，在績(jī)效考核、薪資、晉升、淘汰制等壓力下，外圍研發(fā)勞動(dòng)的勞動(dòng)時(shí)間實(shí)際上從工作向勞動(dòng)者的生活蔓延，形成了普遍的“加班文化”。因此，不僅工廠工人的勞動(dòng)與科學(xué)技術(shù)的聯(lián)系越來(lái)越弱，并且一些曾以腦力勞動(dòng)為標(biāo)志的研發(fā)勞動(dòng)與科學(xué)技術(shù)的聯(lián)系也在弱化，他們不再探究最本質(zhì)的科學(xué)原理，而只需掌握基本科學(xué)方法以及操作研發(fā)工具的技能。從研發(fā)勞動(dòng)力再生產(chǎn)的角度看，外圍研發(fā)勞動(dòng)力提升面臨著諸多挑戰(zhàn)，他們所受的教育往往缺乏學(xué)科交叉的內(nèi)容，許多課程知識(shí)也嚴(yán)重落后于技術(shù)的動(dòng)態(tài)前沿。

中心與外圍的全球研發(fā)分工在大模型的研發(fā)過(guò)程中體現(xiàn)得尤為明顯。大模型的研發(fā)一方面通過(guò)有組織的中心研發(fā)勞動(dòng)建立底層架構(gòu)與基本原理，另一方面通過(guò)開(kāi)源與眾包模式充分利用外圍研發(fā)勞動(dòng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的持續(xù)改良迭代，這種分工有效地整合利用全球的研發(fā)勞動(dòng)力，形成了鮮明的“中心-外圍”分工格局。

其一，大模型的底層運(yùn)行原理由頂尖團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)，團(tuán)隊(duì)包括從事神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究的精英科學(xué)家，算法工程領(lǐng)域的技術(shù)專家，以及科技創(chuàng)業(yè)者等。比如ChatGPT團(tuán)隊(duì)中有多位全球人工智能領(lǐng)域頂尖專家，絕大部分研發(fā)成員擁有全球頂尖或知名高校學(xué)位，前三大高校分別是斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校，以及麻省理工學(xué)院。團(tuán)隊(duì)有5人被清華大學(xué)AMiner評(píng)為2023年度AI"2000最具影響力學(xué)者，有2人被其評(píng)為全球機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最具影響力學(xué)者，團(tuán)隊(duì)近90%的成員為技術(shù)人員［10］。OpenAI還采取了靈活的、扁平化的組織方式對(duì)智力資源進(jìn)行整合。通過(guò)打造相對(duì)自主、自由的工作環(huán)境，激發(fā)研發(fā)勞動(dòng)的創(chuàng)新潛力，通過(guò)構(gòu)建扁平化的組織管理結(jié)構(gòu)，提升協(xié)調(diào)與合作效率，有助于將不同領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和技能結(jié)合起來(lái)，激發(fā)創(chuàng)新的靈感和想法。

其二，大模型研發(fā)通過(guò)開(kāi)源與眾包，將全球范圍的廉價(jià)研發(fā)勞動(dòng)匯集到數(shù)字平臺(tái)，從而為產(chǎn)品的漸進(jìn)創(chuàng)新提供源源不斷的知識(shí)與數(shù)據(jù)支撐。其研發(fā)過(guò)程往往依賴多種開(kāi)源軟件，大量開(kāi)發(fā)者和技術(shù)愛(ài)好者通過(guò)這些軟件平臺(tái)貢獻(xiàn)代碼、提出改進(jìn)建議和報(bào)告錯(cuò)誤，加速模型的研發(fā)和改進(jìn)過(guò)程。2018年，在微軟的Visual"Studio"Code源代碼編輯平臺(tái)發(fā)布信息的工作者高達(dá)19"000位，其中微軟的注冊(cè)員工僅有7"700名［11］。雖然這些研發(fā)勞動(dòng)具備一定的專業(yè)知識(shí)，但是他們觸及不到底層的核心算法，只能在既定的框架下幫助實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化。開(kāi)源軟件平臺(tái)的提供方僅與少數(shù)合作伙伴共享最新核心代碼，而其他眾多用戶只能獲得較為滯后的代碼。通過(guò)將開(kāi)發(fā)工具包與數(shù)據(jù)庫(kù)變?yōu)殚_(kāi)放資源，可使部分平臺(tái)代碼成為程序編輯的最終標(biāo)準(zhǔn)。因此，開(kāi)源并不意味著實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享，甚至有可能強(qiáng)化開(kāi)源者自身的知識(shí)壟斷權(quán)力，讓其從眾多軟件研發(fā)者的免費(fèi)勞動(dòng)中獲利。

大模型的研發(fā)還通過(guò)眾包模式將更低端的研發(fā)勞動(dòng)組織起來(lái)，從事數(shù)據(jù)標(biāo)注的任務(wù)。據(jù)美國(guó)《時(shí)代周刊》報(bào)道，2021年底，OpenAl與數(shù)據(jù)標(biāo)簽公司Sama簽署了約20萬(wàn)美元的數(shù)據(jù)標(biāo)注外包合同，該公司在肯尼亞、印度和烏干達(dá)雇用了大量工人，主要目的是為聊天機(jī)器人過(guò)濾掉互聯(lián)網(wǎng)上的垃圾信息，這些勞動(dòng)者每小時(shí)的工資不到2美元，工作時(shí)間也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了規(guī)定④。隨著大模型等智能工具的快速發(fā)展，越是外圍研發(fā)勞動(dòng)，越與過(guò)去工廠工人的密集型勞動(dòng)趨同，從事著簡(jiǎn)單的、重復(fù)性的操作。大量研發(fā)勞動(dòng)者或?qū)S為零工，他們?yōu)閿?shù)智產(chǎn)品的更新迭代提供“廉價(jià)”勞動(dòng)。

三、數(shù)字化時(shí)代全球研發(fā)分工新格局的生成邏輯

數(shù)字化時(shí)代全球“中心-外圍”式的研發(fā)分工新格局是如何產(chǎn)生的？本文認(rèn)為其生成邏輯在于，智能研發(fā)工具在研發(fā)勞動(dòng)過(guò)程中的普及，加速了研發(fā)勞動(dòng)“概念與執(zhí)行”的分離，數(shù)字技術(shù)革命與研發(fā)組織變革，為這種分離向全球?qū)用娴臄U(kuò)展創(chuàng)設(shè)了客觀條件，在此基礎(chǔ)上，以跨國(guó)公司為核心的壟斷組織，通過(guò)壟斷先進(jìn)研發(fā)勞動(dòng)資料、頂尖研發(fā)勞動(dòng)與占有研發(fā)勞動(dòng)對(duì)象的手段，推動(dòng)了新格局的最終形成。

（一）智能研發(fā)工具在研發(fā)勞動(dòng)過(guò)程中的廣泛應(yīng)用

研發(fā)勞動(dòng)的智能逐漸被先進(jìn)研發(fā)勞動(dòng)資料取代，尤其是以人工智能為核心的數(shù)字技術(shù)將研發(fā)勞動(dòng)本身的智能進(jìn)行編碼，催生了智能化的研發(fā)工具。這些研發(fā)工具不僅作為研發(fā)勞動(dòng)過(guò)程的產(chǎn)品，更被廣泛當(dāng)成研發(fā)勞動(dòng)過(guò)程的條件加以運(yùn)用。

回顧歷史，資本主義的任何技術(shù)或產(chǎn)品的研發(fā)過(guò)程，都涉及已有工具或設(shè)備代表的“死勞動(dòng)”和復(fù)雜勞動(dòng)代表的“活勞動(dòng)”的結(jié)合。馬克思認(rèn)為：“勞動(dòng)資料取得機(jī)器這種物質(zhì)存在方式，要求以自然力來(lái)代替人力，以自覺(jué)應(yīng)用自然科學(xué)來(lái)替代從經(jīng)驗(yàn)中得出的成規(guī)。”［1］443在數(shù)字化時(shí)代之前，重大技術(shù)進(jìn)步往往由研發(fā)者推動(dòng)，最后作用于生產(chǎn)領(lǐng)域。由此產(chǎn)生了大量用于生產(chǎn)制造的通用技術(shù)，包括蒸汽機(jī)、電力、內(nèi)燃機(jī)等。這些技術(shù)并未擴(kuò)散至研發(fā)活動(dòng)，因?yàn)檠邪l(fā)工作主要依賴于非智能化的實(shí)驗(yàn)設(shè)備等。但數(shù)字技術(shù)改變了過(guò)去的情況。這種技術(shù)的一個(gè)重要特點(diǎn)是可以跨行業(yè)應(yīng)用，不斷加快不同學(xué)科知識(shí)間的重組和創(chuàng)新，縮短研發(fā)活動(dòng)的周期，從而促進(jìn)新知識(shí)的創(chuàng)造和新技術(shù)的涌現(xiàn)［12］。事實(shí)上，數(shù)字技術(shù)自誕生之初就顯示了其作為一種適用于研發(fā)活動(dòng)的通用技術(shù)"⑤的潛力。早在1969年，美國(guó)的益智研究中心便致力于開(kāi)發(fā)一些能夠增強(qiáng)研發(fā)人員的腦力勞動(dòng)并加深團(tuán)隊(duì)交流協(xié)作的新技術(shù)［13］，這種技術(shù)能夠通過(guò)對(duì)信息的控制來(lái)改善人類的創(chuàng)新活動(dòng)，用計(jì)算機(jī)來(lái)增強(qiáng)人的智能。發(fā)展至今日，人工智能不僅具有“發(fā)明方法的發(fā)明”（Invention"of"a"Method"of"Invention，IMI）［14］的功能，并且適用于廣泛的研發(fā)創(chuàng)新場(chǎng)景。

在電子研發(fā)領(lǐng)域，許多研發(fā)任務(wù)可以通過(guò)智能研發(fā)工具高效完成。例如，印制電路板（PCB）在過(guò)去需要工程師運(yùn)用數(shù)學(xué)、物理、電化學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，通過(guò)復(fù)雜計(jì)算來(lái)進(jìn)行研制，然而利用當(dāng)下的智能設(shè)計(jì)軟件，工程師只需輸入必要的參數(shù)，軟件便能迅速提供解決方案。最新的人工智能則更進(jìn)一步，不僅可以表示、獲取以及創(chuàng)造知識(shí)，更能模擬人的智能認(rèn)知。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，側(cè)重于讓機(jī)器自主學(xué)習(xí)，并不需要由人編寫(xiě)的代碼指令。深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，試圖模仿人類大腦中神經(jīng)元的活動(dòng)。與傳統(tǒng)的符號(hào)系統(tǒng)相比，深度學(xué)習(xí)更具創(chuàng)造性，能夠生成新的想法和解決方案。如今在諸多自然科學(xué)研究領(lǐng)域，頂級(jí)科學(xué)家通常要花很長(zhǎng)時(shí)間通過(guò)各種實(shí)驗(yàn)才能完成的研究，AI模型可能僅用幾個(gè)小時(shí)就能給出更加可行的解決方案。

由此，以往需要高度智力和復(fù)雜決策的工作正面臨著被智能技術(shù)取代的風(fēng)險(xiǎn)，甚至智能算法本身的研發(fā)也有賴于智能研發(fā)工具（見(jiàn)圖1），由最開(kāi)始基于小規(guī)模專家知識(shí)的方法，逐步轉(zhuǎn)向基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，再到基于深度學(xué)習(xí)的模型。2024年，被譽(yù)為“人工智能教父”的Geoffrey"Hinton教授在牛津大學(xué)的演講中表示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就是為了模擬人類大腦而設(shè)計(jì)的一個(gè)模型，現(xiàn)在的前沿?cái)?shù)字模型已經(jīng)非常接近大腦的水平。在人工智能領(lǐng)域，通過(guò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)思想或思維的具體化是至關(guān)重要的，智能算法的本質(zhì)就是人類解決問(wèn)題的邏輯的程序化，以使智能體勝任之前只有人類能完成的復(fù)雜任務(wù)。

圖1"智能算法的研發(fā)范式演進(jìn)

資料來(lái)源：作者整理繪制。

綜上所述，以人工智能技術(shù)支撐的各類研發(fā)工具，正在逐步朝著取代研發(fā)勞動(dòng)智能的方向發(fā)展，并對(duì)此類勞動(dòng)與勞動(dòng)資料的結(jié)合方式產(chǎn)生了革命性影響。如果以每輪技術(shù)革命浪潮對(duì)于研發(fā)勞動(dòng)的影響程度，重新對(duì)技術(shù)革命加以歸類，那么人類社會(huì)經(jīng)歷的技術(shù)革命迄今為止分為兩類，一類是革新體力勞動(dòng)的技術(shù)體系，另一類是革新腦力勞動(dòng)的技術(shù)體系。具體而言，無(wú)論是機(jī)械化、自動(dòng)化還是數(shù)字技術(shù)初期的信息化浪潮，都不過(guò)是在生產(chǎn)制造領(lǐng)域發(fā)生的機(jī)器對(duì)體力勞動(dòng)的取代，而從海量數(shù)據(jù)與算法中涌現(xiàn)出的機(jī)器智能，正向著人類腦力所勝任的各領(lǐng)域滲透，研發(fā)勞動(dòng)也正在遭受著這種沖擊。技術(shù)不僅通過(guò)生產(chǎn)過(guò)程的應(yīng)用而引發(fā)生產(chǎn)力的變革，并且技術(shù)知識(shí)的生產(chǎn)也反受其自身發(fā)展程度的推動(dòng)，因而從更根源的層面改變著生產(chǎn)力發(fā)展的動(dòng)力。無(wú)論是面向科學(xué)領(lǐng)域的AI（AI"for"Science），還是面向工程領(lǐng)域的AI（AI"for"Engineering），都不能僅僅從普遍意義上的技術(shù)進(jìn)步的角度理解，而是一次前所未有的深刻改變?nèi)祟惸X力勞動(dòng)方式的工業(yè)革命。

（二）智能研發(fā)工具正在加速研發(fā)勞動(dòng)的“概念與執(zhí)行”的分離

馬克思曾將人類建筑師與蜜蜂作對(duì)比，指出前者的勞動(dòng)相比于后者而言的重大區(qū)別在于，“勞動(dòng)過(guò)程結(jié)束時(shí)得到的結(jié)果，在這個(gè)過(guò)程開(kāi)始時(shí)就已經(jīng)在勞動(dòng)者的表象中存在著，即已經(jīng)觀念地存在著”［1］208。換言之，人類可以在勞動(dòng)實(shí)際開(kāi)始之前，就在頭腦中運(yùn)用概念思維的能力設(shè)計(jì)這一過(guò)程，從而在隨后的勞動(dòng)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)“概念與執(zhí)行的統(tǒng)一”。然而，勞動(dòng)的社會(huì)性意味著人們可以出于某些特定目的，有意識(shí)地分離勞動(dòng)過(guò)程的概念和執(zhí)行，簡(jiǎn)言之，“一個(gè)人想出的主意，可以由另一個(gè)人去實(shí)行”［15］47，在特定的生產(chǎn)關(guān)系下，勞動(dòng)概念與執(zhí)行的分離是以分工的方式實(shí)現(xiàn)的。

勞動(dòng)概念與執(zhí)行的分離是一個(gè)歷史過(guò)程，并且是資本主義生產(chǎn)方式所決定的固有的歷史趨勢(shì)。其必然結(jié)果是，勞動(dòng)過(guò)程要在兩種不同的場(chǎng)所并由不同的勞動(dòng)者來(lái)進(jìn)行，一種是在生產(chǎn)過(guò)程中進(jìn)行的體力勞動(dòng)，另一種則是從事設(shè)計(jì)、計(jì)劃、計(jì)算等工作的腦力勞動(dòng)者。更重要的是，不僅腦力勞動(dòng)首先和體力勞動(dòng)分離開(kāi)來(lái)，并且前者又嚴(yán)格地按照概念與執(zhí)行相分離的規(guī)律進(jìn)行再分［15］105。研發(fā)勞動(dòng)作為一種腦力勞動(dòng)也是如此。在第一次工業(yè)革命中，新技術(shù)主要是由獨(dú)立發(fā)明者創(chuàng)造，這些發(fā)明者大部分出身于工匠、手藝人或熟練工人。發(fā)明者的知識(shí)基礎(chǔ)來(lái)源于生產(chǎn)實(shí)踐，借助累積的實(shí)踐知識(shí)改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)，此時(shí)的研發(fā)勞動(dòng)尚未發(fā)生概念與執(zhí)行的明顯分離。隨后，企業(yè)雇主為了掌握技術(shù)變革的主動(dòng)權(quán)，通過(guò)一系列的制度設(shè)計(jì)來(lái)壟斷工人的技術(shù)知識(shí)，將其轉(zhuǎn)移到自己手中。從一開(kāi)始，泰勒發(fā)起的“科學(xué)管理”的本質(zhì)就是將知識(shí)與執(zhí)行分離，知識(shí)牢牢地被管理層掌握，而工人的任務(wù)退化為簡(jiǎn)單的操作執(zhí)行。在第二次工業(yè)革命期間，企業(yè)管理層還不斷吸收外部教育機(jī)構(gòu)的研發(fā)勞動(dòng)，那些受過(guò)高等教育的職業(yè)工程師和科學(xué)家逐步取代了熟練工人，被企業(yè)實(shí)驗(yàn)室大量雇用，成為研發(fā)勞動(dòng)的主力軍。

在此基礎(chǔ)上，技術(shù)變革進(jìn)一步強(qiáng)化了研發(fā)勞動(dòng)的概念與執(zhí)行的分離。從19世紀(jì)到整個(gè)20世紀(jì)期間，歷次技術(shù)變化的基本主旨之一是把對(duì)生產(chǎn)的設(shè)計(jì)和指導(dǎo)同實(shí)際的執(zhí)行區(qū)分開(kāi)來(lái)［16］?；仡櫄v史，機(jī)器發(fā)展的第一步是通過(guò)內(nèi)部的齒輪來(lái)控制工具或工件的運(yùn)動(dòng)路線，下一階段是依靠來(lái)自機(jī)器以外的信息對(duì)機(jī)器進(jìn)行控制［15］167-169。信息控制逐漸發(fā)展為自動(dòng)化技術(shù)，管理者借助這種技術(shù)進(jìn)一步將勞動(dòng)者的傳統(tǒng)技能排除在車(chē)間之外，更多的勞動(dòng)內(nèi)容由重復(fù)性的體力操作轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁┘夹g(shù)支持和監(jiān)督，這不僅顯著改變了勞動(dòng)力的結(jié)構(gòu)，也引發(fā)了勞動(dòng)技能方面的深刻變革。

勞動(dòng)者的技能未必與機(jī)器的能力同向發(fā)展。面對(duì)人工智能的沖擊，過(guò)去的一些研發(fā)活動(dòng)涉及的復(fù)雜腦力勞動(dòng)，如今淪為對(duì)研發(fā)工具的簡(jiǎn)單操作，相關(guān)人員不需要也很難接觸到研發(fā)工具的底層算法，而這些算法卻由另一群頂尖的研發(fā)勞動(dòng)創(chuàng)造。這意味著一些研發(fā)勞動(dòng)者逐步淪為執(zhí)行人員，他們自身所受的教育與科學(xué)知識(shí)的積累逐漸失去用武之地，日益成為與過(guò)去工廠工人一樣使用機(jī)器的操作工，而概念設(shè)計(jì)則集中于比例很小的其他研發(fā)勞動(dòng)者那里。馬克思認(rèn)為生產(chǎn)條件的發(fā)展“會(huì)造就一小批較高級(jí)的工人，但是，他們的人數(shù)決不能同‘被剝奪了知識(shí)的’大量工人相比”"［17］，“一般社會(huì)知識(shí)，已經(jīng)在多么大的程度上變成了直接的生產(chǎn)力，從而社會(huì)生活過(guò)程的條件本身在多么大的程度上受到一般智力的控制并按照這種智力得到改造”［18］，已成為對(duì)當(dāng)今研發(fā)勞動(dòng)所經(jīng)歷的深刻變化的預(yù)言。部分研發(fā)勞動(dòng)逐漸像第一次工業(yè)革命初期的紡紗工人從屬于自動(dòng)紡紗機(jī)那樣，從屬于作為對(duì)象化勞動(dòng)的智能機(jī)器，勞動(dòng)者的創(chuàng)造力與思維能力被這種對(duì)象化了的“一般智力”所束縛。

無(wú)論是早期的信息技術(shù)還是當(dāng)下最前沿的智能研發(fā)工具，都在逐步加速研發(fā)勞動(dòng)的“概念與執(zhí)行”的分離。人工智能引發(fā)傳統(tǒng)勞動(dòng)結(jié)構(gòu)的變革，一些創(chuàng)造性低、重復(fù)性高的工作將被替代，而智能技術(shù)暫時(shí)無(wú)法替代的高端與低端工作在短期內(nèi)的社會(huì)需求反而會(huì)增加［19］。從根本上講，這是資本主義生產(chǎn)方式向更廣泛的勞動(dòng)領(lǐng)域滲透的必然結(jié)果。馬克思指出：“勞動(dòng)資料不僅是人類勞動(dòng)力發(fā)展的測(cè)量器，而且是勞動(dòng)借以進(jìn)行的社會(huì)關(guān)系的指示器。”［1］210資本需要不斷通過(guò)技術(shù)方面的變革以實(shí)現(xiàn)“勞動(dòng)分化”，通過(guò)改造勞動(dòng)過(guò)程，最大限度地獲取剩余價(jià)值。正如馬爾庫(kù)塞所言，技術(shù)是一種整體的“組織和維持（或改變）社會(huì)關(guān)系的方式，一種流行的思維和行為模式的表現(xiàn)形式，一種控制與支配的工具”［20］。智能技術(shù)很大程度上也是一種控制勞動(dòng)力的技術(shù)，在這里資本與技術(shù)呈現(xiàn)出一種深層次的“共謀”關(guān)系。智能技術(shù)的應(yīng)用使研發(fā)勞動(dòng)的內(nèi)容與強(qiáng)度直接由算法決定，實(shí)質(zhì)上隱蔽地反映了資本對(duì)研發(fā)勞動(dòng)的控制。勞動(dòng)從屬于資本的關(guān)系并沒(méi)有發(fā)生根本性的變化，反而勞動(dòng)在實(shí)體與虛擬空間中都被資本所控制并加以分化。“生產(chǎn)上的智力在一個(gè)方面擴(kuò)大了它的規(guī)模，正是因?yàn)樗谠S多方面消失了”，“局部工人所失去的東西，都集中在和他們對(duì)立的資本上面了”［1］418，這些現(xiàn)象如今正發(fā)生在研發(fā)勞動(dòng)者身上。研發(fā)勞動(dòng)的分化在整體上強(qiáng)化了資本對(duì)勞動(dòng)的控制，使資本能夠真正實(shí)現(xiàn)對(duì)腦力勞動(dòng)的“分而治之”，以最大化地利用社會(huì)智力來(lái)獲取剩余價(jià)值。

（三）研發(fā)勞動(dòng)“概念-執(zhí)行”分離向全球“中心-外圍”分工的擴(kuò)展

導(dǎo)致研發(fā)勞動(dòng)“概念-執(zhí)行”分離向全球“中心-外圍”分工擴(kuò)展的原因，主要分為客觀與主觀兩方面?？陀^方面，數(shù)字技術(shù)⑥革命與研發(fā)組織變革為這種分離向全球?qū)用娴臄U(kuò)展創(chuàng)設(shè)了客觀基礎(chǔ)條件；主觀方面，以跨國(guó)公司為核心的壟斷組織通過(guò)壟斷先進(jìn)研發(fā)勞動(dòng)資料、頂尖研發(fā)勞動(dòng)與圈占研發(fā)勞動(dòng)對(duì)象的手段，推動(dòng)了新格局的最終形成。

1擴(kuò)展的客觀條件

其一，數(shù)字技術(shù)革命是導(dǎo)致研發(fā)勞動(dòng)“概念-執(zhí)行”分離向全球“中心-外圍”分工擴(kuò)展的前提條件之一。大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的發(fā)展消除了分工擴(kuò)展面臨的地理空間限制。在工業(yè)革命早期，世界各地的生產(chǎn)組織彼此還處于隔絕狀態(tài)，彼此之間很少發(fā)生聯(lián)系。然而隨著資本主義生產(chǎn)方式的確立，資本“力求超越一切空間界限。因此，創(chuàng)造交換的物質(zhì)條件——交通運(yùn)輸工具——對(duì)資本來(lái)說(shuō)是極其必要的：用時(shí)間去消滅空間”［21］521。鐵路、高速公路、航空等交通運(yùn)輸技術(shù)的發(fā)展，極大推動(dòng)了不同地域之間的協(xié)作分工體系的建立，使生產(chǎn)組織在全球范圍的再部署成為現(xiàn)實(shí)。數(shù)字技術(shù)革命浪潮不僅鞏固了上述趨勢(shì)，并且加速了信息、知識(shí)在全球的流動(dòng)，使知識(shí)生產(chǎn)的分工也開(kāi)始大量突破特定地理限制，而在多點(diǎn)多地協(xié)作進(jìn)行。在新技術(shù)條件下，協(xié)調(diào)與管理成本大大降低，研發(fā)流程可以分散到世界各地而不會(huì)造成巨大的信息與效率損失。由此，原本分散的研發(fā)勞動(dòng)之間的聯(lián)系隨著技術(shù)發(fā)展而不斷加深，勞動(dòng)者之間擺脫了地理因素的制約，逐漸聯(lián)結(jié)成一個(gè)從事知識(shí)生產(chǎn)與創(chuàng)造的有機(jī)體。產(chǎn)業(yè)或企業(yè)依托數(shù)字技術(shù)建立虛擬研發(fā)團(tuán)隊(duì)，這種團(tuán)隊(duì)能夠集結(jié)全球各地的頂尖專業(yè)人才來(lái)共同開(kāi)展研發(fā)項(xiàng)目。與此同時(shí)，智能研發(fā)工具的發(fā)展進(jìn)而帶來(lái)兩方面的影響：一方面科研界的零工現(xiàn)象開(kāi)始在世界范圍內(nèi)蔓延，另一方面全球的高端研發(fā)勞動(dòng)集中于大模型的開(kāi)發(fā)，“勞動(dòng)（從而剩余勞動(dòng)）的質(zhì)的差別的范圍不斷擴(kuò)大，越來(lái)越多樣化，本身越來(lái)越分化”［21］388-389。

其二，研發(fā)組織方式的變革也是擴(kuò)展得以發(fā)生的重要前提。研發(fā)勞動(dòng)的概念與執(zhí)行的分離首先發(fā)生于同一個(gè)研發(fā)組織內(nèi)部，也就是將研發(fā)活動(dòng)涉及的不同操作或職能分配給組織內(nèi)部的不同勞動(dòng)者，每個(gè)勞動(dòng)者都從事局部的、非獨(dú)立的研發(fā)工作。他們各自的勞動(dòng)只代表作為一種特殊勞動(dòng)的研發(fā)勞動(dòng)的個(gè)別操作，在資本的指揮下協(xié)作生產(chǎn)同一種使用價(jià)值。在此基礎(chǔ)上，資本主義生產(chǎn)方式的擴(kuò)散不斷把研發(fā)組織內(nèi)部的分工在更廣泛的地理空間層面進(jìn)行部署?？臻g擴(kuò)張是資本主義生產(chǎn)方式的內(nèi)在固有趨勢(shì)，它不僅要想盡辦法把商品銷(xiāo)往世界各地，更需要組織不同地區(qū)的分散勞動(dòng)者，使其作為一個(gè)整體為資本創(chuàng)造源源不斷的剩余價(jià)值?！耙虼?，以資本為基礎(chǔ)的生產(chǎn)，其條件是創(chuàng)造一個(gè)不斷擴(kuò)大的流通范圍，不管是直接擴(kuò)大這個(gè)范圍，還是在這個(gè)范圍內(nèi)把更多的地點(diǎn)創(chuàng)造為生產(chǎn)地點(diǎn)。”［21］387-388與實(shí)物生產(chǎn)全球化相伴隨的是知識(shí)生產(chǎn)的全球化，這種趨勢(shì)使得作為典型的知識(shí)生產(chǎn)勞動(dòng)的研發(fā)勞動(dòng)的種類、數(shù)量與分布空間大大擴(kuò)展。世界各地原本相互獨(dú)立的研發(fā)勞動(dòng)變成相互依賴的局部勞動(dòng)，從而塑造并形成了全球?qū)用娴难邪l(fā)分工體系，而各國(guó)國(guó)內(nèi)研發(fā)分工體系則被打破并被整合到這種外部分工之中。由此，原本存在于特定地理空間中的概念與執(zhí)行的分離，得以在更廣泛的空間中復(fù)現(xiàn)。經(jīng)由研發(fā)組織內(nèi)部分工擴(kuò)展而形成的全球研發(fā)分工格局，實(shí)質(zhì)是概念與執(zhí)行在更廣范圍的再部署，然而由于“概念必須先于實(shí)行，并且支配實(shí)行”［15］47，因而這種分工格局很大程度上是非對(duì)等的。

綜上所述，在數(shù)字技術(shù)革命與研發(fā)組織變革的疊加影響下，全球中心的研發(fā)勞動(dòng)集中于概念與原理的設(shè)計(jì)，而外圍的相對(duì)低端的研發(fā)勞動(dòng)則負(fù)責(zé)執(zhí)行。中心是由資本招募的全球頂尖研發(fā)勞動(dòng)，從事前沿知識(shí)與原理的研發(fā)。外圍是執(zhí)行研發(fā)工具指令的低端勞動(dòng)者，以網(wǎng)絡(luò)眾包、外包等形式被資本雇傭。中心研發(fā)勞動(dòng)在技術(shù)和知識(shí)的積累方面更加強(qiáng)大和集中，而外圍研發(fā)勞動(dòng)則逐漸失去了智能化的特征，通常需要按照中心的指導(dǎo)和要求進(jìn)行操作，缺乏獨(dú)立性和自主性。

2擴(kuò)展的推行主體與手段

研發(fā)勞動(dòng)概念與執(zhí)行的分離向全球?qū)用鏀U(kuò)展背后的推行主體是壟斷組織。馬克思從資本一般的角度指出：“創(chuàng)造世界市場(chǎng)的趨勢(shì)已經(jīng)直接包含在資本的概念本身中。任何界限都表現(xiàn)為必須克服的限制?！保?1］388以資本為基礎(chǔ)的生產(chǎn)的擴(kuò)展必然要吸納不同地點(diǎn)的勞動(dòng)，使之創(chuàng)造更多的剩余價(jià)值。這意味著資本推動(dòng)著生產(chǎn)體系向更大空間的擴(kuò)散，生產(chǎn)方面的各種空間地域邊界被打破，社會(huì)化程度不斷提高。列寧進(jìn)而在分析資本主義由競(jìng)爭(zhēng)向壟斷過(guò)渡的歷史進(jìn)程中提到：“生產(chǎn)的社會(huì)化有了巨大的進(jìn)展。就連技術(shù)發(fā)明和技術(shù)改進(jìn)的過(guò)程也社會(huì)化了。”［22］592各類創(chuàng)新聯(lián)合體、產(chǎn)學(xué)研合作是資本主義發(fā)展至壟斷階段——帝國(guó)主義階段——的產(chǎn)物，是帝國(guó)主義圖景中的一塊“拼圖”，這是研發(fā)分工演變至今所無(wú)法脫離的歷史深層背景。帝國(guó)主義的本質(zhì)——壟斷——不僅至今并未發(fā)生改變，并且使得研發(fā)的社會(huì)化與研發(fā)成果的私人占有矛盾也愈發(fā)凸顯，新技術(shù)不斷被用來(lái)強(qiáng)化壟斷資本的壟斷地位，造成全球范圍的剩余價(jià)值加速流向壟斷的中心。

在這里，不能片面地將研發(fā)分工格局的推動(dòng)者簡(jiǎn)單描述為壟斷企業(yè)或領(lǐng)先國(guó)家，事實(shí)上在壟斷組織的構(gòu)成方面，“私人壟斷組織和國(guó)家壟斷組織是交織在一起的”［22］636，從壟斷的視角看，二者并沒(méi)有根本性的矛盾，而是作為不可分割的整體，成為塑造當(dāng)前全球研發(fā)分工的“中心-外圍”格局的主導(dǎo)因素，正是大型跨國(guó)公司與國(guó)家力量的結(jié)合為壟斷組織有能力控制全球研發(fā)分工奠定了基礎(chǔ)。在這種深度結(jié)合的基礎(chǔ)上，壟斷組織為實(shí)現(xiàn)其目的所采取的主要手段包括以下3個(gè)方面。

一是壟斷以智能研發(fā)工具為核心的先進(jìn)研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件。研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件包括針對(duì)特定行業(yè)研發(fā)任務(wù)的專用類軟件⑦，以及能夠滿足多個(gè)行業(yè)、領(lǐng)域研發(fā)需求的通用類軟件，后者借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。在專用研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件相關(guān)專利⑧方面，2005—2024年間美國(guó)的相關(guān)專利數(shù)占全球主要資本主義國(guó)家的相關(guān)專利總數(shù)的59%，日本、韓國(guó)和德國(guó)共計(jì)占比34%。在同一時(shí)期，擁有專用研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件專利權(quán)最多的前12位均是美國(guó)、日本等資本主義國(guó)家的大型跨國(guó)科技公司（見(jiàn)表2），它們牢牢把控著此類軟件的專利。在這12家公司中，排名前3位的公司擁有的專利數(shù)總和占所有專利總數(shù)的50%以上，而排名后3位的公司擁有的專利數(shù)共計(jì)占上述所有專利總數(shù)的比例不到10%，因此即便在這些跨國(guó)公司之間也存在著集中化的趨勢(shì)。

在通用研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件專利⑨壟斷方面，2005—2024年，美國(guó)累計(jì)擁有通用研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件相關(guān)授權(quán)專利占全球主要資本主義國(guó)家相關(guān)授權(quán)專利總數(shù)的67%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于日本、德國(guó)、韓國(guó)、英國(guó)等其他資本主義國(guó)家。在此類軟件的最尖端的人工智能算法領(lǐng)域，美國(guó)相關(guān)專利占比更是高達(dá)71%⑩，比排名第二的日本高出近60個(gè)百分點(diǎn)，甚至高于其他資本主義國(guó)家相關(guān)專利的總和。

以上數(shù)據(jù)表明，壟斷程度按照專用研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件再到通用研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件的順序而不斷加深。越是底層技術(shù)，參與競(jìng)爭(zhēng)的國(guó)家與企業(yè)數(shù)量便越少，利潤(rùn)越是往資本主義的中心集中。譬如，光刻機(jī)是用于芯片生產(chǎn)的最核心的設(shè)備，作為全球唯一的EUV光刻機(jī)供應(yīng)商的荷蘭ASML公司，其本身并不掌握光刻機(jī)的核心專利，這些專利的絕大部分由美國(guó)占有，比例高達(dá)912%［23］。除專利外，生產(chǎn)EUV光刻機(jī)所使用的數(shù)控系統(tǒng)和數(shù)據(jù)仿真等工業(yè)軟件均由美國(guó)公司Brion開(kāi)發(fā)。再如，芯片制造的最上游所需要的設(shè)計(jì)軟件EDA被美國(guó)壟斷，高端EDA軟件的前三大供應(yīng)商都集中在美國(guó)。因此，高端設(shè)備的零部件雖然由其他國(guó)家的代工廠負(fù)責(zé)生產(chǎn)和組裝，但這一過(guò)程所使用的核心專利以及工業(yè)設(shè)計(jì)類軟件卻被壟斷資本牢牢把控，“跨國(guó)公司憑借技術(shù)專利的壟斷和關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的控制，占據(jù)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中的支配地位，并將非關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)和流通過(guò)程外包，從而占據(jù)大量附加值”［24］。此外，國(guó)外研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件巨頭絕大多數(shù)經(jīng)歷了多次大規(guī)模并購(gòu)重組，通過(guò)持續(xù)地整合中小型科技企業(yè)的單項(xiàng)技術(shù)得以發(fā)展壯大，以確保自身技術(shù)的領(lǐng)先地位。通過(guò)壟斷先進(jìn)研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件，壟斷組織在更深層次、更廣范圍上加深了社會(huì)化的知識(shí)生產(chǎn)和知識(shí)生產(chǎn)資料私人占有之間的矛盾。

二是壟斷全球頂尖研發(fā)勞動(dòng)。壟斷資本主義形成初期對(duì)原材料與自然資源的爭(zhēng)奪，如今在數(shù)字化時(shí)代轉(zhuǎn)化為在智力資源方面的激烈競(jìng)爭(zhēng)，以求在技術(shù)前沿領(lǐng)域保持更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)?？鐕?guó)公司正在積極投入大量資金，雇傭最優(yōu)秀的人才，投入人工智能前沿領(lǐng)域的研發(fā)。比如Facebook與紐約大學(xué)合作建立了數(shù)據(jù)科學(xué)中心與人工智能實(shí)驗(yàn)室，微軟在內(nèi)部設(shè)立了人工智能大學(xué)，谷歌則開(kāi)設(shè)了內(nèi)部機(jī)器學(xué)習(xí)課程對(duì)其大量工程師進(jìn)行培訓(xùn)［25］。截至2017年，美國(guó)的人工智能杰出人才數(shù)量累計(jì)高達(dá)5"158人，占據(jù)世界總量的252%，是排名第二位英國(guó)的44倍，其中IBM是全球人工智能杰出人才投入量最多的企業(yè)，而英特爾、谷歌、微軟則緊隨其后［26］。諸如亞馬遜等跨國(guó)巨頭在眾多國(guó)家和地區(qū)建立研發(fā)中心，定期舉辦面向世界的學(xué)術(shù)活動(dòng)，通過(guò)豐厚的獎(jiǎng)金吸引全球科技人才。大量的頂尖勞動(dòng)力加速流向發(fā)達(dá)國(guó)家及其企業(yè)，并逐漸被壟斷組織牢牢控制，而外圍勞動(dòng)則承擔(dān)了更多改良性或適應(yīng)性研發(fā)任務(wù)，成為核心技術(shù)的接受方。對(duì)于人才輸出國(guó)，尤其是那些后發(fā)以及欠發(fā)達(dá)國(guó)家來(lái)說(shuō)，這意味著其在科學(xué)和技術(shù)方面的潛力被極大削弱。

三是通過(guò)推行全球化的研發(fā)資源整合戰(zhàn)略，圈占知識(shí)化、數(shù)據(jù)化的研發(fā)勞動(dòng)對(duì)象。在數(shù)字化時(shí)代，單純的生產(chǎn)全球化布局并不能保證市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)階段誰(shuí)能從多種來(lái)源獲取知識(shí)和數(shù)據(jù)，誰(shuí)就能攫取巨額利益。為此，跨國(guó)公司將其子公司建立在不同的國(guó)家和地區(qū)，成立離岸研發(fā)機(jī)構(gòu)，其目的在于吸收當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)蘊(yùn)含的隱性知識(shí)，促進(jìn)各地知識(shí)與總部知識(shí)交流和整合。在跨國(guó)公司的母公司與眾多子公司組成的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，是高度一體化的研發(fā)勞動(dòng)的流動(dòng)和知識(shí)共享，而子公司及其研發(fā)機(jī)構(gòu)正如“觸角”一般不斷將各地的隱性知識(shí)內(nèi)化到這個(gè)研發(fā)網(wǎng)絡(luò)之中。在數(shù)字技術(shù)加持下，壟斷組織能夠借助技術(shù)手段提高隱性知識(shí)的編碼程度，從而引發(fā)行業(yè)特定、地理特定的隱性知識(shí)的跨行業(yè)、跨區(qū)域流動(dòng)。壟斷組織憑借這種方式在更廣的范圍內(nèi)整合外部創(chuàng)新資源，創(chuàng)造出滿足不同地區(qū)特定需求的新技術(shù)、新產(chǎn)品，這不僅將許多研發(fā)勞動(dòng)的再生產(chǎn)成本轉(zhuǎn)移到其他地區(qū)，并且使這部分勞動(dòng)生產(chǎn)力服務(wù)于壟斷資本的積累。然而跨國(guó)公司往往把核心技術(shù)只轉(zhuǎn)移給它的分支機(jī)構(gòu)，把較陳舊的技術(shù)賣(mài)給或以許可證形式轉(zhuǎn)讓給當(dāng)?shù)毓净蚝腺Y公司。以此觀之，雖然研究成果越來(lái)越多地看似是國(guó)際合作的產(chǎn)物，但這并不意味著參與到研發(fā)分工之中的各方是平等互惠的。研發(fā)勞動(dòng)的社會(huì)化分工擴(kuò)展至全球，而創(chuàng)新利潤(rùn)卻被少數(shù)壟斷組織收入囊中。

四、全球研發(fā)分工新格局下我國(guó)自主研發(fā)戰(zhàn)略的著力點(diǎn)

學(xué)界關(guān)于我國(guó)自主研發(fā)戰(zhàn)略的相關(guān)研究不勝枚舉，本文的關(guān)切點(diǎn)并不在于考察與自主研發(fā)相關(guān)的產(chǎn)學(xué)研模式等機(jī)制和制度設(shè)計(jì)，而是著重分析全球研發(fā)分工新格局之下我國(guó)自主研發(fā)應(yīng)對(duì)戰(zhàn)略的重點(diǎn)或突破點(diǎn)。核心思想在于，我國(guó)唯有擺脫全球研發(fā)分工新格局對(duì)我國(guó)研發(fā)活動(dòng)的低端鎖定，才能使自主研發(fā)戰(zhàn)略釋放最大效力。換言之，應(yīng)對(duì)戰(zhàn)略的本質(zhì)就是通過(guò)系統(tǒng)性地減少對(duì)新格局的依賴，從而賦予我國(guó)研發(fā)以更多的自主空間。因此，將我國(guó)的自主研發(fā)戰(zhàn)略放置于全球研發(fā)分工新格局背景下加以分析具有重大現(xiàn)實(shí)意義，對(duì)此應(yīng)準(zhǔn)確把握新格局的生成邏輯，有針對(duì)性地從研發(fā)勞動(dòng)資料、研發(fā)勞動(dòng)以及研發(fā)勞動(dòng)對(duì)象三方面出發(fā)厘清戰(zhàn)略著力點(diǎn)。

其一，加強(qiáng)智能研發(fā)工具的自主研發(fā)力度。面對(duì)當(dāng)前全球研發(fā)分工新格局，自主掌握智能研發(fā)工具是助力我國(guó)擺脫既有國(guó)際分工制約，把握創(chuàng)新主動(dòng)權(quán)的首要前提。尤其是智能化的研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件作為技術(shù)研發(fā)活動(dòng)的核心工具，不僅是衡量一個(gè)國(guó)家創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)，更處于價(jià)值鏈頂端，具備高附加值、高進(jìn)入壁壘的特性，是我國(guó)在新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵所在。習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)：“要加強(qiáng)基礎(chǔ)理論研究，支持科學(xué)家勇闖人工智能科技前沿的‘無(wú)人區(qū)’，努力在人工智能發(fā)展方向和理論、方法、工具、系統(tǒng)等方面取得變革性、顛覆性突破，確保我國(guó)在人工智能這個(gè)重要領(lǐng)域的理論研究走在前面、關(guān)鍵核心技術(shù)占領(lǐng)制高點(diǎn)?！保?7］如今誰(shuí)擁有最先進(jìn)的研發(fā)工具，誰(shuí)就占據(jù)了當(dāng)今國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略高地，一些領(lǐng)先國(guó)家甚至借此支配別國(guó)的研發(fā)與創(chuàng)新進(jìn)程。近年來(lái)我國(guó)在該領(lǐng)域的自主研發(fā)工作大量采用國(guó)外軟件或開(kāi)源技術(shù)，高度依賴國(guó)際大廠的解決方案。這不僅導(dǎo)致我方向其支付高昂軟件許可費(fèi)和持續(xù)的系統(tǒng)更新成本，還需要被動(dòng)適應(yīng)國(guó)外技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和操作習(xí)慣，更為嚴(yán)重的是，這種依賴還可能導(dǎo)致關(guān)鍵技術(shù)和數(shù)據(jù)的安全風(fēng)險(xiǎn)。若失去智能化研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件的主導(dǎo)權(quán)，我們將失去創(chuàng)新主動(dòng)權(quán)，這會(huì)大大制約我國(guó)的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，從而阻礙我國(guó)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的進(jìn)程，不利于中國(guó)式現(xiàn)代化的如期實(shí)現(xiàn)。加快實(shí)現(xiàn)智能研發(fā)工具自立自強(qiáng)已成為我國(guó)贏得未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的迫切戰(zhàn)略需要，必須大力完善我國(guó)自主的軟件研發(fā)體系，盡快補(bǔ)齊該領(lǐng)域的短板。

其二，強(qiáng)化交叉型、復(fù)合型研發(fā)人才的自主培養(yǎng)。在全球研發(fā)分工新格局中，研發(fā)勞動(dòng)的去技能化、去智能化趨勢(shì)正在加速向外圍擴(kuò)散，外圍研發(fā)勞動(dòng)的“低端鎖定”現(xiàn)象愈發(fā)凸顯。在大模型研發(fā)方面，我國(guó)相關(guān)人才儲(chǔ)備近年來(lái)雖增長(zhǎng)迅猛，但頂尖人才的數(shù)量與美國(guó)相比尚存差距。

面對(duì)這種態(tài)勢(shì)，我國(guó)應(yīng)著重培育前沿領(lǐng)域的人才技能基礎(chǔ)，擴(kuò)充相應(yīng)的高端人才庫(kù)。人才在技術(shù)研發(fā)過(guò)程中的主動(dòng)性與創(chuàng)造性的發(fā)揮是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的源頭。沒(méi)有高素質(zhì)的人才，沒(méi)有人才的創(chuàng)造性勞動(dòng)，核心技術(shù)突破便無(wú)從談起。在全球研發(fā)分工新格局背景下，我國(guó)亟須強(qiáng)化交叉型、復(fù)合型人才自主培養(yǎng)，以適應(yīng)新時(shí)代新背景的要求。黨的二十屆三中全會(huì)指出：“加快建設(shè)國(guó)家戰(zhàn)略人才力量，著力培養(yǎng)造就戰(zhàn)略科學(xué)家、一流科技領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，著力培養(yǎng)造就卓越工程師、大國(guó)工匠、高技能人才，提高各類人才素質(zhì)。建設(shè)一流產(chǎn)業(yè)技術(shù)工人隊(duì)伍。”［28］在人工智能等前沿科技領(lǐng)域，研發(fā)人員不僅需要掌握復(fù)雜的算法知識(shí)，還需具備深厚的工程實(shí)踐能力與豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，這種多維度的技能是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵。這就要求研發(fā)人員不僅要懂得如何使用工具，更要理解其背后的原理和架構(gòu)，將理論知識(shí)和工程技能有效結(jié)合，通過(guò)這種方式實(shí)現(xiàn)大量頂尖研發(fā)人員的本土化培養(yǎng)，為科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供更加充分的人才支撐。

其三，挖掘本土隱性知識(shí)，將研發(fā)與本土企業(yè)需求緊密結(jié)合。壟斷組織的全球化的資源整合戰(zhàn)略使異地的知識(shí)、信息、數(shù)據(jù)等資源服務(wù)于中心的研發(fā)，造成其他地區(qū)的本土創(chuàng)新資源無(wú)法與本土自主技術(shù)的研發(fā)形成緊密關(guān)聯(lián)，從而極大削弱了它們的需求引致創(chuàng)新效果。許多高端數(shù)字技術(shù)的研發(fā)都與上下游企業(yè)相伴而生，企業(yè)用戶在新技術(shù)的應(yīng)用過(guò)程中積累的隱性知識(shí)能為技術(shù)的持續(xù)更新奠定基礎(chǔ)，形成良性循環(huán)的研發(fā)生態(tài)。倘若無(wú)法建立這種關(guān)聯(lián)，本土企業(yè)的數(shù)據(jù)與知識(shí)積累往往最終服務(wù)于國(guó)外的技術(shù)研發(fā)。比如國(guó)外EDA巨頭與其下游不同地區(qū)的客戶深度綁定，打造排他性的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，不僅保證自身持續(xù)的技術(shù)進(jìn)步，也極大增加了追趕者的進(jìn)入壁壘。特別是智能軟件的研發(fā)不僅要在供給側(cè)加強(qiáng)研發(fā)投入，更要從需求側(cè)打造龐大的應(yīng)用市場(chǎng)，從而驅(qū)動(dòng)底層算法升級(jí)優(yōu)化，扭轉(zhuǎn)受制于人的局面。我國(guó)擁有龐大的企業(yè)客戶群體，無(wú)論是企業(yè)對(duì)新技術(shù)的需求規(guī)模，還是技術(shù)需求的多樣性、異質(zhì)性，都為自主研發(fā)提供了得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，因此更需要將研發(fā)與本土企業(yè)需求緊密聯(lián)系在一起，利用好國(guó)內(nèi)不同類型企業(yè)對(duì)新技術(shù)的需求，開(kāi)展核心技術(shù)自主研發(fā)，實(shí)現(xiàn)新技術(shù)與市場(chǎng)主體的精準(zhǔn)對(duì)接，并通過(guò)研發(fā)與應(yīng)用的交互迭代加速漸進(jìn)式創(chuàng)新，不斷提高技術(shù)的生產(chǎn)應(yīng)用水平與商業(yè)化程度。正是本土用戶需求的多樣性為我國(guó)技術(shù)研發(fā)追趕提供了更多的創(chuàng)新路徑，需充分重視本土企業(yè)尤其是中小企業(yè)的需求，拓展新產(chǎn)品的需求空間，從而實(shí)現(xiàn)自主研發(fā)的本地化、多樣化。

五、結(jié)論

數(shù)字化時(shí)代的全球化已經(jīng)擴(kuò)展至研發(fā)分工層面，研發(fā)過(guò)程的不同環(huán)節(jié)和勞動(dòng)內(nèi)容可在異地進(jìn)行，導(dǎo)致各地區(qū)本土的研發(fā)體系被打破，并被納入全球研發(fā)分工的特定環(huán)節(jié)之中。在此背景下，一國(guó)研發(fā)的“自主”空間被極大限制，這從深層次上制約了其技術(shù)追趕的步伐，既有的自主研發(fā)戰(zhàn)略亟須做出相應(yīng)調(diào)整。本文的研究表明，數(shù)字化時(shí)代的全球研發(fā)分工新格局呈現(xiàn)“中心-外圍”之特征，中心的研發(fā)勞動(dòng)負(fù)責(zé)概念與原理設(shè)計(jì)等高端工作，而外圍研發(fā)勞動(dòng)則執(zhí)行相對(duì)低端的操作。新格局的生成邏輯在于：智能研發(fā)工具在研發(fā)勞動(dòng)過(guò)程中的普及加速了研發(fā)勞動(dòng)“概念與執(zhí)行”的分離，數(shù)字技術(shù)革命與研發(fā)組織變革為這種分離向全球?qū)用娴臄U(kuò)展創(chuàng)設(shè)了必要的客觀條件，在此基礎(chǔ)上，壟斷組織通過(guò)壟斷先進(jìn)研發(fā)勞動(dòng)資料、頂尖研發(fā)勞動(dòng)，以及圈占研發(fā)勞動(dòng)對(duì)象的手段，推動(dòng)了新格局的最終形成。為擺脫這種全球研發(fā)分工對(duì)我國(guó)自主研發(fā)的制約，我國(guó)應(yīng)有針對(duì)性地加強(qiáng)智能研發(fā)工具與交叉復(fù)合型研發(fā)人才的自主化，并利用好本土隱性知識(shí)與企業(yè)需求等創(chuàng)新資源。

①

本文認(rèn)為全球化存在廣度擴(kuò)張與深度擴(kuò)張兩個(gè)維度，廣度擴(kuò)張指的是發(fā)生在交換、流通領(lǐng)域的商品貿(mào)易全球化，深度擴(kuò)張指的是生產(chǎn)領(lǐng)域的全球分工。一些研究指出近年來(lái)存在逆全球化趨勢(shì)，但這僅僅說(shuō)明全球化的廣度在一定程度上收縮，然而如果從深度來(lái)看，生產(chǎn)分工的全球化趨勢(shì)不僅沒(méi)有逆轉(zhuǎn)，并且進(jìn)一步向知識(shí)生產(chǎn)分工的全球化布局?jǐn)U張。

②"參見(jiàn)清華大學(xué)AMiner團(tuán)隊(duì)，《2022年人工智能全球最具影響力學(xué)者榜單AI"2000》，2022年1月25日第3頁(yè)。

③"參見(jiàn)中關(guān)村產(chǎn)業(yè)研究院，《人工智能全域變革圖景展望：躍遷點(diǎn)來(lái)臨（2023）》，2023年第11頁(yè)。

④"詳細(xì)信息參見(jiàn)：https：//timecom/6247678/openaichatgptkenyaworkers/。

⑤"羅森博格通過(guò)對(duì)化學(xué)工程的考察認(rèn)為，通用技術(shù)的概念不應(yīng)局限于硬件或?qū)嵨?，更高?jí)的通用技術(shù)可能直接作用于創(chuàng)新活動(dòng)。參見(jiàn)《Chemical"Engineering"as"a"General"Purpose"Technology》，MIT"Press，1998年第170頁(yè)。

⑥"數(shù)字技術(shù)本身是由不同技術(shù)族群構(gòu)成的龐大技術(shù)體系，包括智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等，本文此處的“數(shù)字技術(shù)”主要強(qiáng)調(diào)的是對(duì)信息傳遞和利用方式帶來(lái)革命性影響的大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)。

⑦"包括計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)類軟件（CAD）、計(jì)算機(jī)輔助工程類軟件（CAE）、產(chǎn)品全生命周期管理（PLM），以及電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化類軟件（EDA）等。

⑧"本文根據(jù)專用研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件的定義，比照國(guó)際專利分類標(biāo)準(zhǔn)（IPC）進(jìn)行篩選查找，相關(guān)專利主要集中于G06F13、G06F9、H04L12、G06F12、G06F17這五大專利種類，筆者在Incopat數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)這五種專利分類號(hào)進(jìn)行檢索，統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)。

⑨"本文依據(jù)通用研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件的定義，比照國(guó)際專利分類標(biāo)準(zhǔn)（IPC）進(jìn)行篩選查找，其所對(duì)應(yīng)的專利欄目包括：G06N20/00機(jī)器學(xué)習(xí)；G06N3/00基于生物學(xué)模型的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；G06N5/00基于知識(shí)模式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；G06N7/00基于特定數(shù)學(xué)模式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；G06N10/00量子計(jì)算，即基于量子力學(xué)現(xiàn)象的信息處理。筆者進(jìn)而在Incopat數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)每種專利的相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行檢索、匯總。

⑩"數(shù)據(jù)來(lái)源同上。

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The"New"Patternnbsp;of"Global"Ramp;D"Division"of"Labor"in"the"Age"of"Digitization："

Core"Characteristics"and"Generative"Logic

Chen"Hengxuan

（School"of"Economics，"Capital"University"of"Economics"and"Business，"Beijing"100070，"China）

Abstract：

The"new"pattern"of"global"Ramp;D"division"of"labor"in"the"digital"age"exhibits"a"“coreperiphery”"characteristic，"where"core"Ramp;D"labor"is"responsible"for"highend"tasks"such"as"conceptual"and"principle"design，"while"peripheral"Ramp;D"labor"carries"out"relatively"lowerend"operations."The"logic"of"the"new"pattern’s"formation"is"as"follows："The"widespread"use"of"intelligent"Ramp;D"tools"in"the"Ramp;D"process"has"accelerated"the"separation"of"Ramp;D"labor"into"“conceptualization"and"execution”."The"digital"technology"revolution"and"changes"in"Ramp;D"organization"have"created"the"objective"conditions"for"this"separation"to"expand"globally."On"this"basis，"monopolistic"organizations，"by"monopolizing"advanced"Ramp;D"tools，"top"Ramp;D"talent，"and"appropriating"Ramp;D"objects，"have"driven"the"ultimate"formation"of"the"new"pattern."To"break"free"from"the"constraints"of"this"global"Ramp;D"division"of"labor"on"China’s"independent"Ramp;D，"China"should"strengthen"the"domestication"of"intelligent"Ramp;D"tools"and"interdisciplinary"Ramp;D"talent，"and"make"good"use"of"local"tacit"knowledge"and"corporate"demand"as"innovation"resources.

Key"words：digital"era;"Ramp;D"division"of"labor;"“coreperiphery”;"independent"Ramp;D"strategy

（責(zé)任編輯：張積慧）