□寻建晖 沙莎
人工智能是第四次工业革命的代表性技术，是促进经济增长的新引擎。随着人工智能技术的深度发展，借助移动互联网普及带来的数据量指数级增长、云计算技术带来的算力成本降低以及深度学习带来的算法革命，人工智能对工业经济的影响不断加深。人工智能的出现为中国工业经济发展方式转变提供了有效的途径，大力开发智能产业和智能经济，不仅能够提高传统要素供给质量、提升传统工业生产效率，还能够通过创造全新的业态和模式发掘新的增长点，并引导相关行业互补式创新与发展。基于此，本文聚焦于人工智能技术对工业经济增长的贡献测度与趋势预测的相关研究，以期实现对传统工业产业的改造和对新兴产业的助力，进而促进经济增长，本研究为地级市AI与制造业融合提供可复制的路径参考，为区域经济智能化转型提供决策依据。
关键词：人工智能技术；工业经济增长；贡献测度
人工智能技术对工业经济增长的影响概述
人工智能（AI）作为第四次工业革命的核心驱动力，正在重塑工业经济增长范式。其技术架构包含四个关键层级：算法层（深度学习、强化学习等）、数据层（工业大数据）、算力层（GPU集群、云计算）和应用层（智能装备、预测性维护）。这一技术体系通过四大作用机制推动工业转型：自动化替代（重复性劳动）、人机协同（效率提升）、业态创新（新产品/服务）和产业溢出（全链条升级）。在实践层面，AI已深度融入智能制造（如柔性产线、智能质检）、供应链管理（智能物流调度）、能源优化（碳足迹监控）等核心场景，推动工业生产呈现三大转型特征：决策方式从经验驱动转向数据驱动、价值创造从产品导向转向服务延伸、系统架构从封闭独立转向开放协同。这些变革正在重构工业经济的增长动力和发展路径。
人工智能技术对工业经济增长的贡献测度
人工智能对工业经济增长的贡献测度主要包括技术渗透率、生产效率提升和创新溢出效应三个维度。在技术渗透方面，可通过企业AI技术应用覆盖率、智能设备占比等指标量化AI在工业领域的普及程度；生产效率提升则体现为AI技术应用前后的单位时间产出增长率、能耗降低率及质量合格率变化等具体数据；创新溢出效应则通过AI相关专利数量、技术跨界应用案例及产业协同创新指数等指标进行评估。当前主流测度方法包括生产函数模型（测算AI要素对产出的边际贡献）、数据包络分析（评估AI应用前后的效率变化）和计量经济模型（分析AI技术对全要素生产率的影响），实证研究表明，AI技术平均可使制造业劳动生产率提升15%-30%，并推动全要素生产率增长2-3个百分点。值得注意的是，AI贡献度存在行业异质性，在汽车制造、电子设备等高复杂度行业的技术回报率显著高于传统劳动密集型产业，这种差异主要源于数据可得性、技术适配度和人才储备等关键因素。
人工智能技术对工业经济增长的趋势预测
未来十年，人工智能技术对工业经济增长的驱动作用将呈现加速渗透、深度融合和系统性变革三大趋势。从技术演进看，随着多模态大模型、边缘计算和数字孪生等技术的成熟，AI在工业场景的应用将从单点突破转向全链条覆盖，预计到2030年全球工业AI市场规模将突破5000亿美元，年均复合增长率保持在25%以上。在产业影响层面，AI将推动工业生产方式发生结构性变革：一方面通过智能工厂的规模化部署实现生产柔性化（定制化生产占比提升至40%以上），另一方面通过工业互联网平台构建跨产业链协同生态（重点行业平台普及率超过60%）。值得注意的是，AI技术红利释放将呈现阶段性特征：短期（2025年前）以效率提升为主，推动制造业成本降低10%-15%；中期（2025-2030年）以模式创新为突破，催生预测性维护、产品即服务等新业态；长期（2030年后）将引发产业体系重构，形成以自主决策为特征的“工业智能体”新范式。但这一进程也面临数据安全、技术伦理和就业结构调整等挑战，需要建立动态治理框架以实现技术红利最大化。
结语
人工智能技术正深刻重塑工业经济增长模式。研究表明，AI显著提升了制造业生产效率和全要素增长率。随着多模态大模型等技术的发展，AI将推动全产业链的柔性化、生态化和智能化转型。但需同步解决数据安全、伦理治理等挑战，通过政策引导和技术协同，释放AI对工业经济的持续驱动力。
参考文献：
[1]李旭辉,杨梦成,严晗,等.中国人工智能产业科技创新能力测度及趋势演进[J].科研管理, 2023, 44(1):1-7.
[2]杨虎涛.数字经济的增长效能与中国经济高质量发展研究[J].中国特色社会主义研究,2020,(03):21-32.
[3]周亚虹,张征宇.“数智时代计量经济学的高质量发展”序言[J].系统工程理论与实践, 2024, 44(9):1-3.
[本文系2025年度济宁市哲学社会科学规划项目（重大应用对策研究专题）“人工智能在济宁市工业经济总量倍增中的关键技术与应用研究”(项目编号: 25JSGX006)]
（作者单位：济宁职业技术学院，山东 济宁272000）