人工智能對產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的研究進展

□耿子恒 汪文祥

一、引言

人工智能技術(shù)是新一輪科技革命中最具通用性的技術(shù)，滲透性強，與產(chǎn)業(yè)融合度高，能夠促進產(chǎn)業(yè)效率和效益提升，為經(jīng)濟增長提供新動能。但同時人工智能技術(shù)存在較強的非普惠式滲透性（蔡昉，2019）[1]。只有在合理的體制機制引導下，人工智能才能成為帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量提升的重要技術(shù)。因此，人工智能與產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系研究具有重要意義。雖然隨著人工智能在國內(nèi)應(yīng)用的逐步推廣，人工智能經(jīng)濟的國內(nèi)研究也在逐步增加，但是仍未有從人工智能與產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度進行綜述性研究。本文在人工智能理論溯源基礎(chǔ)上界定人工智能概念，遵循人工智能從宏觀經(jīng)濟到微觀企業(yè)影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在邏輯，以國外經(jīng)典文獻為起點，主要梳理、總結(jié)和評述2018 年以后人工智能對經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與企業(yè)管理變革影響的國內(nèi)文獻，以期為我們更好地理解人工智能對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的正面和負面作用，設(shè)計科學合理的產(chǎn)業(yè)政策，有效應(yīng)對未來可能帶來的挑戰(zhàn)，以及未來人工智能經(jīng)濟的研究等提供有益借鑒。

二、人工智能概念溯源、界定與特征

（一）人工智能概念溯源

人工智能（Artificial Intelligence，AI）具有長達60 余年的歷史，它比一般科技更復(fù)雜、更豐富，被描繪為一場“永恒的戰(zhàn)爭”?？梢?，人工智能作為新一輪科技革命的巨擘，擁有極其豐富的內(nèi)涵。1948 年，圖靈最早提出嚴肅的“機器智能”概念，并將智能概念劃分為肉體智能和無肉體智能。1950 年，他又在《計算機與智能》中提出著名的圖靈測試，并將肉體智能和無肉體智能修正為體力和智力，這是被公認的關(guān)于機器智能最早的系統(tǒng)化、科學化論述。同時，圖靈還闡述了數(shù)字計算機如何實現(xiàn)如同人類計算員操作（工作）達到的效果；并列出數(shù)字計算機由“存儲器、運算器和控制器”構(gòu)成，闡述了三個構(gòu)成要件的運作原理和功能（尼克，2017）[2]。數(shù)字計算機模擬人類計算員的行為欲達到預(yù)期工作效果的三個構(gòu)成要件與當今人工智能功能實現(xiàn)的三個要素一一對應(yīng)，即與數(shù)據(jù)、算法和硬件相對應(yīng)；同時，也與人工智能層次劃分一一對應(yīng)，即基礎(chǔ)設(shè)施層（包含硬件、計算能力、數(shù)據(jù)）、算法層、技術(shù)層。因此，圖靈為人類的“智能化”奠定了理論基礎(chǔ)。計算機科學一直有兩條相互交錯的路線，理論起源追溯到圖靈，工程路線則終究會追溯到馮諾依曼。馮諾依曼1955 年的著作《計算機與大腦》，描繪了“計算機”和“大腦”兩個部分，他認為這兩個部分（路線）并不對立，而是解決同一問題的兩種方法，為人工智能符號派和神經(jīng)派指明了發(fā)展路徑。因此，馮諾依曼在一定程度上預(yù)示了人工智能的發(fā)展路線（尼克，2017）[2]。麥卡錫、明斯基分別在1956 年、1961 年提出人工智能的概念，但時間均晚于圖靈和馮諾依曼。所以，圖靈是“智能”的淵源，馮諾依曼是“智能”的先驅(qū)，他們共同創(chuàng)造“智能”概念，人工智能的概念界定也應(yīng)以此為根本遵循。

（二）人工智能概念界定

從目前國內(nèi)外人工智能界定研究看，基本遵循了圖靈和馮諾依曼關(guān)于“機器”和“大腦”的理論起源，認為人工智能不僅是一門讓機器做人類智能才能完成的事的科學（Minsky，1961）[3]，廣義上也是與智能行為相關(guān)的非自然存在物體（Nilsson，1988）[4]，而后，Min（2010）[5]和Cerka（2015）[6]將人工智能具象化定義為，通過學習人類思維和行為、模仿人類并像人類一樣思考和行動的機器或系統(tǒng)。此外，房超等（2020）[7]認為人工智能是通過特定技術(shù)手段使機器模仿人的智能。雖然學者們將人工智能界定為科學、物體、機器或系統(tǒng)等，但是這些概念界定不僅體現(xiàn)出人工智能的本質(zhì)——“賦予機器人類智能”，且這種智能具有生物智能的自學習、自組織、自適應(yīng)、自行動的特征（張鑫、王明輝，2019）[8]，而且還都融入了機器智能的血液。因此，人工智能是通過搭建符合存儲、運算和控制模式的基礎(chǔ)設(shè)施層、算法層與技術(shù)層，進而獲取并使用知識（數(shù)據(jù)）進行機器學習或深度學習，以模仿人類體力能力和智力能力，解決人類社會發(fā)展問題的計算機科學技術(shù)。

（三）人工智能技術(shù)經(jīng)濟特征

在當前基礎(chǔ)理論條件下，人工智能雖然具有智能性、廣泛性、高效性和全球性等正面技術(shù)特征，但也存在靈活性低、可解釋性弱、魯棒性差等負面技術(shù)特征（房超等，2020）[7]。人工智能負面技術(shù)特征的弱化或消失，不僅需要人工智能技術(shù)創(chuàng)新，更需要人工智能技術(shù)應(yīng)用于多領(lǐng)域、多產(chǎn)業(yè)、多場景，進而反哺喂養(yǎng)人工智能技術(shù)創(chuàng)新，使人工智能技術(shù)發(fā)展與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展共同步入“演化式”發(fā)展道路，以增強或徹底實現(xiàn)人工智能正面技術(shù)特征。因此，現(xiàn)階段人工智能正面技術(shù)特征與負面技術(shù)特征都會影響其作用于宏觀經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)發(fā)展及企業(yè)管理。人工智能是基于計算機技術(shù)體系下的信息技術(shù)。人工智能不僅具有滲透性、替代性、協(xié)同性等信息技術(shù)所具備的技術(shù)經(jīng)濟特征（蔡躍洲和張鈞南，2015）[9]，也具有人工智能獨有的創(chuàng)造性特征，其來源于替代人類的腦力勞動（蔡躍洲和陳楠，2019）[10]。但是，現(xiàn)階段人工智能替代人類腦力勞動或創(chuàng)造性活動的能力尚不足，人工智能創(chuàng)造性相對于其他三個特征仍然較弱。

三、人工智能對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響

（一）人工智能與宏觀經(jīng)濟

關(guān)于人工智能與生產(chǎn)率和經(jīng)濟增長的研究始于國外，國內(nèi)人工智能與經(jīng)濟交叉領(lǐng)域研究多集中于國家政策與人工智能經(jīng)濟發(fā)展、人工智能內(nèi)部細分行業(yè)發(fā)展方向、人工智能頭部企業(yè)與創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展案例等政策、行業(yè)研究及案例分析等（呂文晶等，2018）[11]。人工智能對經(jīng)濟增長影響的研究大多基于新古典經(jīng)濟增長模式或基于工作任務(wù)，著眼于自動化對生產(chǎn)率的影響及其產(chǎn)生的經(jīng)濟效應(yīng)，以及像工業(yè)機器人某一細分行業(yè)技術(shù)的應(yīng)用對經(jīng)濟的影響。

1.人工智能與經(jīng)濟體制和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)系

技術(shù)進步對推動經(jīng)濟增長具有關(guān)鍵作用。然而，以人工智能和互聯(lián)網(wǎng)為代表的新技術(shù)不會均衡地普及到所有國家、地區(qū)、產(chǎn)業(yè)與廠商，而會促使掌握科技的頂級企業(yè)形成自然壟斷，使行業(yè)內(nèi)技術(shù)流偏弱的企業(yè)成為競爭中的“打工人”，導致新企業(yè)成長困境、創(chuàng)新萌發(fā)障礙與技術(shù)擴散緩慢等阻礙國民經(jīng)濟享受技術(shù)進步成果的問題（蔡昉，2019）[1]。從馬克思主義政治經(jīng)濟學視角看，人工智能對生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系也有影響，它能夠推動現(xiàn)代化經(jīng)濟體系各領(lǐng)域質(zhì)量與效益提升（喬曉楠和郗艷萍，2018）[12]。因此，經(jīng)濟體制機制對國民經(jīng)濟發(fā)展具有重要影響。如果要使人工智能技術(shù)賦能經(jīng)濟增長，就需要瞄準經(jīng)濟體制，關(guān)注經(jīng)濟機制設(shè)計對技術(shù)賦能經(jīng)濟增長會產(chǎn)生正面或是負面影響，設(shè)計有利于技術(shù)擴散與應(yīng)用的政策取向與制度、科技政策與產(chǎn)業(yè)政策規(guī)制等，才能突破技術(shù)壟斷阻礙經(jīng)濟增長的障礙。此外，人工智能賦能經(jīng)濟增長，不僅要注重經(jīng)濟體制機制設(shè)計，還應(yīng)推動中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。人工智能賦能中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型要以實現(xiàn)要素驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動、粗放發(fā)展模式向內(nèi)涵發(fā)展模式、非均衡增長向協(xié)調(diào)發(fā)展、資源消耗向綠色發(fā)展的四個轉(zhuǎn)型為基礎(chǔ)。同時，還需要全面把握人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、消費結(jié)構(gòu)和投資結(jié)構(gòu)升級的影響，把人工智能技術(shù)的外溢性和創(chuàng)新性融合到社會再生產(chǎn)各環(huán)節(jié)，才能推動中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)社會再生產(chǎn)各環(huán)節(jié)邁進高質(zhì)量發(fā)展階段的目標（師博，2019[13]、2020[14]）。

2.人工智能與生產(chǎn)率和經(jīng)濟增長的關(guān)系

Solow（1987）[15]提出生產(chǎn)率悖論的存在，但是蔡昉（2019）[1]認為這是統(tǒng)計問題導致的結(jié)果表現(xiàn)。國外大多數(shù)研究支持人工智能能夠提高生產(chǎn)率的結(jié)論。Brynjolfsson 和Hitt（2011）[16]通過分別研究美國527 家公司的8年股票數(shù)據(jù)和179 家上市公司的調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)計算機應(yīng)用能夠正向影響生產(chǎn)率且長期會對生產(chǎn)率增長產(chǎn)生更大貢獻，具有商業(yè)分析能力的上市公司會獲得更高的平均生產(chǎn)率。不僅如此，假設(shè)機器替代人類勞動，技術(shù)進步迭代速度較計算機技術(shù)可以更快且無限供給該要素投入，那么機器智能對經(jīng)濟確有影響且在不考慮智能化創(chuàng)造新工作的因素時還會低估這種影響（Hanson，2011）[17]；這種影響表現(xiàn)在機器人（自動化）對生產(chǎn)率提升具有顯著的長短期影響（Kromann 等，2015）[18]，并且能夠促進TFP 增長（Graetz 和Michaels，2015）[19]。此外，在自動化替代勞動以及當勞動有比較優(yōu)勢時可以創(chuàng)造新工作任務(wù)的分析框架下，自動化會產(chǎn)生替代效應(yīng)和生產(chǎn)效應(yīng)（Acemoglu D.和P.Restrepo，2016）[20]，這會使應(yīng)用人工智能技術(shù)的部門提高生產(chǎn)率，加速自動化水平提升，引致勞動力需求下降以及資本回報的提升，但是，同時也令未使用人工智能技術(shù)的部門成本上升而減少資本回報（Aghion，2017）[21]。

2017 年后，也有一些就人工智能是否能夠帶來經(jīng)濟增長的研究觀點的碰撞。例如，Klaus Prettner（2019）[22]認為，即使沒有技術(shù)進步，也會有持續(xù)增長的可能性；郭敏和方夢然（2018）[23]聚焦全球生產(chǎn)率下降問題開展研究，認為人工智能投資未改善全球生產(chǎn)率。但是，國內(nèi)學者利用中國經(jīng)濟事實與數(shù)據(jù)反駁了該類觀點。陳彥斌等（2019）[24]、蔡躍洲等（2019）[10]和林晨等（2020）[25]分別結(jié)合中國經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)實，研究論證了人工智能如何影響老齡化、就業(yè)、消費等并進而影響經(jīng)濟增長等問題。陳彥斌等（2019）[24]從中國老齡化和經(jīng)濟增長之間矛盾入手進行研究，發(fā)現(xiàn)人工智能可以提高智能化和自動化水平，減少勞動力需求，而促進資本回報率提升，增加資本積累，提高全要素生產(chǎn)率，還可以緩解老齡化與經(jīng)濟增長之間的矛盾及老齡化對經(jīng)濟增長帶來的負面影響。也就是說，人工智能可以替代勞動而帶來經(jīng)濟增長。蔡躍洲和陳楠（2019）[10]等把人工智能視為ICT 技術(shù)之一，認為人工智能通過投入產(chǎn)出效率與知識創(chuàng)造促進宏觀經(jīng)濟增長，并且人工智能生態(tài)化發(fā)展也會推動宏觀經(jīng)濟增長。林晨等（2020）[25]從中國居民消費率低出發(fā)，將異質(zhì)性資本細化融入動態(tài)一般均衡模型開展研究，認為人工智能可以提高實體經(jīng)濟吸引力，促使資金從地產(chǎn)經(jīng)濟流向?qū)嶓w經(jīng)濟，降低住房資本和基建資本對居民消費的擠出效應(yīng)，提高居民消費率，從而促進經(jīng)濟增長。因此，從國內(nèi)外研究成果看，絕大多數(shù)學者支持人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用可以促進生產(chǎn)率提升、資本回報率提升以及全要素生產(chǎn)率提升，從而推動經(jīng)濟增長的觀點。

然而，在人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中，中國還面臨“應(yīng)用強、研發(fā)弱”“重引進、輕自研”“豐概念、缺實質(zhì)”“發(fā)展快、乏機制”等影響其自身發(fā)展又影響經(jīng)濟增長的發(fā)展障礙。所以，要在技術(shù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用中，加強人才培養(yǎng)，加速新基建建設(shè)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈，制定合理的引導政策，才能使人工智能成為經(jīng)濟增長的新動能（郭晗，2019）[26]。此外，我們還應(yīng)關(guān)注人工智能導致結(jié)構(gòu)性失業(yè)、分配不均衡與經(jīng)濟安全等負面效應(yīng)，要堅持黨對智能經(jīng)濟發(fā)展的領(lǐng)導，加強諸如算法等基礎(chǔ)研發(fā)能力，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量，推進產(chǎn)學研一體化發(fā)展，擴大民生經(jīng)濟領(lǐng)域人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍，促進人工智能對經(jīng)濟增長發(fā)揮積極作用（馬相東，2020）[27]。

3.人工智能與生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變的關(guān)系

Agrawal 等（2017）[28]借鑒了Weitzman（1998）[29]的研究，對Aghion 等（2017）[21]所提出的人工智能影響經(jīng)濟增長的關(guān)鍵因素——人工智能對創(chuàng)新和知識重組的作用進行研究，發(fā)現(xiàn)人工智能能夠幫助人類學習新知識，重組已有知識，并且人工智能技術(shù)能夠通過知識發(fā)現(xiàn)與知識重組促進經(jīng)濟顯著增長（Jones，2005）[30]。這個研究結(jié)果與蔡躍洲和陳楠等（2019）[10]提出的人工智能獨有的“創(chuàng)造性技術(shù)—經(jīng)濟”特征促進經(jīng)濟增長具有一致性。同時，衛(wèi)玲（2019）[31]從馬克思主義政治經(jīng)濟學視角理解人工智能對勞動、商品價值與生產(chǎn)率以及社會生產(chǎn)方式運行的影響，認為人工智能可以節(jié)約勞動時間且智能勞動是復(fù)雜勞動，可以提高勞動生產(chǎn)率，并在單位時間內(nèi)提供更多使用價值，從而以節(jié)約勞動時間釋放自由時間，以生產(chǎn)工具快速迭代推動生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變，促進經(jīng)濟社會的發(fā)展。此外，劉亮等（2020）[32]從分析中國經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變所處階段出發(fā)，通過構(gòu)建CES 生產(chǎn)函數(shù)模型研究2004 年—2015 年中國省級面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)智能化通過作用于技術(shù)效率與技術(shù)進步對經(jīng)濟增長集約化產(chǎn)生U 型動態(tài)影響。

（二）人工智能與產(chǎn)業(yè)發(fā)展

1.人工智能與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)系

人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的影響研究均處于探索性階段。從現(xiàn)有研究來看，人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級具有一定影響作用，至于影響前提、影響方向、影響機制、影響程度等，還未形成體系化的一致觀點。從影響前提和方向看，人工智能是一項具有新型基礎(chǔ)設(shè)施屬性的通用技術(shù)，它對勞動或資本可能產(chǎn)生偏向替代性，并且在不同產(chǎn)業(yè)具有差異化應(yīng)用前景；通過構(gòu)建多部門動態(tài)一般均衡模型進行研究，發(fā)現(xiàn)人工智能無論是促進資本密集產(chǎn)業(yè)還是勞動密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生正向影響還是負向影響都是不確定的，這取決于不同產(chǎn)業(yè)部門應(yīng)用人工智能后的產(chǎn)出彈性和人工智能與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的替代彈性之間的差別（郭凱明，2019）[33]。由此可見，人工智能在不同的產(chǎn)業(yè)部門或要素配置選擇等前提條件下，會對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生不同的影響作用。從影響機制看，人工智能滲透于產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域是人工智能發(fā)揮優(yōu)化產(chǎn)業(yè)要素投入、提高生產(chǎn)率、降低運營成本、改進服務(wù)質(zhì)量等綜合作用的首要條件（師博，2020）[14]。此外，人工智能產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平與人工智能技術(shù)應(yīng)用的普及水平共同發(fā)揮作用，影響人工智能技術(shù)促進產(chǎn)業(yè)升級的效果（胡俊等，2020）[34]。所以，人工智能影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的機制還不夠清晰，仍需要加強人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用實踐研究，進一步厘清人工智能對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響機制。盡管人工智能影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的前提、方向與機制尚未具體化和體系化，但是，人工智能對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的作用仍以正面影響為主。人工智能對第二產(chǎn)業(yè)影響顯著且可以促進二次產(chǎn)業(yè)比重增加（祝昊辰，2019）[35]；同時，在人工智能、產(chǎn)業(yè)升級與人力資本分析統(tǒng)一框架下，人工智能通過外溢效應(yīng)、生產(chǎn)率效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)等能夠促進產(chǎn)業(yè)升級，并且對中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級產(chǎn)生促進作用（呂榮杰等，2021）[36]。因此，總體而言，人工智能對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有一定影響（沈賞，2020）[37]。

2.人工智能與三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系

（1）人工智能與農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)系

在人工智能背景下，農(nóng)業(yè)管理正在邁向大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能與“混合—增強”智能以及自主智能農(nóng)業(yè)發(fā)展的新階段，產(chǎn)生精準農(nóng)業(yè)、設(shè)施農(nóng)業(yè)、精準養(yǎng)殖、營銷農(nóng)業(yè)等智慧農(nóng)業(yè)新模式（陳桂芬等，2018）[38]。智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展路徑有3 條：一是發(fā)揮智能化替代性作用節(jié)約勞動；二是加大資本投入升級傳統(tǒng)生產(chǎn)工具為智慧工具；三是加強智能化技術(shù)應(yīng)用推動農(nóng)業(yè)技術(shù)和農(nóng)業(yè)管理升級，進而改善農(nóng)業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量（汝剛等，2020）[39]。可見，要實現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，需要發(fā)揮人工智能技術(shù)替代生產(chǎn)要素（勞動和工具）的作用，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升，同時，應(yīng)用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)管理水平提升。在“雙提升”下，改善農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，推動農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革，促進農(nóng)業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展。

（2）人工智能與制造業(yè)發(fā)展的關(guān)系

人工智能在工業(yè)化角逐過程中占有重要地位，會助力制造業(yè)在柔性化、自動化、智能化、服務(wù)化方面進行轉(zhuǎn)型升級（黃群慧和賀俊，2019）[40]。制造業(yè)智能化不僅要具有產(chǎn)品智能化、裝備智能化、生產(chǎn)方式智能化、管理智能化、服務(wù)智能化等企業(yè)層面特征，還要具有人工智能技術(shù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建新型制造體系等產(chǎn)業(yè)層面特征以及構(gòu)建核心人才競爭力，重點突破共性技術(shù)、標準體系建設(shè)等基礎(chǔ)性環(huán)節(jié)的全方位智能制造宏觀層面特征（李廉水等，2019）[41]。但是，當前制造業(yè)不僅存在傳統(tǒng)生產(chǎn)模式缺乏靈活性、難以滿足消費升級的個性化需求的問題（新一代人工智能引領(lǐng)下的制造業(yè)新模式新業(yè)態(tài)研究課題組，2018）[42]，還存在制造業(yè)數(shù)據(jù)匱乏與使用難度大、核心技術(shù)缺乏、創(chuàng)新模式待探索和復(fù)合型人才嚴重不足等問題（鄧洲，2018）[43]；受智能化模式系統(tǒng)構(gòu)建約束、轉(zhuǎn)換成本約束、信息化不充分等造成的“信息化智能化雙期疊加”約束問題（高煜，2019）[44]；特別是存在高端制造能力弱，關(guān)鍵零部件、材料、操作系統(tǒng)和軟件進口依賴度高，缺少核心技術(shù)等短板（胡汝銀，2020）[45]。

面對如此之多的障礙，國內(nèi)大多數(shù)研究支持人工智能可以通過推動制造業(yè)智能化，提高制造業(yè)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量以及全要素生產(chǎn)率的觀點。當人工智能與勞動力相比較而具有比較優(yōu)勢時，將促進人工智能與制造業(yè)融合，并促進制造業(yè)生產(chǎn)效率、經(jīng)濟效益、生產(chǎn)柔性、質(zhì)量控制能力以及供需匹配度等各方面的提升（鄧洲，2018）[43]。劉亮和胡國良（2020）[46]從實證分析角度，通過研究中國制造業(yè)數(shù)據(jù)，論證了人工智能可以通過技術(shù)效率路徑提高全要素生產(chǎn)率，并且對中高技術(shù)行業(yè)影響顯著的觀點。同時，人工智能（設(shè)備資本價格指數(shù)的倒數(shù)）通過提高生產(chǎn)智能化、流程監(jiān)測與產(chǎn)品質(zhì)量，發(fā)揮技術(shù)效應(yīng)與人力資本積累效應(yīng)，可以實現(xiàn)制造業(yè)升級目標，并對勞動密集型和技術(shù)密集型的制造業(yè)產(chǎn)生正向影響，尤其對東部地區(qū)制造業(yè)升級影響產(chǎn)生顯著效果（付文宇等，2020）[47]。

在我們知曉了智能制造的目標或特征、困難或障礙、影響或效果后，更重要的是思考和研究如何實現(xiàn)智能制造。從技術(shù)操作方面看，人工智能應(yīng)推動服務(wù)型制造業(yè)建設(shè)，其關(guān)鍵是要發(fā)揮新一代人工智能建設(shè)多元跨媒體的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫、基于大數(shù)據(jù)設(shè)計需求特征的挖掘系統(tǒng)、虛擬體驗系統(tǒng)、虛擬制造系統(tǒng)及全流程信息自動化采集、生產(chǎn)管控與協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)等關(guān)鍵性技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式監(jiān)控系統(tǒng)、故障預(yù)測算法、機器視覺技術(shù)、機器學習等支撐性技術(shù)的功能（新一代人工智能引領(lǐng)下的制造業(yè)新模式新業(yè)態(tài)研究課題組，2018）[42]。從發(fā)展模式方面看，應(yīng)加大人工智能對制造業(yè)在產(chǎn)品智能化、裝備智能化、生產(chǎn)智能化、管理智能化、商業(yè)應(yīng)用智能化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)智能化等6 個方面的改造，推動智能化生產(chǎn)管理模式、智能化生產(chǎn)運營模式、智能化組織管理模式、智能化商業(yè)模式、智能化企業(yè)競爭模式等5 種模式良性運行，將會更加有效地促使人工智能與制造業(yè)深度融合（高煜，2019）[44]。從機理路徑方面看，人工智能是通過提高產(chǎn)業(yè)效率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、改善生態(tài)環(huán)境等方面促進制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級的，它可以通過提高生產(chǎn)要素使用和配置效率、組織管理效率和商業(yè)運行效率，推進產(chǎn)業(yè)效率提升，使得資源損耗和污染排放減少，進而形成“人工智能決策—智能化要素配置—智能化自主生產(chǎn)”為主線的智能制造體系（吳旺延和劉珺宇，2020）[48]。

（3）人工智能與服務(wù)業(yè)發(fā)展的關(guān)系

雖然人工智能與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展在具體場景的應(yīng)用中具有豐富的實踐案例。但是，還沒有總結(jié)形成一般性理論分析框架。由于“人工智能+服務(wù)業(yè)”各應(yīng)用場景的特點差異較大，因此，從統(tǒng)一框架視角考慮服務(wù)業(yè)發(fā)展仍有一定難度。例如，中國人民銀行武漢分行辦公室課題組（2016）[49]率先總結(jié)了先進發(fā)達國家人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，并提出中國的應(yīng)對措施。但是，中國金融服務(wù)業(yè)智能化如要實現(xiàn)應(yīng)用，仍然需要繼續(xù)完善金融交易市場規(guī)則、強化信息安全與網(wǎng)絡(luò)安全、加強人工智能在金融監(jiān)管中的作用。再則，有研究聚焦中國人口老齡化以及區(qū)域養(yǎng)老服務(wù)布局不合理等矛盾問題，通過分析中國老齡化的特點與養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展要求，認為人工智能技術(shù)可以改善養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)體系、產(chǎn)業(yè)布局以及產(chǎn)業(yè)生態(tài)，促進養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展（劉飛等，2020）[50]。從“人工智能+服務(wù)業(yè)”產(chǎn)品視角歸納發(fā)現(xiàn)，智能服務(wù)機器人、無人車、AIoT（智能物聯(lián)網(wǎng)）、娛樂與助理等公私服務(wù)人工智能產(chǎn)品以及醫(yī)療、金融、法律、教育、物流等行業(yè)人工智能產(chǎn)品正在潛移默化地改變著人類的生產(chǎn)生活，也在悄無聲息地對服務(wù)業(yè)進行改造升級（孫效華等，2020）[51]。從智能化服務(wù)業(yè)發(fā)展路徑視角看，王小艷（2020）[52]提出創(chuàng)新智能服務(wù)業(yè)模式，滿足消費升級需求，夯實智能服務(wù)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施與公共服務(wù)體系基礎(chǔ)，健全智能服務(wù)業(yè)制度、監(jiān)管法則與倫理限制等有關(guān)措施，可以推進智能服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（三）人工智能與企業(yè)發(fā)展

從理論分析看，智能經(jīng)濟呈現(xiàn)出接近零邊際成本、擴大消費者剩余和行業(yè)頂級企業(yè)優(yōu)勢顯著等3 個特點（高良謀和張世龍，2019）[53]。從人工智能企業(yè)或數(shù)字經(jīng)濟行業(yè)頭部企業(yè)的實踐看，無論在人才資源、財力資源，還是在信息資源、用戶資源等促進企業(yè)發(fā)展的要素資源的獲取和利用方面，該行業(yè)的頂級企業(yè)都具有較為明顯的優(yōu)勢。因此，智能經(jīng)濟本身作為經(jīng)濟構(gòu)成的組成部分，已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的一種新動能。從實證分析看，人工智能企業(yè)這一人工智能技術(shù)輸出載體的高質(zhì)量發(fā)展將有利于人工智能技術(shù)的擴散與應(yīng)用，可以推進傳統(tǒng)企業(yè)變革與發(fā)展。雖然2011 年—2016 年間中國AI 上市公司的TFP 增長為-0.5%（侯志杰和朱承亮，2018）[54]，在一定程度上表明中國AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為緩慢，但是應(yīng)用智能技術(shù)的企業(yè)可以提高其參與全球價值鏈分工的水平，特別是加工貿(mào)易類企業(yè)參與水平更加顯著，并且智能技術(shù)促進參與率提升的作用在2008 年以后在逐步增強。這里的主要原因是，人工智能替代低端勞動力，使企業(yè)成本降低，進而提高了企業(yè)生產(chǎn)率（呂越等，2020）[55]。由此可見，企業(yè)智能化改造是必要的，是有價值的選擇。但是，企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)后，要關(guān)注人類員工與智能機器的關(guān)系、管理技術(shù)性的第三屬性、技術(shù)管理者、“滿意決策”與“最優(yōu)決策”以及它們之間的平衡問題對企業(yè)管理產(chǎn)生的沖擊（徐鵬和徐向藝，2020）[56]，依據(jù)涵蓋管理對象、管理屬性、管理決策與管理倫理等在內(nèi)的人工智能影響企業(yè)管理的一般性理論分析框架研究人工智能賦能企業(yè)后的管理特點、問題與解決方案。

從戰(zhàn)略決策角度，通過研究全權(quán)委托AI 決策、混合人—AI 與AI—人的順序決策、聚合的人—AI 決策的三種模式，發(fā)現(xiàn)由于多數(shù)管理者要對企業(yè)的戰(zhàn)略決策負責，算法決策卻仍然是一個黑箱，這大大降低了選擇AI 決策的意愿。因此大多數(shù)管理者仍將自己決策作為首選（Shrestha 等，2019）[57]。此外，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，會面臨由于對新技術(shù)、產(chǎn)品及市場反應(yīng)沒有十足的把握和預(yù)測所帶來的較高水平的不確定性和模糊性（Matt 等，2015）[58]，這可能引起組織決策體系的癱瘓（Lüscher 和Lewis，2008）[59]。所以，無論是從企業(yè)管理者承擔戰(zhàn)略決策責任角度，還是從企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型本身存在風險的角度，企業(yè)在當前智能化應(yīng)用階段，對采用AI化戰(zhàn)略決策都持保守態(tài)度。從組織發(fā)展與變革角度，人工智能的抓取功能可以使企業(yè)從全球范圍內(nèi)捕捉到更多與自身發(fā)展相關(guān)的數(shù)據(jù)和信息等，以提高知識獲取能力。而后，人工智能的虛擬“場景”功能，能夠進一步打開知識分享的空間和時間邊界，弱化知識分享的情境限制，減少知識分享過程中的阻礙，實現(xiàn)跨組織知識分享目的，提高知識傳播速度和廣度，為知識吸收創(chuàng)造有利條件。在知識吸收過程中，利用機器學習或深度學習技術(shù)等，能夠精準分析個人特質(zhì)和基本場景，提高知識學習效率，激發(fā)個人的知識分享意愿，提高組織的知識吸收能力和應(yīng)用轉(zhuǎn)化效果（顧麗敏、李嘉，2020）[60]。因此，人工智能可以通過提高組織的知識獲取、分享和吸收能力，促使企業(yè)的核心競爭力持續(xù)提高，不斷推進組織快速成長與發(fā)展。然而，人工智能技術(shù)也會引致組織發(fā)展環(huán)境的改變，特別是對生產(chǎn)型企業(yè)，生產(chǎn)工作從“人+人”的勞動范式轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭?智能化設(shè)備”的勞動范式，會導致人機互動日益頻繁，人與人之間的交流越來越少，甚至顯得多余，使生產(chǎn)活動中的人際關(guān)系逐漸弱化，員工個體化特征凸顯（潘莉、俎巖，2021）[61]，不利于企業(yè)內(nèi)各組織與人才的多元互動、交流與發(fā)展。從員工與智能機器的關(guān)系角度而言，在企業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型過程中，智能技術(shù)型員工取代傳統(tǒng)型員工后，大量的人際互動和信息傳遞將開始通過智能化技術(shù)實現(xiàn)，由此提高了信息傳遞的及時性、準確性與協(xié)同性。同時，企業(yè)人力資源管理的對象也隨之改變，由管理純粹的傳統(tǒng)型員工轉(zhuǎn)變?yōu)楣芾韨鹘y(tǒng)型員工、智能技術(shù)型員工、兩類員工之間的關(guān)系以及員工與智能機器之間的關(guān)系等（陳冬梅等，2020）[62]。但是，人工智能賦能的企業(yè)管理不會關(guān)注員工的道德與情緒等情感因素，因此員工對智能化管理決策的真實性感知存在疑惑（Logg等，2015）[63]。這不利于員工與智能機器之間和諧相處，導致員工工作積極性降低，進而作出反對機器決策以及不利于企業(yè)發(fā)展的行為。從企業(yè)經(jīng)營角度看，在運營管理中，企業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜和計算機視覺技術(shù)等人工智能技術(shù)，分析消費者需求變化、銷量趨勢、競爭態(tài)勢等，可以幫助企業(yè)更加科學有效地制定市場策略和營銷計劃，提高企業(yè)的運營效率和經(jīng)營業(yè)績；在供應(yīng)鏈管理中，企業(yè)使用機器學習技術(shù)，實時響應(yīng)消費者需求，優(yōu)化庫存管理，實現(xiàn)降本增效；在營銷管理中，企業(yè)使用自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)智能客服功能，實時為消費者提供售后服務(wù)，并為后續(xù)優(yōu)化營銷管理效果提供客戶數(shù)據(jù)（周雨薇、呂巍，2021）[64]。由此可見，人工智能不僅會對企業(yè)戰(zhàn)略管理、組織管理、人機交互及經(jīng)營管理帶來正面影響，還會從各個角度對管理產(chǎn)生負面沖擊。企業(yè)在利用好智能賦能紅利的同時，還應(yīng)動態(tài)監(jiān)控智能化轉(zhuǎn)型帶來的問題，并結(jié)合企業(yè)戰(zhàn)略與發(fā)展環(huán)境，在分析問題根源的基礎(chǔ)上正面積極應(yīng)對。

四、結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

在新一代人工智能技術(shù)浪潮興起后，學術(shù)界從不同角度對人工智能在對經(jīng)濟增長、勞動就業(yè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與企業(yè)管理變革等方面的影響進行了廣泛的探索性研究。

1.多數(shù)研究支持人工智能促進經(jīng)濟增長的觀點。從經(jīng)濟體制方面看，由于人工智能技術(shù)擴散與滲透具有非普惠性特點，因此政策取向和制度設(shè)計等經(jīng)濟體制會對人工智能技術(shù)賦能經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響，也就是說，設(shè)計有利于技術(shù)擴散的經(jīng)濟體制機制，將會對人工智能技術(shù)賦能經(jīng)濟增長產(chǎn)生積極影響。從生產(chǎn)率方面看，國內(nèi)外絕大多數(shù)研究表明，人工智能技術(shù)可以促進生產(chǎn)率提升，促進經(jīng)濟增長。雖然在人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中，中國還面臨諸多困難和問題，但無論是理論還是實證研究上，從老齡化、投入產(chǎn)出、資本與消費等角度，都依然證明了人工智能對中國經(jīng)濟增長具有積極作用。不過，中國應(yīng)持續(xù)加強研發(fā)與人才投入，加快新基建建設(shè)，提高技術(shù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用水平，才能逐步克服人工智能所帶來的結(jié)構(gòu)性失業(yè)、分配不均與經(jīng)濟安全等問題。從生產(chǎn)方式方面看，人工智能可以通過知識重組與工具改造的方式，提高勞動生產(chǎn)率，進而改變生產(chǎn)方式；并通過技術(shù)效率與技術(shù)進步途徑推動經(jīng)濟增長集約化水平提升。

2.人工智能對產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響尚處于探索性階段，其對產(chǎn)業(yè)的影響前提、方向、程度和機制尚未達成一致觀點，但是多數(shù)研究支持人工智能會對產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生積極作用的看法。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級方面看，人工智能不僅在不同產(chǎn)業(yè)上的應(yīng)用前景具有差異化，而且在不同要素配置選擇的前提下會對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生差異化效果。從作用機制方面看，人工智能技術(shù)實施后，可以優(yōu)化要素配置與使用效率、提高生產(chǎn)效率、改善產(chǎn)品質(zhì)量、降低運營成本——通過這四個作用推動人工智能促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。由此可見，人工智能影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的外在邏輯較為清晰，但是內(nèi)在機制尚不明確，而這并不影響人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生積極作用。從影響效果方面看，無論在理論上還是實證上，均論證了人工智能對二次產(chǎn)業(yè)的顯著影響，對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有促進作用。從對三次產(chǎn)業(yè)影響方面看，智慧農(nóng)業(yè)主要依靠人工智能發(fā)揮生產(chǎn)工具改造與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)實施下的農(nóng)業(yè)管理水平提升來實現(xiàn)。智能制造的實現(xiàn)存在關(guān)鍵零部件、操作系統(tǒng)、核心技術(shù)缺乏的短板，但是從理論和實證上均論證了人工智能可以提高制造業(yè)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和全要素生產(chǎn)率。不過，我們依然要正視困難，加大技術(shù)創(chuàng)新與組合應(yīng)用，改造傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)管理與運營模式，通過提高生產(chǎn)要素使用與配置效率、組織管理效率和運營效率，打造以智能決策與智能生產(chǎn)為目標的智能制造體系。人工智能賦能服務(wù)業(yè)發(fā)展的主要模式是“人工智能產(chǎn)品+傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)場景”。但是，就目前研究和實踐看，一則傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)應(yīng)用場景不具備智能產(chǎn)品應(yīng)用條件，二則智能產(chǎn)品功能尚不能滿足傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的服務(wù)要求，從而在供給端和需求端都存在智能化改造的限制。所以，一方面要加強服務(wù)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、服務(wù)業(yè)制度和監(jiān)管體系建設(shè)等；另一方面要持續(xù)關(guān)注用戶需求，創(chuàng)新研發(fā)和完善智能產(chǎn)品，以滿足服務(wù)業(yè)應(yīng)用場景的要求。

3.企業(yè)應(yīng)該積極應(yīng)用人工智能技術(shù)。智能經(jīng)濟行業(yè)的企業(yè)本身已經(jīng)成為經(jīng)濟增長新動能。人工智能企業(yè)輸出人工智能技術(shù)，應(yīng)用于傳統(tǒng)企業(yè)后，可以降低企業(yè)成本，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，使中國企業(yè)參與全球價值鏈分工的水平獲得提升。在應(yīng)用人工智能技術(shù)的同時，還應(yīng)解決其可能帶給企業(yè)的一些諸如人機關(guān)系、決策平衡等問題，控制企業(yè)管理風險，促進人工智能技術(shù)發(fā)揮積極作用，限制其消極作用，更好地使人工智能技術(shù)賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）未來研究展望

目前，人工智能對產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的研究已經(jīng)取得諸多成果，但是，綜合現(xiàn)有文獻研究仍可以發(fā)現(xiàn)一些未來研究的方向與趨勢。

1.尚未形成人工智能影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一般性理論分析框架。國內(nèi)大多數(shù)研究屬于定性研究，大多在闡述人工智能賦能某一產(chǎn)業(yè)的智能化目標，某一產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展過程中存在的困難和障礙，或者某一產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的模式、路徑或措施等。但是，這些定性分析類的研究比較零散、不成體系、不貼切實踐。也有少數(shù)研究屬于定量研究，從實證分析出發(fā)，探究人工智能與產(chǎn)業(yè)升級、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)系。但是這些研究有的使用產(chǎn)業(yè)比重變化代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，有的使用Granger 因果檢驗否定人工智能變量對第一、第三產(chǎn)業(yè)的影響，而后又在構(gòu)建模型時將人工智能變量納入解釋變量去分析對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響等，其觀點不具代表性。因此，當前理論和實證研究均未深入開展人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、產(chǎn)業(yè)素質(zhì)、產(chǎn)業(yè)升級、產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)等產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面的系統(tǒng)性研究。如何能夠更加全面地衡量人工智能技術(shù)對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響作用，做到理論與實踐相結(jié)合，是中國從產(chǎn)業(yè)層面應(yīng)對人工智能技術(shù)變革對經(jīng)濟發(fā)展影響所需要關(guān)注的重點內(nèi)容。進一步加強人工智能產(chǎn)業(yè)實踐研究，加快探索和形成人工智能影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一般性理論分析框架。

2.人工智能定量刻畫有待進一步完善。在現(xiàn)有人工智能等對經(jīng)濟增長方式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)升級、產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率或勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)等影響的實證分析中，對人工智能的刻畫主要使用自動化水平、各國專利數(shù)量、工業(yè)機器人數(shù)量、設(shè)備資本價格進行表示，或根據(jù)工業(yè)信息化部“兩化融合”指標進行構(gòu)建，尚未從人工智能概念和人工智能技術(shù)應(yīng)用實踐出發(fā)，以人工智能如何更有效地滲透于產(chǎn)業(yè)而發(fā)揮人工智能技術(shù)優(yōu)勢為前提，以理論與實踐相結(jié)合的方式定量刻畫人工智能。因此，人工智能變量的刻畫方法、數(shù)據(jù)使用和應(yīng)用場景等都仍有待進一步貼近技術(shù)與產(chǎn)業(yè)實際，保障更加科學嚴謹?shù)亻_展人工智能影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究。

總之，面對未來經(jīng)濟增長的不確定性，面對新技術(shù)帶來的機遇和挑戰(zhàn)，面對人工智能技術(shù)引領(lǐng)的產(chǎn)業(yè)革命，研究人工智能對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響對于中國主動應(yīng)對新一輪人工智能背景下經(jīng)濟和社會發(fā)展問題，對于人工智能賦能經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮積極作用，對于人工智能促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，都具有深遠而重要的意義。因此，探索人工智能對產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的研究是未來中國經(jīng)濟增長的重要課題之一，期待有更多的科研技術(shù)人員和產(chǎn)業(yè)實踐者進一步深入開展人工智能與產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)系問題的研究。