人工智能技术是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，对于现代经济发展创新具有强大推动力。习近平总书记高度重视人工智能与数字经济的创新融合发展，强调要积极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。探究人工智能赋能数字经济创新发展的路径，构建起以智能技术为核心的全新现代化产业体系，具有重要的现实意义。
保障人工智能赋能的可持续性。数据与算力是保障人工智能赋能可持续的重要要素。在中国数字经济加速发展的关键期，持续安全的数据与算力供给，直接关系着智能数字经济发展的韧性。首先，要积极推进优质数据供给。独木不成林，单纯依靠市场提供数据，难以保证数据供给的优质与合规，应充分发挥政府与产学界等多元主体之间的跨领域资源开放与共享，推动优质数据依法有序自由流动，深化数据要素市场化配置改革，共同打造高质量数据集。其次，要加快推进数字基础设施建设。要以统筹规划与绿色集约为导向，避免算力盲目布局和能源过快消耗，建设高效协同的先进算力基础设施。要强化国家算力枢纽节点的顶层衔接与调度能力。
推进人工智能与实体经济深度融合。人工智能是引领新一轮科技革命与产业变革的战略性技术，是数字经济发展的重要驱动力。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》指出，要促进实体经济和数字经济深度融合。为贯彻落实国家发展建设规划，加速高质量产业与人工智能的深度合作，可从以下两方面着手。一方面，要聚焦产业链枢纽，围绕产业链核心环节，开展深度AI赋能试点。具体而言，相关企业可将自身重点产业链中具备引领作用的核心产业作为枢纽点，开辟人工智能全流程赋能的试点专区，聚焦产品研发、生产乃至物流输送中各环节痛点，联合技术开发商开发并验证解决方案。另一方面，搭建智能化公共服务平台，落实国务院推行的“人工智能+”行动，提升公共服务数字化水平，推动普惠算力发展。广大中小企业要积极构建集约化公共服务体系，基于政策支持，打造产业智能公共服务平台，建设以“普适性”与“经济性”为核心，集成智能技术、应用场景、算力等功能的产业智能赋能中心。
化解技术风险以增强信任。需要持续完善人工智能治理的标准体系，保障技术应用与创新过程安全可靠，化解技术风险，回应公众与市场对技术安全的关切，增强信任。首先，各部门要改变“一刀切”的监管模式，建立分级分类的精准治理体系，提升治理效能。依据人工智能系统在社会上不同的应用场景，评估潜在风险等级，建立差异化的治理规则机制。如在一些文化、医疗等公共服务，或金融、通信等基础设施中，按照政策法规，遵循应用规范，明确伦理准则。对其中存在高风险的应用场景，如AI医疗诊断、智能自动驾驶技术等，实行强制性安全认证与动态监测；对于中低风险的应用场景，鼓励并引导其遵从国家标准，推动并促进行业自律。其次，要推动风险防控前置，构建覆盖全生命周期的技术验证与检测机制。政府部门可在社会重点领域，如金融、医疗等方面，提前建立国家级人工智能系统测试验证平台，并在平台上提供算法鲁棒性测试、算法偏见检测与抗攻击能力评估等服务，确保人工智能系统在赋能应用数字产品之前，已经达到基本安全阈值。数字产品在经过AI加值后，运营方要建立持续的产品性能日志与风险监测机制，建立透明可追溯的管理模式。再次，为增强信任，方便社会监督，需要完善多元共治的透明问责与公众沟通渠道。政府部门应牵头，联合企业，定期发布人工智能治理报告，向公众明示智能数字产品存在的技术风险、监管方案以及治理案例，主动积极回应公众关切，增强社会对数字智能产品的接受度与使用信心，从而创造更大、更持续的市场需求，形成以信任促应用、以应用促创新的良性循环。
壮大科技创新人才队伍。人才是推动科技进步与社会发展的重要力量。在新时代背景下，要推动数字经济创新发展，必须把握人才资源，将人才培养深度嵌入国家创新发展体系。相关部门要在战略科技力量部署中建立人工智能赋能研究的长期投入与稳定支持机制，建立更加系统化、全周期的科技人才支持体系，让青年科技人才在实践中成长，成为科技创新的主力军，以全面释放人工智能动能潜力。例如，政府部门可以与深圳南山AI创新特区等合作，实行长周期评估与较为宽松的人才管理制度，吸引聚集一批研究智能数字技术的科学家，为数字产业持续创新发展输送源源不断的人才力量。同时，也要积极推动人工智能从实验室走向生产线，从通用大模型走向行业垂直应用，以高素质应用型人才为支撑，加速科技成果转化与产业化落地，推动智能产品与服务向大众生活渗透，持续拓展消费边界、催生新业态，系统性引领消费与产业需求升级，形成“供给创造需求”的良性循环。
人工智能赋能数字经济持续发展是一项系统工程，涉及技术创新、制度保障、人才支撑和实践应用等，其相互关联、彼此促进，可将技术潜力切实转化为提升生产效率，优化服务体验，让人工智能真正为数字经济的创新发展增值。
（作者单位：成都工业学院经济与外语学院）
