未来产业是推动经济高质量发展的重要引擎、培育新质生产力的重要载体。人工智能（AI）赋能未来产业发展，强调以知识、数据、算法、算力作为核心生产要素，平台化、网络化运营模式作为关键商业模式，面向未来产业发展作为主要应用场景，将进一步完善技术创新机制、强化要素支撑体系、深化场景驱动应用、构建健全的产业规则体系，促进AI与未来产业的协同、有序、高质量发展。

《中国工程科学》2025年第5期发表中国工程院陈晓红院士研究团队的研究成果《人工智能赋能未来产业发展的内在逻辑与实现路径》。文章基于新质生产力理论和“技术 ? 经济范式”框架，构建了AI赋能未来产业的“要素 ? 场景 ? 规则”三位一体整体框架，厘清了AI赋能科技创新（AI for science）、AI赋能新质生产力（AI for productivity）、AI赋能未来产业发展（AI for industries）的三重逻辑；阐述了AI发展面临的产业秩序和就业结构问题、数据隐私和伦理安全问题、能源消耗与算力成本问题、技术与应用鸿沟问题，提出了AI赋能未来产业发展的重点方向和实现路径。研究建议，推动AI for science，抢占科技创新制高点；推动AI for productivity，培育新质生产力；推动 AI for industries，构筑未来产业新生态；采用健全技术创新机制、健全要素支撑机制、健全场景驱动机制、健全产业规则体系的发展路径，确保AI和未来产业协同、有序、高质量发展。

未来产业代表未来科技和产业发展的新方向，具有极大的发展潜力，对经济社会发展具有显著的引领作用。《关于推动未来产业创新发展的实施意见》（2024年）提出，发展未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间、未来健康等产业，利用人工智能（AI）、先进计算等技术精准识别和培育高潜能的未来产业。以大模型为代表的生成式AI成为科学研究和经济发展的热点，AI赋能科技创新（AI for science）引领了科学研究范式的变革。“AI+”行动计划纳入国家政策文件，表明“AI+”在驱动传统产业全方位转型升级、前瞻布局未来产业方面居于核心地位。

当前，未来产业相关研究主要分布在内涵特征、发展挑战、政策措施、重点行业培育路径等方面：未来产业在技术驱动、产业地位、发展周期等核心维度上展现出颠覆性的新特征，代表着产业演进的前沿方向；深入梳理了我国发展未来产业的优势条件、实践探索、政策取向，探讨了量子信息产业、未来材料产业、新能源产业的发展战略；生成式AI开始推动新一代AI迈向深度化思考、长链条推理的“全新质态”，挖掘AI的系统性使能效应，有助于AI驱动未来产业培育；探讨了未来产业发展对加快形成新质生产力的作用，但忽略了新质生产力对未来产业培育和壮大的驱动机理。整体来看，在“AI+”战略背景下，AI为何能够驱动未来产业、如何驱动未来产业发展，AI、新质生产力、未来产业之间的内在联系等，尚欠缺系统全面的梳理与研究。

本文从新质生产力的角度出发，基于“技术 ? 经济范式”框架构建AI赋能“科技创新 ? 新质生产力 ? 未来产业”的逻辑链条，探讨AI赋能未来产业过程中的理论逻辑与实践路径，为解决现阶段发展难题、实现未来高质量发展提供思路启发与路径建议。

AI赋能未来产业发展，强调以知识、数据、算法、算力作为核心生产要素，平台化、网络化运营模式作为关键商业模式，面向未来产业发展作为主要应用场景。相应本质反映为“要素 ? 场景 ? 规则”三位一体的框架（见图1），不断驱动科技创新以及从新兴生产力向新质生成力的跃迁，进而催生现代化产业体系。可将这一持续催生未来产业实践背后的创新机制表征为AI for science、AI赋能新质生产力（AI for productivity）、AI赋能未来产业发展（AI for industries）的三重逻辑机制（见图2）。

图1　AI赋能未来产业三位一体框架

图2　AI赋能未来产业的三重逻辑

在“技术 ? 经济范式”框架下，核心要素是推动经济发展的关键动力，如数字技术革命中的数据、算法、算力等。“技术 ? 经济范式”强调技术与经济的深度融合，而场景是这种融合的重要载体，即将技术与用户需求相结合，构建具有实际应用价值的解决方案。例如，移动互联网技术催生了各种移动应用场景（如移动支付、网约车），既满足了用户需求，也推动了相关产业发展。此外，规则是“技术 ? 经济范式”稳定运行的支撑，对于保障经济活动的有序进行至关重要；细分为市场规则、政策法规、产权制度等，为技术创新和经济发展提供了稳定的制度环境。进入AI时代后，生产要素、商业场景、产业规则经历着深刻变革。知识与数据成为核心生产要素，推动生产模式革新与价值创造。商业场景通过人机协同与虚实融合，催生未来产业的新形态。产业规则受数字生产力冲击而重构，带来了伦理问题，需要重新审视人类与机器的关系。

AI推动生产要素重组的基本逻辑在于，将知识和数据上升为关键的生产要素，从而革新传统的生产模式和价值创造方式。知识和数据作为生产要素，通过形成规模报酬递增的生产模式来提升生产效率、推动创新和经济增长。这种模式不依赖传统的劳动力和资本密集型投入，而是通过数据驱动的智能分析和决策，实现资源优化配置和价值最大化。“数据+算力+算法=服务”成为新的价值创造模式，通过算法、算力将数据转化为信息、知识以及进一步的决策，支持解决复杂系统的不确定性问题。AI催生了数字化、智能化、绿色化的新质生产力，将推动生产体系的重构。

场景是创新活动的价值载体，AI通过场景重塑驱动科技创新，进而重构生产力演进范式。这一过程的核心在于以场景为创新载体，打通“人 ? 机 ? 场”三元协同链路，通过虚实融合、动态演化的场景智能催生未来产业的新形态。通过人类认知系统、AI智能体、产业场景的深度耦合，构建双向价值流动的共生体系（在认知 ? 决策闭环中，人类和机器基于多模态感知、动态适应、场景重构实现场景优化）。场景通过环境语义解析、行为预测模型形成对人类和机器活动的解释性建模，“人 ? 机 ? 场”在动态反馈机制中持续演进，形成具有自组织特性的价值共生网络。AI赋能未来产业范式，将场景前置于原始创新、创新转化、产业培育的全过程，通过深度场景感知实现“人 ? 机 ? 场”高效协同，不仅提升创新的效率及质量，更让创新过程紧密贴合实际需求，实现科技创新同新质生产力培育、未来产业发展的深度融合。

AI重构产业规则的本质是数字生产力对传统经济社会运行范式的解构。数据、算法等新型生产要素具有无形性、非消耗性，可以接近零成本无限复制，颠覆现有产权、流通、分配、监管制度，推动生产组织重构。分布式学习、区块链等技术推动生产关系拓扑结构从树状层级转向神经网状，形成去中心化且耦合的价值网络，促进生态治理重构。AI技术在医疗、交通、金融等领域的应用引发了隐私、责任归属、算法公正性等伦理问题，数据垄断、算法黑箱、机器伦理等成为新的道德考量和价值判断元素。需要重新审视和定义人类与机器之间的道德关系，确保AI的发展符合人类的价值观和社会规范。

“技术 ? 经济范式”框架理论认为，重大技术革命会引发新的范式，包含新的关键技术群、主导产业、商业模式、组织形式。新质生产力是以科技创新为主导，摆脱传统的经济增长方式、革新生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念下的先进生产力质态。新质生产力是未来产业发展的根本动力和支撑，蕴含的技术创新、要素配置优化、产业升级能力，为未来产业的萌芽、成长、壮大提供了关键支撑。AI成为引领颠覆性创新的技术奇点、元引力，超越了单一技术范畴，成为驱动全局变革的“元技术”、推动科技创新的核心力量。因此，AI for science、AI for productivity、AI for industries的三重逻辑，核心动力是科技创新，目标结果是产业高质量发展，核心连接是生产力的质态跃迁。

每一次重大科技革命都会带来产业的根本性变革，尤其是基础性、原创性、颠覆性科学技术为产业创新注入了强大动力。相较于“从1到10”的科技成果转化、“从10到100”的科技成果产业化，“从0到1”的原始创新因更具根本性、先导性、战略性而成为推动产业创新的核心力量。在数字化时代，计算机、高通量实验仪器成为科学研究的基本工具，AI带来“知识、数据、算法、算力”四位一体的计算方式，极大提升了应对海量数据处理和复杂系统求解的能力。得益于数据驱动、模型驱动方法的有效整合，AI for science遵循“智能科学技术发展→AI+新兴技术融合→未来技术创新”的科学研究规律。AI融合各行业先进技术，推动行业发展，形成颠覆性的未来技术。

智能科学是AI驱动科学研究范式1.0的凝练与概括，主张通过AI技术加速科学发现、提高研究智能化水平，突出计算机快速演进带来的性能优势，全面提升知识获取能力与更新速度。AI通过数据积累、特征提取和模式识别，不断优化对现实世界的理解和预测能力；依托算力和优化算法，系统具备自适应和自优化能力，提高决策智能化水平。AI模仿人类认知的过程，可实现自动化、智能化的内容创作与决策；通过跨领域融合，不断优化行业技术架构，实现突破性创新。例如，AI预测模型Alpha Fold促进了蛋白质结构预测的革命性突破。AI for science的可行性和适应性已在诸多领域得到验证，如药物与材料设计、分子与空间模拟加速等，在助力科学研究向技术创新的最终落地方面迈出关键一步。

AI对探索极端环境下的科学问题也有显著的促进作用。AI分析天文数据、发现新星体，可提高观测精度，推动科学创新向极宏观拓展。AI加速量子计算、纳米技术研究，促成更高效的计算能力和材料发现，推动科学创新向极微观深入。AI模拟极端气候条件，辅助气象、能源、航空等行业的决策优化，推动科学创新向极端条件迈进。AI推动跨学科研究，如生命科学、信息技术的结合可加速精准医疗发展，推动科学创新向极综合交叉发展。

AI将深刻改变劳动者、劳动资料、生产方式，推动生产力向高效生产力、新兴生产力、新质生产力3个层次演进。① 高效生产力是基础阶段，主要依托AI技术优化资源配置，提高整体生产效率，包括全要素生产力、绿色生产力（促进低碳环保和可持续发展）、普惠生产力（让不同地区和不同规模的企业都能享受技术红利）。② 新兴生产力强调人、机、要素、场景、行业的深度融合，构建更加智能化的生产模式。AI广泛应用于教育、制造、金融、电子科学、材料科学等领域，支持实现智能优化，使生产更加灵活、精准，推动传统产业向智能化转型。例如，“AI+制造业”可通过智能机器人、自动化流水线提升生产效率，“AI+金融”可优化风险管理并提高交易决策能力。③ 新质生产力是生产力发展的高级阶段，核心在于优化生产关系，即劳动者、生产资料、生产方式的协同创新。AI构建智能化生产体系的显著特征是人机协作、虚实结合、开放共享。例如，AI可辅助人类进行高效决策，实现人与机器的深度协作；数字孪生技术结合虚拟与现实，可提升生产的精准度。新质生产力的本质是先进生产力，不仅追求效率提升，更关注生产模式创新和质量优化。

产业是生产力变革的具体表现形式。AI在传统产业的未来化进程中发挥着关键的赋能作用，将推动生产、管理、服务模式的深刻转型，如通过自动化、数据分析、智能化决策提升产业效率和产品质量，逐步改变传统产业的运行模式。① AI提升传统产业的质量效益。以制造业为例，AI用于优化生产流程，通过实时数据采集与分析实现智能化设备控制和预测性维护，大幅减少停机时间并显著提升生产效率。② AI赋能精准化的市场预测和需求分析。零售、物流等传统产业通过AI分析消费者的行为和市场趋势，更精准地预测市场需求，优化供应链管理。③ AI为传统产业的创新和转型提供数据驱动的智能决策支持。AI能够快速处理大量数据并识别其中的关键模式，为科学管理提供决策依据。以农业为例，基于智能传感器和AI数据分析，监控土壤质量、天气条件、作物生长情况，辅助农民调整种植计划，提升作物产量和品质。

AI赋能前沿技术的产业化发展，为未来产业提供强有力的技术支撑，催生了共享经济、平台经济、智能经济等新产业、新业态、新模式。AI优化供应链布局，支持芯片、软件、光刻机等方面的关键技术攻关，提升自主创新能力，增强产业链的安全性和稳定性。“人工智能+”聚焦前沿领域、高科技含量、强融合性、高质量发展的新质生产力，强调科技创新的赋能作用，作为推动生产力提升和经济社会发展的核心引擎，助力产业迈向更高价值层次。

AI赋能未来技术的产业化发展。未来技术指具有颠覆性潜力的新技术，涉及前沿科学研究、创新实验成果、全球技术趋势分析。依托大数据分析、AI预测、专家评估等方式开展未来技术识别，筛选出具有产业化价值的技术。AI可增强材料科学、生物科技、量子计算等领域的智能分析能力，加速技术突破，通过创新生态系统促进跨学科融合。AI赋能未来技术的落地应用，将成熟技术转化为市场化的产品或服务，以智能制造、产业链整合、安全治理、政策支持等形式促进商业化发展。

AI的快速发展对产业秩序和就业结构带来了深刻且复杂的挑战与变革。① 在产业秩序方面，AI重塑竞争格局，智能化企业凭借高效生产与精准营销获得优势，加速行业优胜劣汰，传统企业面临生存压力。产业链分工因AI而调整，基础性和重复性环节萎缩，数据标注、算法优化等新的环节涌现。算法不透明性可引发市场不公平竞争，资源向少数企业和地区集聚，产业生态发展不均衡，加剧区域、企业层级上的不平衡。② 在就业结构方面，AI替代部分重复性工作（如数据输入、客服），导致相关岗位减少、员工失业风险上升。就业市场的技能需求发生变化，高技能人才需求增加，低技能劳动力面临更大压力，职业极化现象加剧。当然，AI也催生新的职业和就业形态，如AI训练师、数据标注员等，为劳动者提供新机会。

AI系统的训练和运行依赖海量数据，而相关数据中往往包含敏感信息，如用户行为记录、生物特征数据、商业机密等。确保这些数据在收集、存储、处理、使用过程中得到有效保护，防止滥用或泄露，成为AI发展过程中的关键问题之一。① 数据收集过程中的隐私问题尤为突出。AI系统需要大量的数据来优化算法，但在采集数据时用户往往并不完全知情或者同意数据被使用。例如，社交媒体平台、智能设备收集用户的个人行为数据，导致隐私泄露风险；即使数据匿名化技术去除了直接标识符，但仍可能通过数据关联分析重新识别个人身份。② 数据存储和传输过程中的安全问题不容忽视。AI系统通常依赖云端存储和分布式计算，数据在传输和存储过程中容易成为攻击目标；数据一旦泄露，不仅可能导致用户隐私被侵犯，还可能被用于恶意目的（如身份盗窃、欺诈）。③ AI算法的透明性和可解释性也引发隐私担忧。深度学习等AI模型是“黑箱”模型，决策过程难以解释，这种不透明性使用户难以理解数据的使用过程，也不便监督算法的公平性和合规性。也要注意到，虽然国家层面已经着手构建数据安全与隐私保护的法律基础框架，但在全国统一、行业适配、可操作性强的分类分级标准体系，不同部门和不同区域政策协同联动，新兴技术应用带来的数据安全挑战等方面还存在诸多不足。

随着AI模型规模的不断扩大、深度学习模型的复杂化，训练和运行AI模型所需的计算资源呈指数级增长，直接导致能源需求激增，如AI大语言模型GPT-3一次训练的耗电量即为1287 MW·h。这种规模的能源消耗事关电力运营成本和环境负面影响，间接的碳排放问题尤为突出。AI模型的推理阶段同样需要持续的计算支持，尽管单次推理的能耗较低，但在智能语音助手、推荐系统等大规模应用时，累积的能耗不容忽视。随着边缘计算、物联网设备的普及，AI模型的部署范围持续扩大，进一步加剧能源需求。算力成本是AI发展过程中的另一个挑战。企业投资昂贵的硬件设备（如图形处理器、张量处理器等）并建设大规模的数据中心以满足高性能计算的需求，相关设备／设施的建设和维护成本极高、更新换代速度较快，进一步推高算力成本。

AI技术取得新突破，但在应用场景适配方面仍存在许多问题。AI模型表现出“黑箱”特性，在医疗、金融等对决策透明度要求较高的领域中应用受到限制。AI模型的性能依赖数据的质量和数量，而数据偏差或不完整可能导致模型做出错误的决策。在无人驾驶等复杂的应用场景中，AI技术应用在完全实现商业化和普及化之前，仍需解决技术可靠性、安全性、法律法规等方面的问题。AI技术的复杂性与应用需求不相匹配，较高的应用门槛不利于中小企业的业务部署；大模型的训练需要大量的计算资源和专业知识，众多企业并不具备条件。AI技术在一些通用任务上表现出色，但在特定领域中应用需要定制化开发，如医疗领域的影像诊断需要针对不同疾病和设备进行优化，而现有的通用技术难以适配特殊需求。此外，AI技术发展迅速，应用层面也在更新换代，导致企业面临技术更新的成本及风险。

AI for science成为全球科技竞争的新高地，AI推动基础科学研究和技术创新成为发展潮流。加强高性能计算中心等算力基础设施建设，发展AI专用芯片，探索量子计算技术，以抢占科技制高点，提升面向科学计算和复杂问题的求解能力。构建“AI+科研”平台，训练面向材料、医药、气象等领域的专业大模型，建设智能自动化实验室，形成开放共享的科研数据体系，优化AI训练质量。发展AI for science生态，加强跨学科合作，确保科研投入的持续性，推动计算机、数学、物理、生物等学科交叉创新，促进“产学研”协同发展，加速科技成果落地。参与全球AI for science合作，推动国际标准制定，提升科技话语权。AI for science的突破，将显著提升科学研究效率，引领新一轮科技革命，在全球科技竞争中占据主动权。

建立适应AI发展的生产体系是全面培育新质生产力的关键。AI技术使生产方式从传统人力主导向“人 ? 机”“机 ? 机”“人 ? 机 ? 人”协作模式转变，提高劳动生产率，使创造性劳动者成为核心主体。因此，需构建人机协同的新型生产关系，深化改革促进新质生产力与新型生产关系的良性互动。完善核心要素流通、数据产权激励机制、收入分配结构、金融支持与市场体系；强化“AI+复合型人才”培养，重塑人才结构与教育体系。加快AI法律规章与标准体系建设，构建包容审慎监管体制，完善治理体系与安全保障。

管理部门发挥战略引导作用，制定未来产业发展规划，统筹技术、资本、人才等资源，优化政策供给，推动AI技术在关键领域的突破。壮大AI产业，加强AI产业与其他未来产业的深度融合，构建“AI+未来产业”，如“AI+未来制造”“AI+未来信息”“AI+未来材料”“AI+未来能源”“AI+未来空间”“AI+未来健康”等（见表1）。因地制宜发展“AI+未来产业”形成错位竞争、协同发展的产业格局。构建开放共享平台，优化资源配置，推动场景应用和国际标准制定，形成协同共赢的产业生态，为AI赋能未来产业发展提供全面支撑。

表1　AI赋能未来产业的重点领域

技术创新是推动AI行业应用的前提和基础条件。健全AI技术创新体制机制，重在强化创新策源、优化创新生态。① 完善技术攻关策略。深入理解AI技术图谱，发布科技攻关计划，加强包括基础层、技术层、应用层在内的全链条AI技术创新策源。在基础层，实施重大基础研究项目，在引领性知识创造方面争取实现更多“从0到1”的突破。在技术层，支持重点创新平台、重点企业加快从知识生产到前瞻性技术的研发。在应用层，鼓励各主体基于比较优势和发展趋势，加强技术与应用场景结合的专门研发以及工程落地性研究。明确机器学习、知识图谱、类脑智能计算、隐私计算等通用性和战略性技术突破方向，激励AI模型算法开发多途径并举，破解对资源和算力的过度依赖。② 优化科技创新生态。积极布局AI创新平台，依托高校、科研院所等优势科研力量，加强校地、院地合作，构建高能级科创平台和产业协同创新平台。开展企业技术创新能力提升行动，支持中小企业、民营企业参与重大科技创新。提升“产学研”合作力度，推动国家新一代AI创新发展试验区、国家AI创新应用先导区建设。③ 营造宽容失败的环境。在制度设计上，对科技创新全链条、全生命周期、全主体宽容失败，保持政策层面的合理兜底。在文化层面进行涵养，降低创新失败的显性和隐性成本，激发全社会的创新热情。

AI的赋能效应依赖数据、算力、人才、资金等要素，技术创新能力、商业应用表现等与相关主体对关键要素获取的数量和质量高度相关。① 加强数据汇聚提升与流通共享。尽快制定公共数据有序开发利用计划，构建公共数据开放运营平台。推动企业加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，联合行业伙伴制定行业数据标准、建设数据平台，充分共享数据资源。鼓励企业开展产业链投资，促进数据流通，加强数据挖掘，实现数据价值。推进数据资产入表工作，制定数据交易场所制度规范，优化数据交易场所布局。批量培育数字产品、数据品牌、数据要素赋能示范项目。② 优化算力建设运营与供需匹配。建立算力标准体系，扶持国产全精度、高性能的智能计算集群并开展节能和集约建设。增强算力接入网络能力，探索算力协同调度机制，充分释放硬件性能。搭建算力公共服务平台，推动运营商、大型平台企业等主体的合作，探索算力匹配和交易机制，促进算力供给与企业需求精准适配。统筹基金资源，提高政府基金的投资和管理能力，将支持创新和产业发展的目标优先于基金本身的金融与财务目标。

促进AI从技术到产品再到产业跨越，场景是关键变量，亟需解决场景挖掘与开放不充分、部分行业场景碎片化与发挥规模效应之间存在矛盾等难题。① 促进场景开放。以政务类场景开放为牵引，推动城市治理、“千行百业”等场景真正实现全面有序开放。搭建场景开放供需对接平台，鼓励地方围绕重点优势行业定期梳理并对外更新应用场景清单。② 深化场景挖掘。组织AI及未来产业领域的企业，围绕生产经营的具体需求和困难挑战，深入开展场景研讨，分享成功案例。鼓励企业挖掘和分析生产、经营等过程中的大量数据，发现潜在应用场景。③ 加强场景利用。推动未来产业的重点企业提供场景、AI龙头企业提供平台，支撑产品和解决方案研发，加强共性工具、标准的提炼和行业推广。在开源价值不断凸显的背景下，推进开源体系建设，形成开源应用示范，培育更具活力的开源项目，释放开源发展潜能。

AI相关的数据治理规则、伦理道德规则、产业秩序规则亟需重整与优化。数据治理需加强安全、隐私保护与合规监管，确保数据共享与利用的合理性。应用数据库安全、核心数据加密、个人数据脱敏等技术，建立保护隐私权和个人信息安全的防火墙。应对公平性要求，确保AI算法避免偏见，保障不同群体的权益。在责任归属方面明确AI决策的法律与道德责任，防止权责不清。关注AI对就业、隐私、安全的影响，防止技术滥用，保持可持续发展。调整产业秩序规则，适应智能化变革，确保AI技术健康发展。构建开源开放与标准引领的AI创新生态，完善敏捷治理与包容审慎的市场规则。针对未来产业高风险、高不确定性的特点，实施“技术 ? 应用”风险分级动态监管，推广“监管沙盒”机制，允许在可控空间内先行先试。

未来产业是推动经济高质量发展的重要引擎、培育新质生产力的重要载体。本文基于新质生产力理论、“技术 ? 经济范式”框架，构建了AI赋能未来产业的“要素 ? 场景 ? 规则”三位一体分析框架，系统阐释了AI赋能的三重核心逻辑；深入剖析了当前AI发展面临的关键挑战，包括产业秩序重构与就业结构调整、数据隐私与伦理安全风险、能源消耗与算力成本压力、技术与应用之间的鸿沟，提出了推动AI赋能未来产业发展的重点方向和实现路径。

完善技术创新机制、强化要素支撑体系、深化场景驱动应用、构建健全的产业规则体系，将促进AI与未来产业的协同、有序、高质量发展。AI赋能未来产业发展是立意宏大、需要长期跟踪的研究命题，我国庞大且多元的产业体系为验证和发展AI赋能未来产业的理论与实践提供了独特优势及高价值试验场。后续可进一步研究适应我国产业发展的“AI+”理论体系，探讨推进AI赋能未来产业的差异化路径。