党的二十大报告明确提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。数字经济作为引领未来发展的新形态，已成为重组全球要素资源、重塑全球经济格局的关键力量。人工智能作为数字经济的核心驱动力，正深刻重构生产函数、优化资源配置效率、催生新业态新模式，为数字经济高质量发展注入持久动能。在新一轮科技革命和产业变革加速演进的背景下，以人工智能引领数字经济航向，既是实现经济结构转型升级的战略选择，也是抢占全球竞争制高点的必然要求。

一、人工智能与数字经济高质量发展的内在契合性

一是人工智能重构数据要素价值释放机制。数据作为数字经济的核心生产要素，其价值转化依赖高效的处理与分析能力。人工智能算法通过深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，能够实现数据的自动清洗、特征提取与模式挖掘，将碎片化数据转化为结构化知识，推动数据要素从“资源”向“资产”跃升。例如，在制造业领域，工业互联网平台通过人工智能算法分析设备传感器实时数据，可提前预警故障风险，大幅减少设备停机时间。

二是人工智能推动产业数字化转型向纵深发展。数字经济高质量发展的关键在于实体经济的数字化转型，而转型的难点在于打破传统产业的路径依赖，实现生产方式的智能化重构。人工智能通过“人机协同”模式，既能保留行业专家的经验积累，又能通过算法迭代优化生产流程，形成“经验+数据”双轮驱动的新范式。例如，在农业领域，智能农机结合卫星遥感与AI图像识别技术，实现精准播种、施肥、收割，有效提升单位面积产量。

三是人工智能催生数字经济新业态新模式。创新是数字经济高质量发展的核心动力，而人工智能作为通用技术，其跨界融合能力不断催生新业态、新模式，拓展了数字经济的边界与内涵。一方面，人工智能与传统产业融合催生“智能+”场景，如智能交通、智慧医疗、智能家居等，形成万亿级新市场；另一方面，人工智能自身的技术突破催生新产业，如生成式AI、自动驾驶、机器人等，带动内容创作、设计服务等领域效率革命。

二、人工智能引领数字经济高质量发展的实践成效

一是数字产业化根基持续夯实，人工智能核心产业规模跃升。《数字中国发展报告（2024年）》显示，中国算力总规模达到280 EFLOPS，累计建成5G基站425.1万个，基础设施建设步伐迅速。工信部数据显示，2024年，中国数字产业完成业务收入35万亿元，其中在人工智能、云平台等新兴业务拉动下，软件业完成业务收入高达13.7万亿元。目前，中国的人工智能企业数量已超过4500家，其产业链广泛覆盖了芯片、算法、数据、平台、应用等关键环节，形成了从基础层、技术层到应用层的完整布局。数字产业化的蓬勃发展，为数字经济提供了核心技术供给与产业支撑。

二是产业数字化转型提速增效，实体经济赋能效应凸显。人工智能与实体经济的融合广度与深度持续拓展，推动传统产业焕发新活力。在制造业领域，智能工厂利用人工智能技术实现生产流程的精准控制与预测性维护，显著提升效率和良品率；在服务业领域，人工智能驱动的个性化推荐与智能客服重塑消费体验与运营模式；在农业领域，智慧农业示范区通过AI气象预测、精准灌溉等技术，使得粮食增产，提升水资源利用率。中国中小企业协会的调查显示，启动数字化转型后，85%以上的企业生产或运营效率提升了5%以上。产业数字化的深入推进，正成为实体经济降本增效、转型升级的关键路径。

三、人工智能引领数字经济高质量发展面临的挑战

一是核心技术创新存在“卡脖子”瓶颈。人工智能基础理论与关键核心技术原创性不足，高端芯片、工业软件、底层框架等领域对外依存度较高。中国AI芯片市场中，国外厂商占据70%以上份额，高端GPU芯片供应受地缘政治影响较大；深度学习框架的核心代码与生态主导权仍由国外企业掌控，国产框架在工业级应用中的稳定性与兼容性有待提升。

二是产业融合深度与广度不足。人工智能与传统产业融合存在“落地难”“碎片化”问题。一方面，中小企业数字化基础薄弱，《中国中小企业数字化转型报告2024》显示，处于数字化早期的中小企业占比达62.6%，数字化水平较高、由智能驱动的中小企业占比仅为3.2%，难以支撑人工智能应用；另一方面，行业解决方案适配性不足，通用人工智能技术与垂直领域需求匹配度不足，如制造业的复杂工艺知识难以转化为算法模型，农业的地域差异导致AI系统通用性受限。

三是数字基础设施区域与行业差距明显。算力、算法、数据等新型基础设施存在“东强西弱”的不平衡格局。中国信息通信研究院《综合算力评价研究报告（2024年）》显示，东部地区的算力产业处于优势地位，东西部算力资源及智慧布局仍存在一定差距。行业层面，互联网、金融等领域数字化基础设施领先，而传统制造业、农业的基础设施投资不足。

四、以人工智能引领数字经济高质量发展新航向

强化核心技术攻关，筑牢数字经济创新根基。加大基础研究投入，设立人工智能基础理论专项基金，支持高校、科研院所开展原创性研究。聚焦关键领域攻坚核心技术，推动国家级科研力量牵头，联合科研机构与企业组建重点实验室，瞄准人工智能前沿，突破算法框架、训练数据集等瓶颈。加强人才队伍建设，引进全球高端人才，完善高校人工智能学科体系，培养跨学科复合型人才。

深化产业融合应用，释放数字经济增长潜力。分行业制定AI融合路线图，针对制造业、农业、服务业等重点领域，发布应用场景目录和解决方案指南。设立专项补贴资金，支持中小企业开展设备联网、数据采集等基础改造工作。培育跨界融合生态，支持龙头企业牵头组建创新联合体，联合高校、科研机构、中小企业开展协同创新。加快国产化替代，以国产替代与内需驱动为突破口，构建自主体系。

优化数字基础设施布局，夯实数字经济发展底座。统筹新型基础设施建设，实施“东数西算”升级工程，优化数据中心、智算中心布局，推动中西部算力枢纽与东部应用市场联动发展，缩小区域差距。推动传统基础设施智能化改造，逐步推进交通、能源、水利等领域智能化改造，提升基础设施的协同效率和安全韧性。加强农村和老年群体的数字技能培训，弥合数字鸿沟，让数字经济发展成果惠及全体人民。