人工智能嵌入生产经营 驱动产业提质增效

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本文从生产方式重构、资源配置优化和协同治理三个层面，分析人工智能促进制造、农业、服务、金融等领域数字化转型的作用机制，探讨技术应用向产业价值转化的实践路径。

新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能正成为推动数字经济发展的重要驱动力。其价值不仅体现在技术创新本身，更体现在数据分析、智能决策、资源协同等方面，助力优化生产方式变革和资源配置，促进产业提质增效、结构升级和模式创新。深入实施“人工智能+”行动，需充分发挥我国超大规模市场、完整产业体系和丰富应用场景的优势，推动人工智能由局部、单点应用向产业链全流程渗透，使数字技术更好转化为产业发展动能。

重构生产方式 提升产业运行效率

制造业是实体经济的重要基础，也是人工智能规模化应用的重要领域。人工智能应用于制造业，关键是促进生产决策由经验驱动向数据驱动转变，通过强化信息处理和生产调度能力，优化生产流程和组织方式。

当前，机器视觉、机器学习、工业大模型等技术正在进入研发设计、生产制造、质量检测和设备运维等环节。企业利用智能生产调度系统，可以根据订单和市场变化动态调整生产计划，提升产线柔性和设备利用效率；借助智能质检和预测性维护技术，可以提升质量管控和设备运维水平。随着研发、采购、生产、仓储、物流和销售等数据逐步贯通，制造业数字化转型由企业内部流程优化向产业链协同延伸，企业竞争由单个环节效率竞争向产业链整体协同能力竞争升级。

人工智能对传统产业的改造不限于制造领域。农业数字化同样体现出生产方式由经验判断向数据决策转变的趋势。遥感监测、智能传感器、农业大模型和智能农机等技术，可以持续采集土壤、气候、作物生长等信息，为水肥管理、农机作业和生产调度提供数据支撑，提升土地、劳动力和农业生产资料利用效率。

农业数字化还需要由单一生产环节向全产业链延伸。通过数字平台打通农户、采购商、流通企业与消费市场的信息壁垒，逐步贯通生产、加工、流通、品牌和消费等环节数据，有效改善农产品产销衔接，推动农业由生产环节提效向产业链价值提升转变。

由此可见，人工智能赋能产业发展的深层价值，不在于堆砌智能设备或单一技术应用，而在于让数据深度融入生产决策、流程组织和产业协同，以生产方式变革带动产业运行质效提升。

优化资源配置 增强供需协同能力

服务业需求多元、市场变化较快，是人工智能应用较为活跃的领域。借助数据分析，人工智能能够降低供需双方的信息成本和交易成本，帮助企业及时识别消费需求和市场变化，优化商品供给、库存管理和服务流程，推动服务方式由标准化供给向更加精准、灵活的供给转变。

智慧物流、智能客服、数字营销等应用，本质上都是利用数据和算法重新配置服务资源。物流企业可以借助智能算法优化仓储、运输和末端配送流程；商贸企业通过分析市场需求变化，可以改善库存管理、提升商品周转效率。人工智能应用于服务业，不仅催生新的服务业态，更通过优化信息传递和资源配置机制，提高供需匹配效率。

这一作用同样体现在金融领域。金融资源能否更加精准地服务实体经济，是影响产业高质量发展的重要因素。传统金融服务中，中小微企业往往存在经营信息分散、信用评价成本较高等问题。在依法合规使用数据的前提下，人工智能可以对企业交易、经营和供应链等多维信息进行分析，帮助金融机构更加动态地识别企业经营状况和融资需求，有效提升风险识别能力和金融服务水平。

数字金融的价值不能简单理解为提高审批速度，更重要的是提升金融资源与产业真实需求之间的匹配度。加强产业链、供应链与金融数据的互联互通，有助于金融资源更好服务制造业、农业和现代服务业，促进科技、产业与金融形成良性互动。

无论是商品服务供需还是金融资源配置，人工智能发挥作用的重要机制之一，均在于降低信息不对称、优化资源匹配。只有将数据分析结果落实到生产经营、服务调整和资源配置等具体环节，数字技术才能持续创造产业价值。

强化协同治理 释放技术应用潜能

人工智能能否形成持续的发展动能，关键在于技术创新能否进一步提升生产率和优化产业结构。这既需要拓展产业应用场景，也离不开数据、人才、基础设施和治理体系等全方位支撑。

在产业应用层面，应结合不同行业特点，推动人工智能由局部场景向研发、生产、流通、服务和管理等环节延伸，形成与实际需求相适配的解决方案，降低中小企业数字化转型门槛。只有真正融入企业生产经营过程，人工智能才能由技术工具转化为支撑企业发展的实际能力。

在要素支撑层面，应推动数据资源依法合规开发利用，强化人工智能基础技术研发、产业人才培育和数字基础设施建设，深化企业、高校、科研机构协同创新，为技术持续迭代和产业落地应用提供坚实支撑。

随着人工智能应用场景持续拓展，相关治理要求也更加突出。特别是在金融、消费服务等涉及大量数据的领域，应明确数据采集、使用和算法应用边界，加强数据安全、算法治理和风险管理责任。对于人工智能发展可能带来的就业结构变化等问题，也应完善配套制度安排，更好统筹技术创新应用与风险防范。

从本质上看，人工智能并非独立于实体经济之外的技术变量，而是影响生产方式、资源配置方式和产业组织模式的重要技术力量。推动人工智能深度融入产业发展，关键在于加强技术创新与实体经济需求的精准衔接，把技术能力转化为生产效率、资源配置效率和产业协同效能，为数字经济高质量发展筑牢产业支撑。

（作者单位：西安交通大学经济与金融学院）