人工智能（AI）的创始人和奠基者——艾伦·图灵在1948年的内部报告中，首次提出了机器智能观——智能机器的工作原理与人类智能的工作原理可以相同，也可以不同；他在1950年公开发表的文章中首次提出，计算机能够模仿人的推理、决策、学习、理解、创造等智力功能。此观点在70多年的AI科学实践中被始终遵循。正是由于AI与人类智能既相似又相异，为经济、社会的发展带来全新的巨大机遇，同时也隐含着安全、伦理的严峻挑战。
一、人工智能：从科学到产业
当前处于应用活跃状态的AI技术主要有四类。第一类是以大模型为代表的生成式人工智能，目前处于试用阶段。生成式人工智能擅长于文、图、音频、视频的生成和人机交互，能够回答任何问题，使用方便、高效，但不保证正确，所以用户需要对大模型的输出做出判断和取舍。
第二类是规划式人工智能，已在送餐骑手调度等实际场景中实用化。送餐平台在短时间内收到数量巨大的订单，如何将订单合理地分配给大量骑手，并为所有骑手规划最优的送餐路线，以保证在规定时间内送达全部订单，这些工作单纯依靠人工是做不到的。应用规划式人工智能技术能够以极高的效率，自动完成订单分配和骑手送餐路线规划，从而满足实用要求。相关技术的应用范围极广，包括所有生产任务、工作流程、物流配送、部件组装等复杂业务的自动规划，达到远超人类的高效率，尤其适用于需求日益旺盛的小批量、个性化生产。
第三类是分析式人工智能，用于分析数据中隐含的复杂模式，如用于蛋白质结构预测的工具AlphaFold。分析式人工智能目前仍处于研发阶段，预期在科学中的应用（AI for Science）将大大加快科学发现的进度。同样，相关技术也可用于其他领域的专业性数据分析，分析精度远远高于大模型，能为管理决策提供强大支撑。
第四类是智能化装备，所谓装备是指在物理空间，如工厂车间、农田、家庭、医院病房、营业大厅等场景中作业的机器，而第一、二、三类AI都是在信息空间中工作的计算机程序。物理空间中的场景又分为两大类——封闭场景和非封闭场景。自动化和工业机器人技术适用于封闭场景，而当前我国各类实体经济产业升级中，面临技术创新挑战的主要是非封闭场景。因此，有必要加快研发和广泛应用能够胜任非封闭场景的智能化装备，这种装备是我国制造业和实体经济实现高端化升级的关键核心技术。
二、制造业高质量发展：从数字化到智能化
根据工信部的数据，目前我国传统制造业增加值占全部制造业的比重近80%。高质量发展的一个核心课题是传统制造业的高端化——让中低端升级为高端，而不是简单抛弃中低端。笔者以纺织服装产业集群（以下简称纺织业）为例，说明AI技术在传统制造业高端化升级中的关键作用。
纺织业是我国消费品三大支柱行业之一，2022年规上企业20108家，总产值28026亿元，总资产22508亿元。我国是全球纺织业生产规模最大、出口规模最大的国家，也是产业链最完整、门类最齐全的国家。近年来，纺织业面临劳动力短缺日趋严重、全球产业链重构持续深化、产业升级内生动力严重不足的严峻局面。加快实现纺织业高端化升级，既是我国传统制造业高端化进程的重要组成部分，也是确保我国民生稳定和经济安全的必要举措。
制造业高端化在技术层面涉及智能化、数字化和绿色化三个主要方面。实地调研中发现，纺织业部分行业的数字化已取得良好进展和明显成效，而智能化成为当务之急。
纺纱织布的生产过程早已实现了自动化——如果纺织机不发生断线，整个生产过程是连续的，无需人工干预。然而，在大多数情况下，纺织机断线是不可避免的，一旦发生断线，整条生产线立刻停机，必须由接线工找到线头、完成打结、恢复设备状态、重启生产线。因此，纺织加工的生产效率在很大程度上取决于纺织机断线的处理。但接线作业工作环境有待改善、劳动强度大，预期未来5年我国纺织加工业将陷入劳动力短缺的困境。此外，浆纱、穿筘、清絮等工序或作业与接线的情况类似，需要依靠人工进行生产准备、维护或辅助。这些人工作业已成为纺织加工业生存和升级的行业痛点。
生产作业改变的是物理对象，如纺织加工中的纱线，而数字运算只改变数字对象，如制衣过程中的工单信息，所以，数字化对生产作业只有辅助性作用。进一步来看，纺织加工业的痛点作业是非封闭场景中的复杂手工作业，难以通过现有感知技术获取相关信息，数字化技术也无法发挥实质性作用。
几十年来，我国纺织加工业的外延型发展和非颠覆性技术改造持续不断，却始终未能实现痛点作业的智能化，阻碍了行业的深度转型升级。导致这种局面的技术原因在于，自动化和工业机器人技术在原理上只适用于封闭场景，而纺织加工业的痛点作业都属于非封闭场景，需要颠覆性技术突破，如研发相应的智能化装备，在智能化装备上安装传感器，可以方便获得纺织加工过程的生产数据，使数字化水到渠成。
纺织加工业在传统制造业中具有一定的代表性。上述分析表明，我国传统制造业的高端化升级要求突破全球制造业科技水平的局限，针对非封闭场景实施颠覆性创新，而第二、三、四类AI技术将为此提供强大的技术驱动力。
三、高端化路径：从体制性隔离到新质共生工厂
制造业高端化升级并非单纯的技术挑战。几十年来，我国传统制造业一方面通过管理、工艺和装备等方面的系统性微创新，实现了持续性高速外延式发展；另一方面，在中等生产力水平上长期徘徊，用工用地等传统优势消耗殆尽，转向劣势，无法完全享受科技红利。最终，形成了大产能、小生产的产业格局，即规模巨大的总产能很大程度上依靠大量中小企业的小生产完成，致使规模红利消失，行业增速持续下降甚至逆转，市场竞争加剧，部分企业的经营状况恶化。虽然不同行业、地区或企业之间存在或大或小的差异，但大部分制造业企业在深度转型升级方面存在困难。
必须认识到，依靠系统性微创新不可能实现传统制造业的高端化升级。为了改变这一局面，必须依靠消除行业痛点的颠覆性技术创新。
在研发、中试、生产的体制性隔离下，我国颠覆性技术创新面临着双重困境。第一重困境是科研与产业的体制性隔离，导致科技界了解行业痛点及其背后技术需求的努力遭遇重重障碍，难以针对性地展开颠覆性技术的0到1攻关。第二重困境是在大产能小生产格局下，创新动力强的中小企业往往实力和资源不足，无力提供中试条件，让已经取得0到1突破的技术完成1到3（“3”代表技术的实用化）的进化，具备应用所需的实用性。
在体制性隔离的阻碍下，系统性微创新成为我国传统制造业长期以来唯一可行的创新模式。作为对比，我国所有高科技行业，如航天、汽车、互联网等，都打破了体制性隔离，龙头企业都实现了研发、中试、生产的一体化，进而为行业的深度转型升级注入了科技生命力。因此，找到现实状况下冲破体制性隔离的可行途径，是我国传统制造业实现高端化升级的关键。为此，可建设新质共生工厂。
面向一个具体行业（包括细分行业），一家新质共生工厂由研发机构、中试基地和共生企业三方共建组成。其中，研发机构应已取得本行业高端化升级所需部分颠覆性技术0到1的突破，并将针对行业痛点，实现更多0到1的突破。
新质共生工厂中，中试基地负责对本行业高端化升级所需的各项技术进行中试，以实现相关技术1到3的提升，“3”之后就可以在生产中实际应用和推广。中试过程往往伴随着相关技术的优化，所以需要研发机构的参与。
共生企业参与新质共生工厂的生产。根据现实情况和升级需要，共生企业有多种类型。A类：作为新质共生工厂合伙成员的行业龙头企业；B类：与新质共生工厂长期联合生产的非合伙成员企业；C类：交还原占用土地（部分或全部）的本行业本地企业；D类：其他合作企业。
针对传统制造业的现有产业格局，新质共生工厂的建设不强求参与企业各自规模的改变，这一点与共享工厂相似。但是，新质共生工厂与共享工厂存在根本性不同。共享工厂继续维持研发、中试、生产的体制性隔离，在隔离状况下共享生产企业原有的设备、技术和订单（通过相互转包）。因此，共享工厂无法跨越双重困境、推进颠覆性技术创新和管理创新。事实上，共享工厂是传统制造业系统性微创新的一种具体形式，延续了只做加法、不做减法的长期局限。
新质共生工厂还将为所在地区的经济、社会发展做出积极贡献。例如，通过鼓励C类共生企业，可以帮助地方政府收回部分土地，从而优化本地资源配置结构效率，并通过引进研发、中试机构和构建集约化管理体系，增强本地的科技实力，提升人才层次。
四、智能革命挑战：从熊彼特经济到公义经济
工业革命的技术特征是：某些领域中机器的体力功能超过人类，但多数机器仍然依靠人类智力进行操纵。相应地，工业革命形成了高增量发展模式——新技术应用带来生产力提升，生产力提升带来就业增加（因为机器靠人操纵），就业增加带来收入提高，收入提高带来消费增长，而消费增长产生对生产力和新技术的更大需求，从而形成“增长闭环”。
支撑增长闭环的是熊彼特经济，笔者将其定义为：在工业革命条件下，以个体为责任主体，以商业回报为内生动力，以市场选择为最终取舍。
人工智能的大面积应用将迎来智能革命。智能革命的技术特征是：某些领域中机器的体力和智力功能都超过人类，甚至拥有人类没有的智能，所以越来越多的机器无须人类操纵。于是出现根本性变化——新技术的应用使得生产力提升和就业减少（而不是增加）同时发生，导致增长闭环无法续存，高增量发展模式被彻底终结。
独角兽企业是估值高于10亿美元的初创企业。与之对照，大部分生成式人工智能的头部企业正展示出倒转乾坤的势头，有可能成为“巨角兽”企业，即员工人均盈利超10亿美元的企业。只要替代人工的AI技术可以大规模应用，那么在熊彼特经济中，这种应用就是正当合理的、不可阻挡的。于是将出现一种史无前例的可能性——巨角兽社会，即一个国家的GDP全部由巨角兽企业完成的社会。目前任何国家的GDP都不超过30万亿美元，巨角兽社会中每个国家只需不到3万人工作，其他人全部领取全民基本收入，于是大部分企业消失、大部分工作岗位消失、中产阶层也随之消亡，社会进入极度两极分化。这意味着，工业革命塑造的经济结构和社会秩序被智能革命彻底颠覆。
在工业革命时代，劳动是人得以谋生的手段；在智能革命时代，劳动是人得以为人的修行。更准确地说，劳动是修行的“外力”，帮助人保持自律、努力向上；失去这种外力约束，人性中放纵无度的“惯性力”便如脱缰野马。
从谋生到修行反映了社会的根本性进步，但实现这一进步需要终止熊彼特经济的主导地位，否则人类将丧失劳动权利，从而失去修行机会。为此，笔者提出了“公义经济”的替代方案。
“公义”的基本理念是化私利为公义，即将合理的、普遍性的个人需求转化为社会的共同义务，并得到公正的满足。公义经济定义为：在智能革命条件下，以社会为责任主体，以公义放大为持续动力，以人类福祉为终极选择。
公义经济在社会实践中出现了多种萌芽形态，如时间银行、软件开源、互联网内容创业、共享经济等，参与者在这些活动中的劳动付出既带公益性，产生经济效益和社会效益，又能获得个人利益回报。这种体力或脑力的付出称为“公义服务”。
公义服务产生“公义价值”。公义价值是经济效益和社会效益的统一，公义价值的评估以人类基本需求的稳定性为基础，利用AI等新技术手段，通过理论和实践的摸索逐步扩大评估范围。每个人的基本需求是相似的，一生所需的基本服务总量（以小时为单位）可以近似预测。所以，一个社会或社区需要的基础性公义服务的总量，即公义服务回报的总量，是可以预测的，一定运行条件下可产生的公义服务投入的总量也是可预测的。根据两个总量，可以调节公义经济的运行条件和其他参数，降低运行的盲目性，也可以为不易定价的公义服务的价值评估提供重要参考。
“公义放大倍数”定义为：公义服务产生的社会总回报与对应的社会总投入的比值。一定条件下，公义放大倍数可以远远大于1，即社会总回报远远大于社会总投入。例如，通过软件开源，一段程序被整个开源社区共享，社区获得的总回报通常远远大于编写该程序的个人投入。公义经济的基本前提是公义放大倍数足够大，以保障公义经济的可持续性。
一旦建立了公义价值评估体系，便可对公义服务进行现代化管理，显著提高效率和放大倍数，类似于熊彼特经济中管理的作用（尽管价值评估体系不同）。由于公益服务没有量化的价值评估，贡献者也没有个人利益回报，所以对公益事业无法进行效率管理，而没有效率管理的活动在现代社会中只能起辅助、补充作用。
一定条件下，熊彼特经济的某些形式可以不违背公义原则，所产生的商业价值与公义价值相互兼容，并在适当规则下是可兑换的。因此，这些经济活动形式可以成为公义经济的一个组成部分。经过一定的过渡期，熊彼特经济的主导性将让位于公义经济的主导性。
五、展望：从科技进步到科技重塑
AI技术既有赋能作用，又有替代作用。在熊彼特经济中，AI的替代作用将被无限制地实施和放大，最终导致巨角兽社会，使多数人丧失劳动权利，作为工业革命根基的增长闭环也随之消亡。因此，熊彼特经济的主导地位终将终结，智能革命将为重新塑造人类未来扫清障碍。
工业革命时代形成了“科技就是进步”的观念，对新技术应用无条件支持。智能革命的到来使情况发生急剧的根本性变化，要及时终止无条件支持的思维定式，全面衡量新技术应用对国计民生和人类福祉的具体影响。
AI技术在我国的大面积应用应优先聚焦两大重点：一个是上文讨论的传统制造业的高端化升级，另一个是智慧农业和现代农业。两大产业群落具有重要的共同特点：用工难日趋深化和扩大、陷入中等水平困局、形成大产能小生产格局、对国计民生影响巨大、转型升级需求急迫、为国家全面转型升级提供战略支点。
稀缺为贵是价值铁律，“稀”指的是供给不足，“缺”指的是存在刚需。当微创新不再稀缺，其价值坠落便无可避免，而颠覆性技术创新和颠覆性创新要素配置必然取而代之，成为新的稀缺，引发价值巨变。在未来智能革命时代，最稀缺的将是大众的劳动机会，是让人不甘沉沦、奋发有为的约束机制和激励体系。
工业革命向智能革命的过渡将导致“科技进步”向“科技重塑”变迁。智能革命不是用更强大的技术手段，在旧世界里展开更残酷的“内卷”，而是颠覆旧世界，再造新世界。人类面临的最大课题是：通过智能革命，重新塑造一个什么样的新世界？
（作者系图书馆VIP机器人实验室主任、广东省科学院人工智能首席科学家、中国人工智能学会人工智能伦理与治理工委会主任）
(本文刊登于《企业改革与发展》杂志2024年第11期。如需转载，请注明出处。文中观点仅代表作者观点，供诸君思考。)