人工智能对产业发展影响的研究进展

□耿子恒 汪文祥

一、引言

人工智能技术是新一轮科技革命中最具通用性的技术，渗透性强，与产业融合度高，能够促进产业效率和效益提升，为经济增长提供新动能。但同时人工智能技术存在较强的非普惠式渗透性（蔡昉，2019）[1]。只有在合理的体制机制引导下，人工智能才能成为带动产业发展质量提升的重要技术。因此，人工智能与产业之间的关系研究具有重要意义。虽然随着人工智能在国内应用的逐步推广，人工智能经济的国内研究也在逐步增加，但是仍未有从人工智能与产业发展角度进行综述性研究。本文在人工智能理论溯源基础上界定人工智能概念，遵循人工智能从宏观经济到微观企业影响产业发展的内在逻辑，以国外经典文献为起点，主要梳理、总结和评述2018 年以后人工智能对经济发展、产业发展与企业管理变革影响的国内文献，以期为我们更好地理解人工智能对产业发展的正面和负面作用，设计科学合理的产业政策，有效应对未来可能带来的挑战，以及未来人工智能经济的研究等提供有益借鉴。

二、人工智能概念溯源、界定与特征

（一）人工智能概念溯源

人工智能（Artificial Intelligence，AI）具有长达60 余年的历史，它比一般科技更复杂、更丰富，被描绘为一场“永恒的战争”。可见，人工智能作为新一轮科技革命的巨擘，拥有极其丰富的内涵。1948 年，图灵最早提出严肃的“机器智能”概念，并将智能概念划分为肉体智能和无肉体智能。1950 年，他又在《计算机与智能》中提出著名的图灵测试，并将肉体智能和无肉体智能修正为体力和智力，这是被公认的关于机器智能最早的系统化、科学化论述。同时，图灵还阐述了数字计算机如何实现如同人类计算员操作（工作）达到的效果；并列出数字计算机由“存储器、运算器和控制器”构成，阐述了三个构成要件的运作原理和功能（尼克，2017）[2]。数字计算机模拟人类计算员的行为欲达到预期工作效果的三个构成要件与当今人工智能功能实现的三个要素一一对应，即与数据、算法和硬件相对应；同时，也与人工智能层次划分一一对应，即基础设施层（包含硬件、计算能力、数据）、算法层、技术层。因此，图灵为人类的“智能化”奠定了理论基础。计算机科学一直有两条相互交错的路线，理论起源追溯到图灵，工程路线则终究会追溯到冯诺依曼。冯诺依曼1955 年的著作《计算机与大脑》，描绘了“计算机”和“大脑”两个部分，他认为这两个部分（路线）并不对立，而是解决同一问题的两种方法，为人工智能符号派和神经派指明了发展路径。因此，冯诺依曼在一定程度上预示了人工智能的发展路线（尼克，2017）[2]。麦卡锡、明斯基分别在1956 年、1961 年提出人工智能的概念，但时间均晚于图灵和冯诺依曼。所以，图灵是“智能”的渊源，冯诺依曼是“智能”的先驱，他们共同创造“智能”概念，人工智能的概念界定也应以此为根本遵循。

（二）人工智能概念界定

从目前国内外人工智能界定研究看，基本遵循了图灵和冯诺依曼关于“机器”和“大脑”的理论起源，认为人工智能不仅是一门让机器做人类智能才能完成的事的科学（Minsky，1961）[3]，广义上也是与智能行为相关的非自然存在物体（Nilsson，1988）[4]，而后，Min（2010）[5]和Cerka（2015）[6]将人工智能具象化定义为，通过学习人类思维和行为、模仿人类并像人类一样思考和行动的机器或系统。此外，房超等（2020）[7]认为人工智能是通过特定技术手段使机器模仿人的智能。虽然学者们将人工智能界定为科学、物体、机器或系统等，但是这些概念界定不仅体现出人工智能的本质——“赋予机器人类智能”，且这种智能具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动的特征（张鑫、王明辉，2019）[8]，而且还都融入了机器智能的血液。因此，人工智能是通过搭建符合存储、运算和控制模式的基础设施层、算法层与技术层，进而获取并使用知识（数据）进行机器学习或深度学习，以模仿人类体力能力和智力能力，解决人类社会发展问题的计算机科学技术。

（三）人工智能技术经济特征

在当前基础理论条件下，人工智能虽然具有智能性、广泛性、高效性和全球性等正面技术特征，但也存在灵活性低、可解释性弱、鲁棒性差等负面技术特征（房超等，2020）[7]。人工智能负面技术特征的弱化或消失，不仅需要人工智能技术创新，更需要人工智能技术应用于多领域、多产业、多场景，进而反哺喂养人工智能技术创新，使人工智能技术发展与人工智能产业发展共同步入“演化式”发展道路，以增强或彻底实现人工智能正面技术特征。因此，现阶段人工智能正面技术特征与负面技术特征都会影响其作用于宏观经济、产业发展及企业管理。人工智能是基于计算机技术体系下的信息技术。人工智能不仅具有渗透性、替代性、协同性等信息技术所具备的技术经济特征（蔡跃洲和张钧南，2015）[9]，也具有人工智能独有的创造性特征，其来源于替代人类的脑力劳动（蔡跃洲和陈楠，2019）[10]。但是，现阶段人工智能替代人类脑力劳动或创造性活动的能力尚不足，人工智能创造性相对于其他三个特征仍然较弱。

三、人工智能对产业发展的影响

（一）人工智能与宏观经济

关于人工智能与生产率和经济增长的研究始于国外，国内人工智能与经济交叉领域研究多集中于国家政策与人工智能经济发展、人工智能内部细分行业发展方向、人工智能头部企业与创新企业发展案例等政策、行业研究及案例分析等（吕文晶等，2018）[11]。人工智能对经济增长影响的研究大多基于新古典经济增长模式或基于工作任务，着眼于自动化对生产率的影响及其产生的经济效应，以及像工业机器人某一细分行业技术的应用对经济的影响。

1.人工智能与经济体制和经济结构的关系

技术进步对推动经济增长具有关键作用。然而，以人工智能和互联网为代表的新技术不会均衡地普及到所有国家、地区、产业与厂商，而会促使掌握科技的顶级企业形成自然垄断，使行业内技术流偏弱的企业成为竞争中的“打工人”，导致新企业成长困境、创新萌发障碍与技术扩散缓慢等阻碍国民经济享受技术进步成果的问题（蔡昉，2019）[1]。从马克思主义政治经济学视角看，人工智能对生产力与生产关系也有影响，它能够推动现代化经济体系各领域质量与效益提升（乔晓楠和郗艳萍，2018）[12]。因此，经济体制机制对国民经济发展具有重要影响。如果要使人工智能技术赋能经济增长，就需要瞄准经济体制，关注经济机制设计对技术赋能经济增长会产生正面或是负面影响，设计有利于技术扩散与应用的政策取向与制度、科技政策与产业政策规制等，才能突破技术垄断阻碍经济增长的障碍。此外，人工智能赋能经济增长，不仅要注重经济体制机制设计，还应推动中国经济结构转型升级。人工智能赋能中国经济结构转型要以实现要素驱动向创新驱动、粗放发展模式向内涵发展模式、非均衡增长向协调发展、资源消耗向绿色发展的四个转型为基础。同时，还需要全面把握人工智能对产业结构、消费结构和投资结构升级的影响，把人工智能技术的外溢性和创新性融合到社会再生产各环节，才能推动中国经济结构转型，实现社会再生产各环节迈进高质量发展阶段的目标（师博，2019[13]、2020[14]）。

2.人工智能与生产率和经济增长的关系

Solow（1987）[15]提出生产率悖论的存在，但是蔡昉（2019）[1]认为这是统计问题导致的结果表现。国外大多数研究支持人工智能能够提高生产率的结论。Brynjolfsson 和Hitt（2011）[16]通过分别研究美国527 家公司的8年股票数据和179 家上市公司的调查数据，发现计算机应用能够正向影响生产率且长期会对生产率增长产生更大贡献，具有商业分析能力的上市公司会获得更高的平均生产率。不仅如此，假设机器替代人类劳动，技术进步迭代速度较计算机技术可以更快且无限供给该要素投入，那么机器智能对经济确有影响且在不考虑智能化创造新工作的因素时还会低估这种影响（Hanson，2011）[17]；这种影响表现在机器人（自动化）对生产率提升具有显著的长短期影响（Kromann 等，2015）[18]，并且能够促进TFP 增长（Graetz 和Michaels，2015）[19]。此外，在自动化替代劳动以及当劳动有比较优势时可以创造新工作任务的分析框架下，自动化会产生替代效应和生产效应（Acemoglu D.和P.Restrepo，2016）[20]，这会使应用人工智能技术的部门提高生产率，加速自动化水平提升，引致劳动力需求下降以及资本回报的提升，但是，同时也令未使用人工智能技术的部门成本上升而减少资本回报（Aghion，2017）[21]。

2017 年后，也有一些就人工智能是否能够带来经济增长的研究观点的碰撞。例如，Klaus Prettner（2019）[22]认为，即使没有技术进步，也会有持续增长的可能性；郭敏和方梦然（2018）[23]聚焦全球生产率下降问题开展研究，认为人工智能投资未改善全球生产率。但是，国内学者利用中国经济事实与数据反驳了该类观点。陈彦斌等（2019）[24]、蔡跃洲等（2019）[10]和林晨等（2020）[25]分别结合中国经济发展现实，研究论证了人工智能如何影响老龄化、就业、消费等并进而影响经济增长等问题。陈彦斌等（2019）[24]从中国老龄化和经济增长之间矛盾入手进行研究，发现人工智能可以提高智能化和自动化水平，减少劳动力需求，而促进资本回报率提升，增加资本积累，提高全要素生产率，还可以缓解老龄化与经济增长之间的矛盾及老龄化对经济增长带来的负面影响。也就是说，人工智能可以替代劳动而带来经济增长。蔡跃洲和陈楠（2019）[10]等把人工智能视为ICT 技术之一，认为人工智能通过投入产出效率与知识创造促进宏观经济增长，并且人工智能生态化发展也会推动宏观经济增长。林晨等（2020）[25]从中国居民消费率低出发，将异质性资本细化融入动态一般均衡模型开展研究，认为人工智能可以提高实体经济吸引力，促使资金从地产经济流向实体经济，降低住房资本和基建资本对居民消费的挤出效应，提高居民消费率，从而促进经济增长。因此，从国内外研究成果看，绝大多数学者支持人工智能技术的产业化应用可以促进生产率提升、资本回报率提升以及全要素生产率提升，从而推动经济增长的观点。

然而，在人工智能技术应用过程中，中国还面临“应用强、研发弱”“重引进、轻自研”“丰概念、缺实质”“发展快、乏机制”等影响其自身发展又影响经济增长的发展障碍。所以，要在技术产业化应用中，加强人才培养，加速新基建建设，构建产业链，制定合理的引导政策，才能使人工智能成为经济增长的新动能（郭晗，2019）[26]。此外，我们还应关注人工智能导致结构性失业、分配不均衡与经济安全等负面效应，要坚持党对智能经济发展的领导，加强诸如算法等基础研发能力，提高人才培养质量，推进产学研一体化发展，扩大民生经济领域人工智能技术的应用范围，促进人工智能对经济增长发挥积极作用（马相东，2020）[27]。

3.人工智能与生产方式转变的关系

Agrawal 等（2017）[28]借鉴了Weitzman（1998）[29]的研究，对Aghion 等（2017）[21]所提出的人工智能影响经济增长的关键因素——人工智能对创新和知识重组的作用进行研究，发现人工智能能够帮助人类学习新知识，重组已有知识，并且人工智能技术能够通过知识发现与知识重组促进经济显著增长（Jones，2005）[30]。这个研究结果与蔡跃洲和陈楠等（2019）[10]提出的人工智能独有的“创造性技术—经济”特征促进经济增长具有一致性。同时，卫玲（2019）[31]从马克思主义政治经济学视角理解人工智能对劳动、商品价值与生产率以及社会生产方式运行的影响，认为人工智能可以节约劳动时间且智能劳动是复杂劳动，可以提高劳动生产率，并在单位时间内提供更多使用价值，从而以节约劳动时间释放自由时间，以生产工具快速迭代推动生产方式转变，促进经济社会的发展。此外，刘亮等（2020）[32]从分析中国经济发展方式转变所处阶段出发，通过构建CES 生产函数模型研究2004 年—2015 年中国省级面板数据，发现智能化通过作用于技术效率与技术进步对经济增长集约化产生U 型动态影响。

（二）人工智能与产业发展

1.人工智能与产业结构转型升级的关系

人工智能对产业结构转型升级的影响研究均处于探索性阶段。从现有研究来看，人工智能对产业结构转型升级具有一定影响作用，至于影响前提、影响方向、影响机制、影响程度等，还未形成体系化的一致观点。从影响前提和方向看，人工智能是一项具有新型基础设施属性的通用技术，它对劳动或资本可能产生偏向替代性，并且在不同产业具有差异化应用前景；通过构建多部门动态一般均衡模型进行研究，发现人工智能无论是促进资本密集产业还是劳动密集型产业发展，对产业结构转型升级产生正向影响还是负向影响都是不确定的，这取决于不同产业部门应用人工智能后的产出弹性和人工智能与传统生产方式的替代弹性之间的差别（郭凯明，2019）[33]。由此可见，人工智能在不同的产业部门或要素配置选择等前提条件下，会对产业结构转型升级产生不同的影响作用。从影响机制看，人工智能渗透于产业领域是人工智能发挥优化产业要素投入、提高生产率、降低运营成本、改进服务质量等综合作用的首要条件（师博，2020）[14]。此外，人工智能产业化发展水平与人工智能技术应用的普及水平共同发挥作用，影响人工智能技术促进产业升级的效果（胡俊等，2020）[34]。所以，人工智能影响产业转型升级的机制还不够清晰，仍需要加强人工智能技术产业化应用实践研究，进一步厘清人工智能对产业转型升级的影响机制。尽管人工智能影响产业转型升级的前提、方向与机制尚未具体化和体系化，但是，人工智能对产业转型升级的作用仍以正面影响为主。人工智能对第二产业影响显著且可以促进二次产业比重增加（祝昊辰，2019）[35]；同时，在人工智能、产业升级与人力资本分析统一框架下，人工智能通过外溢效应、生产率效应、创新效应等能够促进产业升级，并且对中西部地区产业升级产生促进作用（吕荣杰等，2021）[36]。因此，总体而言，人工智能对产业转型升级具有一定影响（沈赏，2020）[37]。

2.人工智能与三次产业发展的关系

（1）人工智能与农业发展的关系

在人工智能背景下，农业管理正在迈向大数据智能、群体智能、跨媒体智能与“混合—增强”智能以及自主智能农业发展的新阶段，产生精准农业、设施农业、精准养殖、营销农业等智慧农业新模式（陈桂芬等，2018）[38]。智慧农业的发展路径有3 条：一是发挥智能化替代性作用节约劳动；二是加大资本投入升级传统生产工具为智慧工具；三是加强智能化技术应用推动农业技术和农业管理升级，进而改善农业产品质量（汝刚等，2020）[39]。可见，要实现智慧农业高质量发展，需要发挥人工智能技术替代生产要素（劳动和工具）的作用，使农业生产效率提升，同时，应用大数据、物联网与人工智能技术，实现农业管理水平提升。在“双提升”下，改善农产品质量，提高农业全要素生产率，推动农业供给侧改革，促进农业迈向高质量发展。

（2）人工智能与制造业发展的关系

人工智能在工业化角逐过程中占有重要地位，会助力制造业在柔性化、自动化、智能化、服务化方面进行转型升级（黄群慧和贺俊，2019）[40]。制造业智能化不仅要具有产品智能化、装备智能化、生产方式智能化、管理智能化、服务智能化等企业层面特征，还要具有人工智能技术、工业物联网技术构建新型制造体系等产业层面特征以及构建核心人才竞争力，重点突破共性技术、标准体系建设等基础性环节的全方位智能制造宏观层面特征（李廉水等，2019）[41]。但是，当前制造业不仅存在传统生产模式缺乏灵活性、难以满足消费升级的个性化需求的问题（新一代人工智能引领下的制造业新模式新业态研究课题组，2018）[42]，还存在制造业数据匮乏与使用难度大、核心技术缺乏、创新模式待探索和复合型人才严重不足等问题（邓洲，2018）[43]；受智能化模式系统构建约束、转换成本约束、信息化不充分等造成的“信息化智能化双期叠加”约束问题（高煜，2019）[44]；特别是存在高端制造能力弱，关键零部件、材料、操作系统和软件进口依赖度高，缺少核心技术等短板（胡汝银，2020）[45]。

面对如此之多的障碍，国内大多数研究支持人工智能可以通过推动制造业智能化，提高制造业生产效率、产品质量以及全要素生产率的观点。当人工智能与劳动力相比较而具有比较优势时，将促进人工智能与制造业融合，并促进制造业生产效率、经济效益、生产柔性、质量控制能力以及供需匹配度等各方面的提升（邓洲，2018）[43]。刘亮和胡国良（2020）[46]从实证分析角度，通过研究中国制造业数据，论证了人工智能可以通过技术效率路径提高全要素生产率，并且对中高技术行业影响显著的观点。同时，人工智能（设备资本价格指数的倒数）通过提高生产智能化、流程监测与产品质量，发挥技术效应与人力资本积累效应，可以实现制造业升级目标，并对劳动密集型和技术密集型的制造业产生正向影响，尤其对东部地区制造业升级影响产生显著效果（付文宇等，2020）[47]。

在我们知晓了智能制造的目标或特征、困难或障碍、影响或效果后，更重要的是思考和研究如何实现智能制造。从技术操作方面看，人工智能应推动服务型制造业建设，其关键是要发挥新一代人工智能建设多元跨媒体的异构数据库、基于大数据设计需求特征的挖掘系统、虚拟体验系统、虚拟制造系统及全流程信息自动化采集、生产管控与协同优化系统等关键性技术以及数据挖掘技术、传感器技术、嵌入式监控系统、故障预测算法、机器视觉技术、机器学习等支撑性技术的功能（新一代人工智能引领下的制造业新模式新业态研究课题组，2018）[42]。从发展模式方面看，应加大人工智能对制造业在产品智能化、装备智能化、生产智能化、管理智能化、商业应用智能化、产业生态智能化等6 个方面的改造，推动智能化生产管理模式、智能化生产运营模式、智能化组织管理模式、智能化商业模式、智能化企业竞争模式等5 种模式良性运行，将会更加有效地促使人工智能与制造业深度融合（高煜，2019）[44]。从机理路径方面看，人工智能是通过提高产业效率、优化产业结构、改善生态环境等方面促进制造业产业升级的，它可以通过提高生产要素使用和配置效率、组织管理效率和商业运行效率，推进产业效率提升，使得资源损耗和污染排放减少，进而形成“人工智能决策—智能化要素配置—智能化自主生产”为主线的智能制造体系（吴旺延和刘珺宇，2020）[48]。

（3）人工智能与服务业发展的关系

虽然人工智能与服务业融合发展在具体场景的应用中具有丰富的实践案例。但是，还没有总结形成一般性理论分析框架。由于“人工智能+服务业”各应用场景的特点差异较大，因此，从统一框架视角考虑服务业发展仍有一定难度。例如，中国人民银行武汉分行办公室课题组（2016）[49]率先总结了先进发达国家人工智能在金融领域的应用，并提出中国的应对措施。但是，中国金融服务业智能化如要实现应用，仍然需要继续完善金融交易市场规则、强化信息安全与网络安全、加强人工智能在金融监管中的作用。再则，有研究聚焦中国人口老龄化以及区域养老服务布局不合理等矛盾问题，通过分析中国老龄化的特点与养老产业高质量发展要求，认为人工智能技术可以改善养老产业规模、产业体系、产业布局以及产业生态，促进养老产业高质量发展（刘飞等，2020）[50]。从“人工智能+服务业”产品视角归纳发现，智能服务机器人、无人车、AIoT（智能物联网）、娱乐与助理等公私服务人工智能产品以及医疗、金融、法律、教育、物流等行业人工智能产品正在潜移默化地改变着人类的生产生活，也在悄无声息地对服务业进行改造升级（孙效华等，2020）[51]。从智能化服务业发展路径视角看，王小艳（2020）[52]提出创新智能服务业模式，满足消费升级需求，夯实智能服务业基础设施与公共服务体系基础，健全智能服务业制度、监管法则与伦理限制等有关措施，可以推进智能服务业高质量发展。

（三）人工智能与企业发展

从理论分析看，智能经济呈现出接近零边际成本、扩大消费者剩余和行业顶级企业优势显著等3 个特点（高良谋和张世龙，2019）[53]。从人工智能企业或数字经济行业头部企业的实践看，无论在人才资源、财力资源，还是在信息资源、用户资源等促进企业发展的要素资源的获取和利用方面，该行业的顶级企业都具有较为明显的优势。因此，智能经济本身作为经济构成的组成部分，已经成为产业高质量发展的一种新动能。从实证分析看，人工智能企业这一人工智能技术输出载体的高质量发展将有利于人工智能技术的扩散与应用，可以推进传统企业变革与发展。虽然2011 年—2016 年间中国AI 上市公司的TFP 增长为-0.5%（侯志杰和朱承亮，2018）[54]，在一定程度上表明中国AI 产业发展较为缓慢，但是应用智能技术的企业可以提高其参与全球价值链分工的水平，特别是加工贸易类企业参与水平更加显著，并且智能技术促进参与率提升的作用在2008 年以后在逐步增强。这里的主要原因是，人工智能替代低端劳动力，使企业成本降低，进而提高了企业生产率（吕越等，2020）[55]。由此可见，企业智能化改造是必要的，是有价值的选择。但是，企业应用人工智能技术后，要关注人类员工与智能机器的关系、管理技术性的第三属性、技术管理者、“满意决策”与“最优决策”以及它们之间的平衡问题对企业管理产生的冲击（徐鹏和徐向艺，2020）[56]，依据涵盖管理对象、管理属性、管理决策与管理伦理等在内的人工智能影响企业管理的一般性理论分析框架研究人工智能赋能企业后的管理特点、问题与解决方案。

从战略决策角度，通过研究全权委托AI 决策、混合人—AI 与AI—人的顺序决策、聚合的人—AI 决策的三种模式，发现由于多数管理者要对企业的战略决策负责，算法决策却仍然是一个黑箱，这大大降低了选择AI 决策的意愿。因此大多数管理者仍将自己决策作为首选（Shrestha 等，2019）[57]。此外，企业在数字化转型过程中，会面临由于对新技术、产品及市场反应没有十足的把握和预测所带来的较高水平的不确定性和模糊性（Matt 等，2015）[58]，这可能引起组织决策体系的瘫痪（Lüscher 和Lewis，2008）[59]。所以，无论是从企业管理者承担战略决策责任角度，还是从企业智能化转型本身存在风险的角度，企业在当前智能化应用阶段，对采用AI化战略决策都持保守态度。从组织发展与变革角度，人工智能的抓取功能可以使企业从全球范围内捕捉到更多与自身发展相关的数据和信息等，以提高知识获取能力。而后，人工智能的虚拟“场景”功能，能够进一步打开知识分享的空间和时间边界，弱化知识分享的情境限制，减少知识分享过程中的阻碍，实现跨组织知识分享目的，提高知识传播速度和广度，为知识吸收创造有利条件。在知识吸收过程中，利用机器学习或深度学习技术等，能够精准分析个人特质和基本场景，提高知识学习效率，激发个人的知识分享意愿，提高组织的知识吸收能力和应用转化效果（顾丽敏、李嘉，2020）[60]。因此，人工智能可以通过提高组织的知识获取、分享和吸收能力，促使企业的核心竞争力持续提高，不断推进组织快速成长与发展。然而，人工智能技术也会引致组织发展环境的改变，特别是对生产型企业，生产工作从“人+人”的劳动范式转变为“人+智能化设备”的劳动范式，会导致人机互动日益频繁，人与人之间的交流越来越少，甚至显得多余，使生产活动中的人际关系逐渐弱化，员工个体化特征凸显（潘莉、俎岩，2021）[61]，不利于企业内各组织与人才的多元互动、交流与发展。从员工与智能机器的关系角度而言，在企业向智能化转型过程中，智能技术型员工取代传统型员工后，大量的人际互动和信息传递将开始通过智能化技术实现，由此提高了信息传递的及时性、准确性与协同性。同时，企业人力资源管理的对象也随之改变，由管理纯粹的传统型员工转变为管理传统型员工、智能技术型员工、两类员工之间的关系以及员工与智能机器之间的关系等（陈冬梅等，2020）[62]。但是，人工智能赋能的企业管理不会关注员工的道德与情绪等情感因素，因此员工对智能化管理决策的真实性感知存在疑惑（Logg等，2015）[63]。这不利于员工与智能机器之间和谐相处，导致员工工作积极性降低，进而作出反对机器决策以及不利于企业发展的行为。从企业经营角度看，在运营管理中，企业使用数据挖掘、知识图谱和计算机视觉技术等人工智能技术，分析消费者需求变化、销量趋势、竞争态势等，可以帮助企业更加科学有效地制定市场策略和营销计划，提高企业的运营效率和经营业绩；在供应链管理中，企业使用机器学习技术，实时响应消费者需求，优化库存管理，实现降本增效；在营销管理中，企业使用自然语言处理技术，实现智能客服功能，实时为消费者提供售后服务，并为后续优化营销管理效果提供客户数据（周雨薇、吕巍，2021）[64]。由此可见，人工智能不仅会对企业战略管理、组织管理、人机交互及经营管理带来正面影响，还会从各个角度对管理产生负面冲击。企业在利用好智能赋能红利的同时，还应动态监控智能化转型带来的问题，并结合企业战略与发展环境，在分析问题根源的基础上正面积极应对。

四、结论与展望

（一）研究结论

在新一代人工智能技术浪潮兴起后，学术界从不同角度对人工智能在对经济增长、劳动就业、产业发展与企业管理变革等方面的影响进行了广泛的探索性研究。

1.多数研究支持人工智能促进经济增长的观点。从经济体制方面看，由于人工智能技术扩散与渗透具有非普惠性特点，因此政策取向和制度设计等经济体制会对人工智能技术赋能经济增长产生影响，也就是说，设计有利于技术扩散的经济体制机制，将会对人工智能技术赋能经济增长产生积极影响。从生产率方面看，国内外绝大多数研究表明，人工智能技术可以促进生产率提升，促进经济增长。虽然在人工智能技术应用过程中，中国还面临诸多困难和问题，但无论是理论还是实证研究上，从老龄化、投入产出、资本与消费等角度，都依然证明了人工智能对中国经济增长具有积极作用。不过，中国应持续加强研发与人才投入，加快新基建建设，提高技术产业化应用水平，才能逐步克服人工智能所带来的结构性失业、分配不均与经济安全等问题。从生产方式方面看，人工智能可以通过知识重组与工具改造的方式，提高劳动生产率，进而改变生产方式；并通过技术效率与技术进步途径推动经济增长集约化水平提升。

2.人工智能对产业发展影响尚处于探索性阶段，其对产业的影响前提、方向、程度和机制尚未达成一致观点，但是多数研究支持人工智能会对产业发展产生积极作用的看法。从产业结构转型升级方面看，人工智能不仅在不同产业上的应用前景具有差异化，而且在不同要素配置选择的前提下会对产业转型升级产生差异化效果。从作用机制方面看，人工智能技术实施后，可以优化要素配置与使用效率、提高生产效率、改善产品质量、降低运营成本——通过这四个作用推动人工智能促进产业结构转型升级。由此可见，人工智能影响产业结构转型升级的外在逻辑较为清晰，但是内在机制尚不明确，而这并不影响人工智能对产业结构转型升级产生积极作用。从影响效果方面看，无论在理论上还是实证上，均论证了人工智能对二次产业的显著影响，对产业转型升级具有促进作用。从对三次产业影响方面看，智慧农业主要依靠人工智能发挥生产工具改造与农业生产技术实施下的农业管理水平提升来实现。智能制造的实现存在关键零部件、操作系统、核心技术缺乏的短板，但是从理论和实证上均论证了人工智能可以提高制造业生产效率、产品质量和全要素生产率。不过，我们依然要正视困难，加大技术创新与组合应用，改造传统制造业生产管理与运营模式，通过提高生产要素使用与配置效率、组织管理效率和运营效率，打造以智能决策与智能生产为目标的智能制造体系。人工智能赋能服务业发展的主要模式是“人工智能产品+传统服务业场景”。但是，就目前研究和实践看，一则传统服务业应用场景不具备智能产品应用条件，二则智能产品功能尚不能满足传统服务业的服务要求，从而在供给端和需求端都存在智能化改造的限制。所以，一方面要加强服务业基础设施建设、服务业制度和监管体系建设等；另一方面要持续关注用户需求，创新研发和完善智能产品，以满足服务业应用场景的要求。

3.企业应该积极应用人工智能技术。智能经济行业的企业本身已经成为经济增长新动能。人工智能企业输出人工智能技术，应用于传统企业后，可以降低企业成本，提高企业生产效率，使中国企业参与全球价值链分工的水平获得提升。在应用人工智能技术的同时，还应解决其可能带给企业的一些诸如人机关系、决策平衡等问题，控制企业管理风险，促进人工智能技术发挥积极作用，限制其消极作用，更好地使人工智能技术赋能企业高质量发展。

（二）未来研究展望

目前，人工智能对产业发展影响的研究已经取得诸多成果，但是，综合现有文献研究仍可以发现一些未来研究的方向与趋势。

1.尚未形成人工智能影响产业发展的一般性理论分析框架。国内大多数研究属于定性研究，大多在阐述人工智能赋能某一产业的智能化目标，某一产业智能化发展过程中存在的困难和障碍，或者某一产业智能化发展的模式、路径或措施等。但是，这些定性分析类的研究比较零散、不成体系、不贴切实践。也有少数研究属于定量研究，从实证分析出发，探究人工智能与产业升级、产业结构优化的关系。但是这些研究有的使用产业比重变化代表产业结构优化，有的使用Granger 因果检验否定人工智能变量对第一、第三产业的影响，而后又在构建模型时将人工智能变量纳入解释变量去分析对产业结构的影响等，其观点不具代表性。因此，当前理论和实证研究均未深入开展人工智能对产业结构合理化、产业结构高级化、产业素质、产业升级、产业协调等产业发展方面的系统性研究。如何能够更加全面地衡量人工智能技术对产业发展的影响作用，做到理论与实践相结合，是中国从产业层面应对人工智能技术变革对经济发展影响所需要关注的重点内容。进一步加强人工智能产业实践研究，加快探索和形成人工智能影响产业发展的一般性理论分析框架。

2.人工智能定量刻画有待进一步完善。在现有人工智能等对经济增长方式、产业结构优化、产业升级、产业全要素生产率或劳动力就业结构等影响的实证分析中，对人工智能的刻画主要使用自动化水平、各国专利数量、工业机器人数量、设备资本价格进行表示，或根据工业信息化部“两化融合”指标进行构建，尚未从人工智能概念和人工智能技术应用实践出发，以人工智能如何更有效地渗透于产业而发挥人工智能技术优势为前提，以理论与实践相结合的方式定量刻画人工智能。因此，人工智能变量的刻画方法、数据使用和应用场景等都仍有待进一步贴近技术与产业实际，保障更加科学严谨地开展人工智能影响产业发展的研究。

总之，面对未来经济增长的不确定性，面对新技术带来的机遇和挑战，面对人工智能技术引领的产业革命，研究人工智能对产业发展的影响对于中国主动应对新一轮人工智能背景下经济和社会发展问题，对于人工智能赋能经济发展发挥积极作用，对于人工智能促进经济高质量发展，都具有深远而重要的意义。因此，探索人工智能对产业发展影响的研究是未来中国经济增长的重要课题之一，期待有更多的科研技术人员和产业实践者进一步深入开展人工智能与产业发展关系问题的研究。