人工智能发展对天津制造业产业结构高级化的影响研究

李 颖，李浩宁

（天津商业大学经济学院，天津300134）

国务院2017年7月发布的《新一代人工智能发展规划》指出，人工智能已经成为经济发展的新引擎，是推动新一轮产业变革的创新驱动力，要深化人工智能与各产业领域融合，引领产业走向价值链高端。推动人工智能与各行业融合创新，在制造业推广人工智能规模化应用，提高制造业产业结构高级化。2021年3月《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出深入实施智能制造和绿色制造工程，发展服务型制造新模式，推动制造业高端化智能化绿色化。培育先进制造业集群，推动集成电路、航空航天、船舶与海洋工程装备、机器人、先进轨道交通装备、先进电力装备、工程机械、高端数控机床、医药及医疗设备等产业创新发展。改造提升传统产业，完善绿色制造体系。深入实施增强制造业核心竞争力和技术改造专项，鼓励企业应用先进适用技术、加强设备更新和新产品规模化应用。建设智能制造示范工厂，完善智能制造标准体系。深入实施质量提升行动，推动制造业产品“增品种、提品质、创品牌”。培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平，推进产业数字化转型。当前我国制造业存在的主要问题是产业结构不合理，低端产品产能严重过剩，高端产品生产能力明显不足，因此，要充分发挥人工智能的溢出效应，利用科技创新优化制造业产业结构。

天津作为重要的工业城市，制造业产业结构优化升级将为天津经济发展注入新的活力。近十几年来，天津制造业发展迅猛，根据《中国统计年鉴》，2018年天津工业增加值达到6 962.71亿元，位居我国第四名，超过第五名约16.7%。在《2019世界智能制造中心城市潜力榜》中，天津以滨海新区为主要承载区，展现出的发展潜力位居全球50强榜中第十名，天津制造业的实力明显增强。然而，在当前国内经济调整的背景下，天津制造业存在一个突出问题是制造业产业结构不合理。2002—2018年，天津高端制造业产值不断上升，但高端制造业所占工业总产值的比重呈现一个下降的趋势，说明天津制造业产业结构高级化尚未实现，无法从劳动密集型产业占比重优势过渡到资本密集型、技术密集型产业占比重优势。为了更好地适应经济环境、增加天津制造业的综合实力，需要将智能创新融入到制造业中，优化天津制造业产业结构。

1 文献综述

以往诸多学者从不同角度研究人工智能产业对制造业产业结构高级化的影响，大多数学者从人工智能产业的基础设施投入与人工智能直接投入两个方面进行定性或定量分析，认为人工智能投入有利于制造业产业结构升级。郭凯明等、苏诺雅从宏观角度探讨人工智能等新兴技术基础设施投资对产业结构升级的影响，结果表明，在制造业基本产出弹性较高的情况下，人工智能等新兴技术基础设施通过提高制造业资本密集程度推动制造业产业结构升级[1-2]。付文宇等选取2003—2018年我国30个省份的面板数据，基于双重中介效应研究人工智能如何影响地区制造业产业结构优化升级，通过行业异质性检验和区域异质性检验，指出人工智能对制造业产业结构高级化的影响为正，人工智能的深入发展有利于制造业实现跨越式发展[3]。沈赏以2009—2018年我国31个省份作为研究对象，使用两步系统GMM方法对人工智能与制造业产业结构高级化之间的联系进行实证研究，研究结果表明，人工智能对制造业产业结构高级化的影响较小[4]。Arrow从微观角度研究，认为微观企业的投资发挥了“干中学”的作用，通过对人工智能投资的“干中学”效应，使制造业的技术进步和劳动生产率提升效果更加显著[5]。Agrawal等发现人工智能通过人机互补服务提升服务效率，推动传统产业向智能产业转型，优化产业结构[6]。Accenture从国家、产业、企业三个维度，从宏观视角到微观视角，论述了人工智能的作用，把AI视为一种新的生产要素，可以通过推动技术创新提升全要素生产率，促进效率提升[7]。

另有一些学者对人工智能产生的技术创新效应进行定性或定量分析。部分学者认为，技术创新效应有效促进产业结构高级化，另有一些学者则持相反观点，认为技术创新效应不显著。吴旺延等、郭进从宏观角度考察智能制造对产业结构升级的作用，提出从供给角度来看，智能制造有利于在技术创新方面形成协同效应，将加速传统制造业智能化转型升级的步伐[8-9]。韩文艳等、祝昊辰认为在产业结构演变过程中，技术创新驱动低端产业向高端产业转型，需要以技术创新、人才智力等推动产业结构优化升级[10-11]。米晋宏等从微观企业视角基于2005—2015年我国A股上市公司的面板数据，实证研究发现人工智能通过推动企业技术创新可以有效推进企业向技术密集型制造业和资本密集型制造业升级[12]。胡兆廉等运用技术选择模型研究创新效应对产业结构的作用机制，发现创新促进产业结构高级化[13]。任晓燕等根据我国2012—2017年30个省份的面部数据，基于独立效应和协同效应对技术创新与产业结构升级进行分析，研究发现，技术创新对产业结构优化升级具有重要作用[14]。高远东等运用我国1992—2012年省级面板数据进行估计，将影响产业结构高级化的主要因素划分为社会需求、技术创新等，研究产业结构演变方向，指出消费需求对产业结构影响最大，外商投资对产业结构高级化起到阻碍作用，技术创新对产业结构高级化具有正向的促进作用，技术创新是影响产业结构优化的重要因素，是产业结构高级化的发展动力[15]。Paunov等认为信息技术产业带来的技术创新效应提高工业生产效率，并优化产业结构[16]。

既往学者对人工智能与制造业产业结构高级化进行相关研究，但是针对天津人工智能与制造业产业结构高级化的研究很少，也不深入，本文选取天津市2002—2018年制造业相关数据，实证检验人工智能对天津制造业产业结构高级化的驱动作用，并考察人工智能通过技术创新对制造业产业结构高级化的影响程度。

2 理论分析与研究假设

人工智能作为新一代信息技术，应充分融入到制造业中，促进制造业产业结构转型。本文认为通过人工智能融入制造业、与制造业融合发展，促进制造业从劳动密集型向资本密集型和技术密集型转变，促进制造业产业结构高级化；人工智能促进技术创新，为制造业产业结构高级化提供良好的发展条件，对制造业产业结构高级化产生直接影响和间接影响。人工智能与技术创新对制造业产业结构高级化的直接影响和间接影响，见图1。

制造业产业结构高级化是指制造业产业结构从低水平状态向高水平状态转换的过程，从劳动密集型向资本密集型和技术密集型转换的过程。技术创新是实现制造业产业结构高级化的直接动因。人工智能是新一代信息技术的代表，将人的思维注入到机器中，实现生产制造过程中的自主认知、自主升级，大大提高制造业潜在的产出能力，增加产品附加值，优化制造业产业结构。另外，由人工智能衍生出的技术创新同样对制造业产业结构高级化有促进作用。制造业产业结构优化主要表现在主导产业的有序更替，技术创新可以导致主导产业快速扩张，进而影响其他产业结构高级化的水平。

一些学者关于人工智能对产业结构的影响进行了深入研究，目前，学者们关于人工智能对制造业产业结构高级化的影响评价并不一致，因此，提出假设：

图1 人工智能与技术创新对制造业产业结构高级化的直接影响和间接影响

H1：人工智能对天津制造业产业结构高级化存在显著的积极促进效应。

一些学者关于技术创新对制造业产业结构高级化的影响进行了广泛研究，目前，学者们关于技术创新对制造业产业结构高级化的影响评价并不一致，因此，提出假设：

H2：技术创新对天津制造业产业结构高级化存在显著的积极促进效应。

一些学者只考虑技术创新中人工智能单方面对制造业产业结构高级化的影响，没有研究人工智能是否通过技术创新影响制造业产业结构高级化，因此，提出假设：

H3：人工智能通过技术创新促进天津制造业产业结构高级化。

综上所述，当前文献关于人工智能与技术创新对制造业产业结构高级化影响的研究有一个较为宏观的探索，但结论并不一致。

2019年天津市十七届人大一次会议《关于进一步加大先进制造业扶持力度，大力鼓励实体经济发展建议》的答复中提出以新一代信息技术为首的十大产业集群占据天津工业总产值的75%以上，因此，需要将人工智能等新一代信息技术与制造业融合，推动制造业产业结构升级，增强天津的经济实力。因此，本文采用天津2002—2018年制造业数据中人工智能与技术创新对天津制造业产业结构高级化的影响进行实证检验，验证人工智能与技术创新对天津制造业产业结构高级化的影响程度，以此为基础对人工智能与天津制造业融合发展提供相关政策建议。

3 实证研究

3.1 变量选择

人工智能与技术创新对制造业产业结构高级化的影响可以使用生产函数进行分析。假设规模报酬不变，建立C-D生产函数：

其中，Y代表产业的总产出，A代表技术进步水平，本文中表示为人工智能与技术创新。K和L表示产业i投资的资本与劳动。等式两边同除以Li，得到产业人均生产函数：

按照付宏等的做法，将产业的资本劳动比率与地区的资本劳动比率定义为技术使用系数，公式为[17]：

则有：

其中，TEC表示技术使用系数，在产业资本产出弹性αi>0的条件下，增加产业的技术使用比率，能够使产出增加。制造业产业结构高级化是由劳动密集型制造业占优势向资本、技术密集型制造业占优势转变，因此，通过增加技术投入，能够推进制造业发展速度，促进制造业产业结构高级化。

3.1.1 被解释变量

制造业产业结构高级化是制造业产业结构从低水平状态向高水平状态转换的过程。从制造业产业结构的结构比例来看，高级化主要是指制造业产业结构中由劳动密集型制造业占优势比重逐步向资本密集型、技术密集型制造业占优势比重转变。参考干春辉等对产业结构高级化的研究，选取第三产业产值与第二产业产值之比作为衡量产业结构高级化的指标[18]。经济合作与发展组织（OECD）按照技术水平将制造业产业结构划分为4个等级：低端、中低端、中高端和高端[18]。傅元海等合并了中高端与高端技术产业，将制造业分为三类：低端制造业主要体现为劳动密集型制造业，由初级农产品加工业构成，包括农副食品加工业、家具制造业等；中端制造业主要体现为资本密集型制造业，包括金属制造业、非金属制造业、橡胶和塑料制造业等；高端制造业主要体现为技术密集型制造业，在生产过程中，技术知识所占比重较大，科技研发投入高，包括通信设备、计算机及其他电子设备制造业、通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业等[19]。本文根据丁日佳等的研究方法，采用高端技术制造业产值与中端技术制造业产值的比值（ma）来衡量天津制造业产业结构高级化程度[20]，并采取对数处理。

其中，s3为高端技术制造业产值，s2为中端技术制造业产值，具体制造业分类见表1。

3.1.2 解释变量

研究人工智能技术对天津制造业产业结构高级化的影响，依据蔡啸等对人工智能的定义，参考资本体现式技术的思想，技术进步蕴含在资本品价格变化中[21]。因此，本文选取天津2002—2018年设备资产价格指数的倒数来代表人工智能生产率（lnai）。同时为了研究技术创新对天津制造业产业结构高级化的影响，参考丁日佳等衡量技术创新水平的指标，根据技术的投入产出方面，选取技术产出角度，采用天津2002—2018年专利申请数来代表技术创新能力（lnpat）[20]，并采取对数处理。

3.1.3 控制变量

为了保证估计的准确性，本文引入控制变量。蒋殿春等认为外商直接投资推动制造业产业结构升级[22]，因此，选取天津2002—2018年外商直接投资（lnfdi）为控制变量。高远东等研究指出，随着收入水平的变化，个人消费结构会发生变化，进而会推动制造业产业结构升级[23]，因此，选取天津2002—2018年人均gdp（lngdp）为控制变量衡量收入水平。乔美华认为，推进城镇化发展有利于推进制造业产业结构高级化[24]，因此，选取天津2002—2018年的城镇化水平（lncity）为控制变量。以上三个控制变量均作对数处理。

3.2 模型构建

3.2.1 人工智能对制造业产业结构高级化的直接影响

基于以上被解释变量、解释变量与控制变量的选择，构建多元线性回归模型探究人工智能对制造业产业结构高级化的直接影响，见式（6）。

其中，ma为制造业产业结构高级化指数；ai为人工智能生产率，pat为技术创新水平，fdi为外商直接投资，gdp为人均生产总值，city为城镇化水平，β0为常数，εit为随机误差项，方程进行对数化处理。

3.2.2 人工智能对制造业产业结构高级化的间接影响

为了探究人工智能如何通过技术创新效应对制造业产业结构高级化产生影响，本文引入人工智能与技术创新的交乘项，见式（7）。

式（7）中ln aiit·ln patit是人工智能与技术创新的交乘项，根据式（8），制造业产业结构高级化对技术创新的偏导数等于常数γ2+γ5ln ai，表示人工智能生产率与技术创新对制造业产业结构高级化的影响，研究人工智能通过技术创新对制造业产业结构高级化的影响，表示为人工智能对制造业产业结构高级化的间接影响。

3.3 数据来源与描述性统计

制造业数据主要来源于2002—2018年《天津统计年鉴》，变量的描述性统计结果见表2。根据表2的描述性统计结果发现，天津制造业产业结构高级化指数平均值为0.668 5，最小值和最大值分别为0.569 7、0.895 7，表明当前天津制造业产业结构高级化水平较低，技术密集型、资本密集型制造业比重不足，近几年没有明显的上升趋势。人工智能生产率平均值为0.682 9，最小值和最大值分别为0.650 8、0.705 6，差距较小，证明目前天津对人工智能的投入水平略显不足，近几年对人工智能的投入没有显著增加。技术创新平均值为9.460 8，最小值和最大值分别为8.021 3、10.909 3，基于选取专利申请数量来评判天津的技术创新水平，表明天津技术创新的产出水平较高，结合人工智能生产率水平，验证了天津对新一代信息技术产业的投入水平相对于产出水平的不足。天津外商直接投资的平均值为6.782 4，最小值和最大值分别为5.798 8、7.270 3，表明天津外商直接投资最大值与最小值差距较大，可以认为天津外商直接投资经历波动。天津经济发展水平的平均值为1.862 4，最小值和最大值分别为0.762 3、2.490 7，通过对比最大值、最小值与平均值可以认为天津的收入水平不平衡，居民收入差距较大。天津城镇化的平均值为4.368 2，最小值和最大值分别为4.290 5、4.420 6，表明天津的城镇化程度较高，近几年城镇化水平稳定。

表1 制造业分类

表2 变量的描述性统计结果

4 实证分析

4.1 协整检验和自相关检验

4.1.1 平稳性检验

采用2002—2018年天津制造业相关的时间序列数据，为防止出现单位根变量造成的伪回归情况，需要对模型进行平稳性检验。应用stata15.0，通过DF单位根检验结果判断是否存在单位根的情况，见表3。

表3 DF单位根检验结果

表3中第2列为变量的DF检验值，原模型中制造业产业结构高级化指数的DF检验值为-2.236，在各个水平下均不显著，表现为接受原假设，制造业产业结构高级化指数存在单位根。人均gdp的DF检验值为-1.729，在各个水平下不显著，表现为经济发展水平变量存在单位根。城镇化水平通过10%的显著水平，其余变量均通过1%的显著水平。模型出现时间序列不平稳的问题，考虑对模型进行二阶差分。表3中各个变量在二阶差分后，DF检验值均通过1%的显著水平，证明是二阶单整序列，进一步进行协整检验。

4.1.2 协整检验

通过DF单位根平稳性检验可知，上述时间序列是二阶单整，因此，可以进一步进行协整检验。判断人工智能生产率与技术创新是否与制造业产业结构高级化之间具有稳定的均衡关系，采用Johanson进行检验，结果见表4。

表4中第1列是原假设检验结果，第1行None表示不存在协整关系。第1行T检验的值44.447 96>42.915 25，证明在5%的显著水平下拒绝原假设（即拒绝不存在协整关系的假设），即存在协整方程。

表4 Johanson协整检验结果

4.1.3 自相关检验

通过协整检验，发现解释变量与被解释变量之间存在共同的长期趋势。进一步对模型进行自相关检验，防止因扰动项存在自相关问题导致估计的参数不精确。通过BG检验以及DW检验对是否存在自相关性进行分析。

BG检验：

原模型为：ln mait=β0+β1ln aiit+β2ln patit+β3ln fdiit+β4ln gdpit+β5ln cityit+εit，假设存在一阶自相关，即：

由于扰动项不可观测，故用残差et来代替，通过引入所有解释变量对et进行回归，并验证H：δ=0，即不存在自相关的假设，见表5。

表5 BG检验

BG检验的值为0.547 8，即可以在5%的显著水平下接受“无自相关”的原假设。

DW检验：

DW检验结果见表6，由于DW=2.161 543，大于2，认为残差序列不存在自相关问题。

表6 DW检验

综上所述，原模型中接受不存在自相关问题的原假设，因此，可以对原模型进行回归分析。

4.2 人工智能技术创新对制造业产业结构高级化的直接影响

表7显示了人工智能技术创新对制造业产业结构高级化的影响，可以看出，人工智能生产率系数为1.360，根据模型设计可知，每增加人工智能技术1%的投入，天津制造业产业结构高级化程度增长1.36%，且人工智能生产率系数通过1%的显著水平，因此，人工智能技术对天津制造业产业结构高级化具有显著的正向积极作用，这验证了假设H1。

表7 人工智能技术创新对制造业产业结构高级化的直接影响

技术创新的系数为0.309，且通过1%的显著水平，证明天津制造业可以通过提高技术创新水平来促进制造业产业结构高级化，这验证了假设H2。从影响系数来看，人工智能对天津制造业产业结构高级化的影响大于技术创新对制造业产业结构高级化的影响。这证明当前天津制造业虽然对技术创新领域十分关注，但对新一代信息技术缺乏关注，因此，将人工智能融入制造业以推动天津制造业产业结构高级化至关重要。

观察控制变量的影响系数可知，外商直接投资与城镇化水平对天津制造业产业结构高级化呈抑制作用。原因可能为随着引入外商直接投资，降低了天津部分制造业的投资水平，造成天津制造业对技术创新投入不足，无法完成从劳动密集型制造业向资本密集型与技术密集型制造业转变。天津城镇化水平对制造业产业结构高级化具有抑制作用的原因可能为由于缺少创新动力，天津城市居民更愿意进入稳定的企业，制造业缺乏技术创新型人才，进而阻碍了天津制造业产业结构高级化。人均生产总值对天津制造业产业结构优化具有显著的积极作用，证明当前消费者偏好主要集中在工业制成品，为了更好地满足市场需求，制造业产业结构需要高级化。回归结果的R2为0.917，接近1，说明模型的预测结果十分接近现实情况。

4.3 人工智能技术创新对制造业产业结构高级化的间接影响

表8第2列人工智能生产率的系数为1.335，通过10%的显著检验，系数小于表7中人工智能生产率的系数，证明引入的交乘项对制造业产业结构高级化有影响。技术创新的系数为0.3，通过1%的显著检验。交乘项的系数为-0.902，通过5%的显著检验，将人工智能生产率系数和交乘项系数代入式（8）可得：

式（10）表明每提高1%的人工智能生产率，技术创新提高0.433%制造业产业结构高级化程度，证明人工智能通过技术创新提高制造业产业结构高级化，验证了假设H3。加入交乘项后，外商直接投资的系数由-0.205提高到-0.152，证明人工智能通过技术创新产生的效应削弱了外商直接投资对制造业产业结构高级化的抑制作用，但结果并不显著。城镇化水平系数由-10.021上升到-9.504，证明人工智能通过技术创新产生的效应削弱了城镇化水平对制造业产业结构高级化的抑制作用，且通过1%的显著水平，效果十分显著，见表8。

表8 人工智能技术创新对制造业产业结构高级化的间接影响

5 稳健性检验

通过对人工智能与技术创新对制造业产业结构高级化影响的深入探讨，得出一些重要结论。为了验证结论的准确性，需要对结论进行稳健性检验，对稳健性的讨论主要从人工智能与技术创新的不同衡量标准方面展开。

5.1 人工智能技术创新对制造业产业结构高级化直接影响的稳健性检验

前面的实证分析用天津制造业设备投资指数的倒数来衡量人工智能生产率，从科技产出角度出发，用专利申请数量衡量技术创新能力。在此考虑其他衡量办法，参照Borland的研究方法，采用天津2002—2018年信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资与生产总值的比值（fix）作为人工智能的衡量指标[24]。从技术投入的角度出发，用R&D投入（rd）作为技术创新的衡量指标，并采取对数处理。基于此来检验结果的稳健性，见表9。

表9 人工智能技术创新对制造业产业结构高级化直接影响的稳健性检验

表9中相关检验再次表明模型的估计结果合理，与表7相关结果对比可以发现，解释变量除了数值和显著性有所差别，符号上完全一致，表明在使用替代变量时，人工智能与技术创新对制造业产业结构高级化的影响与前文一致，表明前文估计结果稳健。

5.2 人工智能技术创新对制造业产业结构高级化间接影响的稳健性检验

与前文一致，采用人工智能与技术创新的交乘项来验证人工智能技术创新对制造业产业结构高级化的间接影响，结果见表10。表10中交乘项系数为0.077，且通过10%的显著性水平检验，因此，人工智能通过技术创新影响制造业产业结构高级化的结论成立，表明结果稳健。

表10 人工智能技术创新对制造业产业结构高级化间接影响的稳健性检验

6 结论与政策建议

6.1 结论

（1）人工智能技术创新对天津制造业产业结构高级化构成直接影响。实证研究发现，人工智能对天津制造业产业结构高级化具有直接的正向促进作用。人工智能可以融入到制造业中，发挥数字化、智能化的效果，通过工业大数据，借助深度学习算法进行自主优化，提升生产过程中的效率以及所生产产品的附加值，大大提高天津制造业产业结构高级化[25]。技术创新对天津制造业产业结构高级化同样具有正向促进作用，技术创新实现制造业产业结构高级化的途径较多，例如新的自动生产线、新型物流仓储等，并且带来的创新效应可以促进天津制造业产业结构高级化，可以通过技术创新使劳动密集型制造业向资本密集型制造业和技术密集型制造业转型，增强天津的综合经济实力。

（2）人工智能技术创新对天津制造业产业结构高级化具有间接影响。基于人工智能投入对制造业产业结构高级化的间接影响，验证了人工智能通过技术创新能够促进制造业产业结构高级化。人工智能是技术创新的核心，技术创新是实现制造业产业结构高级化的关键，人工智能成为新一轮工业革命的引擎，随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，并反过来推动科学技术创新，因此，将人工智能融入制造业，产生更高水平的技术创新，推动制造业产业结构高级化。

6.2 政策建议

（1）加快人工智能与制造业融合。根据当前天津制造业产业结构高级化发展的需要，加快人工智能与制造业融合的战略规划和体系设计。加大人工智能在劳动密集型制造业的投入，推动劳动密集型制造业向技术密集型制造业转变；资本密集型制造业要提升人工智能的投入质量，交通、钢铁、石油等制造业行业要加入人工智能元素，对传统的高能耗、高污染、低效率的制造业进行改造升级，提高生产效率，节约生产成本；技术密集型制造业要保持人工智能等新兴技术的投入，充分发挥技术密集型制造业高知识、高技术的优势，增加新产品与新技术的研发与投入，以满足市场需求。在推进人工智能应用方面，重点发展智能产品和设备、智能工厂和生产线、智能管理与服务、智能供应链与物流等，同时打造深度融合标志性产品。优化数据治理规则，为人工智能的研发与应用提供充分的数据支撑，构建信息化、智能化基础设施，开发人工智能+互联网、人工智能+大数据等新兴技术，降低制造业与人工智能的融合成本，推进人工智能与制造业融合发展。

（2）加大技术创新投入力度。以技术创新驱动制造业产业结构高级化，通过增加研发投入、专利申请数量等实现制造业产业结构升级，促进技术创新与制造业升级协同发展。目前，天津技术创新的产出水平较高，但其对制造业产业结构高级化的促进作用未充分体现。因此，需要提高创新能力，培育创新型人才，建立科技型人才引入与培育制度和公正的奖励机制，提高技术型人才创新积极性。发挥产业集聚效应，降低交易成本，通过专业化分工、物流、信息等数据，辅以政府服务、金融服务的协作效应，促进创新能力提升。建立技术中心，增强技术储备，组织重点产品的研制开发和引进技术的消化吸收。推动产学研结合，实现产业结构升级。

（3）增强人工智能创新效应。积极拓展人工智能促进制造业产业结构高级化的路径，充分发挥人工智能产生的技术创新效应，将人工智能融入到制造业中，与现有的科学技术相结合，衍生出新一代信息技术，产生新的技术创新效应。进一步加强人工智能算法与基础技术的研究与开发，突破关键的核心技术。政府应当统筹利用智能制造财政专项资金，开发智能产品，搭建智能平台，攻关核心技术，充分发挥人工智能创新效应。