[关键词]人工智能 大模型落地 大数据 脑机接口 低空经济 6G工业互联网 新质生产力数字化转型
未来网络的发展趋势和我国6G工业互联网发展战略
苏美文 杨文爽
党中央、国务院对未来产业发展高度重视。2024年3月，习近平总书记在新时代推动中部地区崛起座谈会上强调“培育壮大新兴产业，超前布局建设未来产业”。工业和信息化部联合其他3个部委共同颁布的《新产业标准化领航工程实施方案（2023～2035年）》特别提到了未来网络和6G产业。方案中提出的发展我国未来网络的总体要求是：“开展6G基础理论、愿景需求、典型应用、关键能力等标准预研”。2025年政府工作报告中明确提出，“建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”。首次将发展和培育6G产业提升为国家战略。这不仅为未来网络的发展提供了明确的指导意见，也描绘了我国在这一领域的战略规划和长远目标。随着物联网、人工智能和大数据等前沿技术的飞速进步，未来网络的发展预计将呈现出规模宏大、速率超高、愿景广阔、绿色、智能，以及技术与制度的双轮驱动实现超常规发展的趋势特征。面对这一趋势，我们必须提前布局，迎接挑战，加强顶层设计，制定长远的发展战略。特别需要关注的是6G工业互联网的建设。6G技术预计将为工业互联网带来革命性的变革，它不仅会极大地提升网络的连接速度和可靠性，还将丰富网络的功能，为工业自动化、虚拟化和智能化提供强有力的支持。
一、未来网络的发展趋势
随着数字经济和人工智能技术的爆发式增长，人类对网络平台的需求更加强烈，这将引领未来网络的发展呈现出以下趋势。
1．更高的速度和带宽。随着5G技术的普及和6G技术的研发，未来网络将提供更高速度、更低时延、更高带宽、更广应用的移动通信服务。这将实现由万物互联到万物智联的跃迁，以满足日益增长的数据流量需求。例如，高清视频流、虚拟现实、增强现实等高带宽应用将得到强有力的支持，推动这些技术的普及和应用。
2．更宏大的规模和更广阔的愿景。随着“IPv6+”技术标准体系的构建，网络域名注册数量将比现有的“IPv4”体系增长万倍以上，解决了“IPv4”地址不足的困扰。物联网设备的数量预计将在未来几年内大幅增加，这将推动网络基础设施的进一步扩展和改进。广阔的愿景则体现在未来网络将为各行各业带来革命性的变化，从智能交通到远程医疗，从智慧教育到智能制造，未来网络将渗透到社会经济生活的方方面面，成为推动社会进步的重要力量。例如，智能交通系统可以实时监控和管理交通流量，减少交通拥堵：远程医疗可以让偏远地区的患者接受专家的诊断和治疗；智慧教育可以提供个性化的学习方案，提高教育质量。
3．边缘计算的增长和网络安全的加强。为了减少延迟并提高数据处理效率，边缘计算将成为未来网络的重要组成部分。边缘计算将数据处理从中心服务器转移到网络边缘，即靠近数据源的地方，从而减少数据传输日寸间，提高响应速度。随着网络攻击的增加和复杂性，网络安全将成为未来网络发展的关键焦点。网络安全不仅需要技术手段的提升，还需要法律法规的完善和国际合作的加强。
4．人工智能和机器学习的集成优势更加强大。这种集成不仅能够提高未来网络的性能，还能增强虚拟现实技术（VR）的泛化能力和稳定性。人工智能和机器学习技术可以优化网络资源分配，提高网络效率，同时也可以用于网络安全防护，识别和阻止恶意攻击。例如，通过机器学习算法，网络系统可以自动识别异常流量模式，及时采取措施防止网络攻击。
5．技术和制度双轮驱动未来网络超常规发展。在技术创新方面，需要不断突破关键技术瓶颈，推动技术进步；在制度创新方面，则需要建立与新技术发展相适应的体制机制和政策法规体系，为技术创新提供良好的外部环境。技术创新和制度创新相辅相成，共同推动网络技术的快速发展。例如，政府可以出台政策鼓励企业投资研发新技术，同时也可以制定标准规范，引导技术健康发展。
二、未来网络的关键技术能力
在下一代互联网的升级与演进过程中，我国正全力以赴打造一个更为先进且高效的网络环境。为了达成此宏伟目标，我国正积极推动“IPv6+”技术标准体系的构建，此举象征着我国在网络技术领域迈出了具有战略意义的重要步伐。
根据2025年1月我国第55次《中国互联网络发展状况统计报告》，截止到2024年12月，IPv6地址数量为69148块/32，较2023年12月增长1.6%：截至2024年11月，IPv6活跃用户数达8.22亿，移动网络IPv6流量占比达74.18%，主要商业网站及移动互联网应用IPv6支持率达到95%。我国域名总数为3302万个，其中国家顶级域名“．CN”数量为2082万个，占域名总数的63.1%，连续十年位居全球第一。在此基础上，我国正着力开展分段路由（SRv6）、应用感知网络（APN6）、随路检测（iFit）等核心技术标准的研制工作。这些技术的研发与应用，预期将大幅提升网络性能及其智能化程度。
鉴于产业数字化转型的迫切需求，我国正加快推动确定性网络、数字孪生网络、算网融合／算力网络、自智网络、网络内生安全等关键网络技术标准的研制。这些技术的发展，将为各行各业提供更加稳定、可靠和安全的网络服务，进而促进产业的数字化转型与升级。
与此同时，我国已开始针对新兴应用场景进行新型网络体系结构、路由协议、智能管控等标准的研究工作。这些研究旨在为未来网络的发展提供坚实的理论基础与技术支撑，确保我国在网络技术领域的领先地位。
此外，我国正针对互联网Web3.0的标准进行研究，包括基础类标准，如研制术语、参考架构等：技术类标准，如跨链技术要求、分布式数字身份分发等；应用类标准，如面向数据资产交易、数字身份认证、数字藏品管理等。Web3.0作为互联网发展的新阶段，将营造一个更加开放、去中心化和用户主权的网络环境。
具体而言，（1） 5G和6G技术。这些技术将实现更高的传输速度、更低的延迟以及更广泛的连接性，从而为众多应用提供强有力的网络支持：（2）量子计算技术。尽管目前这些技术尚处于早期发展阶段，但潜力巨大，有望彻底改变网络加密和数据处理方式，为网络安全和信息处理带来革命性的变革；（3）区块链技术。这些技术在网络安全、数据完整性和去中心化方面展现出巨大的应用潜力。借助区块链技术，可以构建更加安全和透明的网络环境，为金融、供应链管理、版权保护等多个领域提供创新的解决方案；（4）软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）技术。这些技术将显着增强网络的灵活性、可编程性和自动化程度。通过SDN和NFV，网络运营商能够更加灵活地管理网络资源，迅速响应市场需求，降低运营成本；（5）增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术。这些技术的实现依赖于高速、低延迟的网络，以提供无缝的用户体验。随着6G技术的普及，AR和VR技术将获得更广泛的应用，为游戏、教育、医疗等多个领域带来全新的互动体验。
综上所述，我国在网络技术领域的研究与开发工作正全面深入地进行，目的是构建一个更加智能、安全和高效的网络环境，以应对未来社会的需求。通过这些技术的持续进步与创新，我国将为全球网络技术的发展贡献重要力量。
三、发展6G工业互联网是我国未来网络发展战略中的关键举措
2025年政府工作报告首次明确提出“培育6G等未来产业”，标志着6G正式上升为国家战略。
在深入探讨6G工业互联网的美好前景及其典型案例时，我们必须关注其在特定行业的应用潜力与愿景。例如，在医疗领域，6G技术将助力远程手术和实时远程诊断，显着提升医疗服务的品质与普及性。在农业领域，依托6G网络，精准农业、智慧农业得以实现，利用无人机和传感器收集的数据进行作物监测与管理，进一步提高产量与资源利用效率。在经济层面．6G技术的普及将激发相关产业的快速发展，如半导体、通信设备、网络安全等行业，它们的壮大将进一步推动经济增长。6G技术的商业应用将为企业带来新的商业模式与服务，例如基于增强现实的远程协作工具、智能物流系统等，这些都将成为市场新的增长点。6G的高速与低延迟特性使其成为智能制造的理想选择。通过6G网络，工厂可实现更高水平的自动化生产，包括机器人之间的快速通信与协调，以及生产线的实时监控、管理，实现个性化、定制化、智能化的生产方式。6G技术能够支持自动驾驶车辆与基础设施间的高速数据交换，这对于确保自动驾驶汽车的安全运行至关重要。此外，6G技术在自动化运输系统、无人仓库管理等智慧物流和供应链管理方面也具有广泛的应用前景。6G工业互联网的构建，需要政府、企业同向发力，也需要跨学科的深度合作与创新。
在国家层面，必须加强顶层设计，制定6G工业互联网发展战略和规划，明确目标、任务和重点；加大科研投入，支持高校、科研机构和企业开展6G工业互联网关键技术研发，建立国家级研发平台和实验室：推动标准制定，积极参与国际标准制定，争取话语权和主导权，构建自主可控的标准体系：完善基础设施，加快SG网络向6G演进，布局卫星互联网等，构建空天地海一体化网络。
在企业层面，要加大研发投入，开展6G工业互联网技术研发和应用创新，与高校、科研机构合作，建立产学研用协同创新机制；推进产业联盟建设，与产业链关联的企业、科研机构等共同开展相关技术研发、应用推广和标准制定等；加强国际合作，积极参与国际合作项目和技术交流活动，吸收国外研发经验，拓展国际市场。
在学科建设和人才培养层面，要加强高校和职业院校相关专业建设，培养6G工业互联网领域的专业人才；鼓励企业开展人才培养计划，积极参加各类员工培训活动，提高员工的业务水平和创新能力：加强国际人才交流与合作，吸引海外优秀人才来国内从事6G工业互联网的研究和开发工作。
总之，6G工业互联网不仅代表着未来网络技术的重大飞跃，也预示着社会结构和经济模式的深刻变革。它将引领一场全新的工业革命，为人类社会带来前所未有的机遇与挑战。我们期待与所有利益相关方共同探索和实现这一宏伟愿景。总体而言，6G工业互联网作为未来网络发展的关键支柱，不仅将推动技术创新与应用的升级，更将对社会经济发展产生深远影响。在全社会共同努力下，我们有望迎来一个更加智能化、高效化和互联化的未来，期待6G工业互联网成为推动我国乃至全球工业发展的重要动力。
大模型加持下的脑机接口产业发展研究
——技术演进、商业模式与经济价值创造
李博文
脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI），又称神经直连系统或脑机融合感知技术，是建立在生物神经系统与人工计算设备之间的双向通信桥梁。其核心在于通过生物电信号采集、神经编解码算法和闭环反馈机制，实现大脑与外部设备的直接信息交互。自20世纪70年代加州大学洛杉矶分校首次实现灵长类动物运动皮层闭环控制以来，这项技术历经半个世纪的发展，已从早期仅支持“由脑向机”指令传输或“由机向脑”信息输入的单向系统，逐步演进为现代的双向脑机接口，实现了神经信号记录与电刺激反馈的完整神经信息闭环。其中，“脑”不仅包含人类及动物的神经系统，也涵盖神经类器官：“机”则涵盖从纳米生物芯片到云端智能系统的全谱系计算载体。
在数字经济与智能化浪潮下，脑机接口技术的应用场景已逐步从实验室扩展至医疗康复等多个领域，并展现出广阔的产业前景。2024年1月，工信部等七部委发布《推动未来产业创新发展的实施意见》，将脑机接口列为未来产业的标志性方向之一，体现了国家的高度重视。然而，脑机接口的实际应用仍面临脑信号复杂性、多源性与易变性带来的数据成本高、实时解码难度大、个性化适配困难等挑战。近期兴起的人工智能大模型，通过大规模数据训练与先进算法，展现出强大的泛化和推理能力，逐步成为破解脑机接口技术瓶颈的关键。在此背景下，脑机接口终极目标是接人大模型，这不仅能提高脑机信号解码精度，实现多模态信息融合与个性化适配，还将在经济层面推动新的商业模式与价值创造。
一、脑机接口技术演进：从传统方法到大模型加持
（一）传统脑机接口方法
早期的脑机接口研究主要集中在基础神经科学，目标是理解大脑的信息传递机制，主要依赖信号滤波与手动特征提取技术。根据信号采集方式的不同，传统脑机接口方法分为侵入式和非侵入式两类。研究人员通过脑电图（EEG）、功能性近红外光谱（fNIRS）等非侵入式手段采集脑信号，并利用带通滤波、小波变换等方法提取特征，再借助支持向量机等传统机器学习算法进行分类或回归预测。此类方法对专家经验依赖较强，适用范围有限，通常仅能在实验室环境或小样本条件下有效。
随着神经网络算法与算力的提升，深度学习进入脑机接口领域。卷积神经网络和循环神经网络等模型可以实现脑信号的端到端模式识别与解码，避免了繁琐的手动特征工程。这使得各类脑机接口技术在医疗康复、科学实验以及特定交互场景中实现了功能性应用，侵入式技术如脑植入能够直接读取大脑皮层神经活动，实现高精度控制：非侵入式技术如EEG和fNIRS则应用于情绪识别、神经反馈及游戏交互等场景。然而，此时的深度学习在脑机接口领域仍受限于数据稀缺、标注成本高及个体差异明显等问题，通用性与迁移性尚存瓶颈。
（二）大模型驱动技术飞跃
近年来，大模型在自然语言处理、计算机视觉、多模态融合等领域取得重大突破，引起了学术界和产业界的高度关注。大模型通过深层网络与海量数据的超大规模预训练，能自动提取多层次、稳健的通用特征，这为复杂脑信号的解读提供了新思路。研究者通过在海量、多源的脑信号数据上预训练后，再微调适配具体场景与个体差异，有效提升了脑信号的解码精度与实时处理能力，为下一步多模态融合与个性化适配奠定基础。
脑机接口的终极目标是接人大模型。基于大模型强大的数据预训练、多模态融合和动态适配能力，脑机接口技术的发展迎来全新阶段，具体体现为3个赋能维度：（1）大规模脑信号数据预训练。大模型可对多通道、异构、高噪声的脑信号进行深度特征学习，建立统一特征空间，典型应用为癫痫发作预测模型的跨场景迁移；（2）多模态智能融合与认知推理。大模型通过跨模态特征对齐和时空建模，融合脑信号、眼动追踪、肌电信号等生理数据，广泛应用于医疗康复（如脑卒中患者复健）和智能驾驶（如疲劳监测）领域；（3）个性化动态适配与实时交互。针对脑信号个体差异与动态特性，大模型运用元学习快速提取用户特征，并通过在线增量学习机制优化解码性能，长期使用下的解码准确率可达85%以上，在渐冻症患者辅助沟通领域取得突破性进展。
二、脑机接口产业的商业模式
伴随相关技术演进，脑机接口的产业化趋势正加速形成，而将脑机接口接人大模型，则成为产业实现商业模式创新的关键驱动力量。具体而言，大模型加持下脑机接口产业的商业模式可从场景价值创造、生态协同整合、数据价值挖掘等角度展开。
（一）多元化场景的差异化价值创造
大模型与脑机接口深度融合突破了传统功能边界，形成了跨领域的价值创造路径。在医疗康复领域，侵入式技术主要聚焦于重度疾病治疗的严肃医疗场景，非侵入式技术广泛应用于非刚需的消费医疗场景，并通过大模型提供智能化和个性化的诊疗方案。例如，侵入式脑机接口通过动态捕捉和高精度解码神经信号，帮助瘫痪和脑损伤患者实现意念控制机械臂或恢复部分视觉功能：非侵入式脑机接口通过监测脑电信号和眼动信号，为慢性病管理、失眠、抑郁和焦虑等精神健康问题的积极干预提供个性化方案。此外，非侵入式技术还聚焦于教育、娱乐等场景。在教育场景中，通过认知负荷监测与大模型的动态预测能力，构建自适应教学系统，形成“硬件采集一算法优化一数据反馈”的闭环增值体系。在娱乐及元宇宙场景中，则通过增强沉浸式交互体验，结合大模型的语义理解与内容生成能力，探索基于用户神经反馈的个性化服务模式。
（二）产业链生态协同垂直整合
脑机接口产业链上下游的技术耦合推动了垂直整合模式的发展（见图1）。上游环节主要负责硬件（芯片、电极、探针及植入设备）与软件（信号处理算法与操作系统）的研发，通常依赖高额研发投入和长期技术积累形成核心竞争力，其商业模式多以技术许可、专利转让以及研发合作为主。其中，侵入式技术侧重于高精度信号采集芯片与生物兼容材料的研发，非侵入式技术则依靠抗干扰算法与低成本传感器提升性价比，企业往往同时布局两者以兼顾精准性与规模化。中游环节主要由脑机接口平台构成，其作用在于将上游研发成果与下游应用市场对接。中游企业采用平台化经营模式，通过构建开放式技术和数据共享平台，整合来自上游的硬件与软件资源，并为下游提供标准化、模块化的接口服务。这种平台型模式发挥大模型赋能的数据规模效应，减少对标注数据的依赖并提升算法泛化性，提升产品性能和用户体验。下游以医疗健康为优先落地场景，逐步向工业、教育、娱乐等领域渗透。一些平台企业推出“生态伙伴计划”，吸纳第三方研发机构与产业合作方，共同丰富应用场景。整体来看，“硬件+软件+算法”的垂直整合模式构筑了关键核心技术的竞争壁垒，推动形成“技术迭代一成本下降一规模扩张”的正向循环。
（三）数据驱动服务增值与社会可及性探索
脑机接口产生的高维度神经数据（如情绪状态、认知负荷）与大模型的多模态处理能力结合，在多个领域催生了新型数据服务范式。在医疗领域，脑电信号数据库可用于癫痫神经分析、抑郁症干预模型训练以及慢性病管理等场景，企业可通过数据订阅或精准医疗方案定制等方式实现盈利。在消费领域，用户的情绪状态、认知负荷和行为选择等数据不仅可赋能广告精准投放和行为经济学研究，还可用于心理健康监测、个性化教育等领域，进一步优化用户体验并创造社会价值。同时，脑机接口数据服务的商业模式创新，也需兼顾技术的先进性与社会可及性。以医疗领域为例，侵入式和非侵入式技术分别面临不同的政策与市场环境，企业可探索建立标准化的伦理审查机制和准入规范，推动医保支付与商业保险结合的创新路径，提升脑机接口服务的普惠性。长期来看，随着技术成熟和市场普及，以数据驱动为核心的脑机接口商业模式将重构医疗、消费、教育等多个产业生态，推动多领域的深度融合与协同发展。
三、经济价值创造
脑机接口作为融合神经科学、人工智能、材料科学与生物医学工程的前沿技术，其经济价值的实现路径已逐渐清晰。全球脑机接口产业正处于爆发式增长阶段，根据麦肯锡公司研究报告的预测，未来10～20年间，全球脑机接口产业的经济规模有望达到700～2000亿美元，其中严肃医疗应用潜在规模为150～850亿美元，消费医疗为250～600亿美元。中国市场规模虽仅占当前全球的1/10，但凭借非侵入式技术突破与政策驱动，预计2040年纯设备市场规模将达到560亿元，年均复合增长率为21%。随着技术成熟与场景拓展，脑机接口或将成为元宇宙的核心交互人口，并在社会层面驱动多场景革新，甚至催生全新经济形态。
（一）技术路径上：非侵入式主导与侵入式突破并行
目前，我国脑机接口创新生态初步构建，在非侵入式脑机接口领域已形成一批新业务、新应用、新模式、新业态，具有先发优势。侵入式脑机接口研发取得突破，其中半侵入式接口产品率先实现临床应用。具体地，我国首创“双环路”脑机交互系统，突破了非侵入式设备的信号稳定性与操控时效限制，半侵入式接口临床试验帮助瘫痪患者实现机械臂控制等。实践中，非侵入式与侵入式技术优缺各异无法相互替代，两类技术路径形成互补，前者覆盖消费级场景，后者解决医疗痛点，构建双轮驱动格局，直至技术成熟衍生出细分市场。
（二）应用场景上：从康复医疗向多领域渗透
商业落地将以康复医疗作为行业标杆，并形成“1+N”百花齐放的产业新格局。当下脑机接口产业体系尚未完全成熟，企业、研究机构大多自给自足，场景覆盖面较窄。如教育领域通过脑电波监测学生注意力并动态调整教学方案：娱乐场景则探索意念控制无人机、VR游戏等交互方式：工业领域应用疲劳监测头盔降低事故率等。此外，脑机接口与AI、VR的融合催生新业态，如梦境检测与脑机重建的认知增强应用，进一步拓展了技术边界。若在医疗康复、智能驾驶、娱乐交互等关键场景形成具有高可用性和高用户黏性的应用模式，将迅速扩散到相关行业，从而实现跨领域的技术迁移与商业复制。特别是在我国消费市场潜力巨大的情境下，普适大众或满足特定垂直人群需求的脑机接口产品将产生显着的经济带动效应。
（三）政策生态上：标准化与规模化驱动产业发展
在全球化背景下，脑机接口产业应用面临国际科技竞合局面。美国、欧盟、日本等在脑科学和人工智能方面的布局逐渐加码，纷纷出台政策扶持本土研究机构和企业加强自主创新并参与国际竞争。我国政策红利加速技术转化，北京、上海等地相继提出2030年核心技术自主可控目标，打造国家级脑机接口产业发展集聚区，并启动脑机接口标准化技术委员会筹建工作，推动技术规范统一与产业协同。此外，随着资本与人才投入同步加码，风险投资聚焦早期技术企业，如神经信息工程师、伦理与法律顾问等跨学科人才需求激增，全方位推动产业链融合发展。未来，随着技术链、人才链与产业链的深度融合，中国有望在非侵入式工程化应用优势基础上，形成“脑机接口+N”个行业深度结合的创新高地。
四、潜在挑战与未来展望
（一）风险挑战：技术瓶颈、商业壁垒与伦理困境
脑机接口技术的发展虽前景广阔，但在基础研究突破、商业化推广和伦理法律建设等方面仍存在多重挑战。从基础研究层面看，神经科学对大脑信息编码机制的理解尚不清晰，尤其是逆向“由脑向机”反馈技术因缺乏对神经信号再编码规律的认知而进展缓慢。如侵入式技术虽能获取高精度信号，但受制于生物相容性差、长期植入后信号衰减等问题：非侵入式方案则因颅骨信号衰减严重，导致解码准确率与稳定性难以突破，使得脑机交互对神经可塑性的长期影响仍不明确，相关风险阈值尚未完全建立。从实验室到商业化推广仍存壁垒。受制于技术成熟度与成本矛盾，医疗级设备的高昂价格限制了技术普及范围，而消费级产品在功能实用性、用户体验等方面没有形成比较优势。现有非医疗场景应用多停留于概念验证阶段，交互效率常低于传统方式，难以创造真实市场需求。同时，产业链各环节协同不足，硬件制造、算法开发与数据协议缺乏统一标准，跨学科协作的复杂性制约了技术创新效率，进一步延迟了规模化落地进程。此外，伦理安全风险构成更深层的治理难题。技术增强功能的不均衡分配可能加剧社会公平性问题。当前国际社会尚未建立适应脑机接口的专门伦理框架，现有医疗器械法规难以应对神经增强技术的特殊性；另外，数据权属、意识干预等关键问题仍处于灰色地带。神经信号可能泄露思维隐私，设备安全漏洞存在意识干扰风险等，可能引发对人类主体性消解的哲学争议。
（二）未来展望：大模型赋能脑机接口开启智能新时代
当前全球脑机接口发展呈现出“技术研发一平台整合一场景落地”的全链条协同特征。中国凭借非侵入式技术的制造优势与政策驱动的规模效应，已在消费级市场占据先机，并逐步向侵入式医疗核心领域渗透。这一过程需要大模型精准赋能，在持续优化神经调控和脑机交互算法策略的同时，实现深度学习与信号解码、数据处理及多模态协同的智能升级。其作为培育新质生产力的未来产业领域之一，亟待在平衡技术创新与风险治理间寻求突破：（1）强化基础研发与技术攻坚，优先突破非侵入式设备的信号解码算法，同步推进侵入式技术的临床转化，建立技术储备体系；（2）构建分层分类的伦理治理框架，针对侵入式与非侵入式技术差异制定风险分级管理制度，推动国际协同与标准互认；（3）完善产业链与生态协同，加强社会认知与人才储备。前瞻布局重点应用场景，探索大模型赋能下的新型人机交互模式，培养兼具脑科学、微电子学与伦理学的复合型人才，营造创新生态环境。唯有以技术创新为矛、风险治理为盾，在开放合作中锻造自主可控的产业生态，方能将脑机接口从实验室的“未来图景”转化为惠及人类文明的“现实引擎”。
大模型落地背景下低空经济发展新论
任飞宇
一、低空经济的定义与产业特征及现状
低空经济是在工业文明向高质量发展演进过程中出现的，以各种有人驾驶和无人驾驶航空器的低空飞行活动为牵引，辐射带动相关领域融合发展的综合性经济发展模式，具有高科技、高附加值、低能耗、低污染等特点。低空经济最早起源于18世纪末法国热气球技术的旅游应用。我国于2009年提出该概念，形成狭义（通用航空+无人机产业）与广义（低空飞行器综合应用）的双重定义体系。在政策支持与技术突破的双重驱动下，2023年中央经济工作会议将其列为重点产业，2024年《政府工作报告》提出将其作为新增长引擎。当前我国低空经济呈现产业增速快、链条广、融合性强、场景丰富等特征，并朝着智能化、市场化、法治化方向演进，但面临“应用先行、基础滞后”的结构性矛盾，相关结构性矛盾在大模型智能化方面尤为突出。当前学界研究主要集中在以下4个方面：（1）发展模式与路径选择。欧阳桃花（2024）强调需协调航空器效率、安全性、研制运行与空域开放的关系，构建理论模型拓展发展路径。廖小罕等（2024）提出，通过低空路网建设解决无人机无“路”可走难题，同时规范行业管理；（2）技术创新驱动。张晓兰和黄伟熔（2024）指出，湖南、深圳、上海等地在空域管理和服务供给方面形成示范效应。沈映春（2024）提出“低空经济+\"模式，涵盖旅游、农业、物流等七大领域，强调其空间立体性、产业融合性等特征；（3）市场需求分析。纪玉山（2024）基于萨伊定律预测未来新兴产业将呈现供给主导需求趋势。吕人力（2024）主张建立量化分析体系支撑超大规模市场需求：（4）政策法规与安全体系。王宝义（2024）提出，需完善基础设施与法规标准，强化飞行器监管和安全机制。高志宏（2024）针对“低慢小”飞行器执法难题，建议构建风险防范、软硬法协同及多元治理体系。盘和林（2024）强调需突破空域管制规则和关键技术瓶颈，配套政策保障产业有序发展。
研究表明，突破制度障碍与技术瓶颈需依托智能技术渗透、市场机制创新及法治体系构建的协同作用。通过大模型技术赋能智能化发展，建立市场化资源配置机制，完善法治化治理框架，将成为推动低空经济高质量发展的关键路径。
二、大模型重构低空经济生态
大模型的应用，首先体现在对低空经济生态中关键领域的智能化升级上。在无人机物流领域，基于Transformer架构的智能调度系统成为核心引擎。这一系统通过多维度数据的整合与强化学习算法，实现了对数千架无人机群的动态精准管控。在长三角等区域的实践应用中，无人机配送效率显着提升53%，能耗降低28%，展现出大模型在优化资源配置、提升物流效率方面的巨大潜力。同时，联邦学习技术的引入，进一步保障了大规模订单峰值下的履约能力，为低空物流的规模化发展奠定了坚实基础。
低空旅游领域同样受益于大模型的智能化驱动。多模态大模型通过深度分析用户行为数据与实时环境信息，能够生成个性化的观光路线，并动态优化飞行方案，极大地提升了用户体验。结合数字孪生技术与AIGC模块，低空旅游服务平台能够模拟真实场景，进行精细化运营，使得客户满意度高达92%，单次服务边际成本下降40%。这种智能化的服务模式，不仅丰富了低空经济的内涵，也推动了旅游产业的转型升级。
在产业链层面，大模型的渗透更是推动了传统制造向“端一网一云一智”融合生态的转型。智能传感设备、飞行控制系统等数字产品的贡献率大幅提升，UAM运营等新兴业态也呈现出爆发式增长态势。大模型通过数字孪生全周期管理、智能体博弈优化等技术手段，构建了“数据驱动决策、算法定义服务”的新型范式，使得低空经济产业链中的各个环节都能够实现智能化协同，提升了整体运营效率。
综上所述，大模型在重构低空经济生态方面发挥着举足轻重的作用。智能化的驱动不仅提升了低空经济的运行效率与服务质量，更在产业链层面推动了技术创新与产业升级。未来，随着大模型技术的不断成熟与应用场景的持续拓展，低空经济将迎来更加广阔的发展空间，成为推动经济增长的新引擎。在这一过程中，智能化的重要性将愈发凸显，成为低空经济高质量发展的关键支撑。
三、发展低空经济必须走智能化、市场化、法治化道路
低空经济作为战略性新兴产业，在大模型技术驱动下面临机遇。实现可持续发展需构建“智能驱动一市场牵引一法治护航”的协同框架。智能化上，大模型用多模态感知等技术，赋能无人机集群调度等核心场景，提升低空交通网络运力效率超40%。市场化层面，其驱动的数据机制加速资源配置，催生新兴业态，近3年市场复合增长率达67%。法治化建设中，大模型支撑的监管系统实现空域风险推演与自检，压缩监管响应时间，构建发展与安全平衡体系。此协同路径以大模型为底座、市场为引擎、法治为保障，重构正向循环，为低空经济高质量发展奠定创新范式基础。
（一）智能化路径下大模型驱动的产业生态重构
在大模型技术渗透下，低空经济智能化呈“技术驱动一数据赋能一生态重构”三阶跃迁。大模型借多模态感知等技术，重塑飞行器三大核心能力，依托Transformer架构实现无人机集群自主协同。产业生态上，大模型驱动的数据机制催生新范式，如制造服务云平台促协同创新，知识图谱精准匹配资源，生成式AI降成本。其重构新型产业架构，经智能体博弈优化形成演化机制，推动低空经济从传统制造向数字服务生态跨越。
1．大模型驱动的协同创新。人工智能（AI）、物联网（IoT）及5G技术的深度集成，通过大模型的多模态感知与强化学习能力，显着提升低空飞行器的自主决策水平。基于Transformer架构构建的自主导航系统，可实时融合激光雷达点云与气象数据，实现厘米级路径规划与动态避障，为城市空中交通（UAM）网络奠定技术基座。大模型赋能的智能调度中枢，通过多智能体博弈算法优化飞行器、起降场与空域资源协同，使深圳某UAM试点项目的单日运力密度提升62%。在产业化层面，联邦学习技术驱动的eVTOL协同设计平台，将研发周期压缩40%，推动产业规模从2022年的5.5亿元跃升至2023年的9.8亿元，预计2026年突破95亿元。大模型更深度重构应用场景：在应急救援领域，多模态大模型可整合卫星影像、地形数据与灾情信息，3分钟内生成三维救援路径图谱，指导无人机编队实现85%以上搜救成功率；农业植保场景中，基于扩散模型的作物生长预测系统，通过分析光谱数据与土壤墒情，生成精准施药方案，使农药利用率提升至78%。这些创新验证了大模型作为数字技术基座，正在重构“感知一决策一执行”全链路智能闭环，加速低空经济向数智化生态演进。
2．大模型分析与共享。大模型技术是低空经济中的另一个关键技术。通过对飞行数据的实时分析，能够实现飞行路径的优化、天气变化的预测以及空域利用率的提升。例如，四川省绵阳市通过“空天地一体化”低空智慧城市系统，结合低轨卫星、无人机和地面设备，应用大模型技术进行飞行器监控和数据管理，从而提高了低空飞行的监管效能和运行效率。在运行模式创新方面，基于大模型的智能调度系统可以实现飞行器的自主协同，优化资源配置。例如，在应急救援场景中，系统可以快速规划最优救援路线，协调多架无人机执行任务，大幅提升救援效率。
3．智能制造与维护。低空飞行器的制造与维护逐步向智能化转型。智能基础设施建设是低空经济转型的关键。需要构建覆盖全域的低空感知网络，部署智能计算平台，为各类应用提供算力支撑。这些设施将构成低空经济的“数字底座”，支撑各类智能化应用的运行。机器人技术和自动化生产线的引入，提高了生产效率和产品质量。与此同时，传感器技术和预测性维护系统使得飞行器能够进行实时监控，从而降低了非计划停机时间并延长了使用寿命。这些技术不仅提升了低空飞行器的可靠性，也为整个产业的持续发展奠定了基础。
（二）市场化路径下优化资源配置与需求匹配
低空空域作为战略性资源，其高效配置需依托产权明晰与市场化交易机制，通过有偿使用、竞价分配等模式实现价值最大化。市场透明度与信息对称性是保障资源配置效率的基础，为此需构建数据共享平台强化供需匹配。
1．多元投融资机制。低空经济规模化发展亟须突破资金瓶颈，亦需建立政府引导、社会资本主导的多元化投融资体系。依据公共产品理论，基础设施的正外部性特征要求政府与社会资本协同投入，通过专项债券、产业基金等工具分散风险，形成可持续资金供给链。
2．需求导向型发展。市场需求是技术创新与产业升级的核心驱动力。低空经济应用场景（如物流、救援、文旅）需基于区域差异化理论精准定位，建立动态需求监测机制，针对不同区域经济水平制定差异化产品策略。航空器研发与空域规划应深度对接用户需求图谱，形成供需良性互动。
3．竞争驱动创新。市场化竞争机制通过熊彼特创新理论揭示的“创造性破坏”（Creative De-struction）效应推动产业升级。在低空经济导人期，适度竞争可加速技术迭代，催生高安全性、低能耗的飞行器产品。通过建立行业标准与认证体系，引导企业突破导航避障、能源动力等关键技术，构建“研发一应用一反馈”创新闭环。市场化路径需协同法治保障与技术创新，即完善空域产权交易法规，建立全国统一低空资源交易平台，强化数字技术赋能，运用AI、区块链提升资源配置精准度。通过制度创新释放市场活力，可推动低空经济实现资源配置效率与产业价值双提升。
（三）法制化路径下保障空域安全与权益平衡
低空经济在技术创新与市场拓展中面临空域管理、飞行安全及竞争秩序等挑战，需通过法治化路径构建稳定发展环境，平衡公共利益与市场效率。
1．法律框架构建。建议设立以《低空空域管理法》为核心的法律体系，明确飞行标准、安全规范及空域分级管理制度，避免“公地悲剧”并保障隐私权益。通过立法完善现有《民用航空法》配套细则，实现空域资源合理分配与飞行活动全流程管控。
2．智能监管体系。依托大模型技术搭建智能监管平台，实现低空域全天候动态监测与风险预警。建议在交通部门设立分层级低空飞行管理局，按科层制理论明确权责分工，强化飞行审批、执法及应急处置能力。同时建立数据驱动的风险评估机制，提升监管精准度与时效性。
3．标准规范建设。制定《低空飞行器设计规范》和《飞行操作指南》，统一技术标准与服务要求，遏制市场无序竞争。重点规范飞行器通信接人、数据报送等关键环节，通过适航审定公共服务平台强化设备检测认证，为安全运行提供技术支撑。法制化路径通过法律约束、智能监管和标准协同，形成空域安全与权益平衡的三维保障体系，推动大模型落地背景下低空经济的高质量发展。
四、结论
综上所述，大模型与低空经济的深度融合，正在开启低空经济发展的新纪元。这种融合不仅带来技术层面的革新，更将重塑低空经济的产业形态和价值创造方式。未来，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，低空经济将迎来更加广阔的发展空间，成为推动经济增长的新引擎。在这一进程中，需要政府、企业、科研机构等多方主体协同创新。在大模型落地背景下发展低空经济必须走智能化、市场化、法制化道路。通过智能技术的应用、市场化的运作机制以及法制化的保障措施，构建三化协同发展框架，从而共同推动国内低空经济高质量发展，为社会经济的发展注入新活力。在未来的发展中，应当注重技术创新、市场开拓和法律保障三者的有机结合，共同迎接低空经济发展的美好前景。
大数据功能视角下全产业链与全要素生产率理论的融合创新研究
易美妮 杨诚
一、引言：理论重构的迫切性
（一）传统理论的解释困境
1．产业链理论的静态性局限
传统价值链模型将产业链视为线性增值过程，其核心假设是价值沿“研发-生产-营销”单向流动。然而，在数据驱动型经济中，消费者通过评价数据直接干预产品设计（如小米用户社区）、电商平台基于实时销售数据反向定制制造（C2M模式）等现象，彻底颠覆了传统理论的单向性逻辑。这种“需求端定义供给端”的逆向控制，暴露了传统产业链理论在动态协同分析上的结构性缺陷。
2．全要素生产率理论的数据要素缺位
主流全要素生产率测算模型长期忽视数据要素的边际贡献。索洛余值框架将技术进步视为外生变量，无法解释数据驱动的内生增长机制。数据要素的“非竞争性”（Non-rivalry）与“正外部性”（Positive Externality）特征，使得传统生产要素的稀缺性假设面临根本性挑战。例如，Facebook全球30亿用户数据的边际获取成本趋近于零，但其创造的广告收入持续增长，这直接冲击了传统生产要素的边际报酬递减规律。
3．学科壁垒的桎梏
经济学聚焦资源配置效率，数据科学强调技术实现路径，管理学关注组织变革，三者尚未形成统一的分析框架。这种割裂导致现有研究难以系统揭示“数据一产业链一生产率”的复杂互动机制。典型案例是IBM Watson医疗系统因算法工程师缺乏对医疗制度的理解，最终未能融入医院工作流程而退出市场。
（二）大数据的功能性革命
1．连接功能：物理世界的数字镜像
物联网（IoT）与5G技术实现人、机、物的全域连接，构建了物理世界的实时数字孪生体。特斯拉车辆每天产生20GB数据，涵盖驾驶行为、电池性能等维度，形成从需求洞察到产品迭代的闭环反馈系统。这种连接能力突破了传统产业链的地理边界，使得跨国研发协作（如台积电晶圆厂的全球数据同步）成为常态。
2．分析功能：从因果到关联的认知跃迁
机器学习算法揭示非结构化数据中的隐性规律，推动认知范式从因果推理向关联分析转变。沃尔玛通过购物篮分析发现“啤酒与尿布”的关联性，亚马逊利用长尾数据捕捉传统渠道无法触达的利基市场，这些实践表明数据分析正在重构价值发现机制。
3．反馈功能：系统的自优化循环
数据闭环驱动持续迭代优化，形成“数据积累-算法改进-效率提升”的正反馈机制。Netflix通过A/B测试实时调整推荐算法，使系统能够根据用户行为动态优化内容匹配效率。这种自优化能力使得产业链系统具有了生物体般的适应性与进化特征。
二、理论融合的三维机制
（一）数据功能重构产业链形态
1．结构变革：从线性链到复杂网络
传统产业链的“金字塔”结构逐渐被解构为多中心动态网络。在小米用户社区，消费者通过评价数据直接参与产品改进，打破了企业与消费者之间的传统界限。小米研发团队会密切关注社区中的用户反馈，将有价值的建议融人产品研发。Shein借助云计算实现供应链弹性调整，7天的生产周期使其能快速响应市场变化。这体现了产业链组织形态的根本性转变。从科斯交易成本理论来看，数据共享降低了搜寻成本与缔约成本。在传统产业链中，企业寻找合作伙伴时，需要花费大量时间和成本进行信息收集和筛选，签订合同也面临诸多不确定性。而在数据共享的环境下，企业可以通过数据平台快速获取合作伙伴的信息，包括信用状况、生产能力等，大大降低了搜寻成本。同时，智能合约等技术的应用使合同签订和执行更加规范、高效，降低了缔约成本，促进了跨界协作。
2．边界扩展的三重维度
空间边界消融：跨境数据流动催生全球数字供应链。特斯拉上海工厂的生产数据实时传输到美国研发中心，实现跨时区协同创新。上海工厂在生产过程中遇到的技术问题和工艺改进需求，能及时反馈给美国研发中心，研发中心根据这些数据进行分析和研究，提出解决方案并传输回上海工厂，实现了全球范围内的资源整合和协同创新。
主体边界融合：平台企业通过API开放整合上下游主体。亚马逊AWS聚合开发者、用户与硬件供应商，形成数字生态系统。开发者利用AWS提供的云计算资源和开发工具开发应用程序，用户使用这些应用程序，硬件供应商将产品与AWS平台集成，各方通过数据共享和业务协同实现互利共赢。
价值边界突破：数据衍生服务创造增量收益。工程机械企业通过设备运行数据提供预测性维护服务，将价值创造从产品交易延伸至全生命周期管理。卡特彼勒公司利用安装在工程机械上的传感器收集设备运行数据，预测设备可能出现的故障，提前为客户提供维护建议，避免设备故障导致的停机损失，增加了客户满意度，也为自身创造了新的收入来源。
（二）全要素生产率提升的范式转换
1．技术进步的“量子跃迁”效应
数据驱动创新呈现“问题识别一方案生成一扩散应用”的加速循环。拼多多通过农产品搜索数据发现下沉市场需求，与农产品产地合作，建立直供渠道，将优质农产品推向下沉市场，既满足了消费者需求，又帮助农户拓宽了销售渠道。AI-phaFold2利用大量蛋白质数据，将蛋白质结构预测时间从数年缩短至数小时，为生命科学研究和药物研发提供了强大工具。Apache Hadoop生态系统降低了大数据技术使用门槛，使中小企业能够利用大数据技术进行数据分析和业务创新，推动了技术的快速普及和应用，这些都表明技术进步的速率和路径发生了质的变化。
2．资源配置的帕累托改进
精准匹配：滴滴通过日寸空数据将司机空驶率降低50%。滴滴平台利用大数据算法，根据司机位置和乘客需求进行精准匹配，减少了司机的空驶时间，提高了运营效率，降低了油耗和成本，同时也提升了乘客的打车体验。
闲置激活：Airbnb释放全球600万套闲置房源。通过平台整合闲置房屋资源，将房东的闲置房源与旅行者的住宿需求进行匹配，为房东创造了额外收入，为旅行者提供了多样化住宿选择，提高了资源利用效率。
风险定价：蚂蚁金服基于实时交易数据实现小微企业秒级贷款审批，重塑信用评估体系。传统信用评估依赖企业财务报表等静态数据，评估过程繁琐且不准确。蚂蚁金服通过分析小微企业的实时交易数据、资金流水等动态数据，更准确地评估企业信用状况和还款能力，实现秒级贷款审批，提高了小微企业融资效率，降低了金融机构信贷风险。
3．效率提升的乘数效应
数据复用性带来边际成本趋零，触发“数据规模一成本下降一应用扩展”的正反馈循环。微软Azure存储成本10年间下降99%，随着成本降低，更多企业能够使用其服务，应用场景不断拓展，从企业级应用向中小微市场渗透。这表明在数字经济时代，传统规模经济理论需要引入网络效应参数进行修正。传统规模经济理论认为企业扩大生产规模可降低单位成本，但这种成本降低存在一定限度。而数据的复用性使得企业在扩大业务规模时，边际成本几乎可以忽略不计，网络效应进一步放大了这种成本优势和规模效益。
（三）理论模型的动态演进
数据要素通过三重机制推动全要素生产率提升：
1．降低要素匹配的交易成本，使资源流动突破制度性摩擦。在传统市场中，企业寻找生产要素时面临信息不对称和交易规则限制，成本高昂。而数据平台的出现改变了这一状况，如一些工业互联网平台整合了上下游企业的产品、价格和供应能力等信息，企业可快速找到合适的供应商，减少了制度性摩擦对资源流动的阻碍。
2．激活网络效应，形成“参与主体增加-数据质量提升-协同效率改进”的自我强化循环。以电商平台为例，随着商家和消费者数量增加，平台积累的数据量增多，数据多样性和丰富性提高。这些高质量数据帮助平台为商家提供精准营销建议，为消费者提供个性化推荐，提高了交易效率和用户满意度，进而吸引更多商家和消费者加入，形成良性循环。
3.加速技术扩散，开源社区与工业互联网平台使技术创新呈现“病毒式传播”特征。开源社区中，开发者自由分享代码和技术成果，Linux操作系统就是开源社区的成功范例，全球开发者共同参与开发和改进，使其在服务器、移动设备等领域被广泛应用。工业互联网平台促进企业间技术交流与合作，富士康的工业互联网平台向中小企业开放，帮助其提升生产效率和管理水平。这三重机制相互嵌套，构成数字经济时代生产率增长的新范式。
三、理论冲突与范式突破
（一）传统经济规律的修正
1．规模报酬递减律的失效
数据要素的“非竞争性”打破了传统生产要素的稀缺性约束。以Facebook为例，其全球用户数据的边际获取成本趋近于零，但广告收入却随数据规模持续增长。这与传统生产要素的边际报酬递减规律相悖，在传统理论中，随着生产要素投入增加，边际报酬会逐渐减少。因此，在数字经济时代，生产函数需要引入数据弹性系数进行扩展，以准确反映数据要素对生产的影响。
2．比较优势理论的重构
数据禀赋成为新型竞争优势来源。中国凭借14亿人口的行为数据优势，在短视频（TikTok）、移动支付（Alipay）等领域形成全球竞争力。TikTok通过分析用户的观看行为、兴趣偏好等数据，为用户提供个性化的视频推荐，吸引了大量全球用户。Alipay利用海量交易数据优化支付体验，拓展金融服务，这种竞争优势不再依赖传统的地理或自然资源禀赋，而是基于数据资源的开发和利用。
3．科层制效率假设的颠覆
数据扁平化传递消解组织层级。韩都衣舍的“小组制”模式通过数据透明化，将决策单元缩小至3人团队。每个小组能够根据市场数据和销售情况快速作出决策，库存周转率达到行业平均水平的2倍。这表明在数据驱动下，敏捷组织能够更高效地响应市场变化，传统科层结构的效率优势正在被取代。
（二）理论融合的创新路径
1．新古典框架的扩展
将数据资本纳入柯布一道格拉斯生产函数，构建包含数据要素的内生增长模型。研究表明，中国数字经济的数据弹性系数从2015年的0.12提升至2022年的0.31，这意味着数据要素在经济增长中的边际贡献持续扩大。通过将数据要素纳入生产函数，能够更准确地衡量数据对经济增长的贡献，为经济决策提供更科学的依据。
2．复杂系统理论的引入
基于耗散结构理论，数据流推动产业链系统熵减。当数据输入形成的负熵流超过系统内部熵增时，产业链从无序走向有序。在供应链管理中，通过实日寸数据共享，企业能够更准确地预测市场需求，减少库存积压，降低牛鞭效应，提高库存周转率，实现产业链效率的改进。
四、政策设计的理论启示
（一）数据治理的“三元平衡”原则
效率维度：建立跨行业数据空间，制定统一的数据编码标准，有助于破解“数据孤岛”难题。欧盟GAIA-X项目通过标准化接口实现制造业数据跨企业流动，提高了数据的共享和利用效率，企业能够更便捷地获取和使用相关数据，促进了产业协同发展。类似的举措在其他行业也具有借鉴意义，通过统一标准，打破数据流通的障碍，释放数据的潜在价值。
公平维度：防止数据霸权和垄断至关重要。日本《数字平台透明化法》强制头部平台开放API接口，为中小企业创造了公平竞争环境。中小企业可以利用这些开放的接口获取数据和资源，开发创新产品和服务，与大型企业展开竞争，促进市场的公平竞争和创新活力。
安全维度：构建分类分级数据保护体系是保障数据安全的关键。中国《数据安全法》将数据分为核心、重要与一般三级，根据不同级别采取相应的保护措施，既保障了数据安全，又兼顾了数据的合理利用和流通效率，确保数据在安全的前提下发挥最大价值。
（二）产业链升级的“双轮驱动”策略
技术端驱动策略：开发低代码数据分析工具，降低中小企业的数字化门槛。阿里Quick BI等工具使企业无需专业团队即可实现数据的可视化分析。中小企业可以利用这些工具对自身业务数据进行分析，挖掘潜在价值，做出更科学的决策，提升自身竞争力，推动整个产业链的数字化升级。
制度端驱动策略：试点数据信托模式，英国方案通过第三方机构管理数据使用权，实现所有权与使用权的分离。在医疗、金融等敏感数据领域，这种模式可以在保障数据安全和隐私的前提下，促进数据的合理流通和利用。例如，医疗数据可以在严格的监管下共享给科研机构，用于疾病研究和药物研发．推动行业的创新发展
五、结论与展望
数据要素的功能性嵌入标志着经济系统从“规模驱动”向“效率驱动”的范式转换。这一转换不仅体现在技术工具的升级上，还带来了生产关系适应数字生产力的深刻变革。未来研究需要在以下3个方面深化探索：（1）构建数据要素的产权经济学理论，破解“数据确权”难题。数据的产权界定不清，导致数据交易和利用存在诸多障碍，建立完善的产权理论有助于规范数据市场，保障数据所有者和使用者的权益；（2）预研通用人工智能（AGI）对全要素生产率理论的颠覆性影响。AGI的发展可能会带来生产方式和经济结构的巨大变革，提前研究其对全要素生产率理论的影响，有助于及时调整理论框架，适应新的经济发展形势；（3）探索跨境数据流动与全球价值链重构的互动机制。随着数字经济的全球化发展，跨境数据流动日益频繁，研究其与全球价值链重构的关系，对于制定合理的产业政策和国际合作策略具有重要意义。只有实现理论创新、技术突破与制度设计的协同演进，才能充分释放数据要素的生产率提升潜能，为数字经济高质量发展提供持久动力。
大数据驱动新质生产力发展的理论框架与实现路径
蔡旺
新质生产力是以知识、技术和数据为主导要素的新型生产力，更加聚焦于创新驱动和智能化实践并注重将知识、技术与数据等融合循环运用，主要依赖于积累知识资本、推动技术创新以及开发利用数据资源。而大数据是一种新型生产要素，正成为驱动新质生产力发展的核心力量。研究大数据驱动新质生产力，理论意义在于深化对新质生产力的理解、拓宽生产力理论的研究视野、推动多学科的交叉整合等：实践意义在于指引大数据在产业界的运用、推进产业结构的优化转型升级、促进经济高质量发展等。
一、大数据驱动新质生产力发展的理论框架
（一）构建“数据要素一技术赋能一产业变革”理论模型
第一，基础在数据要素层，其主要任务是转化原始数据为可用的数据资源并借助数据采集、存储和标准化以保证数据的准确性、可用性。首要的是，利用工具（传感器技术、网络爬虫程序及物联网设备等）实时地采集各种类型的数据并采取清洗、预处理流程以确保它们的精确性、实用性。次要的是，采用分布式存储、云计算技术以达到高效存储、安全管理大量数据。通常，云存储服务给予了高度可用且可扩展的存储空间并具备处理PB级乃至更庞大数据量的能力。再则，数据标准化则借助制定统一的数据标准和接口规范以推动数据之间的无缝连接、互通及共享。
第二，关键在技术赋能层，利用先进技术（人工智能、云计算、物联网等）来智能化分析与高效应用数据。首先，人工智能算法，特别是机器学习、深度学习技术，从海量数据中提取有价值的信息、知识以为决策提供科学依据并能从大数据中学习规律、预测趋势、优化决策。其次，云计算借助分布式计算、并行处理技术可高效解析海量数据，且其按需分配的计算资源、灵活多变的服务模式业已打破物理硬件对大数据处理能力的束缚。再者，物联网借助传感器、智能设备能即时捕捉并传输数据，将物理世界、数字世界紧密相连以达到数据的自动化采集、即时传输，并为大数据的搜集、应用开辟更为便捷高效的途径。
第三，目标在产业变革层，其核心使命是利用数据与技术赋能以催化产业转型升级。一是企业借助大数据分析可精细调整生产流程并因此使生产效率显着提升：应用大数据在智能制造领域必然推动生产过程的自动化、智能化且进一步助力生产效率提升。二是新颖商业模式（如基于大数据的个性化推荐引擎、共享经济平台等）此起彼伏，凭借深入的数据分析、挖掘能力以精确捕获并高效响应消费者需求，这显然为企业开辟出更大拓展空间。三是大数据在制造业催生了一系列新型制造模式（智能制造、绿色制造等）；在服务业则推动了多个领域（智慧金融、智慧医疗、智慧教育等）的革新。
（二）大数据重构生产力要素的作用机制
其一，大数据重塑劳动者。消费者的在线交易记录、搜索行为、社交媒体活动等在数字经济架构下均构成了大数据的关键组成部分，普通消费者借助这些行为在贡献数据的过程中实际上参与了价值的创造，已然是数据生产者；大数据的应用还为劳动者创造了更多就业机会、发展空间并催生了新型劳动岗位（如数据工程师、数据分析师等），需要劳动者具备数据处理、分析能力，这迫使劳动者不断学习新知识、新技能以适应数字化时代的新要求。
其二，大数据催生新质劳动资料。大数据作为新生产要素与技术（物联网、人工智能等）的融合，既推动了生产设备的智能化升级又提高了生产效率、灵活性，并由此推动了一系列劳动资料发展，实现了流程自动化、认知智能化以及促进了生态的可持续化。大数据的流通性、共享性也促进了劳动资料的网络化集成并构建了包含全价值链的综合生产网络以提高供应链的响应速度、灵活性。大数据技术的应用还推进了企业管理的数字化转型以达成对生产流程、库存管理、质量控制等的即时监控和优化。
其三，大数据孕育新质劳动对象。大数据的应用推动了产品（如智能设备、物联网产品等）的数据化转型，能同步收集、分析和传输数据并给予用户更加个性化的服务：大数据技术的应用促进了服务（如在线教育、远程医疗等）的数字化升级，可打破时空限制并为用户营造更加便捷高效的服务体验；大数据的应用带动了劳动对象的创新并催生了新型智能化的劳动对象、数据等非实体形态的劳动对象。
其四，大数据的应用加速了劳动者、劳动资料、劳动对象等生产力要素的优化组合，企业借力数据分析可达成对生产要素的实时监控、动态调整并优化资源配置以提高生产效率：大数据的共享、流通特性还加速了产业链上下游企业间的协同创新进程并助力产业集群向智能化、绿色化及服务化方向转型。
二、大数据驱动新质生产力发展的实现路径
（一）通过数据要素化以形成新质生产力核心要素
一是数据演变成新生产要素。首先，数据在数字经济时代下已逐步超越传统生产要素并成为驱动新质生产力进一步跃迁的核心要素。明显地，数据不止记录了经济活动的轨迹，更富含着巨大的经济价值和战略考量。其次，数据作为新生产要素，对于提升劳动者的素质、技能具有重要意义。当然，通过学习、掌握数据分析技术，劳动者可更加准确地理解市场需求、把握行业动态并继而提升自己的职业素养、竞争力。此外，数据的应用还可推动劳动方式的变革且使劳动者能更加高效地完成任务以提高工作质量、效率。再者，数据因其可共享性、可复制性及近乎无限的供给能力，打破了传统生产要素供应有限对经济增长持续性的限制。企业可以依托数据的分析、运用能更加灵活地调整生产要素的配置策略以达成资源的最佳配置、高效运用。
二是要完善数据要素市场。首要地，政府要加快数据确权的进程，往往应当对数据所有权确认、使用权限界定及交易行为等制定相关政策法规以保障数据的合法使用、安全性；更需构建数据权属争议的解决机制以为数据的交易、流通营造一个受法律保护的环境。次要地，旨在推进数据的高效、有序流通与合理利用，政府将主动推动数据交易平台的统一建设及交易规则的制定：加大对数据交易市场的监管力度以有效防范数据泄露、滥用等风险；尚需结合政策引导、市场机制以共同推动数据交易市场朝着健康、稳定的方向发展。其次，政府须积极构建数据开放共享体系且激励企业与机构之间达成数据资源的互通与交换以加速数据的整合与多元化应用：要强化数据的安全认证机制以保障数据的真实性、可信度。再次地，为健全数据要素市场，应通过构建涵盖多个层面（深化数据技术的研发与应用、培育数据领域的专业人才以及促进数据产业的蓬勃发展等）的数据要素市场生态体系，可形成数据驱动的创新发展格局以推动新质生产力跨越式发展。
（二）通过数字技术融合应用以构建新质生产力载体
一是数字技术与传统产业融合。第一，传统产业在技术（大数据、云计算、人工智能等）日益精进下，一般地，其生产流程正逐渐迈向智能化改造的通道，且企业借助技术引入可达成生产流程的自动化监控、智能化调度及优化决策并进而大幅提升生产效率。第二，企业大抵借助构建基于大数据和云计算的管理信息系统可达到对各个环节（生产、销售、库存等）的瞬时监控和精准管理，以推动传统产业管理模式的现代化。第三，数字技术的融人大多为传统产业的产品质量和用户体验带来了显着提升。如企业借助人工智能技术实施产品质量检测能精确辨识产品缺陷并立即展开修复作业：企业通过大数据分析深入洞察用户行为与偏好可更准确地洞悉市场趋势并从而研发出更加贴近用户期望的商品。第四，数字技术与传统产业的紧密结合通常能有效驱动传统产业的转型升级以推动其向高质量发展阶段迈进。很明显，此类转型升级是传统产业变成新质生产力的重要载体，这不光能助力企业更好地应对市场竞争的加剧，还能为整个经济体系的长期稳健发展增添新动力。
