[关键词]人工智能新质生产力 数据 算法 算力 语料运营平台 算力平台 AI行业应用基地
引言
习近平总书记高度重视人工之智能技术发展，着重指出“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。当下，以ChatGPT、DeepSeek-R1、V3、Coder等为典型代表的生成式人工智能大模型迅速发展，引发各界对人工智能技术冲击及其创新价值的广泛关注。人工智能（AI）技术的发展与应用，在生产方式、劳动力结构、产业结构、全要素生产率等诸多领域产生深刻影响，进而引发各国在人工智能技术研发与应用领域的激烈竞争。人工智能技术之所以能够实现革命性突破，得益于“科技一产业一金融”高效协同。人工智能产业化推动人工智能技术落地，形成新兴产业业态：同时，产业智能化促使传统产业借助人工智能技术实现转型升级，二者互补式创新，不仅有力地推动了人工智能产业自身的发展，更为诸多战略性新兴产业的崛起创造了有利条件。
人工智能已经成为驱动新质生产力发展的关键要素。在政策方面，2024年的政府工作报告提出“人工智能+”，着重强调深化大数据、人工智能等技术的研发与应用，开展“人工智能+”行动，致力于打造具有国际竞争力的数字产业集群。技术层面上，2023年中国在人工智能领域的热门成果产出数量位列全球第二。我国人工智能发展已由实验室迈向产业化阶段，有力推动我国产业链的现代化进程。从产业维度来看，据中国互联网协会发布的《中国互联网发展报告（2024）》数据，2023年我国人工智能核心产业规模达到5784亿元；截至2024年3月，我国人工智能企业数量超过4500家，充分彰显我国人工智能产业应用进程稳步推进。
人工智能对新质生产力的赋能作用，日益受到学界关注。尽管学界对新质生产力是以科技创新为主导的生产力这一概念达成共识，但在二者关系的研究上，学者们从多元视角深入探究。部分学者基于人工智能视角，阐述了人工智能与新质生产力的“互嵌”关系，突出二者内涵的深度交融。王水兴和刘勇在此基础上提出“智能生产力”概念，认为智能生产力是人工智能作为时代主导性技术与社会生产融合的产物，这一观点也获得相关学者的认同。此外，更多学者从马克思生产力理论的3个基本要素出发研究新质生产力。如王珏从新质劳动者、新质工具、新质产业维度分析人工智能与新质生产力协同关系。戚聿东和沈天洋从马克思主义生产力理论创新发展的理论逻辑、通用目的技术促使生产力跃升的历史逻辑以及高质量发展目标要求的现实逻辑3个维度，阐释人工智能赋能新质生产力的内在逻辑。卢鹏和黄媛媛将人工智能驱动新质生产力的生成逻辑概括为强化劳动力、智能化与数字化革新以及扩展劳动对象范围和边界，并从宏观治理、中观产业和微观企业3个层面论述了人工智能驱动新质生产力的机制。马克思指出，劳动者、劳动资料和劳动对象共同构成生产力的基本形态，生产力的发展随技术进步而持续演变，这为研究人工智能对新质生产力的赋能、驱动效应提供了理论基石，也是本文探究新质生产力发展的核心理论支撑。
然而，我国人工智能赋能新质生产力的发展仍存在诸多堵点与难点，甚至可能引发产业鸿沟、劳动力结构失衡等风险。因此，本文立足我国人工智能发展的实践基础，探究人工智能应用落地的制约因素，进而针对性提出AI驱动新质生产力发展的实践路径建议，以期对当前相关理论逻辑和推进机制予以补充完善。
1人工智能驱动新质生产力的实践基础
1.1政策基础：“人工智能+”行动全面推进
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，在人工智能领域竞争已成为大国博弈的关键所在。2017年颁布的《新一代人工智能发展规划》将人工智能提升到国家战略地位，此后，工信部、科技部、中央网信办等部门相继发布政策，积极布局AI技术突破、产业发展、应用落地，加快推动人工智能技术的发展与应用。
人工智能的产业政策大体经历了密集布局、应用治理、加快应用的发展阶段。从2019年以来相继发布的《关于促进人工智能和实体经济深入融合的指导意见》、《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》、《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》政策中可以看出，国家更加关注技术应用、场景开发和产业发展，旨在增强AI领域的全球竞争优势。此外，《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》的出台，全面布局人工智能标准化工作，推动人工智能赋能新型工业化，凸显其在产业升级中的核心作用。
“人工智能+”行动为AI技术在各行业广泛应用开启新篇章。2024年的《政府工作报告》明确提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。“人工智能+”强调以人工智能为核心驱动力，推动各行各业的创新与变革，体现从研发到场景应用再到产业打造的全链条赋能。从“+人工智能”到“人工智能+”，意味着我国人工智能已经从技术附加工具转向引领行业转型的重要力量。
1.2技术基础：AI三要素决定新质生产力的数字化水平
1.2.1数据：人工智能驱动新质生产力的新要素
数据，作为人工智能驱动新质生产力的关键新要素，已然成为新一轮人工智能竞争的核心焦点。我国凭借庞大的数据规模，为人工智能技术的发展与优化筑牢根基。依据《数字中国发展报告（2023年）》数据，截至2023年，我国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%．数据存储总量达1.73ZB。国家通过开展“数据要素×”行动，大力推动应用场景建设，加快数据要素与其他生产要素的协同联动，并使其融人生产、分配、流通、消费各环节。这一举措有力促进了生产资料的提质升级，优化了产业结构，提升了全要素生产率，进而实现生产力的飞跃式发展。
1.2.2算法：人工智能驱动新质生产力的新优势
算法，作为人工智能的核心构成部分，直接决定了AI系统的性能与效率。科学合理的算法设计能够更为高效地处理复杂问题，显着提升AI系统的准确性与泛化能力，在新质生产力的发展进程中发挥不可替代的作用。据国家互联网信息办公室发布数据，截至2024年12月31日，已有407款生成式人工智能服务在国家网信办或地方网信办完成备案。以Deepseek为代表的国产大模型在不同行业领域加速部署和应用，不仅重塑了AI产业发展格局，还催生出一系列全新的产业发展模式和新经济模式。
1.2.3算力：人工智能驱动新质生产力的新动力
算力，是人工智能等新兴技术得以广泛应用、加速社会生产力变革的关键力量，正在成为驱动新质生产力发展的关键。我国算力资源的迅猛发展，为前沿技术突破提供强大的计算能力支持，赋能新兴产业和未来产业发展，有力推动新质生产力的加速进步。（1）算力是技术创新的加速器。生成式人工智能的发展离不开大规模算力的支持，OpenAI发布相关报告显示，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days（即若每秒计算1千万亿次，需持续计算3640天），需7～8个算力500P的数据中心才能支撑运行；（2）算力正逐步成为推动传统产业转型升级的重要动力。如我国工业制造的算力支出占全球算力总支出的12%，机器人领域的算力支出已超全球算力总支出的60%：（3）算力的发展促进了数字经济和实体经济深度融合，为经济增长注入全新动力。
1.3产业基础：人工智能产业应用进程持续推进
人工智能产业已成为全球竞相布局的战略高地。我国人工智能产业发展稳健，产业规模持续扩大，企业数量不断增多，对新质生产力的形成和发展起到关键推动作用。依据《数字中国发展报告（2023年）》数据，截至2023年12月，我国人工智能核心产业规模已达到5784亿元，同比增长18%，充分展现了我国人工智能产业的蓬勃发展态势。具体而言：（1）人工智能产业发展借助新技术赋能传统产业转型升级，同时催生出具身智能、无人驾驶等一系列新兴产业，这些新兴产业代表了新质生产力的发展方向；（2）人工智能产业发展是新质生产力在提升社会福祉方面的重要体现。人工智能在医疗、教育、交通等领域的广泛应用，有效提高了公共服务水平，切实改善了人民生活质量，彰显出新质生产力高效、绿色、可持续的发展理念；（3）人工智能产业发展增强了我国在全球人工智能领域的竞争力和影响力。截至2024年3月，全球人工智能企业已超过29770家，而我国企业数量已超过4500家，约占全球企业总数的1/7，为我国人工智能产业的发展提供了坚实的基础和源源不断的创新动力，助力我国在全球竞争中占据优势地位。
2人工智能驱动新质生产力的现实困境
尽管人工智能技术在诸多领域都取得显着进展，然而在驱动新质生产力发展的进程中，仍面临多重现实困境。
2.1技术困境
2.1.1数据瓶颈
数据是人工智能发展的基石，但数据的获取、处理和应用均存在严峻挑战。（1）高质量数据匮乏问题突出。数据质量直接影响大模型的内容生成，只有投入大规模、多样性而且满足合法性、真实性、连贯性、无偏见的高质量数据，才能够保证大模型训练出高质量的内容。而大模型训练所需数据集的增速远大于高质量数据生成的速度，导致高质量数据逐渐枯竭；（2）数据隐私保护问题也日益凸显，如何在保障个人隐私的同时，合理利用数据以推动人工智能的发展，成为亟待解决的问题；（3）数据不均衡和偏见问题可能导致人工智能模型的误判和歧视，而中文语料等高质量数据集的开放程度低，进一步加剧数据获取的难度。此外，数据的时效性和准确性也是潜在的制约因素。
2.1.2算法困境
在人工智能驱动新质生产力的过程中，算法革新了生产工具，提高了经济效率，但也带来了算法歧视、损害弱势群体等伦理挑战。尽管人工智能模型在特定任务上取得了显着进展，但在精准性、可解释性和鲁棒性等方面仍存在不足，难以适应复杂多变的环境，且对于未知或异常情况的处理能力有限。算法复杂性与可解释性的矛盾增加算法的不确定性和风险，而高计算能力要求则会限制算法在资源有限场景下的应用。此外，数据偏见与不平衡问题也是算法应用中必须面对的挑战，因为人工智能算法通常基于大量数据进行训练和预测，但这些数据本身可能存在偏见或不平衡的缺陷。
2.1.3算力困境
人工智能的发展和应用对算力提出了极高的要求。算力需求急剧增长与供给不足存在矛盾，尽管我国在算力基础设施建设上已取得一定成就，但面对庞大的需求，供给仍然紧张。（1）高端算力产品面临依赖进口与禁售风险，增加了算力成本和供应链不稳定的风险；（2）算力网络建设与资源整合不足，需要政府、企业和社会各界共同努力推动；（3）我国在算力生态方面相对孱弱，开发工具不足、研发人员短缺、资金投入有限等问题制约了算力自主能力的提升。
2.2成本困境
AI技术在数据收集、算法设计、模型训练等研发与使用环节需要大量的资金投入，而且AI系统的部署和维护也需要专业的技术支持和持续的资金投入。（1）技术研发成本。人工智能的核心技术依赖于算法创新，但这些技术的研发和优化需要长期、高强度的资金和资源投入。特别是人工智能模型的训练与推理依赖高性能计算资源，而算力成本随着模型复杂度的提升呈指数级增长；（2）数据获取与处理的隐性成本。AI模型的训练需要大量高质量标注数据，但数据清洗、标注和存储的隐性成本极高。而且，随着数据隐私法规的完善，意味着企业在数据采集和使用过程中需投入更多资源以符合数据合规要求；（3）硬件基础设施与部署成本。工业领域的AI应用需部署智能传感器、边缘服务器等边缘计算设备，以实现实时数据处理，而这类硬件的前期投入与维护成本高昂；（4）人才短缺与人力成本。全球范围内AI人才供不应求，导致企业AI人才培养和引进成本增加；（5）伦理与合规风险的潜在成本，特别是算法偏见与责任认定成本。AI系统可能因数据偏差或算法设计缺陷导致决策失误，此类伦理风险不仅可能引发法律诉讼，还需耗费资源进行算法审计与修正。总之，高昂的成本可能导致AI技术仅局限于大型企业、科研机构等技术投资规模相对较大的机构，而对于中小企业则面临一定压力，这不利于技术的创新和发展，还可能加剧社会不平等问题。
2.3伦理困境
伦理是规范技术发展和应用的重要准则。AI技术的广泛应用带来算法权力异化风险、责任归属难以界定、就业结构的颠覆性冲击等问题，对社会伦理和道德观念产生深远影响，需要引起高度重视。（1）算法权力出现异化风险，平台经济中推荐算法形成的“信息茧房”已影响一定规模用户的消费决策自主性，算法评级系统对劳动者绩效的量化控制引发新型劳资矛盾；（2）责任归属存在模糊地带，当AI系统出现错误或产生不良后果时，如何确定责任归属也是一个复杂且敏感的问题。如多起自动驾驶L3级别事故中责任认定涉及制造商、软件开发商、车主多方争议；（3）对就业结构带来颠覆性冲击，AI技术的广泛应用可能导致部分传统行业就业岗位的减少，引发社会就业结构变化和就业压力的增加，进而可能引发社会不满和动荡。
2.4安全困境
安全是技术发展和应用的基础保障。AI系统的安全性和稳定性直接关系到其可靠性和可信度，是用户接受和信任的关键。（1）数据泄露和恶意利用，可能损害个人隐私和企业利益，引发社会信任危机；（2）对抗攻击的普遍威胁，系统被攻破则可能导致服务中断、数据丢失等严重问题，影响AI技术的可靠性和可信度；（3）技术失控的链式反应，AI技术被用于网络攻击、信息窃取等恶意目的，则可能加剧网络安全威胁和风险。
3人工智能驱动新质生产力的实践路径思考
人工智能驱动新质生产力的发展是一项系统工程，是技术革命与生产要素创新的深度融合，体现了革命性技术突破、创新性生产要素配置、产业深度转型升级的整体质变。聚焦数、算、法、用的协同创新作用，推动生产力三要素发生根本性变革，是实现人工智能驱动新质生产力的必由路径。因此，本文针对当前发展困境，结合理论分析与各地区最新实践探索，提出人工智能驱动新质生产力的实践路径，即通过构建语料运营平台、人工智能训练基地、算力平台、AI行业应用基地及AI开源生态等系列措施，强化一体化供给，优化基础资源布局，提高资源整合利用效率，打造绿色、协调、可持续的人工智能基础赋能体系，继而推动新质劳动对象的拓展、新质劳动资料的形成以及新质劳动力的塑造，形成“数据驱动创新一工具赋能生产一生态培育人才”的正向循环，最终实现生产力质的跃迁。
3.1人工智能驱动新质劳动对象拓展
传统劳动对象以物质资源为主，而人工智能时代数据要素打破了物理边界，推动劳动对象向数字化、场景化、集群化方向升级。人工智能通过语料运营平台、算力平台等载体，直接作为劳动工具参与生产过程，数字技术创新改变了传统创新方式，劳动资料发生根本性改变：通过人工智能行业应用基地，将劳动对象从物质资料扩展到以数据为代表的非物质资料，打造数字产业集群新优势，形成新质劳动对象。（1）发挥数据赋能作用。建设语料运营平台，构建数据可信流通体系，汇聚金融、能源、医疗等行业数据资源，打造高质量数据集，促进人工智能训练及应用泛化；（2）强化算力支撑作用。建立算力平台，优化人工智能算力基础设施布局，构建通用、智能和超级算力协同发展的算力供给体系，同时构建算力标准体系，制定面向业务需求的算力基础共性标准；（3） AI行业应用基地作为“人工智能+”基础赋能网络的重要载体，通过打造典型“人工智能+”示范项目和应用场景，全面展现算力、算法和数据的协同赋能价值，同时成为检验AI开源生态体系的“试验场”。
3.1.1建设语料运营平台，加快数据价值释放
数据作为人工智能发展的核心驱动力，其质量、规模与多样性对AI系统的性能与效果具有决定性影响。同时，数据通过牵引创新、优化生产制造流程等路径，充分发挥其要素倍增效应，成为新质生产力的关键支撑。2024年7月6日，上海市启动“语料运营平台1.0”，旨在实现语料的高效、高质量供给。这表明由政府牵头或指导，企业、高校等多元主体协同构建高效、安全的语料运营平台是人工智能驱动新质生产力的重要任务。通过系统化、规模化的数据采集、处理与应用，语料运营平台能够为AI模型的训练与优化提供持续、高质量的数据支持，推动AI技术的持续进步与应用深化。
语料运营平台应涵盖数据采集、清洗、标注、测评和运营等全生命周期管理：（1）数据采集环节。平台以加大数据供给为核心，重点整合公共数据、企业数据等多源数据资源，同时兼顾数据的时间跨度和领域广度，深化专业领域语料库建设。为确保采集效率与质量，平台应采用自动化采集与人工审核相结合的协同机制；（2）语料清洗环节。作为保障语料质量满足AI模型训练高标准的关键步骤，平台应制定并实施全面、严格的数据质量控制标准，涵盖数据的规范性、完整性、准确性、一致性、时效性和可访问性等多个维度指标。同时，应积极引入机器学习算法和自然语言处理技术等先进技术，对原始语料进行深度清洗和优化；（3）语料标注环节。平台应构建包括标注规范、标注流程和标注工具等在内的精细化数据标注体系，并积极探索自动化标注与半自动化标注技术，以提高标注效率、准确性和泛化能力；（4）语料测评环节。平台应在数据汇聚、加工、使用等各环节实施全面系统的数据测评，明确测评标准，强化对数据源、数据调用过程及使用结果的动态监测，确保数据的质量和安全；（5）语料服务环节。作为数据治理领域的核心组成部分，平台应通过API接口、区块链等技术手段，构建包含训练服务、共享服务、智能服务、数据交易等的多维度管理机制。在训练服务方面，提供稳定高效的API接口：在数据共享方面，利用区块链技术确保语料的一致性和可追溯性：在数据智能服务方面，综合运用先进技术构建通用的大数据分析模型：在数据交易方面，建立语料数据价值表征模型，确保数据交易的公平、透明和合规性。
3.1.2构建算力平台，支撑大规模计算需求
算力作为人工智能发展的核心驱动力，不仅直接决定AI系统的运行效率与响应速度，更是驱动数据创造价值、促进新质生产力形成的关键支撑。在国家加快建设全国一体化算力网的背景下，构建一个高性能、可扩展的算力平台显得尤为重要，它不仅是支撑大规模AI计算需求的关键，更是促进数字经济与实体经济深度融合的重要途径。
算力平台的核心任务是对区域算力资源进行全面的统计、监测、匹配和分析。为此，平台需集成4个关键系统：（1）算力接人管理系统，以“实现算力一本账”为核心理念，通过完善政府和企业两个维度的算力底数清单，确保通用算力、超算算力、智能算力和边缘算力等算力资源的全面覆盖和准确统计，为后续的算力编排和调度奠定坚实基础；（2）网络监测系统，聚焦算力中心间的网络状况监测，运用先进技术手段实现对应用层网络质量的全面监测和分析，确保算力资源在传输过程中的稳定性和高效性；（3）算力调度系统，通过深化与数据中心、云计算服务商、科研机构及产业链上下游企业的合作交流，打通软硬件协同的异地异构异属智算资源，提供异构算力资源的编排和调度能力，实现算力资源的精准分配和高效调度；（4）算力运营系统，作为平台的商业运营核心，负责提供算力交易和运营能力，推动算力资源的共享和流通。通过算力运营系统的支持，算力供需双方能够更加高效地进行交易和合作。同时，算力运营系统提供的详细算力使用报告和数据分析能帮助用户全面掌握算力资源的使用情况和性能表现，为其决策提供有力支持。
3.1.3建设AI行业应用基地，推动产业升级
“人工智能+\"行动的推进，通过人工智能技术的深度赋能，实现降本增效，有效推动传统产业转型升级，催生新产业与新赛道，加速形成新质生产力。特别是DeepSeek-R1发布后，短短1个多月时间，互联网、金融、汽车等诸多行业企业相继宣布接人DeepSeek，引发了新一轮AI应用热潮。为进一步加速AI技术普惠化，应遵循应用牵引、产业引领的原则，加快在全国范围内布局一批AI行业应用基地。
AI行业应用基地应聚焦行业痛点与需求，通过集成AI技术、优化行业流程与创新服务模式，开发定制化、智能化的解决方案，助力传统产业智能化转型。在此过程中，需注重跨领域知识的融合与创新，加强AI技术与行业知识的深度融合，形成具有行业特色的AI解决方案。同时，建立完善的评估与反馈机制，确保产品与服务的持续优化，提升用户体验与满意度。
场景应用是人工智能价值的最终体现。为将AI技术深度融入制造业、农业、医疗、教育等各行各业，需加强模型训练与市场化应用的有效衔接，提高各行各业对人工智能的应用准备度。同时，制定应用基地与人工智能训练基地的对接机制，确保基地对训练基地资源的高效利用。此外，应拓展应用基地内人工智能应用的覆盖面，每年培育一批具有代表性的“人工智能+”示范项目，推动人工智能行业模型应用的标准化进程，提升行业技术变革能力，加速构建“人工智能+”产业生态。
3.2人工智能驱动新质劳动资料形成
在人工智能引发的生产力革命中，劳动资料的形态发生根本性转变，传统以机械设备为主的劳动资料体系正被算法模型、智能平台、数字工具链等新质生产资料所取代。AI训练基地等平台化载体成为新质劳动资料的组织与协同中枢，通过算法迭代、模型优化和工具链升级，充分发挥算法赋能作用，形成具有自学习能力的“数字劳动工具”，从而重构生产函数的技术边界。
算法的创新力与适应性构成了AI系统智能化水平的基石，并为新型生产力的涌现提供了核心驱动力。DeepSeek系列模型在混合专家架构、多头潜在注意力机制、知识蒸馏与模型压缩技术等方面的创新应用，凸显了其在算法架构上的创新优势，也对加快模型架构设计、训练技术突破等技术创新提出了更多要求。2024年3月29日，我国首个人工智能数据训练基地——北京人工智能数据训练基地正式启用，开启了在算法创新与数据价值挖掘方面的新探索。当前，国内多地正积极响应，结合DeepSeek的影响筹划建设AI训练基地，推动算法持续创新与优化，加速新质劳动资料的形成。
依托人工智能训练基地，加快基础大模型和行业大模型的训练与调优。人工智能训练基地核心是对外提供“数算法”一体化创新服务及模型训练与精调服务等：（1）建设“数算法”一体化创新平台，面向大模型企业的模型训练需求，提供一站式服务，包括高效能算力、高质量数据及高合规性监管。基地配备高性能计算集群、大规模数据存储系统及专用开发工具等先进设施设备，为算法研发提供坚实的技术与资源保障；（2）建设模型训练与精调服务平台。构建全面严谨的算法测试体系，确保算法的可靠性与稳定性。同时基于测试结果与实际应用反馈，持续优化算法，重点提升计算效率、精度及泛化能力，确保AI系统在实际应用中发挥最佳性能；（3）建设成果转化与应用推广平台。通过设立搭建平台及制定政策等举措，积极促进算法技术的商业化应用与产业化发展。基地也应加强与政府、行业协会及产业链上下游企业的合作，共同推动AI产业的繁荣与发展。这不仅有助于将先进算法转化为实际生产力，也为AI产业的持续创新注入新活力。
3.3人工智能驱动新质劳动者塑造
人工智能技术不仅重构了劳动对象与劳动资料的内涵，更通过能力进阶、知识迭代与思维范式转型等路径，实现了对劳动者的系统性重塑。新质劳动者作为人工智能时代生产力的核心载体，呈现出创新驱动型技能结构、动态更新的知识图谱以及人机协同的认知模式等特征。人工智能通过技术赋能与生态赋能的双轮驱动机制实现劳动者转型。
在技术赋能层面．AI工具链重构劳动者技能图谱。人工智能通过AI标注、智能清洗、开源框架等技术工具，推动传统劳动者从“经验驱动型”向“数据驱动型”跃迁。AI标注技术通过构建人机交互的实时反馈闭环，显着提升了劳动者的数据标注效率与质量：智能语料清洗技术则借助自然语言处理算法优化，推动语言类劳动者从简单信息处理到语义理解的能力跃迁。
在生态赋能层面，开源生态催化协同创新能力。人工智能生态体系是技术、产业、创新三者的有机融合，是新质劳动者的“孵化器”。然而，当前AI发展仍面临“技术一产业一创新”三重断层的结构性困境，这种生态失衡直接导致劳动者转型面临技能断层、知识时滞和创新孤岛的多重挑战，严重制约新质生产力形成。而DeepSeek通过与产业伙伴和标准制定机构广泛合作，借助技术共享、资源开放和协作创新共同构建开源创新生态。在开源创新生态下，劳动者能够突破传统技能边界，从“技能型”向“创造型”转型，更新知识和思维结构，成为从事创新型劳动的新质劳动者。因此，构建开放协同的AI开源生态系统是破解上述困境的关键路径。具体而言，需要建立基础设施、知识共享和文化培育协同推进的“三维驱动”模型：基础设施维度，通过开放源代码、高质量数据集与算力基础设施，为技术创新提供坚实基础；知识共享维度，借助技术论坛、开发者大赛等载体，形成“问题发现一协同攻关一成果转化”的闭环，加速技术扩散与技能升级：文化培育维度，倡导开放、包容的开源精神，建立知识产权保护与利益分配机制，完善开发者认证体系与伦理准则，激发持续创新的内生动力，构建可持续发展的创新生态。
