智能生產力與數字生產關係：數字中國的“超級加速鍵”-李建斌

【文/李建斌 韓軍超 閆沁太】

二十大報告指出，要“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集羣”，並將建設數字中國與建設製造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國作為推進新型工業化的重要內容。此前，習近平總書記也在政治局學習、全國網絡安全和信息化工作會議、中央經濟工作會議等重要會議上多次強調，要“發展數字經濟，加快推動數字產業化，推動產業數字化”。

2021年12月，國務院印發的《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，“數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之後的主要經濟形態”，並將數字經濟定義為“以數據資源為關鍵要素，以現代信息網絡為主要載體，以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力，促進公平與效率更加統一的新經濟形態”。

數字經濟的重要性主要體現在以下幾個方面：

一是促進經濟增長。數字經濟的快速發展，可以有效促進整個國家和地區的經濟增長。通過數字技術的支持，傳統產業可以實現數字化升級，創造更多的就業機會，實現優質服務和高效運營，提高生產效率。數字經濟可以激發全球經濟增長潛力、提高社會效益，帶來更好的社會福利。

二是帶動產業升級。數字經濟可以帶動各行各業實現產業升級。數字技術的普及和應用可以激發企業的管理創新和技術創新，提升產品和服務的質量和效率，增強企業競爭力。

三是促進國際貿易。數字經濟在國際貿易中起到了重要作用，數字技術的快速發展和應用，使得跨境貿易更加便利和高效，加速了國際貿易的發展。數字經濟全球化程度高，可以促進跨境合作，推動國際合作的深化。

四是提高社會福利。數字經濟的興起，可以提高社會福利水平。數字技術的應用可以改善生活質量、提高便民服務的質量和效率；同時，數字經濟也可以促進教育、醫療、養老、文化等領域的發展，提高人民的生活水平。

總的來説，數字經濟的發展對於推動中國經濟的高質量發展具有重要意義。隨着國家和企業在數字化轉型道路上的不斷推進和深入實施，數字經濟將成為國家經濟發展和企業創新發展的新動能。

在促進數字經濟發展的時代背景下，用馬克思政治經濟學的基本理論分析其中藴涵的生產力和生產關係，對我們解決現實問題具有重要的意義。

一、智能生產力的出現及其典型特徵

（一）什麼是智能生產力

生產力是馬克思主義政治經濟學研究的重要內容，一般認為生產力是指人類利用資源以生產物質利益的力量，從構成要素分析，可將生產力的構成要素分為生產者、生產對象和生產資料。互聯網的出現，讓我們進入信息化時代；大數據、雲計算的出現，讓我們進入數字化與人工智能時代。與此同時，也就出現了數字經濟，既有數字產業化，也有產業數字化，前者代表新行業、新產品，後者代表產業轉型升級和新業態。

數字經濟中，智能生產力也可稱為“智能化生產力”，它是人工智能技術“武裝”生產力的產物，是當代信息技術（芯片、計算機、互聯網、大數據、雲計算、虛擬現實、智能算法等）匯聚為人工智能後對生產力實施的顛覆性改造的結果。（摘自《智能生產力與中國特色現代化強國之路》）。也可以理解為利用先進的信息技術和智能化設備來提高生產效率和產品質量的能力。一個例子是自動化和人工智能(AI)在製造業中的使用，在機器和機器人的幫助下，製造工廠可以提高產能，提高質量，減少浪費。人工智能傳感器還可以即時收集數據，識別缺陷或不一致，並提醒操作員採取糾正措施。

我們仍然可用生產力的構成要素分析智能生產力：智能生產力包含智能生產者、智能生產對象和智能生產資料，其中智能生產者是掌握了智能生產技能的算力，即擬人化的智能勞動者；智能生產對象主要包括大數據、圖表、照片、視頻、波形、音頻、知識和信息；智能生產資料則包括了算法、互聯網、區塊鏈、5G、人工智能等智能生產工具和技術。在智能生產力的構成要素中，大數據、算法和算力具有重要的地位。

2024年4月，中國移動在珠穆朗瑪峯開通首個5G-A基站人民網

**1. 大數據。**智能生產力需要數據來指導決策和行動，越多的數據參考，就可以更準確地進行預測、規劃、優化和決策。在現代經濟中，政府、企業和機構產生的數據數量巨大，包括基本經濟數據、市場營銷數據、客户數據、生產數據、物流數據、財務數據等，這些數據在經過分析、挖掘後，可以為企業帶來巨大的商業價值。

**2. 算法。**智能生產力需要算法來分析和處理數據，通過算法可以找到數據之間的關聯和規律，進行數據建模和預測，實現自動化決策、自動化控制和自動化優化。目前，機器學習、深度學習、人工智能等算法已經成為智能生產力的核心技術，在各個領域得到廣泛應用，包括智能駕駛、智能製造、智能家居、金融科技等。

**3. 算力。**智能生產力需要足夠強大的計算能力來支持算法運行和決策，越強大的算力可以處理更復雜的問題，提高決策速度和準確性。目前，雲計算、高性能計算、分佈式計算等技術為智能生產力提供了強有力的支撐，使得機器學習、深度學習等算法可以在強大的計算力下得到充分的發揮。

（二）智能生產力的突出特徵

馬克思認為生產力是決定社會形態的最根本要素，“各種經濟時代的區別，不在於生產什麼，而在於怎麼生產，用什麼勞動資料生產”。（馬克思恩格斯文集: 第 5 卷[M]. 北京: 人民出版社, 2009.P20.）智能生產力區別於以往形態生產力的突出特點在於，通過智能化的生產方式和技術組織生產，用數字、知識和信息進行生產。以智能製造為例，智能製造區別於傳統制造，最突出的不同點在於智能工具和智能技術加入到製造過程中，算法等成為最重要的生產資料。

例如，1960年左右出現稀土作為勵磁介質應用於感應電機的改進，其優勢是更高的效率與穩定性，劣勢是更高的製造成本。美國人馬斯克提出感應電機去稀土的設想，原由稀土負責電機的效率與穩定性，由智能算力進行替代性解決，智能算力相當於或替代了工業材料和工程技術。

再如，智能算法可以解答具有“標準”答案的數學、物理、化學等題目，也可以計算具有概率的判斷問題，為決策提供重要依據。

二、數字生產關係的出現及其典型特徵

（一）什麼是數字生產關係

從生產力發展變化來研究生產關係，馬克思主義認為，生產力是決定生產關係的最根本的力量，生產關係是隨着生產力的發展而不斷變化的。因此，伴隨着智能生產力的發展，數字生產關係隨之出現。概括來説，數字生產關係是智能生產力出現後發生的一定的、必然的、不以人們意志為轉移的經濟利益關係。智能生產力對應的生產關係可以稱為數字生產關係。

（二）數字生產關係的突出特徵

研究數字生產關係，可以和研究生產關係一樣，從多個維度進行多角度的研究。

從生產資料所有制為基礎研究數字生產關係，數據、知識和信息的所有制成為研究的重點，數字化的生產資料可以歸屬於國家、企業、個人、第三方組織等不同主體，我們無法用簡單的公有制或私有制進行界定。

從生產與分配、交換、消費的總體關係進行研究，數據、知識和信息既是生產對象也可以是商品，存在着新的更為複雜的生產、分配、交換與消費關係，特別是平台經濟的出現拓展了研究的範疇。從數字經濟的角度研究生產關係，數字化的知識和信息成為關鍵生產要素，在運用現代信息網絡和信息通信技術中形成了新的生產關係。

歸納來講，數據、知識和信息在新時代成為最重要的生產資料，圍繞這一生產資料，衍生出更為複雜的生產關係，數字生產關係成為一種新的生產關係。智能生產力和數字生產關係是密不可分的，這種生產關係側重於智能技術的應用和人機協同生產，以提高生產效率和產品質量，同時也在一定程度上改變了傳統生產關係中勞資、上下級等對立關係。數字生產關係具有經濟屬性和價值屬性。

三、發展數字經濟需要對數字生產關係進行調整

智能生產力和數字生產關係構成了數字經濟的發展。智能生產力可以促進數字生產關係的發展，例如智能化設備和技術可以幫助企業實現數字化生產，進而提升生產效率和產出質量。在數字化生產過程中，智能化設備可以自動化完成生產過程，減少人力投入和出錯率，提高生產的穩定性和效率，同時數字系統也可以實施全面的產品追溯、質量監管和管理，進一步提高了生產的透明度和可控性。

另外，數字化生產關係也可以推動智能生產力的應用和發展。數字化生產關係的建立，可以收集大量的數據，並通過數據分析和處理，挖掘生產數據中的價值，為企業提供更優秀的驅動力和戰略思路。同時，數字化生產也為智能化設備提供了更多的數據和信息，從而推動了智能化設備和技術的創新和發展。

總的來説，智能生產力和數字化生產關係是相互促進的關係，而數字經濟的發展正是由於這兩者的協同作用而逐步崛起的。隨着數字經濟的不斷深入發展，智能生產力和數字化生產關係的協同作用也將不斷加強，為未來經濟的發展帶來更多的可能性和機遇。

從唯物辯證法的角度來看，智能生產力決定數字生產關係，而數字生產關係同樣反作用於智能生產力，數字生產關係中的存在的問題和不足，成為影響智能生產力持續發展的掣肘。數字生產關係中存在哪些新的普遍性的問題呢？

5G超遠程機器人手術 圖源：人民網

**一是數字的所有權界定複雜。**在數字化的知識和信息成為關鍵生產要素後，這些生產對象、生產資料可以歸屬於國家、企業、個人、第三方組織等不同主體，如何正確處理這些所有權關係、為數字化生產關係的構建提供法律保障，是數字經濟發展的基礎問題，所有權關係的界定，決定了後續的生產、分配、交換和消費。

**二是數字化生產資料的交換和消費市場尚未有效建立。**數字化生產資料作為智能生產力的重要內容，其價格、交換和消費等方面的市場機制尚未完善和健全，導致數字生產關係中存在互利互通不暢、利益分配不均、公平問題等瓶頸，限制了數字化生產資料作用的發揮。

**三是數字生產關係中的風險與安全問題不容忽視。**數字化的發展帶來了諸多新的風險和安全隱患，如網絡安全、數據安全、隱私保護等問題都需要有效的方法和手段得到有效解決。

**四是數字生產關係的生態需要構建。**數字化的生產關係尚未打造數據共享與專項的生態環境，在倫理、法律、文化等方面未能達成有效共識。

以隧道掘進機產業的數字化發展為例，我們可以看到數字生產關係面臨的困境。掘進機在製造和掘進的過程中，產生了大量的有價值數據，如果能夠對這些數據進行有效的蒐集、存儲和分析，這些數據將會成為重要的生產資料，可大大提高掘進機的研製水平和使用效率，進而從整體上提升產業的發展質量，也就是形成了隧道掘進機的智能生產力。

但在產業發展的實際過程中，卻無法做到對數據的有效蒐集、存儲，特別是分析，因為不同的設備製造方、工程建設方、工程投資方等產業主體分散掌握了不同的數據，未能實現數據的互聯互通，形成了諸多的數據孤島，其本質就是數字化的生產關係未能得到有效的建立，數字化生產關係和智能化生產力形成了新的矛盾，進而影響了智能生產力的解放和發展。

通過以上分析可見，在發展數字經濟、建設數字中國的進程中，我們有必要對數字化的生產關係進行調整，以儘快解放和發展智能生產力。具體可從以下幾個方面進行入手：

一是建立完善的數字化生產資料所有權界定機制，防止因所有權界定不清而導致的無法共享、不願共享、利益分配不均等問題的出現。在界定標準上，要基於公正、公平的原則，綜合考慮數字化生產資料的類型、規模、價值等評價因素，對什麼屬於數字化生產資料進行清晰界定；在所有權歸屬上，要明確哪些主體擁有這些數字化生產資料的所有權，並明確主體的權利和義務。

二是加快建立數據要素市場，為數據確權、定價、交易的有序開展奠定堅實基礎，探索建立數字化生產資料的生產、交換、分配、消費機制，充分激發這一市場中生產方、消費方、服務方等不同主體的創新活力。

三是推動數字生產關係與數字技術的深度融合，充分發揮數字技術的作用，實現數字生產關係的高效、智能、可持續發展。如對產業數字化來講，要對數據標準進行統一，大力發展產業互聯網，確保數據的互聯互通。

四是加強數字生產關係中的風險與安全管理，用“看得見的手”有效約束“看不見的手”，建立完善的網絡安全、數據安全、隱私保護等方面的制度和機制，保障數字生產關係的穩定和安全。

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