人工智能与数字经济的协同发展机制研究

引言​

当前数字经济已成为经济增长的重要引擎，人工智能作为关键技术，与数字经济的融合日益紧密。其协同发展对经济转型升级意义重大。国外在该领域研究起步较早，积累了一定成果。

一、人工智能与数字经济协同发展的理论基础

1.1 人工智能的内涵与特征

人工智能是一门融合计算机科学、数学、心理学等多学科的技术科学，其核心是通过模拟人类智能行为，使机器具备感知、学习、推理和决策能力。从内涵上看，它并非简单模仿人类思维，而是依托算法对数据进行深度分析，形成适应环境的自主行动逻辑。其特征主要体现在三个方面：数据驱动性，通过海量数据训练模型以提升智能水平。自主进化性，能在实践中不断优化算法，适应动态场景。协同交互性，可与其他技术或系统联动，形成复杂智能体系。

1.2 数字经济的内涵与构成

数字经济是以数据为核心生产要素，以数字技术为主要驱动力的经济形态，其本质是通过数字化手段重构生产、分配、流通和消费等经济环节。从构成来看，数字经济包含数字产业化和产业数字化两大部分：数字产业化指信息通信技术产业本身，如软件开发、数字设备制造等；产业数字化则是传统产业通过数字技术升级形成的新经济形态，如智能制造、数字金融等。

二、人工智能与数字经济协同发展的内在机制

2.1 技术赋能机制

人工智能通过技术渗透为数字经济各环节注入效率动能。在数据处理环节，人工智能算法可对海量、多源的数字经济数据进行清洗、分析和挖掘，将原始数据转化为可利用的信息资产，解决传统数据处理方式效率低、精准度不足的问题。在决策环节，基于机器学习的智能系统能实时捕捉市场动态、用户需求等数据，为数字经济主体提供科学决策依据，例如优化供应链调度、调整产品研发方向。在运营环节，人工智能驱动的自动化工具可替代重复性劳动，如智能客服处理常规咨询、智能运维保障数字系统稳定运行，从而释放人力成本，让数字经济主体聚焦高价值创新活动。

2.2 场景驱动机制

数字经济的丰富场景为人工智能技术提供了实践载体和迭代土壤。在零售领域，电商平台的个性化推荐场景推动推荐算法从单一维度向多维度融合进化；在金融领域，风控场景的复杂性促使智能风控模型不断优化风险识别逻辑。这些场景不仅是人工智能的应用场，更是技术试错和升级的实验室，场景中出现的新问题，如用户隐私保护需求、复杂场景下的决策偏差，会成为人工智能技术攻关的方向。场景的多元化还会催生人工智能技术的细分发展，例如工业场景需要适应强干扰环境的感知技术，而服务场景更注重自然语言交互的流畅性，这种场景驱动下的技术分化，又能进一步满足数字经济不同领域的精准需求。

2.3 资源整合机制

二者协同推动数据、技术、人才等核心资源的高效配置。在数据资源方面，人工智能技术打破数据孤岛，通过统一的数据治理框架实现跨领域、跨主体的数据流通，而数字经济的平台化模式为数据汇聚提供了基础设施，让分散的数据形成可用的数据池。在技术资源方面，人工智能领域的算法、模型与数字经济领域的数字技术通过协同整合，形成更具竞争力的技术组合，例如人工智能算法与云计算结合可提升大规模数据处理能力。在人才资源方面，数字经济对复合型人才的需求引导教育体系和企业培训向人工智能、行业知识方向倾斜，而人工智能技术的应用又会重塑人才需求结构，推动人才在数字经济各领域合理流动，避免资源闲置或错配。

2.4 价值共创机制

人机 / 物物、数字和人的深度融合。人机 / 物物融合优化生产要素构成，提升数字供给的精准度，如生产流程中基于 AI 的智能预测市场需求，通过调整生产计划，减少盲目库存浪费等。物物、人机以及数字融合则是传统模式下数字融入供给侧和需求侧效率提升的更深层逻辑。人机 / 物物融合在数字经济领域的根本逻辑在于提升人的精神需求通过多种模式融入数字经济系统，尤其基于人工智能的人机深度融合可为数字新经济制造价值增量。具体而言，人机/ 物物和物物、人机和人机基于智能优化匹配在生产、交易环节实现虚拟与现实世界深度交融，从而构建“数字孪生体”，使得人机 / 物物融合下数字经济领域衍生更多价值增量，主要表现为社会效率提升的价值。如基于数字融合可节约城市、乡村等应用场景下公共管理成本的智慧城市、无人仓库以及赋能企业生产经营服务和经济结构重构的工业互联网平台。基于人机/ 物物融合，在人机、人与人的智能化环境中，能够实现消费行为的大数据支撑下的人机 / 物物和人的数据供给—需求智能配对，以此优化升级体验并不断为新的数字生活生产方式探索和创造价值的智能家居、智能快递以及数字产业链下的数字媒体。

三、人工智能与数字经济协同发展的实践应用

3.1 电商领域的协同应用

AI+ 数商。 AI+ 数字化物流。应用数字物流积累的用户点击、购买等数据，AI 通过数据分析构建用户画像，进行产品精准推荐，实现需求满足与服务供给侧更直接有效的供需对接；由 AI 赋能的智能客服 24 小时响应用户咨询，结合人工智能语义理解技术处理常发问题，让服务更高效。应用 AI 对销量分析，精准测算库存量，联动数商供应链系统调整备货量，消解库存积压问题。

3.2 金融领域的协同应用

协同应用在金融行业主要是围绕风控与服务展开。 AI 基于数化型经济中关于交易、征信的数据应用，建立智能风控模型，对于可疑交易及时报警，预防欺诈风险；在服务层面，AI 结合用户的风险偏好情况及市场数据，实现对客户的精准理财服务，将理财需求扩大，有效降低成本。数字金融平台联合 AI 可以实现智能审批贷款，依据交叉验证对数据进行审核，结合数据判定审批的资质，使得资金流向更加精准。这不仅是 AI+ 金融的相辅相成，而且其以加强金融安全为核心，将触角伸向金融的服务行业，金融服务渐渐由线下转移向基于线上的智能化金融平台。

3.3 制造业领域的协同应用

人工智能与数控技术实现工业化智能化生产。人工智能对制造生产数据进行分析，对机械的生产进行分析，从而获得机器使用的最佳参数，进而降低机器所耗的能量，减少机器设备的故障停机时间。将数字工厂与人工智能相结合，将制造生产流程数字化控制，实现订单接收、排产生产到产品的质量检验全程可追溯，产品的研发也可以通过模拟进行测试，提前设计产品方案，通过分析对市场需求的数据对产品进行优化，使工业化生产从“大生产”向“定制化生产”转变，既及时应对市场需求的迅速变化，又以数据分析来提升产品生产的精准度，促进制造业高质量发展。

结语

人工智能与数字经济协同发展意义重大，其内在机制为二者融合提供支撑，实践应用也展现出良好成效。虽面临挑战，但通过合理策略可推动解决。随着技术进步与实践深化，二者协同将更紧密，为经济高质量发展注入持续动力，助力实现经济转型升级目标。

参考文献：

[1] 陈瑶瑶 . 新质生产力背景下温州数字经济产业与人才培养协同发展路径[J]. 温州职业技术学院学报 ，2024，24（04）：7-13.

[2] 杨子毅 ， 岳新欣 ， 江振滔 . 企业数字化转型与商业模式要协同发展 [J]. 中国商人 ，2024，（11）：228-229.