新质生产力：擘画“十五五”的宏伟蓝图与产业革命

一、理论基石与时代内涵——深刻理解“新质生产力”

在新一轮科技革命和产业变革席卷全球的今天，生产力发展正处于从量的积累迈向质的飞跃的关键阶段。我们认为，深刻理解“新质生产力”的内涵与特征，对于把握“十五五”时期乃至更长远的未来发展方向具有重要的战略意义。

新质生产力之“新”体现在依赖要素和发展路径。新质生产力“由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵”。依赖要素方面，新质生产力的发展紧密依赖高素质的新型劳动者以及数据等新型生产要素。发展路径方面，新质生产力由创新起主导作用，摆脱了传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征。

新质生产力之“质”体现在发展成果的高效性、高附加值和可持续性。效率方面，“新质生产力以全要素生产率大幅提升为核心标志”，技术进步和资源配置优化正有效促进生产效率提升。可持续性方面，“绿色发展是高质量发展的底色，新质生产力本身就是绿色生产力”，绿色低碳循环发展经济体系是经济发展与生态环境质量提升高度协同的经济体系，是当今世界经济社会发展的大方向。

发展新质生产力是应对内外挑战、把握发展主动权的关键抉择。当今世界，科技创新的每一次进步都会带来全球经济发展的重大跃迁，甚至重塑国际经济格局。我们认为，只有加快实现高水平科技自立自强，大力发展新质生产力，才能在国际竞争中掌握主动权，保障国家产业链供应链安全。同时，发展新质生产力也是驱动高质量发展的重要着力点。

二、战略布局与产业路径

（一）转型升级：传统产业的“赋能”与“重生”

数实融合向纵深推进，科技赋能传统产业升级。从现状来看，科技创新对传统产业的赋能作用已日益凸显。5G、人工智能等新技术加速落地，推动传统产业向高端化、智能化、绿色化转型升级，助力新型工业化不断取得新成效。“灯塔工厂”“未来工厂”等新模式新业态持续涌现，为新质生产力发展注入新动能。我们认为工业AI与数据要素的融合将推动“制造硬实力”与“数据管控软生态”的深度融合，技术扎根场景、数据赋能决策、生态共建共享新时代制造业的主要特征。我们认为，数字企业的AI技术将成为智能制造的关键辅助者与业态塑造者，推动生产能力与新一代信息技术实现更深层次融合。

（二）积极发展：新兴产业的“壮大”与“集群”

智算基建加速扩容，AI芯片铸就核心基石。当前我国人工智能发展持续提速，智算中心作为核心基础设施呈现高速扩张态势。“十五五”期间，我们认为人工智能将作为科技发展的关键方向与核心驱动力，深刻影响从战略决策到产业实践的各个环节。我们认为，其强大的逻辑推理、大数据聚合与智能分析能力，有望跨越决策层与执行层之间的鸿沟，推动模型能力持续迭代、云厂商资本投入扩大、智算设施广泛建设，系统赋能千行万业，并最终深度渗透至消费端应用，重塑经济社会运行模式。

三、挑战与对策——前行道路上的思考

近年来，我国新质生产力发展在取得显著成就的同时，仍面临一些矛盾和问题。

（一）科技创新转型：从“跟跑”到“领跑”的突围之路

我国在基础研究与成果转化方面仍存短板。基础研究投入方面，虽然我国研发投入快速增长，但在基础研究领域的投入比例仍远低于发达国家。数据显示，2024年我国基础研究经费占全社会研发经费比重6.91%，与主要发达国家12%~23%的比例相比仍有明显差距。我们认为，基础研究投入不足将导致原创性、颠覆性科技成果稀缺，在高端芯片、工业软件等关键领域仍面临“卡脖子”风险。专利质量与转化效率方面，国家数据局数据显示，我国人工智能专利数量占全球总量的60%，但在基础理论、关键核心技术方面仍面临挑战。以AI大模型为例，DeepSeek 模型基于谷歌公司于 2017 年提出的 Transformer 架构，并未实现从0到1的颠覆性基础理论创新。此外，提升科技中介服务水平和加强中试能力，将有助于完善成果转化体系建设，加速科技成果的产业化进程。

我们认为，为破解上述困境，需构建从基础研究到产业化的贯通式创新体系。在强化基础研究方面，将基础研究投入占研发经费的比重逐步提升，聚焦人工智能、量子信息等前沿领域，实施一批具有前瞻性的重大科技项目。优化科研经费配置机制，建立长期稳定支持与竞争性支持相协调的投入模式，为原始创新提供宽松环境。完善科技成果转化机制方面，通过激励激发科研人员转化成果的积极性。同时，布局建设一批区域性中试熟化与产业化服务平台，降低科技成果转化的中间风险。构建产学研深度融合生态方面，鼓励建立由企业主导的创新联合体，充分发挥产业链链长带动作用。

（二）技术伦理与安全：应对新兴科技的风险挑战

在新兴技术领域，各类伦理与安全风险呈现出多样化、复杂化的特点。《新时代的中国国家安全》白皮书中就指出，“新一轮科技革命“双刃剑”效应突显。人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术加速发展，在为人类认识和改造世界赋能的同时，也带来一系列难以预知的风险挑战，对各国国家安全和社会稳定产生深远影响，甚至将重塑全球安全格局。”

（1）人工智能：AI技术在赋能千行百业的同时，也带来了伦理和安全风险。伦理方面，《生成式人工智能时代人机对话的传播伦理风险及其应对》中指出，如隐私侵犯、名誉权与肖像权等受损、语言污染、语言暴力、机器成瘾、智能机器引诱人类自杀等违反社会公序良俗的行为时有发生。安全领域，据2025年《网络安全就绪指数》报告显示，中国仅有5%的企业达到了“成熟”的就绪阶段，能够有效应对当前日益复杂的网络安全威胁。更为严峻的是，AI本身正在加剧威胁水平，2024年92%的中国受访企业遭遇了AI相关的安全事件，其中，仅有48%的受访者表示员工能充分理解AI带来的威胁。

（2）量子计算：与量子计算的强大计算能力共同来临的是它对现有加密算法的威胁。量子计算机的出现，可能使传统的加密算法变得不再安全，金融交易、政府机密、个人隐私等都将面临泄露的风险。

（3）生物技术：生物技术研究开发活动及其产品和服务，具有对人类健康、工农业及生态环境等造成严重负面影响，威胁国家生物安全，违反伦理道德的潜在风险。以脑机接口（BCI）技术为例，《脑机接口的研究现状及伦理风险》中指出，BCI存在身心上的双重“医源性”损伤、BCI使用者的“身份证”、无法预测的“风险收益比”、“赛博格”时代的最终降临等四大伦理风险。

我们认为，针对新兴技术的伦理与安全风险，需要持续构建敏捷、多元、有效的治理体系。在立法层面，加强新兴领域立法研究，针对不同发展阶段采取差异化立法策略，健全法律法规与标准体系。在监管层面，推动监管方式创新，建立适应性监管框架，根据技术成熟度动态调整监管强度，构建多层次监管体系。在安全保障层面，采取“以AI防御AI”的策略，利用人工智能技术应对网络安全威胁。

风险提示：政策落地不及预期；经济下行风险；地缘政治风险。

（上海证券研究所所长 花小伟）