数字经济作为现代化建设的关键增长载体，正告别粗放扩张阶段，转向提质增效、均衡普惠的高质量发展新阶段。人工智能依托深度学习、多模态感知、大数据挖掘等技术，成为重塑生产要素、重构产业链条、革新治理模式的核心驱动力。在此背景下，探索人工智能驱动数字经济高质量发展的实践路向，不仅是技术演进的必然，更是制度创新与发展模式重塑的系统工程。

　　完善数字基础建设，筑牢智能发展底座。在统筹推进数智化转型过程中，应系统构建自主可控、供需适配的智能基础资源供给体系，为人工智能全场景落地与产业规模化发展筑牢底层支撑。一是构建全域协同的算力网络体系。依托“东数西算”国家算力枢纽布局开展差异化部署：东部地区重点建设高密度智算中心，承载低时延、高密度的AI推理与实时性业务，大模型训练、离线渲染等非实时算力任务则向西部地区迁移。搭建全国统一算力调度共享云平台，针对算力成本偏高的问题，可由地方工信、数据主管单位牵头向企业提供普惠式算力租赁服务，并根据企业营收规模、研发经费投入强度等建立阶梯式算力扶持机制，对高研发投入、符合重点产业导向的企业给予算力补贴。二是推动“基础层+通用层+垂域层”三级大模型研发布局。基础层由国家统筹部署，聚焦深度学习底层框架、分布式训练算法等核心关键技术开展研究；通用层由各地结合本地产业特色，打造区域性多模态基础大模型，适配区域通用化数智转型需求；垂域层聚焦制造、农业、医疗、金融等重点行业领域，研发轻量化、场景化的垂域大模型。三是打通全域高质量数据供给渠道。有序开放各级政务公共数据，按照公共开放数据、授权运营数据、涉密数据三类划定安全等级，积极探索交通、气象、农业、市场监管非敏感、高价值的政务公共数据，通过授权运营方式向科研机构、企业等合规流通开放；大力扶持本土数据标注产业集群，在中西部县域布局低成本标注产业园，建立行业标准化标注规范，培育面向工业、医疗、农业的细分数据集供应商。

　　分层推动产业融合，激活发展内生动力。产业数智化转型是拉动数字经济提质增效的核心支撑。一是打造柔性制造产业集群。由行业龙头设计专属的工业智能模型，采集各企业设备、工艺、上下游供需数据，落地数字化生产线、视觉质检、设备预知性维护等智能应用，利用算法不断优化生产改进模式，缩减残次产品产出。二是提供乡村数字产销渠道。将物联网传感器、无人机打药器、智能预报天气应用于种养殖的各个环节，借助土壤和天气的实时动态数据制定精准水肥方案，减少农资投入；设计“区块链+智能识别”的农产品追溯系统，实现农产品从田间到餐桌的全程可溯源；利用智能流量模型、需求智能预测，拓宽农产品线上销售渠道，运用大数据预测农产品行情波动、气象灾害风险，发展订单农业，缩小城乡产业收益差距。布设农村智能服务站点，为农民提供免费的病害识别、市场行情自动播报等服务。三是催生数字服务新样式。生产服务板块运用智能风控、模拟测算工具优化金融、研发业务流程，压缩金融和创新试错成本；生活服务板块用生成式人工智能优化服务供给模式，创设发展个性线上课堂、线上问诊、沉浸式文旅、居家智慧养老等便民场景。布局低空经济、虚拟数字人等新兴产业赛道，挖掘内需新空间；利用智能能源调控、碳核算工具推动各行业低碳改造，助力绿色发展目标落地。

　　加快要素市场改革，释放数据增值潜力。数据价值转化难以充分释放，根源在于权属界定标准不清、跨主体流转渠道存在阻滞，各地应当循序渐进落地数据要素市场化配套改革，搭建适配数据资产的完整制度与交易运行框架。一是建立分级分类的数据权属管理规则。按照公共资源数据、企业经营数据、个人隐私信息三类维度厘清权责范围，出台区域层面数据资产登记管理细则，统一资产价值评估操作标准，允许合规数据纳入企业资产报表核算。配套制定数据收益分配指引文件，划分采集、加工、运营各方收益配比规则，保障数据供给主体合法收益。二是打造多级联动的数据流转交易平台。形成国家级交易场所为主、省级特色交易网点为辅的流通布局，划分原始数据源、加工数据产品、数字化服务三类交易品类，严控敏感原始数据直接流通。同步培育数据标注、合规审查、价值评估第三方配套服务商，完善交易全链条配套业态，压缩企业数据合规交易成本。三是释放公共数据蕴藏的商用价值。各地区全面摸排归集各类公共数据并形成标准化资源清单，依托公开招标筛选具备资质的市场经营主体开展授权开发工作，落地交通出行、民生保障、产业动态监测等多元应用场景；依托公共数据资源开发便民数字化产品，助力中小经营主体降低智能创新投入。

　　（作者系中共绍兴市委党校经济学教研室副教授）