新一輪科技革命與產業變革愈演愈烈，技術路徑愈發清晰，智能化技術正成為根本性、引領性的通用技術，推動全球各國經濟社會深入變革。

通用技術演變的歷史邏輯

縱觀全球經濟史，顛覆性技術創新要成為全社會的通用技術，以更先進、更便捷的技術取代當時的主流技術，才可實現大規模產業化、社會化生產，進而推動全社會生產力的躍遷。因此，把握科技革命的發展趨勢，首先要洞察通用技術的特征。

遠古時期，鉆木取火、結網捕魚、結繩計數、馴化植物動物等構成了當時的通用技術，為人類生存與進化提供了保障。之后，文字、冶金術、造紙術、指南針等成為人們的通用技術，且奠定了人類文明基石。然而，這些時期的技術變革及生產力躍遷極為緩慢。

直到18世紀60年代，英國發生了第一次現代意義上的科技革命，并引發了第一次產業革命，且蔓延至法國、德國和美國等國家。其間，生產力發生了翻天覆地的變化。

正如馬克思所指出：“隨著資本主義生產的擴展，科學因素第一次被有意識地和廣泛地加以發展、應用并體現在生活中，其規模是以往的時代根本想象不到的。”馬克思和恩格斯在《共產黨宣言》中明確寫道：“資產階級在它的不到一百年的階級統治中所創造的生產力，比過去一切世代創造的全部生產力還要多，還要大”。

誠然，科技哲學家和經濟史學家對歷次科技革命的時間節點的分野不盡相同，但大致有三次是公認的最有影響力的。它們都由各自的通用技術所引發。

經濟史學家理查德·利普西等人合著的《經濟轉型：通用目的技術和長期經濟增長》將整個人類歷史的通用技術進行了梳理，認為共有24種技術在人類歷史上起到了重大的推動作用，其中蒸汽機啟動了第一次科技革命，人類社會從農業社會步入工業化時代；內燃機和電氣化等技術是第二次科技革命的標志，人類社會步入電氣化時代；計算機和互聯網則帶來了第三次科技革命，推動人類社會進入信息化時代。

從三次科技革命的經濟結果來看，越是后來的科技革命對生產力水平的提升作用愈是呈現倍增甚至指數增長效應。據估算，在1700年前的1000年里，歐洲人均收入的年增長率只有0.11%，人均收入翻番需要630年，世界上其他各地的情況也大致如此，但在1820—1990年這170年間，人均收入的增長在英國翻了10倍，美國翻了18倍，日本翻了25倍。

脫穎而出的智能化技術

前三次科技革命期間的通用技術較多，總體上可分別歸納為機械化、電氣化和自動化。而第四次科技革命的技術創新路徑仍在多重探索，但可以肯定的是智能化技術業已脫穎而出。

從數量上看，智能化技術已占據顛覆性技術的主流。麥肯錫將第四次科技革命中的顛覆性技術概括為四類：一是連通性、數據和計算能力，如云計算；二是分析與智能，如機器學習；三是人機交互，如自動駕駛；四是先進工程，如3D打印。可見，其中大部分技術都是智能化技術。

從現實來看，智能化技術是當前最令人興奮、最能代表先進生產力方向的技術，已經且仍將繼續改變人們的經濟、生活和能力，甚至很快將在一些領域超越人類技能，幫助甚至取代人類更好地、更出色地完成工作。

回顧過去10年，人工智能技術呈現間斷式跳躍：2016年AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍宣告了一個嶄新時代的降臨。2019年特斯拉正式推出第一代FSD芯片，自動駕駛技術取得突破性進展。2022年底和2023年初生成式人工智能程序ChatGPT橫空出世，迅速獲得聊天、寫作、翻譯等應用領域數以億計的用戶。2024年視頻生成大模型Sora、OpenAI機器人相繼推出，再次引發人工智能在視頻和機器人行業的變革熱潮。2025年DeepSeek（深度求索）以低成本和開源姿態橫空出世，攪動了全球AI競爭格局。

從技術關聯上看，智能化技術正在被快速工具化，為新材料、新能源和綠色低碳技術等其他技術創新提供數據、算法和算力支持，使各類技術的研發過程更加智能化，并在基因編輯、天體物理、化學材料合成等領域突破人類能力局限，推動基礎性和突破性重大科技成果的發現。

日益強大的算力正在助推智能化技術成為通用技術。一些顛覆性技術要大規模應用于人類生產和生活，才能成為真正的通用技術或主流技術，推動經濟社會的共性進化。

人類社會發展史上的幾次生產力躍遷都是在技術創新基礎上，由動力變革所引發，如從“水推磨”的自然動力，到以蒸汽為代表的熱力，到以石油燃料為基礎的熱力，再到以電力為基礎的電氣動力，都帶來了整個生產力系統的重塑和飛躍。

可以說，一個時代的動力，決定了彼時可實現的生產效率的上限，而熱力和電力相繼突破了人類體力局限，為前三次科技革命提供了強大動力。

當前，以算力為代表的新動力，則進一步突破了人類腦力局限，為技術創新、迭代及生產過程提供指數倍增長的運算、試錯和擇優能力，為智能化技術的普及提供了動力基礎。

理論上看，智能化技術形成了兩個不同的派別：一是行為主義學派主張用機器模擬人類的行為，追求的目標是機器行為與人類行為的相似性。二是內在主義學派主張用機器模擬人類大腦的工作原理，在硅基和碳基上構造類似生物腦的結構和功能，并在智能芯片、機器人、腦醫學等方面加以應用，即類腦計算。

相較而言，前者可能更易投入工作場景，后者則更可能獲得類似人類的思維和意識。從實踐上，兩個理論派別下的技術路徑都在快速迭代發展、彼此交融，在硬件、軟件和環境上均有表現。

一方面，以機器人為代表的硬件更加智能，且一些傳統設備設施具有智能操作能力。另一方面，以App為代表的應用軟件或小程序更加智能，不僅作為一個工具被動地由人們所使用，還可學習、適應使用者的使用習慣，甚至幫助其直接進行一些任務處理。

今后，人們所處的全部生產環境和生活環境或將更富具身智能，使智能化技術滲透到更多行業和領域，進一步成為全社會生產力躍遷的通用技術。

擁抱智能經濟時代

未來已經到來，智能化技術已經在加速普及，成為深刻變革各行各業及社會生活的通用技術。

產業將隨技術進步不斷地形成和重構。智能化技術作為一種通用技術，為廣大企業研發提供公共技術、通用設備和數據及各企業交互的產業鏈創新鏈平臺，已嵌入于產業創新發展進程。

同時，智能化技術更有利于創新強、市場競爭力強的新興產業，從而帶動一國或地區生產率的普遍性提升和結構性更快提升并行。麥肯錫的研究表明，人工智能已經進入工作場所，其潛在變革力量堪比19世紀工業革命中的蒸汽機，并預計企業應用AI的長期生產力增長潛力高達4.4萬億美元。

在我國，“AI+機器人”組合已成為推動各行各業發展的重要動力，人形機器人作為AI原生應用的典范，尤其展示了人工智能與機器人技術融合的深度及其模擬人類行為與互動的潛能。

人形機器人擁有和人類相似的外表和行為，當人形機器人表現出人類獨有的能力時，人類不會產生過度反感，契合人類對于機器人提供服務的期望。并且，現實世界中的所有設施（如街道寬度、房屋高度等）和生產工具均是按照人體設計，當機器人具有人類形狀時，不需要專門為其提供設施和工具。

同時，中國在自動駕駛領域具有一定的先發優勢，車輛行駛數據多、算法訓練快，可積累大量路測數據對復雜場景予以計算和優化。當前，武漢、北京等地已投入大量無人出租車、無人送貨車等自動駕駛車輛試運行。此外，無人機技術的快速發展為低空經濟注入新活力，值得關注。

筆者的一個判斷是，我們將從數字經濟時代大步邁入智能經濟時代，從數字社會急速進入智能社會。如果說20世紀90年代，計算機和互聯網的興起代表著信息化，21世紀前20年平臺經濟的勃興代表著數字化，那么最近幾年人工智能的興起則代表著智能化。表面上三者是相似的，仔細看卻呈現出由信息經濟、數字經濟和智能經濟的生產力躍遷，代表性跨國公司分別為微軟、亞馬遜、OpenAI。

中國抓住了數字經濟的歷史機遇，涌現出一批優秀的平臺企業，同樣地，也抓住了智能經濟的歷史機遇，出現了DeepSeek等全球領先的人工智能企業。也許在不遠的將來，人工智能企業將取代平臺企業，成為創造財富、開拓新業態、吸納新增就業的主力軍。

（作者系中國社會科學院財經戰略研究院研究員）