去年以来，习近平总书记在四川、黑龙江、浙江、广西等地考察调研时，提出加快发展新质生产力的重大任务。202x年9月，习近平总书记赴黑龙江省考察并主持召开新时代推动东北全面振兴座谈会时提出，整合科技创新资源，积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能。202x年12月，中央经济工作会议强调要发展新质生产力，推动高质量发展。习近平总书记创造性地提出的“新质生产力”概念，为为我国实现高质量发展、推动中国式现代化建设提供了重要指引。数字经济和数字产业是新质生产力的重要载体，数字化改革已成为培育、壮大和提升新质生产力的重要动能，我们要深入学习贯彻习近平总书记重要指示精神，以数字化改革赋能新质生产力发展壮大。
一、数字化改革赋能新质生产力的理论基础
习近平总书记指出：“世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能。”作为科技创新发挥主导作用的生产力，新质生产力的培育、壮大、提升，本身即是创新发展的过程。如何发挥好数字化改革在新质生产力培育、壮大、提升中的新动能作用既是一项重大命题，又是一项系统工程，其理论内涵体现为四新，即新制度、新基座、新业态和新模式。需要从数字化的_出发，构建适应新质 ……略…… ，算力发展与安全保障一体化推进等五个“一体化”的整体规划设计。这些_中，以数字化改革助力政府职能转变，保障数字政府建设和运行整体协同、智能高效、平稳有序，有助于实现政府治理方式变革和治理能力提升，能够为处理好新质生产力发展所面临的“政府和市场关系”提供重要保障；随着推动数字产业高质量发展的中央及地方政策体系日益完善，以数字化改革培育壮大数字经济核心产业的势能更加强劲，数字领域新质生产力得以生成并竞相涌现，进而有助于形成凝聚数字领域新质生产力的数字产业集群。与此同时，随着推动数字技术和实体经济深度融合的配套政策不断出台，数字技术在战略性新兴产业及未来产业中的创新应用不断加快，在为相关领域新质生产力壮大提供了底层数字支撑的同时，也为相关产业数字化转型、形成新质生产力新模式提供了新动能。
作为数字化改革赋能新质生产力的底层架构，云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、虚拟现实、智能机器人、3D打印等新一代数字技术日臻成熟，国产的数字传感器、计算机、服务器、高端芯片、通信设备等软硬件产品的不断迭代更新，相关技术及产品已在战略性新兴产业及未来产业领域获得日益广泛的应用，呈现出数字技术与新质生产力深度融合的趋势。
与此同时，随着数字技术的成熟和广泛应用，数字技术产业化和战略性新兴产业及未来产业数字化同步发展，智能软硬件、智能机器人、智能运载工具、元宇宙等由人工智能关键技术转化应用形成的新产品、新服务和新型商业模式，共同构成了新兴的数字产业，已成为新质生产力的重要组成部分。此外，随着新一代信息技术、高端装备、新材料、新能源汽车、新能源、节能环保和数字创意及未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康等领域企业自身数字化转型、数字经济与实体经济的融合不断加深，数字技术对战略性新兴产业及未来产业的赋能作用日益强化，工业经济范式逐渐为数字经济范式所取代，数字技术日益成为战略性新兴产业及未来产业领域新质生产力质量提升、效率改进、竞争力增强的重要推动力量。
二、数字化改革赋能新质生产力的动力机制
基于数字化改革赋能新质生产力的理论内涵，努力打造以新制度为保障、以新基座为支撑、以数字技术产业化培育新业态、以产业数字化开辟新模式的数字化改革体系，是数字化改革持续赋能新质生产力培育和壮大的动力机制。我国通用人工智能创新发展的前沿实践是从上述四个方面对数字化改革赋能新质生产力动力机制的生动体现。国家出台的一系列支持通用人工智能发展中的新制度为本领域新质生产力的培育、壮大、提升提供了保障，通用人工智能在自身产业化成为重要新质生产力的同时，其技术应用也为战略性新兴产业及未来产业新质生产力的壮大提供了基座，并为相关产业的数字化转型提供了强劲动能。
通用人工智能作为一种类人机器智能，能够自主学习和进化，从而广泛应用在各种不同领域，解决问题、完成相应的任务，甚至拥有超过人类的智慧和创造力，能产生自主意识、具备人类所拥有的情感。与专用人工智能不同，通用人工智能不仅可以处理特定类型的任务，而且适用于各种问题和任务，同时可以像人类一样从经验中学习，实现自我改进，并且具备对世界的理解和推理能力，能够解决人类面临的各种复杂问题。
通用人工智能具有泛化性（即对新数据的适应能力，在从未见过的数据上能表现出良好的性能能力）、通用性（即解决多个任务的能力，能应用于不同的数据集或任务）和实用性（即应用时的可用性和效率，能以合理的时间和资源，快速处理数据并做出决策）的发展特征。其发展趋势体现在如下三个方面：一是将重构人工智能生产范式，在 ＡＩ 大模型的加持下，逐渐形成围绕大模型结合人工反馈强化学习为核心的软件开发新范式，打造出领域大模型或者行业大模型，进而覆盖更多行业自场景；二是实现从“数据飞轮”到“智慧飞轮”的演进，通过强化学习和人类反馈不断解锁基模型新的能力，以更高效地解决海量的开放式任务，最终迈向人机共智；三是相较于过去专用人工智能应用与部署难以全面覆盖产业的短板，将覆盖制造业全产业流程的每个环节。以自动驾驶场景为例，在输入层，大模型能全链条覆盖感知环境，并生成大量实景图片；在输出层，解码器负责重构3D环境、预测路径规划、解释自动驾驶的动机等。大模型能实现自动驾驶感知决策一体化集成，更接近人的驾驶行为预判断，从而提升自动驾驶的安全性、可靠性和可解释性。
三、数字化改革赋能新质生产力的实现路径
在数字化改革赋能新质生产力的制度环境日益优化、技术基础不断加强、应用场景日渐广泛的同时，数字创 ……
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