从出口、工业增加值等维度看，中国出现新能源、通信等中高端产业发展加快，而纺服等低端产业优势削弱的结构分化。

荀玉根/文

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当前欧美发达国家积极鼓励本国高端制造业发展，且中国在芯片、发动机、数控机床等领域仍存在一些“卡脖子”的技术问题，高端制造业正面临越来越大国际竞争压力。但从近期的出口和工业生产结构等维度来看，可以观察到部分新能源、信息技术相关领域制造业正快速崛起，而纺织制品等低端制造业优势有所削弱。

从出口角度看，外贸产品从原来的中低端逐步迈向中高端。作为外贸增长新动能，2023年上半年，“新三样”出口表现十分亮眼，电动载人汽车、太阳能电池、锂电池出口同比增速分别为163.8%、10.4%、58.1%；而“老三样”外需则持续滑落，服装及衣着附件、家具及其零件、家用电器同比负增长，增速分别为-5.9%、-1.0%、-2.0%。产品类别上，受外贸新旧动能变化的影响，机电产品出口增速显著高于劳密产品，成为出口主力。

从工业增加值看，产业结构加快向中高端、新技术产业靠拢。工信部数据显示，中国高技术制造业和装备制造业占规模以上工业增加值比重分别从2012年的9.4%、28%提高到2022年的15.5%和31.8%。中国高端制造业工业增加值增速远高于低端制造业。2023年1-6月，电气设备制造业工业增加值增速为15.7%、运输设备为8.0%，高于制造业整体的4.2%，也高于纺织服装的-8.2%、家具制造的-10.2%。

从产业发展来看，中高端技术产业链具备全球竞争力，而劳动密集型产业链外迁加速。

中国中高端产业向上，低端产业的优势有所削弱，这背后是中国经济驱动力转换，产业结构升级逐渐演进。

结合罗默的内生增长理论，技术进步才是经济长期持续增长的不竭动力源泉。目前来看，中国发展科创已经在政策、人力资本等方面具备坚实的基础。人力资本方面，当前工程师红利正在取代人口红利，工程师红利对于经济增长的积极作用将逐渐显现。政策方面，中国已经把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。

当前我们正处在以人工智能、区块链、大数据等新一代信息技术引领的第四次技术革命中，以ChatGPT为代表的人工智能超大规模预训练模型，凭借其良好的通用性和泛化性，正显著降低人工智能的应用门槛，推动人工智能技术在各领域大规模落地，人工智能或将成为科创赋能经济和产业转型升级的重要抓手。

在席卷而来的人工智能浪潮中，有哪些重点发展的领域呢？

数据、算力、算法是人工智能发展的三大基础要素。数据是训练和优化人工智能系统的基础，大量、高质量的数据能够提高模型预测和决策的准确性。根据科学网援引IDC的数据，国内数据量增速更快，预计2018-2025年间CAGR达30%，中国数据量占全球数据量比重从2018年的23%上升至2025年的28%。阿里、百度、华为等企业在大数据领域都有布局，产业基础雄厚，工信部提出2025年大数据产业规模将达3万亿元，2021-2025年CAGR约为25%。

算力是AI大模型发展的重要基础，目前AI正从单模态向多模态演进，将使用文字、图像、音视频等多种数据进行训练，将进一步驱动算力需求爆发。根据IDC&浪潮信息发布的《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，预计2022-2026年期间CAGR达47.6%。但中国在AI芯片等领域还有明显短板，需抓住AI产业发展浪潮，重点突破人工智能芯片，提升人工智能算力的规模和实力。

算法是实现人工智能的重要途径，是挖掘人工智能的有效方法。中国应重点发展人工智能算法框架，抢占核心技术的制高点，率先建立起以人工智能算法框架为核心的生态圈，从而占据长期有效的竞争优势。

（作者为海通证券首席经济学家）

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