徐浩然 谢雨凤:从数字技术看新质生产力内核

选择字号:   本文共阅读 3137 次 更新时间:2024-04-02 00:19

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徐浩然   谢雨凤  

 

从本质上讲,生产力反映的是人在生产过程中同自然的关系,随着人类在生产生活中逐渐对“自然”所形成的认识深化以及科学技术进步,生产力的内核也会因之发生代际变化。马克思指出:“生产力,即生产能力及其要素的发展”。生产能力是人类社会发展进步的内在动力,主要体现在劳动者、劳动资料、劳动对象三个方面。科学技术是第一生产力,也是生产力系统中最为活跃和关键的构成要件。顺应新一轮科技和产业革命,数字技术已然成为新质生产力的内核,它是由云计算、大数据、人工智能、区块链、移动通信等组合而成的有机整体,由数字技术塑造的基础平台就是新质生产力的底座。推动数字技术扩散,加快形成新质生产力,增强发展新动能,是完成全面建设社会主义现代化国家的必由之路。

以数字化智能化为显著特征的新型劳动者

21世纪以来,人工智能等各种智能装备在劳动过程中广泛应用,极大拓展了劳动者的内涵和外延。智能机器人参与劳动、跻身于各行各业的作业流程中,增加了具体劳动力的种类、数量,促进了生产的精细化、标准化、便捷化。着眼未来,智能机器人能帮助劳动者减轻重体力以及脑力劳动负担,从沉重危险的工作中抽身出来,向着复杂劳动或者更具创新意义的劳动方向发展,推动实现劳动就业从被迫谋生向主动需求的转变。在各种劳动场景中,劳动者与智能机器人所建立的多重关系,充分彰显了数字化劳动作为整体的智能特性。譬如无人机的迅速发展和广泛应用,在一定范围内逐渐取代人力,通过巡查检查、采取水文气象等信息来支援和保障生产过程。

基于数字化智能化的复杂劳动拥有更高的价值创造能力。在数字经济时代,生产、分配、交换、消费四个环节的联通程度越来越高,社会化生产的系统性也越来越强,各种生产要素流通交织导致劳动者的执行任务更加复杂多变。数字化智能化驱动下的复杂劳动相较于传统的简单劳动,更加彰显出创新性、动态性、全域性、交叉性等复杂特征。面对各种复杂任务的劳动者需要借助数据要素、数学模型等在一定劳动时间内推动大规模的物质生产以及精神生产运行,从而提升全要素生产率、促进生产力“质”的提升。工业时代机械化生产作业在一定程度上解放了人的体力,数字时代智能技术发展将在一定程度上解放人的脑力。但这并不意味着,生产过程不需要人的体力劳动和脑力劳动,而是意味着人的体力和脑力使用出现了时空转移,比如从有形的工厂转移到虚拟空间,人的复杂劳动更多地体现在创新性而非重劳作。所以,未来劳动力市场变得更注重劳动者的复合能力,对非重复性认知技能和社会行为技能的需求必然呈现上升趋势。

通过数字教育培养智能时代亟须的复合型人才。在数字经济时代,各种先进技术快速迭代,生产体系内部相关技术之间互通性增强、技能边界趋向模糊,生产过程需要更多的复合型技术人才。培养复合型人才以及职业技能再教育离不开数字教育平台,对于青少年要在不同教育阶段设置数字素养课程,为将来成为复合型人才锻造独立的、可持续的学习能力;对于企事业单位劳动者要加大数字技能培训力度,利用数字教育平台实现终身教育。

数字技术推动新型劳动分工实现跨时空协同。随着大数据、物联网、移动通信等技术的发展,劳动者工作的时空界限被打破,新型劳动者的工作流程不再受限于传统的岗位和职能,更强调团队协作和跨界合作,劳动力可以在更广阔的时空范围内配置,全球劳动力的网络化水平越来越高。企业治理结构趋于扁平化、网络化、虚拟化,提高了不同部门之间的协作能力,也打破了企业与企业间、企业与产业间、产业与产业间的边界。数字技术的应用为在线协同办公提供了便捷而高效的支撑,云端服务、无界办公成为产业集群的发展方向。不同区域、不同产业链的企业机构均可虚拟集中,建立能够跨区域协作的虚拟作业环境,提高信息共享与创新发展。

以算法—算力为使用工具的新型劳动资料

在数字经济场景下,需要构造一个开放的技术体系,加速重构数字化智能化新业态。这一技术体系,即是由工业互联网、工业物联网、云计算、边缘计算、移动端、中台等概念所构建的新型数字基础设施。新型基础设施主要包含信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施。新型基础设施是新技术与新业态的融合体,通过对集成的数据进行计算、分析并且深度挖掘出一系列新需求,开拓出新市场。从政府、市场到社会逐步开展对新设施和线上平台的建设,促进电商、平台和线上经济的繁荣,推动实现消费互联网向产业互联网转型发展。

算法成为数字经济时代最主要的生产工具。劳动工具的数智化促进了全要素生产率的提升,开辟了巨大的经济增长空间。算法被广泛应用于内容生产、商业营销、智慧政府和金融服务等多个领域,对人类生产生活都产生了深刻影响。随着人工智能时代的到来,依靠单一数据中心算力提供服务难以支撑规模化的产业发展。把计算机算法和网络技术综合集成起来,能够构建一个统一、智能、高效的网络计算体系,以满足各种复杂应用场景的需求。算网融合的实现需要借助先进的网络技术和计算技术,包括云计算、边缘计算、人工智能等。通过数实融合,形成更高效、更灵活、更智能的系统,灵活调度和优化配置计算资源,不断提高网络计算效率和质量,为各种应用场景提供高效、稳定、可靠的计算和网络服务。

算力网络是新质生产力成规模发展的战略支撑。算力是数字经济的基础设施,是多技术、多领域的交汇点。只有通过算力处理后的大数据才能为算法所用,才能释放巨大的潜在价值。随着数字产业化由规模化发展转向高质量发展,大到5G通信、卫星互联网,小到出行线路规划和外卖订单系统优化都离不开算力的支撑。当前,物联网和互联网的数据呈现几何倍数增长,算力需求更加旺盛。算力成为数字时代经济增长的重要保障。

数字孪生技术广泛应用推动数实融合、优化生产要素合理配置。数字孪生技术作为新型劳动工具,在虚拟模型和物理实体之间联动交互创造价值,减少物质资源损耗,优化生产要素配置。数字孪生技术通过先进的算法在虚拟世界重现物体在真实世界的运行轨迹,创造出全生命周期的动态虚拟模型,然后将动态仿真的数字模型与物理实体互相叠加,同步运行,实现有机融合。通过及时准确的双向反馈,实现对现实产品的更新升级,以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流,实现资源合理配置。随着云计算、人工智能、边缘计算等技术的跨越式发展,数字孪生技术已经应用到制造、航天航空、电力、城市治理等领域。

以数据作为关键生产要素的新型劳动对象

数据要素是数字时代最活跃的要素,直接作为生产要素参与价值创造和分配。数据具有非竞争性、可复制性,因此,能够突破传统生产要素的稀缺性限制,为经济持续生产提供保障。数据要素具有互补性,不同来源的数据相互融合,可以提高数据源的边际价值,增强生产要素之间的协同效应。数据要素具有外部性,数据分享有助于促进研发,改进产品和服务的质量,提高生产效率。数据要素具有指数级增殖性,数据应用过程中会产生更多新数据,实现自我增值。数据规模是经济规模的增函数,数据的指数级增殖性会推动经济的可持续发展。

数据要素正在催生新型劳动对象的非物质化趋势。劳动对象是指人们通过自身劳动进行加工,使其满足社会需要的那部分物质资料,是衡量社会生产力发展水平的重要标志。随着高新技术的发展,数据等新的劳动对象持续增长,劳动对象非物质化特征日渐突出。数据生产要素在各行各业中广泛应用,传统劳动对象呈现出高新技术化特征,转变为数字空间等非物质化的新劳动对象,推动了生产领域的变革和升级。

数据要素流动促进了新型劳动对象的动态化。由于传统的大规模生产方式无法满足市场的变化,物联网、大数据分析和人工智能等技术发展推动企业从同质化、流水线式的生产方式向柔性制造、定制生产的生产方式转变。企业可以利用网络平台持续收集用户反馈意见实现供需对接,精准匹配需求,实时更新改进产品,不断适应市场的快速变化和多样化需求。数字时代企业还通过数字化、自动化等技术手段提升生产过程的效率和精度,缩短产品的生产周期,提供更丰富、更优质的产品。

数据要素极大提升了新型劳动对象的绿色生态化水平。数字技术推动传统产业高效绿色转型升级,有利于降低资源消耗和环境污染。数字技术应用于生态治理,既能够节约信息采集成本,提高资源配置效率,做到精准识别、及时追踪生态环保隐患问题,为科学保护、系统治理生态环境提供有力支撑,还能推动数字经济与绿色经济协同发展。企业通过有效的数据要素投入,在生产过程中能减少废弃物的产生,提升全要素生产率和资源节约率,实现绿色生态可持续发展。数据要素赋能高新技术,对传统劳动对象加以绿色化改造,能创新出绿色合成材料,拓展新能源的开发利用以替代传统能源,加快形成绿色低碳的现代化产业体系。

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